《信息论编码》模拟试习题一及参考答案

1、模拟试题一一、概念简答题（共10题，每题5分）1.简述离散信源和连续信源的最大熵定理。2.什么是平均自信息（信息熵）什么是平均互信息比较一下两个概念的异同之处。3.解释等长信源编码定理和无失真变长信源编码定理，说明对于等长码和变长码，最佳码的每符号平均码长最小为多少编码效率最高可达多少4.解释最小错误概率译码准则，最大似然译码准则和最小距离译码准则，说明三者的关系。5.设某二元码字C=111000，001011，010110，101110，假设码字等概率分布，计算此码的编码效率？采用最小距离译码准则，当接收序列为110110时，应译成什么码字？6.一平稳二元信源，它在任意时间，不论以前发出过什

2、么符号，都按 发出符号，求和平均符号熵 7.分别说明信源的概率分布和信道转移概率对平均互信息的影响，说明平均互信息与信道容量的关系。8.二元无记忆信源，有求：（1）某一信源序列由100个二元符号组成，其中有m个“1”，求其自信息量？（2）求100个符号构成的信源序列的熵。9.求以下三个信道的信道容量：，10.已知一（3，1，3）卷积码编码器，输入输出关系为：试给出其编码原理框图。二、综合题（共5题，每题10分）1.二元平稳马氏链，已知P（0/0）=0.9，P（1/1）=0.8，求：（1）求该马氏信源的符号熵。（2）每三个符号合成一个来编二进制Huffman码,试建立新信源的模型，给出编码结果。

3、（3）求每符号对应的平均码长和编码效率。2.设有一离散信道，其信道矩阵为，求：（1）最佳概率分布？（2）当，时，求平均互信息 信道疑义度（3）输入为等概率分布时，试写出一译码规则，使平均译码错误率最小，并求此3.设线性分组码的生成矩阵为，求：（1）此（n，k）码的n= k=，写出此（n，k）码的所有码字。（2）求其对应的一致校验矩阵H。（3）确定最小码距，问此码能纠几位错？列出其能纠错的所有错误图样和对应的伴随式。（4）若接收码字为000110，用伴随式法求译码结果。4.二元对称信道的信道矩阵为，信道传输速度为1500二元符号/秒，设信源为等概率分布，信源消息序列共有13000个二元符号，问：

4、（1）试计算能否在10秒内将信源消息序列无失真传送完？（2）若信源概率分布为，求无失真传送以上信源消息序列至少需要多长时间？5.已知（7，4）循环码的生成多项式，求：（1）求该码的编码效率？（2）求其对应的一致校验多项式（3）写出该码的生成矩阵，校验矩阵。（4）若消息码式为，求其码字。 模拟试题一答案一、概念简答题（共10题，每题5分）1.答：离散无记忆信源，等概率分布时熵最大。连续信源，峰值功率受限时，均匀分布的熵最大。平均功率受限时，高斯分布的熵最大。均值受限时，指数分布的熵最大。2.答：平均自信息为表示信源的平均不确定度，也表示平均每个信源消息所提供的信息量。平均互信息为 表示从Y获得的

5、关于每个X的平均信息量，也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量，还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。3.答：等长信源编码定理：对于任意，只要，则当L足够长时必可使译码差错。变长信源编码定理：只要，一定存在一种无失真编码。等长码和变长码的最小平均码长均为，编码效率最高可达100%。4.答：最小错误概率译码准则下，将接收序列译为后验概率最大时所对应的码字。最大似然译码准则下，将接收序列译为信道传递概率最大时所对应的码字。最小距离译码准则下，将接收序列译为与其距离最小的码字。三者关系为：输入为等概率分布时，最大似然译码准则等效于最小错误概率译码准则。在二元对称无记忆信道中，最小距离译码准则等效于

6、最大似然译码准则。5.答：1）2）令接收序列为，则有，故接收序列应译为010110。6.答：7.答：平均互信息相对于信源概率分布为上凸函数，相对于信道传递概率分布为下凹函数。平均互信息的最大值为信道容量。8.答：1）2）9.答：P1为一一对应确定信道，因此有。P2为具有归并性能的信道，因此有。P3为具有发散性能的信道，因此有。10.答：二、综合题（共5题，每题10分）1.答：1）由得极限概率：则符号熵为2）新信源共8个序列，各序列的概率为信源模型为一种编码结果（依信源模型中的序列次序）为0，11，1001，1010，1011，10000，100010，1000113）2.答：1）是准对称信道，因此其最佳输入概率分布为。2）当，时，有则3）此时可用最大似然译码准则，译码规则为且有3.答：1）n=6，k=3，由C=mG可得所有码字为：000000，001011，010110，011101，100101，101110，110011，1110002）此码是系统码，由G知，则3）由H可知，其任意2列线性无关，而有3列线性相关，故有，能纠一位错。错误图样E伴随式1000001010100001100010000110001001000000