Лекция №4 / Лекция 4(Информационная мера Шеннона)

Лекция №4

Тема: ИНФОРМАЦИОННАЯ МЕРА ШЕННОНА.

1. ИНФОРМАЦИОННАЯ МЕРА ШЕННОНА.

1.1. Количество информации и избыточность.

Дискретные системы связи - системы, в которых как реализации сообщения, так и реализации сигнала представляют собой последовательности символов алфавита, содержащего конечное число элементарных символов.

Пусть и - случайные величины с множествами возможных значений

Количество информации при наблюдении случайной величины с распределением вероятностей задается формулой Шеннона:

Единицей измерения количества информации является бит, который представляет собой количество информации, получаемое при наблюдении случайной величины, имеющей два равновероятных значения.

При равномерном распределении количество информации задается формулой Хартли:

.

Справедливы следующие соотношения:

1)

2)

3) если и - независимы.

Избыточностью называется

Рассмотрим примеры.

Пример 1. Имеются два источника информации, алфавиты и распределения вероятностей которых заданы матрицами:

Определить, какой источник дает большее количество информации, если

1) 2)

Решение. Для первого источника при равновероятном распределении воспользуемся формулой Хартли. Для и имеем

Следовательно, источник с тремя символами дает большее количество информации. Для второго случая воспользуемся формулой Шеннона:

с учетом условия задачи имеем

С другой стороны,

Поскольку

то

Пример 2. Источник сообщений выдает символы из алфавита с вероятностями Найти количество информации и избыточность.

Решение. По формуле Шеннона

(бит).

По определению избыточности

1.2. Энтропия непрерывных сообщений

Непрерывные системы передачи информации - системы, в которых как реализации сообщения, так и реализации сигнала на конечном временном интервале представляют собой некоторые непрерывные функции времени.

Пусть - реализации непрерывного сообщения на входе какого-либо блока схемы связи, - реализация выходного сообщения (сигнала), - плотность вероятности ансамбля входных сообщений, - плотность вероятности ансамбля выходных сообщений

Формулы для энтропии непрерывных сообщений получаются путем обобщения формул для энтропии дискретных сообщений. Если - интервал квантования (точность измерения), то при достаточно малом энтропия непрерывных сообщений

где По аналогии

Пример 1. По линии связи передаются непрерывные амплитудно-модулированные сигналы распределенные по нормальному закону с математическим ожиданием и дисперсией

Определить энтропию сигнала при точности его измерения

Решение. По условию плотность вероятности сигнала

Подставляя числовые значения, получаем

дв. ед.

2. УСЛОВНАЯ ЭНТРОПИЯ И ВЗАИМНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

2.1. Дисктретные системы передачи информации.

Условной энтропией величины при наблюдении величины называется

Справедливы соотношения:

Взаимной информацией величин и называется

Справедливы следующие соотношения:

Если и независимы, то =0.

При расчетах условной энтропии и взаимной информации удобно пользоваться следующими соотношениями теории вероятностей:

1) теорема умножения вероятностей ;

2) формула полной вероятности

3) формула Байеса

Рассмотрим пример.

Пример 1. Дана матрица

, .

Определить:

Решение. По формуле полной вероятности имеем:

Следовательно,

По теореме умножения

Следовательно,

Аналогично

2.2. Непрерывные системы передачи информации.

Пусть - реализации непрерывного сообщения на входе какого-либо блока схемы связи, - реализация выходного сообщения (сигнала), - одномерная плотность вероятности ансамбля входных сообщений, - одномерная плотность вероятности ансамбля выходных сообщений, - совместная плотность вероятности, - условная плотность вероятности

при известном Тогда для количества информации справедливы следующие соотношения:

,

Здесь - взаимная информация между каким-либо значением входного и значением выходного сообщений, - средние значения условной информации, - полная средняя взаимная информация.

Условная энтропия определяется по формуле:

Когда и статистически связаны между собой, то

При независимых и

Полная средняя взаимная информация определяется формулой:

Рассмотрим пример.

Пример 1. На вход приемного устройства воздействует колебание где сигнал и помеха - независимые гауссовские случайные процессы с нулевыми математическими ожиданиями и дисперсиями, равными соответственно и

Определить: 1) количество взаимной информации которое содержится в каком-либо значении принятого колебания о значении сигнала 2) полную среднюю взаимную информацию

Решение. По условию задачи представляет собой сумму независимых колебаний и которые имеют нормальные плотности вероятности. Поэтому

1. Количество информации определяется по формуле:

2. Полная средняя взаимная информация:

где - знак усреднения по множеству.

Таким образом,

дв. ед.