浅谈信息率失真函数

2755807 2017-11-24 | rar | 0.6 MB | 次下载 | 1积分

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资料介绍

　　问题

　　信源熵H（X）的物理含义是什么？

　　信源无失真传输所需的最小信息率

　　RH（X）

　　在信源允许一定失真情况下所需的最小信息率

　　D↔R（D）

　　压缩的可行性和必要性：

　　对于连续信源，因为其绝对熵为无限大，若要求无失真地对其进行传输，则要求信道的信息传输率也为无限大，这是不现实的。因此也就不可能实现完全无失真传输。

　　即使对于离散信源，由于处理的信息量越来越大，使得信息的存储和传输成本很高，而且在很多场合，过高的信息率也没有必要，例如：由于人耳能够接收的带宽和分辨率是有限的，因此对数字音频传输的时候，就允许有一定的失真，并且对欣赏没有影响。

　　又如对于数字电视，由于人的视觉系统的分辨率有限，并且对低频比较敏感，对高频不太敏感，因此也可以损失部分高频分量，当然要在一定的限度内。

　　等等这些，都决定了限失真信源编码的重要性

　　在限失真信源编码里，一个重要的问题就是在一定程度的允许失真限度内，能把信源信息压缩到什么程度，即最少用多少比特数才能描述信源。

　　这个问题已经被香农解决。香农在1948年的经典论文中已经提到了这个问题，在1959年，香农又在他的一篇论文“保真度准则下的离散信源编码定理”里讨论了这个问题。研究这个问题并做出较大贡献的还有前苏联的柯尔莫郭洛夫（Kolmogorov）以及伯格（T.Berger）等。

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