自信息的定义与分类

2023-02-23 16:15:04 浏览数 (3)

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文章目录

    • 自信息
      • 信息量
      • 自信息定义
      • 联合自信息
      • 条件自信息

自信息

信息量

如何考察或计算信源输出的消息(或者符号)的信息量?

  • 信源的信息实质:不确定性(信源输出的是消息,消息的内涵是信息。信源输出一个符号,我们认为发生一个事件)。
  • 数学上我们用概率(或概率密度)来表征事件不确定性的大小。

1.信息量的大小与不确定性的消除多少有关

收到某消息获得的信息量=不确定性的减少量=(收到该消息前关于某事件发生的不确定性)-(收到此消息后关于某事件发生的不确定性)

2.信道无噪声,收到某消息获得的信息量=收到该消息前关于某事件发生的不确定性=信源输出的某消息中所含的信息量。

3.概率小→不确定性大;概率大→不确定性小。

因此,某事件发生所含的信息量应该是该事件发生的先验概率的函数。

自信息定义

事件集合

mathbf{X}

中的事件

mathrm{x}=mathrm{x}_{mathbf{i}}

的自信息定义为

I_{X}left(x_{i}right)=-log p_{X}left(x_{i}right)

或记为:

I(x)=-log p(x)

注意 1 : 要求

I(x)

非负. 所以对数的底数必须大于 1 .

  • 底数为 2 , 单位为比特 (bit) ;
  • 底数为
mathrm{e}

, 单位为奈特 (Nat);

  • 底数为 10 , 单位为笛特(Det)。

1 bit =0.693 Nat =0.301 Det

注意2: I(x) 是随机变量.

自信息的含义:

  • 在事件发生前, 自信息表示事件发生的不确定性。
  • 在事件发生后, 自信息表示事件所包含的信息量, 是提供给信宿的信息量, 也是解除这种不确定性所需要的信息量

假设某个信源以概率p=0.25发出符号A,则A的自信息=2bit; 若某信源以概率p=0.01发出符号B,则B的自信息=

frac{2}{lg2}

bit; 若某信源以概率p=0.99发出符号C,则C的自信息=

log_20.99

bit。

联合自信息

联合事件集合

mathbf{X Y}

中的事件

x=x_{i}, y=y_{j}

的自信息定义为

begin{array}{l} I_{X Y}left(x_{i} y_{j}right)=-log P Xleft(x_{i} y_{j}right) text { or } I(x y) =-log p(x y) end{array}

其中,

p(x y)

要满足非负和归一化的条件。

条件自信息

事件

mathbf{x}=mathbf{x}_{mathbf{i}}

在事件

mathbf{y}=mathbf{y}_{mathbf{j}}

给定条件下的自信息定义为

I_{X mid Y}left(x_{i} mid y_{j}right)=-log P_{X mid Y}left(x_{i} mid y_{j}right)text { or } I(x mid y)=-log p(x mid y)

条件自信息的含义

  • 在事件
y=y_{j}

给定条件下, 在

x=x_{i}

发生前的不确定性;

  • 在事件
y=y_{j}

给定条件下, 在

x=x_{i}

发生后所得到的信息量

Example 有8×8=64个方格,甲将一棋子放入方格中,让乙猜。 1、将方格顺序编号,让乙猜顺序号的难度程度如何? 2、将方格按行和列编号,当甲告诉乙方格的行号后,让乙猜列顺序号的难度如何?

解:两种情况的不确定性:

I(x y)=log _{2} 64=6 b i t

2.

I(x mid y)=-log _{2} p(x mid y)=log _{2}(1 / 8)=3 text { bit }

参考文献:

  1. Proakis, John G., et al. Communication systems engineering. Vol. 2. New Jersey: Prentice Hall, 1994.
  2. Proakis, John G., et al. SOLUTIONS MANUAL Communication Systems Engineering. Vol. 2. New Jersey: Prentice Hall, 1994.
  3. 周炯槃. 通信原理(第3版)[M]. 北京:北京邮电大学出版社, 2008.
  4. 樊昌信, 曹丽娜. 通信原理(第7版) [M]. 北京:国防工业出版社, 2012.

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