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教材：信息论与编码 第三版 曹雪虹 张宗橙文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-512732.html
消息：能被⼈的感觉器官所感知；消息中包含信息，是信息的载体，是具体、⾮物理的；
信号：适合信道传输的物理量；信号携带消息，是消息的运载⼯具，可测量、可显示、可描述文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-512732.html
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今天先提前复习信息率失真函数，因为最近讲到这里了，而且这里的计算较为简单。 首先了解一下失真函数和失真矩阵，然后就是单符号离散信源的平均失真计算，计算非常简单，就是联合概率矩阵和失真矩阵进行点乘(相同位置对应相乘)之后，再把矩阵的数求和，通俗一点
目录 一. Markov不等式 二. 选择引理 三. Chebyshev不等式 四. Chernov上限 4.1 变量大于 4.2 变量小于 信息论安全中会用到很多概率论相关的上界，本文章将梳理几个论文中常用的定理，重点关注如何理解这些定理以及怎么用。 假定X为非负且为实数的随机变量，令为该变量的数学期
目录 引入 一、数据、信息、知识 二、“用信息丈量世界” 1、香农信息三定律
目录 线性分组码： 非线性码示例： 线性码示例: 许用码字间的距离－－码距： 码距与码的检错纠错能力之间的关系： 线性分组码的基本性质： 线性分组码的最小码距与最小码重的关系： 线性分组码的生成矩阵与监督矩阵： 生成矩阵： 系统码的生成矩阵： 监督矩阵： 方程
Joint Information-Theoretic Secrecy and Covert Communication in the Presence of an Untrusted User and Warden 2021 IOTJ 主要创新点总结： 1 到Bob和到Carol的信号的功率分配或者时隙分配。 2 由于Willie到其他的窃听的信道Willie仅仅知道其分布（假设所有信道都仅仅知道其分布），由于其不确定性带来概率的
信息论是一门研究信息的理论学科，它研究信息的性质、量度、传输和处理等问题。信息论的核心概念是熵、互信息、条件熵等，它们在人工智能中发挥着重要作用。随着人工智能技术的发展，信息论在人工智能中的应用越来越广泛。本文将从信息论的精髓与人工智能的共同
考虑将A地观测的一个随机变量x，编码后传输到B地。 这个随机变量有8种可能的状态，每个状态都是等可能的。为了把x的值传给接收者，需要传输一个3-bits的消息。注意，这个变量的熵由下式给出: ⾮均匀分布⽐均匀分布的熵要⼩。 如果概率分布非均匀，同样使用等长编码，
大部分为新增内容，预计选择题考4分，案例和论文不考；与第三版相同内容用楷体表示。 本章节无重要考点。 1、 从 网络的作用 范围可将网络类别划分为 个人局域网（PAN）、局域网（LAN）、城域网（MAN）、 广域网（WAN）、公用网、专用网。 2、 0SI采用了分层的结构化技术
