标签:作业 相关 可能性 举例 证明 没有 分布 数据 为什么
3.证明:I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)。
I(X;Y)=ΣP(XiYj)log(P(Xi|Yj)/P(Xi))
=ΣP(XiYj)log(1/P(Xi))-ΣP(XiYj)log(1/P(Xi|Yj))
=ΣP(Xi)log(1/P(Xi))-ΣP(XiYj)log(1/P(Xi|Yj))
=H(X)-H(X|Y)
9.没有冗余度的信源还能不能压缩?为什么?
答:能;没有冗余度的信源,只能进行有损压缩,不能进行无损压缩。
12.等概率分布的信源还能不能压缩?为什么?你能举例说明吗?
答:可以进行有损压缩。因为“等概”未必“不相关”,例如:对正弦信号的均匀取样值。
15.有人认为:“图像的负片(黑白颠倒)比正片更容易压缩”。你同意他的观点吗?为什么?
答:不同意。图像的正负片的熵是相同的,即该图像的冗余度是相同的,所以压缩的容易程度是一样的。
16.有人认为:“相关的信源是非等概率分布的”。你同意他的观点吗?为什么?
答:同意。因为只要信源不是等概率分布,就存在着数据压缩的可能性。相关信源存在冗余度,能够进行有损和无损压缩,故相关信源是非等概率分布的。
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