码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

第五次作业

时间:2016-11-25 12:27:20      阅读:192      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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。

第五次作业

标签:作业   相关   可能性   举例   证明   没有   分布   数据   为什么   

原文地址:http://www.cnblogs.com/ZKYS/p/6065142.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!