信息分布实验报告Word文件下载.doc
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(3)输入源程序:
clear;
x=0.001:
0.001:
0.999
y=-x.*log2(x)-(1-x).*log2(1-x);
plot(x,y);
gridon
(4)保存文件为entropy.m;
(5)单击debug菜单下的run,或直接按f5执行;
2
(6)执行后的结果图2:
四、实验结果及分析
title(ì
?
oˉê
yh(p));
xlabel(p);
ylabel(h(p));
gridon
熵函数h(p)
10.9
0.80.70.6
h(p)
0.50.40.30.20.100
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5p
0.6
0.7
0.8
0.9
分析:
⑴.意义:
信源熵为信源的平均不确定度性,而概率的大小决定了信息量的大小。
由图上可知概率为1时,信息量最小,不确定性最低;
概率等于时熵最大。
⑵.可以看出,即p=1或者p=0,则该信源不提供任何信息;
反之当二元信源符号0和1以等概率发生的时候,信源熵达到极大值,等于1bit信息量。
⑶.步长为0.001
0.01:
3
(1)熵函数是一个严格上凸函数
(2)熵的极大值,二进符号的熵在p(x1)=p(x2)=0.5取得极大值
(3)调调整p(x1)的取值步长,重画该曲线。
当步长改变为0.01,步长变大的时候,可以看出是一段一段的连接的,当步长较大的时候,非常明显。
如果开始点是0的时候,则从步长的长度开始计算。
4
实验二、一般信道容量计算
1.熟悉工作环境及matlab软件2.理解平均互信息量表达式及其性质3.理解信道容量的含义二、实验条件
三、实验原理
1.平均互信息量(i(x;
y))是统计平均意义下的先验不确定性与后验不确定性之差,是互信息量的统计平均
:
i?
x;
y?
h?
x?
x/y?
y;
y/x?
2.离散信道的数学模型
离散信道的数学模型一般如图1所示。
图中输入和输出信号用随机矢量表示,输入信号为x=(x1,x2,…,xn),输出信号为y=(y1,y2,…,yn);
每个随机变量xi和yi又分别取值于符号集a={a1,a2,…,ar}和b={b1,b2,…,bs},其中r不一定等于s;
条件概率p(y|x)描述了输入信号和输出信号之间的统计依赖关系,反映了信道的统计特性。
12n12n
p(y|x)?
图1离散信道模型
二元对称信道
这是很重要的一种特殊信道(简记为bsc),。
它的输入符号x取值于{0,1},
5篇二:
信息编码实验报告
信息论与编码技术实验报告
实验题目香浓编码
学生专业班级信息与计算科学1001
学生姓名(学号)曹雪萍(20104590)
指导教师吴慧
完成时间2013年5月18日
2013年5月18日
实验题目huffman编码软件实现
完成时间2013年5月19日
2013年5月19
日
实验一香农编码的实验报告
一、实验目的
1.了解香农编码的基本原理及其特点;
2.熟悉掌握香农编码的方法和步骤;
3.掌握c语言或者matlab编写香农编码的程序。
二、实验要求
对于给定的信源的概率分布,按照香农编码的方法进行计算机实现.
给定某个信源符号的概率分布,通过以下的步骤进行香农编码1.信源符号按概率从大到小排列
2.对信源符号求累加概率,表达式:
gi=gi-1+p(xi)
3.求自信息量,确定码字长度。
自信息量i(xi)=-log(p(xi));
码字长度取大于等于自信息量的最小整数。
4.将累加概率用二进制表示,并取小数点后码字的长度的码。
四、实验内容
离散无记忆信源符号s的概率分布:
s
s1s2s3
s4
s5s6s7
p(s)
=0.200.190.180.170.150.100.01
对离散无记忆信源分布s进行香农编码
1.画出程序设计的流程图,
2.写出程序代码,
n=input(n=);
%输入信源符号的个数s=0;
l=0;
h=0;
fori=1:
n
p(i)=input(p=);
%输入信源符号概率分布矢量,p(i)&
lt;
1s=s+p(i)
h=h+(-p(i)*log2(p(i)));
i(i)=-log2(p(i));
%计算信源信息熵endifabs(s-1)&
gt;
0,
error(不符合概率分布)endfori=1:
n-1forj=i+1:
nifp(i)&
p(j)m=p(j);
p(j)=p(i);
p(i)=m;
endend篇三:
信息分析工具实验报告excel
课程实验报告
4篇四:
信息论实验报告
哈尔滨理工大学
实验报告
课程名称:
信息论基础
学院:
自动化专业班级:
电技12-3学生姓名:
学号:
1212020303指导教师:
刘燕
实验一
一.实验目的:
通过本次实验的练习,使学生进一步巩固信息熵的基本概念,掌握信息熵的统计方法,培养学生使用编程工具进行分析计算的基本能力。
二.实验内容:
(1)计算图像的信息熵
基于一幅已知图像,读取该图像信息,并通过统计该图像的像素值计算各个像素值出现的概率,进而得到该图像的信息熵。
(2)多个信源比较
对多个不同图像源进行上述操作,从物理意义上对这些图像的信源熵进行比较分析,得出结论
三.实验结果分析:
1.图像一:
50
100
150
200
250
h=7.1750比特/符号
2.图像二:
h=6.4774
3.图像三:
1200
1000
800
600
400
00
h=6.4129比特/符号
4.matlab程序:
i=imread(03.jpg);
s=rgb2gray(i);
imshow(s)[a,b]=size(s);
c=a*b;
[x,y]=imhist(s);
figureimhist(s);
xlabel(x?
á
);
ylabel(y?
p=x(find(x))./ch=-sum(p.*log2(p))5.实验结论与心得:
通过此次试验可以得出如下结论:
篇五:
城市地理信息系统实验报告模板
一、实验目的与要求
目的:
通过练习,熟悉arcgis栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能,熟练掌握利用arcgis上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。
要求:
要求完成一所学校的选址区域分析,得到最佳适合修剪学校的区域,并满足相应的要求。
同时得到从目的地到学校选址区域的最短路径。
具体要求如下:
(1)新学校选址需注意如下几点:
1)新学校应位于地势较平坦处;
2)新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑,选择成本不高的区域;
3)新学校应该与现有娱乐设施相配套,学校距离这些设施愈近愈好;
4)新学校应避开现有学校,合理分布。
(2)各数据层权重比为:
距离娱乐设施占0.5,距离学校占0.25,土地利用类型和地势位置因素各占0.125。
(3)实现过程运用arcgis的扩展模块(extension)中的空间分析(spatialanalyst)部分功能,具体包括:
坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。
(4)最后必须给出适合新建学校的适宜地区图,并对其简要进行分析。
二、实验准备
数据准备:
(1)landuse(土地利用图)
(2)elevation(地面高程图)
(3)rec_sites(娱乐场所分布图)(4)school(现有学校分布图)(5)destination(目的地)(6)roads(道路分布图)
软件准备:
本次实验所用软件采用美国esri公司的arcgis9.3
三、实验内容与主要过程
arcgis中实现学校选址分析,首先利用现有学校数据集、现有娱乐场所数据集和高程数据派生出坡度数据以及到现有学校、娱乐场所距离数据集。
然后重分类数据集到相同的等级范围,再按照上述数据集在学校选址中的影响率赋权重值,最后合并这些数据即可创建显示新学校适宜位置分布的地图。
其间用到的arcgis扩展模块(extensions)空间分析功能包括距离制图中的直线距离制图、表面分析中的坡度计算、重分类及栅格计算器等。
学校选址的逻辑过程主要包括四个部分。
(1)数据准备,确定需要哪些数据作为输入,包括高程数据(dem)、土地利用数据(landuse)、现有学校数据(school)娱乐场所数据(rec_sites)。
(2)派生数据集,从现存数据派生出能提供学校选址的原始成本数据,包括坡度数据、到现有学校距离数据集和到娱乐场所数据集。
(3)重分类各种数据集,消除各成本数据集的量纲影响,使各成本数据具有大致相同的可比分类体系。
各成本数据均按等间距分类原则分为1到10级,级数越高适宜性越好。
(4)给各数据集赋权重
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