SlideShare a Scribd company logo
1 of 2
1. Độ đo thông tin:                                                      I ( xi ; y i ) = I ( xi ) + I ( y i ) − I ( xi , y i )
                      1 
        I ( xi ) = f 
                      p( x )  
                           i 
                                                                     9. Lượng tin tương hỗ trung bình
                                                                     •  Nguồn rời rạc
                          1
        I ( xi ) = log           = − log p ( xi )                                                                   p( xi / y j )
                       p ( xi )                                          I ( X ; Y ) = ∑ p ( xi , y j ) log
                                                                                          i, j                        p ( xi )
2. Lượng tin riêng                                                                                                    p ( xi , y j )
                                                                                     = ∑ p ( xi , y j ) log
        I ( xi ) = − log p ( xi ) (dvtt)                                                 i, j                      p ( xi ). p ( y j )
                                                                                                                  p ( y j / xi )
3. Lượng tin riêng của nguồn                                                         = ∑ p ( xi , y j ) log
   I ( X ) = ∑ p ( xi ).I ( xi )                                                         i, j             p( y j )
                 i                                                       I ( X ;Y ) = H ( X ) − H ( X / Y )
   = −∑p ( xi ). log p ( xi ) (dvtt/tin)                                           = H ( X ) + H (Y ) − H ( X , Y )
                                                                                   = H (Y ) − H (Y / X )
4. Entropi của nguồn
   •  Rời rạc                                                        10. Tốc độ lập tin của nguồn
   H ( xi ) = I ( xi ) = − log p ( xi )                                  R( X ) = n0 .H ( X )
   H ( X ) = I ( X ) = −∑p ( xi ). log p ( xi )                      •   Nguồn rời rạc
   •   Liên tục                                                          n0 - Tần số tạo tin của nguồn
   H ( X ) = ∫ w( x )dx                                                  R ( X ) = F .H ( X )
                     x                                                   Nếu p(xi) = p           ∀i
                                                                         R = F . log( N )
5. Lượng tin đồng thời                                               •   Nguồn liên tục
   •  Rời rạc
                                                                         R = 2 Fmax H ( X )
   I ( xi , y i ) = −log P ( xi , y i )
                                                                     •   Nguồn có giá trị đỉnh hữu hạn
   I ( xi , y i ) = I ( xi ) + I ( y i ) − I ( xi ; y i )
   I ( X , Y ) = H ( X , Y ) = −∑P ( xi , y i ) log P ( xi , y i )
                                                                          X = { x} xmin ≤ x ≤ xmax
                                         i, j
                                                                                         1
   •   Liên tục                                                                      d( )
   I ( X , Y ) = H ( X , Y ) = − ∫ w( x, y ) log w( x, y ) dxdy
                                                                          w( x) = w = N = 0
                                          x, y
                                                                                       dx
                                                                         R = 2 Fmax log( x max − x min )
6. Độ bất định có điều kiện                                          •   Nguồn có công suất trung bình hữu hạn
   •  Rời rạc
   I ( xi / yi ) = −log P ( xi / yi )                                     X = {x} − ∞ < x < +∞
                                                                         
   I ( X / Y ) = H ( X / Y ) = −∑P ( xi , y i ) log P ( xi / y i )            w( x) Ptb < ∞
                                         i, j                            R = 2 Fmax . log         2Π tb
                                                                                                    eP
   I (Y / X ) = H (Y / X ) = −∑P ( xi , y i ) log P ( y i / xi )
                                         i, j
                                                                     11. Thông lượng của kênh
   •   Liên tục
                                                                              C = n 0 .I ( X , Y )
   H ( X / Y ) = I ( X / Y ) = − ∫ w( x, y ) log w( x / y ) dxdy     •   Kênh rời rạc
                                          x, y
                                                                              C = ∆f .H ( X ) max
   H (Y / X ) = I (Y / X ) = − ∫ w( x, y ) log w( y / x ) dxdy
                                                                     •   Kênh liên tục
                                                                              C = 2∆f [ H (Y ) − H ( N )]
                                          x, y



7. Quan hệ giữa các Entropi                                              Thường là nhiễu chuẩn
   •   H(X,Y) = H(X)+H(Y/X)                                                   H ( N ) = log           2ΠeN
              = H(X)+H(X/Y)                                                   C = 2∆ (log
                                                                                    f                 2Π y − log
                                                                                                        eP                 2Π )
                                                                                                                             eN
                                                                                                       Px               S
   •   H(Y/X) = H(Y)                                                              = ∆f log(1 +            ) = ∆f log(1 + )
                                                                                                       N                N
       H(Y/X) = H(X)
       Nếu X,Y độc lập thống kê                                      1. Các công thức xác suất
                                                                              P(B | A) = P(A, B).P(B)
8. Lượng tin tương hỗ
                                                                              P ( Ai | B ) = P ( Ai , B ) / P ( B )
                                                    p ( xi / y i )
   I ( xi ; y i ) = H ( xi ) − H ( xi / y i ) = log
                                                       p ( xi )
P ( B, Ai ).P ( Ai )               2 ≤ n0 ≤ m
                     =        n                                     
                         ∑P( B, A                  ).P ( A j )        L − n0  ∈ Z
                                                                     m − 1 
                                               j
                           j =1
                                                                             
2. Mã hóa nguồn rời rạc
                                                                    n0-Số kí hiệu được nhóm
   Mô hình (A, p(xi))
   X = { x1 ...x L }                                             4. Giới hạn Hamming về độ dài từ mã chống nhiễu
                                                                     •   Mã phát hiện sai
   P ( X ) = ( p ( x1 )... p ( x L ))
                                                                          Điều kiện:   N 1E ≤ R
   H ( X ) = −∑ p ( x i ) log 2 p ( x i ) ≤ log 2 L
                                                                                     t
                                                           1                 N1E = ∑ C n .( m − 1)
                                                                                         i          i
   H ( X ) max   ⇔ p ( x1 ) = p ( x 2 ) = ... = p( x L ) =
                                                           L             mà        i =1
   H ( X ) max   = log 2 L                                                  
                                                                                R = mn − mk
    •   Mã hóa với từ mã có độ dài cố định                                                t
                                                                         ⇒ m n − m k ≥ ∑ C n .(m − 1) i
                                                                                           i

        •    Độ dài từ mã tối thiểu                                                      i =1

                  R =  log 2 L  + 1                                •    Mã sửa sai
                                                                          Điều kiện R   ≥ N .N 1E
                                                                                                        t
        •    Hiệu suất mã hóa
                                                                          ⇔ m n − m k ≥ m k .∑ C n ( m − 1) i
                                                                                                 i
                H(X )      H(X )
                       =             +1                                                                i =1
                  R       log 2 L                                                              t
                                                                          ⇔ n − k ≥ log m ∑ C n (m − 1) i
                                                                                              i
                                    H ( X ) max
            Hiệu suất bằng 1 ⇔ 
                                                                                                i =0

                                     L =2
                                              k

                                                                 5. Giới hạn Hamming về quãng cách mã
        •    Định lý mã hóa nguồn 1:
                                                                     •   Phát hiện sai kênh có số sai t
             X: Nguồn rời rạc không nhớ, H(X) hữu hạn.
             Với ε > 0 :
                                                                                 d ≥ t +1
                                                                     •    Sửa sai hoàn toàn kênh có có số sai t
                         N                                                      d ≥ 2t + 1
                      R = ≥ H ( X ) + ε
              Pe→ 0 ⇔    J
                      
                           J →∞
                       R ≤ H ( X ) + ε
              P e →1 ⇔ 
                          J →∞

    •   Mã hóa với từ mã có độ dài thay đổi
        •    Xây dựng bộ mã                R min
                          L
                  R = ∑ ni . p ( x i ) → min
                         i =1
        •    Bất đẳng thức Kraft:
             Nếu bộ mã có các từ mã có độ dài tương
             ứng là n1<n2<…<nL điều kiện cần và đủ để
             mọi bộ mã có tính Prefix:
                                   L

                                  ∑2
                                  i =1
                                         −ni
                                               ≤1
        •    Định lý mã hóa nguồn 2:
             Có thể xây dựng được một mã hiệu nhị
             phân có tính Prefix và có độ dài từ mã trung
             bình R thõa mãn bất đẳng thức:
                    H ( X ) ≤ R ≤ H ( X) +1




3. Mã hóa Huffman
   Chọn n0

More Related Content

What's hot

Các loại mã đường truyền và ứng dụng neptune
Các loại mã đường truyền và ứng dụng neptuneCác loại mã đường truyền và ứng dụng neptune
Các loại mã đường truyền và ứng dụng neptune
給与 クレジット
 
Đề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại vi
Đề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại viĐề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại vi
Đề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại vi
Đỗ Đức Hùng
 
Bài giảng kiến trúc máy tính
Bài giảng kiến trúc máy tínhBài giảng kiến trúc máy tính
Bài giảng kiến trúc máy tính
Cao Toa
 
thuc hanh xu ly tin hieu so
thuc hanh xu ly tin hieu sothuc hanh xu ly tin hieu so
thuc hanh xu ly tin hieu so
Kimkaty Hoang
 
Thuật toán Nhân Bình Phương - demo
Thuật toán Nhân Bình Phương - demoThuật toán Nhân Bình Phương - demo
Thuật toán Nhân Bình Phương - demo
Công Thắng Trương
 

What's hot (20)

Các loại mã đường truyền và ứng dụng neptune
Các loại mã đường truyền và ứng dụng neptuneCác loại mã đường truyền và ứng dụng neptune
Các loại mã đường truyền và ứng dụng neptune
 
Cyclic code
Cyclic codeCyclic code
Cyclic code
 
Do thi-smith-chart
Do thi-smith-chartDo thi-smith-chart
Do thi-smith-chart
 
Đề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại vi
Đề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại viĐề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại vi
Đề Cương ôn tập kiến trúc máy tính và thiết bị ngoại vi
 
Chuong 04 mach logic
Chuong 04 mach logicChuong 04 mach logic
Chuong 04 mach logic
 
Tichchap
TichchapTichchap
Tichchap
 
Bài giảng XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ_10440012092019
Bài giảng XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ_10440012092019Bài giảng XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ_10440012092019
Bài giảng XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ_10440012092019
 
Bài giảng kiến trúc máy tính
Bài giảng kiến trúc máy tínhBài giảng kiến trúc máy tính
Bài giảng kiến trúc máy tính
 
xử lý số tín hiệu -Chuong 5
xử lý số tín hiệu -Chuong 5xử lý số tín hiệu -Chuong 5
xử lý số tín hiệu -Chuong 5
 
thuc hanh xu ly tin hieu so
thuc hanh xu ly tin hieu sothuc hanh xu ly tin hieu so
thuc hanh xu ly tin hieu so
 
xử lý số tín hiệu -Chuong 4
xử lý số tín hiệu -Chuong 4xử lý số tín hiệu -Chuong 4
xử lý số tín hiệu -Chuong 4
 
Kiến trúc máy tính và hợp ngữ bài 05
Kiến trúc máy tính và hợp ngữ bài 05Kiến trúc máy tính và hợp ngữ bài 05
Kiến trúc máy tính và hợp ngữ bài 05
 
Thuật toán Nhân Bình Phương - demo
Thuật toán Nhân Bình Phương - demoThuật toán Nhân Bình Phương - demo
Thuật toán Nhân Bình Phương - demo
 
Truyen du lieu, Haming, CRC,...
Truyen du lieu, Haming, CRC,...Truyen du lieu, Haming, CRC,...
Truyen du lieu, Haming, CRC,...
 
[Báo cáo] Bài tập lớn Xử lý tín hiệu số: Thiết kế bộ lọc FIR
[Báo cáo] Bài tập lớn Xử lý tín hiệu số: Thiết kế bộ lọc FIR[Báo cáo] Bài tập lớn Xử lý tín hiệu số: Thiết kế bộ lọc FIR
[Báo cáo] Bài tập lớn Xử lý tín hiệu số: Thiết kế bộ lọc FIR
 
250 bai tap_kt_dien_tu_0295
250 bai tap_kt_dien_tu_0295250 bai tap_kt_dien_tu_0295
250 bai tap_kt_dien_tu_0295
 
Ask fsk-psk-qpsk-qam-modulation-demolation
Ask fsk-psk-qpsk-qam-modulation-demolationAsk fsk-psk-qpsk-qam-modulation-demolation
Ask fsk-psk-qpsk-qam-modulation-demolation
 
Kỹ thuật số
Kỹ thuật sốKỹ thuật số
Kỹ thuật số
 
Đề tài: Hệ thống giám sát nông nghiệp bằng công nghệ Iot, HAY
Đề tài: Hệ thống giám sát nông nghiệp bằng công nghệ Iot, HAYĐề tài: Hệ thống giám sát nông nghiệp bằng công nghệ Iot, HAY
Đề tài: Hệ thống giám sát nông nghiệp bằng công nghệ Iot, HAY
 
chuong 4. dai so boole
chuong 4.  dai so boolechuong 4.  dai so boole
chuong 4. dai so boole
 

Công thức truyền tin

  • 1. 1. Độ đo thông tin: I ( xi ; y i ) = I ( xi ) + I ( y i ) − I ( xi , y i )  1  I ( xi ) = f   p( x )    i  9. Lượng tin tương hỗ trung bình • Nguồn rời rạc 1 I ( xi ) = log = − log p ( xi ) p( xi / y j ) p ( xi ) I ( X ; Y ) = ∑ p ( xi , y j ) log i, j p ( xi ) 2. Lượng tin riêng p ( xi , y j ) = ∑ p ( xi , y j ) log I ( xi ) = − log p ( xi ) (dvtt) i, j p ( xi ). p ( y j ) p ( y j / xi ) 3. Lượng tin riêng của nguồn = ∑ p ( xi , y j ) log I ( X ) = ∑ p ( xi ).I ( xi ) i, j p( y j ) i I ( X ;Y ) = H ( X ) − H ( X / Y ) = −∑p ( xi ). log p ( xi ) (dvtt/tin) = H ( X ) + H (Y ) − H ( X , Y ) = H (Y ) − H (Y / X ) 4. Entropi của nguồn • Rời rạc 10. Tốc độ lập tin của nguồn H ( xi ) = I ( xi ) = − log p ( xi ) R( X ) = n0 .H ( X ) H ( X ) = I ( X ) = −∑p ( xi ). log p ( xi ) • Nguồn rời rạc • Liên tục n0 - Tần số tạo tin của nguồn H ( X ) = ∫ w( x )dx R ( X ) = F .H ( X ) x Nếu p(xi) = p ∀i R = F . log( N ) 5. Lượng tin đồng thời • Nguồn liên tục • Rời rạc R = 2 Fmax H ( X ) I ( xi , y i ) = −log P ( xi , y i ) • Nguồn có giá trị đỉnh hữu hạn I ( xi , y i ) = I ( xi ) + I ( y i ) − I ( xi ; y i ) I ( X , Y ) = H ( X , Y ) = −∑P ( xi , y i ) log P ( xi , y i )  X = { x} xmin ≤ x ≤ xmax i, j  1 • Liên tục  d( ) I ( X , Y ) = H ( X , Y ) = − ∫ w( x, y ) log w( x, y ) dxdy  w( x) = w = N = 0 x, y  dx R = 2 Fmax log( x max − x min ) 6. Độ bất định có điều kiện • Nguồn có công suất trung bình hữu hạn • Rời rạc I ( xi / yi ) = −log P ( xi / yi )  X = {x} − ∞ < x < +∞  I ( X / Y ) = H ( X / Y ) = −∑P ( xi , y i ) log P ( xi / y i )  w( x) Ptb < ∞ i, j R = 2 Fmax . log 2Π tb eP I (Y / X ) = H (Y / X ) = −∑P ( xi , y i ) log P ( y i / xi ) i, j 11. Thông lượng của kênh • Liên tục C = n 0 .I ( X , Y ) H ( X / Y ) = I ( X / Y ) = − ∫ w( x, y ) log w( x / y ) dxdy • Kênh rời rạc x, y C = ∆f .H ( X ) max H (Y / X ) = I (Y / X ) = − ∫ w( x, y ) log w( y / x ) dxdy • Kênh liên tục C = 2∆f [ H (Y ) − H ( N )] x, y 7. Quan hệ giữa các Entropi Thường là nhiễu chuẩn • H(X,Y) = H(X)+H(Y/X) H ( N ) = log 2ΠeN = H(X)+H(X/Y) C = 2∆ (log f 2Π y − log eP 2Π ) eN Px S • H(Y/X) = H(Y) = ∆f log(1 + ) = ∆f log(1 + ) N N H(Y/X) = H(X) Nếu X,Y độc lập thống kê 1. Các công thức xác suất P(B | A) = P(A, B).P(B) 8. Lượng tin tương hỗ P ( Ai | B ) = P ( Ai , B ) / P ( B ) p ( xi / y i ) I ( xi ; y i ) = H ( xi ) − H ( xi / y i ) = log p ( xi )
  • 2. P ( B, Ai ).P ( Ai )  2 ≤ n0 ≤ m = n  ∑P( B, A ).P ( A j )   L − n0  ∈ Z  m − 1  j j =1   2. Mã hóa nguồn rời rạc n0-Số kí hiệu được nhóm Mô hình (A, p(xi)) X = { x1 ...x L } 4. Giới hạn Hamming về độ dài từ mã chống nhiễu • Mã phát hiện sai P ( X ) = ( p ( x1 )... p ( x L )) Điều kiện: N 1E ≤ R H ( X ) = −∑ p ( x i ) log 2 p ( x i ) ≤ log 2 L  t 1  N1E = ∑ C n .( m − 1) i i H ( X ) max ⇔ p ( x1 ) = p ( x 2 ) = ... = p( x L ) = L mà  i =1 H ( X ) max = log 2 L   R = mn − mk • Mã hóa với từ mã có độ dài cố định t ⇒ m n − m k ≥ ∑ C n .(m − 1) i i • Độ dài từ mã tối thiểu i =1 R =  log 2 L  + 1 • Mã sửa sai Điều kiện R ≥ N .N 1E t • Hiệu suất mã hóa ⇔ m n − m k ≥ m k .∑ C n ( m − 1) i i H(X ) H(X ) = +1 i =1 R  log 2 L  t ⇔ n − k ≥ log m ∑ C n (m − 1) i i H ( X ) max Hiệu suất bằng 1 ⇔  i =0  L =2 k 5. Giới hạn Hamming về quãng cách mã • Định lý mã hóa nguồn 1: • Phát hiện sai kênh có số sai t X: Nguồn rời rạc không nhớ, H(X) hữu hạn. Với ε > 0 : d ≥ t +1 • Sửa sai hoàn toàn kênh có có số sai t  N d ≥ 2t + 1 R = ≥ H ( X ) + ε Pe→ 0 ⇔  J   J →∞ R ≤ H ( X ) + ε P e →1 ⇔   J →∞ • Mã hóa với từ mã có độ dài thay đổi • Xây dựng bộ mã R min L R = ∑ ni . p ( x i ) → min i =1 • Bất đẳng thức Kraft: Nếu bộ mã có các từ mã có độ dài tương ứng là n1<n2<…<nL điều kiện cần và đủ để mọi bộ mã có tính Prefix: L ∑2 i =1 −ni ≤1 • Định lý mã hóa nguồn 2: Có thể xây dựng được một mã hiệu nhị phân có tính Prefix và có độ dài từ mã trung bình R thõa mãn bất đẳng thức: H ( X ) ≤ R ≤ H ( X) +1 3. Mã hóa Huffman Chọn n0