logonew chat icon top
  • icon-chaticon-chat-active搜题/提问
    new chat icon
    新建会话
  • icon-calculatoricon-calculator-active计算器
  • icon-subjecticon-subject-active学科题目
  • icon-pluginicon-plugin-active浏览器插件
  • icon-uploadicon-upload-active上传题库
  • icon-appicon-app-active手机APP
recent chat icon
历史记录
首页
/
计算机
题目

某信号源符号集由字母A.B.C.D组成,若传输每一个字母用二进制[1]码元[2]编码,“00”代替A.“01”代替B,“10”代替C,“11”代替D,每个二进制码元宽度为5ms。(1)不同的字母是等可能出现时,试计算传输的平均信息速率:(2)若每个字母出现的可能性分别为_(A)=dfrac (1)(5) _(B)=dfrac (1)(4) ._(c)=dfrac (1)(4), _(D)=dfrac (3)(10)是计算传输的平均信息速率。

某信号源符号集由字母A.B.C.D组成,若传输每一个字母用二进制[1]码元[2]编码,“00”代替A.“01”代替B,“10”代替C,“11”代替D,每个二进制码元宽度为5ms。
(1)不同的字母是等可能出现时,试计算传输的平均信息速率:
(2)若每个字母出现的可能性分别为

是计算传输的平均信息速率。

题目解答

答案

参考答案:

解析

考查要点:本题主要考查平均信息速率的计算,涉及信息论中的香农公式和符号传输速率的综合应用。

解题核心思路:

  1. 平均信息量(H)的计算:根据各符号出现的概率,利用公式 $H = -\sum p_i \log_2 p_i$ 求解。
  2. 符号传输速率的计算:根据码元宽度和符号编码长度确定符号传输速率。
  3. 平均信息速率:将平均信息量与符号传输速率相乘。

破题关键点:

  • 区分等概率与非等概率情况:等概率时,各符号概率相同,计算简化;非等概率时需逐项代入公式。
  • 码元与符号的关系:每个符号由多个码元组成,需正确计算符号传输时间。

第(1)题

条件:四个符号等概率出现,即 $p_A = p_B = p_C = p_D = \dfrac{1}{4}$。

计算平均信息量

$H = -\sum_{i=1}^4 p_i \log_2 p_i = -4 \cdot \dfrac{1}{4} \log_2 \dfrac{1}{4} = 2 \, \text{b/符号}$

计算符号传输速率

每个符号由2个码元组成,每个码元宽度为 $5 \, \text{ms}$,因此符号传输时间为:
$2 \cdot 5 \, \text{ms} = 10 \, \text{ms} = 0.01 \, \text{s}$
符号传输速率为:
$\dfrac{1}{0.01} = 100 \, \text{符号/秒}$

计算平均信息速率

$\text{信息速率} = H \cdot \text{符号速率} = 2 \cdot 100 = 200 \, \text{bps}$

第(2)题

条件:符号概率分别为 $p_A = \dfrac{1}{5}$,$p_B = \dfrac{1}{4}$,$p_C = \dfrac{1}{4}$,$p_D = \dfrac{3}{10}$。

计算平均信息量

$\begin{aligned}H &= -\left( \dfrac{1}{5} \log_2 \dfrac{1}{5} + \dfrac{1}{4} \log_2 \dfrac{1}{4} + \dfrac{1}{4} \log_2 \dfrac{1}{4} + \dfrac{3}{10} \log_2 \dfrac{3}{10} \right) \\&\approx -\left( \dfrac{1}{5} \cdot (-2.3219) + \dfrac{1}{4} \cdot (-2) + \dfrac{1}{4} \cdot (-2) + \dfrac{3}{10} \cdot (-1.737) \right) \\&\approx 1.985 \, \text{b/符号}\end{aligned}$

计算平均信息速率

符号传输速率仍为 $100 \, \text{符号/秒}$,因此:
$\text{信息速率} = 1.985 \cdot 100 \approx 198.5 \, \text{bps}$

相关问题

  • 下列哪项关于广度优先搜索的描述正确()A. 每次扩展时,该算法从边缘集合中取出最下层(最深)的节点B. 广度优先搜索算法是深度优先搜索算法的特例C. 每次扩展时,该算法从边缘集合中取出最上层(最浅)的节点D. 深度优先搜索是广度优先搜索的特例

  • 在决策树建立过程中,使用一个属性对某个结点对应的数集合进行划分后,结果具有高信息熵(highentropy),对结果的描述,最贴切的是()。A. 纯度高B. 纯度低C. 有用D. 无用E. 以上描述都不贴切

  • 决策树中每个非叶子结点表示对分类目标的某个属性上的一个判断()。A. 正确B. 错误

  • AdaBoosting采用多个单一分类器组成一个强分类器()A. 错误B. 正确

  • 路径排序算法的工作流程主要有三步() A. 特征计算B. 特征抽取C. 分类器训练D. 因果推断

  • 下列哪项不是求解对抗搜索问题的基本算法( ) A.反向传播算法 B.广度优先排序算法 C.Alpha-Beta剪枝算法D.最小最大搜索算法

  • 下列哪项属于因果推理模型() A. 因果图B. 符号推理模型C. 神经符号推理D. 结构因果模型

  • 下列哪项贪婪最佳优先搜索算法的描述正确() A. 贪婪最佳优先搜索不属于启发式搜索算法B. 贪婪最佳优先搜索是一种A*搜索算法C. 贪婪最佳优先搜索是一种广度优先搜索算法D. 贪婪最佳优先搜索属于有信息搜索算法

  • 由脸书(Facebook)公司开发的深度学习编程框架是()A. TensorFlowB. PaddlePaddleC. PyTorchD. Mindspore

  • 下表是一个购物篮,假定支持度阈值为 40% ,其中 __ 是频繁闭项集。 TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 deA. abcB. adC. cdD. de

  • 下列哪项属于因果推理模型() A. 因果图B. 神经符号推理C. 符号推理模型D. 结构因果模型

  • 下列哪项关于监督学习算法的描述正确() A. 强化学习的训练效果一定优于监督学习B. 主要的监督学习方法包括生成方法和判别方法C. 广度优先搜索算法是一种监督学习算法

  • 3.判断题K-means聚类算法对数据的尺寸敏感。()A. 对B. 错

  • (单选,4分)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?()A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理

  • 以下哪种方法属于卷积神经网络的基本组件()。 A. 卷积层B. 池化层C. 激活函数D. 复制层

  • 区块链中的每个区块包含哪些信息? A. 块的哈希散列值B. 交易执行记录C. 随机数D. 用户的个人信息

  • 下列不属于量子机器学习算法的是() A. 量子支持向量机B. 量子主成分分析C. 薛定谔方程求解D. 深度量子学习

  • 下列哪个方法属于知识图谱推理方法()A. 路径排序算法B. 深度学习推断C. 广度优先搜索D. 归纳逻辑程序设计

  • 路径排序算法的工作流程主要有三步() A. 特征抽取B. 特征计算C. 分类器训练D. 因果推断

  • 下列哪个方法属于知识图谱[1]推理方法[2]() A. 广度优先搜索B. 深度学习[3]推断C. 路径排序算法D. 归纳逻辑程序设计[4]

上一页下一页
logo
广州极目未来文化科技有限公司
注册地址:广州市天河区黄村大观公园路10号3N2
关于
  • 隐私政策
  • 服务协议
  • 权限详情
学科
  • 医学
  • 政治学
  • 管理
  • 计算机
  • 教育
  • 数学
联系我们
  • 客服电话: 010-82893100
  • 公司邮箱: daxuesoutijiang@163.com
  • qt

©2023 广州极目未来文化科技有限公司 粤ICP备2023029972号    粤公网安备44011202002296号