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《信息论总结与复习》课件PPT欢迎来到《信息论总结与复习》课件通过这个课件,您将了解信息论PPT的基础概念、信息的度量方法以及信息论在通信领域、数据存储与压缩领域以及机器学习与人工智能领域的应用让我们开始吧!信息论基础概念信息的定义信息熵条件熵123信息是对不确定性的减少信息熵是表示信息的平均条件熵是已知某些信息后的度量它是我们获得的不确定性的度量它描述的输出不确定性它描述有关某个事物的知识量了信源输出的不确定性了在给定一些先验信息的情况下,信源输出的不确定性信息的度量方法香农信息量信息传输速率损失模型less香农信息量用于度量一个事件信息传输速率是单位时间内传损失模型用于描述在信息传less发生时所传递的信息量它与输的信息量它与信道的带宽、输过程中的丢失或损失事件发生的概率成反比信号的功率等因素有关信源编码与压缩编码编码Huffman LZW编码是一种常用的数据压缩算法,它根据编码是一种无损压缩算法,它通过建立字典来Huffman LZW字符出现的频率来分配变长的编码将重复的字符串进行编码信道编码与信号传输原始信号生成1原始信号可以是模拟信号或数字信号模拟信号需要经过采样和量化信道编码2信道编码用于提高信号在信道中的可靠传输,常用的编码方法包括卷积码和纠错码信号调制与解调3信号调制将数字信号转换为模拟信号以便在信道上传输解调将模拟信号重新转换为数字信号信息论在通信领域的应用无线通信网络协议误码率分析信息论为无线通信提供了理信息论在网络协议设计中发信息论用于分析和优化数字论基础,如调频、调幅、多挥重要作用,例如通信系统的误码率性能TCP/IP用户检测等协议信息论在数据存储与压缩领域的应用数据存储数据压缩信息论为数据存储提供了压缩和编码的方法,可以信息论常用于数据压缩,如、等压缩算JPEG MP3有效提高存储空间的利用率法信息论在机器学习与人工智能领域的应用特征选择1信息论可用于选择最具信息量的特征,提高机器学习算法的性能模型评估2信息论提供了评估机器学习模型的指标,如交叉熵等生成模型3信息论可用于生成模型的建模和训练,如生成对抗网络()GAN。