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PPT,a clickto unlimitedpossibilities汇报人PPT010203040506n1928年,克劳德·香农提出信息论的概念n1948年,克劳德·香农发表论文《通信的数学理论》,标志着信息论的诞生n1950年代,信息论在通信领域得到广泛应用n1960年代,信息论在计算机科学、人工智能等领域得到推广n1970年代,信息论在生物信息学、量子信息学等领域得到发展n1980年代,信息论在信号处理、图像处理等领域得到应用n1990年代,信息论在数据压缩、数据加密等领域得到推广n2000年代,信息论在无线通信、网络通信等领域得到发展n2010年代,信息论在量子通信、量子计算等领域得到推广n2020年代,信息论在深度学习、人工智能等领域得到应用信息论是编码的基础,编码是信息论的应用信息论研究信息的传输、存储和处理,编码则是实现这些功能的具体方法信息论提供了编码的理论基础,编码则是实现信息论理论的具体手段信息论与编码的关系是相互依存、相互促进的,共同推动了信息科学的发展通信领域用于数据传输、信号处理、网络通信等计算机科学用于数据存储、数据压缩、信息安全等生物信息学用于基因测序、基因表达分析等经济金融用于风险评估、投资决策等信息熵描述信息不确定性信息量描述信息量的大小的度量信息度量衡量信息量的大信息熵与信息量的关系信小息熵越大,信息量越小自信息量描述一个随机事件发生的概交叉熵描述两个随机事件之间的相关率,用于度量信息的不确定性性,用于度量信息的传递和共享互信息量描述两个随机事件之间的相相对熵描述两个随机事件之间的相关关性,用于度量信息的传递和共享性,用于度量信息的传递和共享信息熵描述一个随机事件的不确定性,信息量描述一个随机事件的不确定性,用于度量信息的不确定性和复杂性用于度量信息的不确定性和复杂性熵的定义熵熵的性质熵熵的性质熵熵的性质熵是描述信息不是随机变量X的是随机变量X的是随机变量X的确定性的度量,函数,其值与X函数,其值与X函数,其值与X通常用HX表的分布有关的分布有关的分布有关示信息度量熵是信息论中用来度量信息量的重要概念信息熵熵是信息论中用来描述信息不确定性的度量信息压缩熵在信息压缩中起着重要作用,可以通过减少熵来压缩信息信息传输熵在信息传输中也起着重要作用,可以通过增加熵来提高信息传输的效率n信源编码将原始信息转换为适合传输和存储的信号n信源编码的分类a.无损编码保持原始信息的完整性,如Huffman编码、LZW编码等b.有损编码允许一定程度的信息损失,如JPEG图像压缩、MP3音频压缩等c.混合编码结合无损和有损编码的优点,如MPEG视频编码等●a.无损编码保持原始信息的完整性,如Huffman编码、LZW编码等●b.有损编码允许一定程度的信息损失,如JPEG图像压缩、MP3音频压缩等●c.混合编码结合无损和有损编码的优点,如MPEG视频编码等n信源编码的应用数据压缩、图像处理、音频处理等领域定义无损信源编码是指在信源编码过程中,不丢失任何信息,保持原始信息的完整性特点无损信源编码可以保证解码后的信息与原始信息完全一致,但编码和解码过程通常比较复杂应用无损信源编码广泛应用于音频、视频、图像等媒体数据的压缩和传输常见方法常见的无损信源编码方法包括哈夫曼编码、算术编码、游程编码等定义有损信源编码是一种压缩数据,减少数据量的编码方式特点有损信源编码会丢失部分信息,但能保证解码后的数据与原始数据相似应用有损信源编码常用于音频、视频、图像等数据的压缩常见算法Huffman编码、LZW编码、JPEG编码等信源编码定理描述了信源编码的极限性能,即信源编码不可能超过信源熵率失真函数描述了信源编码的失真程度,即信源编码的失真程度与信源熵的关系信源熵描述了信源的不确定性,即信源熵越大,信源的不确定性越大信源编码方法包括Huffman编码、算术编码、LZW编码等,这些方法可以降低信源的失真程度,提高信源编码的性能信道编码在信息传输过程中,通过增加冗余信息来提高传信道编码的分类线性编码和非线性编码,其中线性编码包括卷输可靠性的技术积码、循环码等,非线性编码包括Turbo码、LDPC码等定义线性分组码是一种线性码,其编码和解码过程都可以通过线性代数运算实现特点线性分组码具有较高的纠错能力,可以纠正一定数量的错误应用线性分组码广泛应用于通信、存储等领域,如无线通信、卫星通信等例子汉明码是一种典型的线性分组码,具有较强的纠错能力l循环码是一种线性分组码,其编码和解码过程都可以通过循环移位实现l循环码的生成矩阵是循环的,即每行的移位和为0l循环码的编码和解码过程都可以通过循环移位实现l循环码的纠错能力与码长和生成矩阵有关,码长越长,纠错能力越强卷积码是一种线性分组码,具有纠错能力卷积码的编码和解码过程都涉及到卷积运算卷积码的编码和解码过程都可以通过矩阵乘法实现卷积码的纠错能力可以通过增加码长来提高信道编码定理香农限香农限信道编码方法信道编码的应用信道编码的目的是信道编码所能包括线性编码、广泛应用于无线是提高通信系统达到的最大传输循环编码、卷积通信、卫星通信、的可靠性和效率速率,由信道带编码等光纤通信等领域宽和噪声功率决定l原理通过比较相邻信号的差值进行编码l特点具有较高的压缩效率和较低的传输带宽l应用广泛应用于语音、视频、图像等信号的传输和存储l优缺点优点是压缩效率高,缺点是计算复杂度较高增量编码调制(ΔM)一种基于增量调制的编码技术,通过改变信号的幅度来传输信息自适应增量编码调制(ΔΣ)一种基于增量调制的自适应编码技术,可以根据信号的变化自动调整编码参数,以提高传输效率应用领域广泛应用于数字通信、音频和视频信号处理等领域特点具有较高的传输效率和较低的误码率,适合于高带宽、低延迟的通信系统语音压缩编码技术的目的减少语音数据传输的带宽占用,提高语音通信的质量和效率常见的语音压缩编码技术线性预测编码(LPC)、多脉冲线性预测编码(MPLPC)、码激励线性预测(CELP)等语音压缩编码技术的应用语音通信、语音识别、语音合成等领域语音压缩编码技术的发展趋势更高压缩率、更低延迟、更高音质等添加标题添加标题添加标题添加标题添加标题添加标题LZ77一种基于字LZ78一种基于字Huffman一种基Arithmetic一Run-Length一Burrows-Wheeler典的压缩算法,通典的压缩算法,通于频率的压缩算法,种基于算术编码的种基于重复字符的一种基于排序的压缩算法,通过构建过查找字典中的重过查找字典中的重通过构建Huffman压缩算法,通过构压缩算法,通过查Burrows-Wheeler复字符来减少数据复字符来减少数据树来减少数据量,建算术编码树来减找连续重复字符来变换矩阵来减少数据量量,与LZ77相比,适用于频率分布不少数据量,适用于减少数据量,适用量,适用于频率分布LZ78的压缩效率更均匀的数据频率分布均匀的数于重复字符较多的不均匀的数据高据数据5G通信技术的发展如何提高传输速率、降低延迟、提高可靠性量子通信技术的研究如何实现量子密钥分发、量子隐形传态等深度学习在编码中的应用如何利用深度学习提高编码效率、降低复杂度信息安全与隐私保护如何保证数据传输的安全性和隐私性5G技术的普及将推动信息论与编码技术的快速发展人工智能和机器学习技术的应用将提高信息论与编码技术的智能化水平量子通信技术的发展将带来信息论与编码技术的革命性变革区块链技术的应用将提高信息论与编码技术的安全性和可靠性汇报人PPT。