信道率失真函数.ppt

(D)计算内容1重点与难点重点:失真函数、平均失真、信息率失真函数R(D)、信息率失真函数的计算。难点:信息率失真函数R(D)、信息率失真函数的计算。2第2章所讲的信源熵,是针对不失真的情况。而在实际信息处理过程中,往往允许有一定的失真,例如连续信源发出的消息,由于其可能取值有无限多种,信源熵无穷大,要想传输这样的信息,必须经过A/D转换,这就引起量化失真。引言3人们的视觉和听觉都允许有一定的失真,电影和电视就是利用了人的视觉残留,使人没有发觉影片是由一张张画面快速连接起来的。耳朵的频率响应也是有限的,在某些实际场合中只需保留信息的主要特征就够了。所以,一般可以对信源输出的信息进行失真处理,降低信息率,提高传输率。那么在允许一定程度的失真条件下,能够把信源信息压缩到什么程度,至少需要多少比特的信息率才能描述信源呢?本章主要讨论在一定程度的失真情况下所需的最少信息率,从分析失真函数、平均失真出发,求出信息率的失真函数。信息率失真函数5在实际问题中,信号有一定的失真是可以容忍的。但是当失真大于某一限度后,信息质量将被严重损伤,甚至丧失其实用价值。要规定失真限度,必须先有一个定量的失真测度。为此引入失真函数。,输出样值xi,xi∈{a1,a2,…an},经信道传输后变成yj,yj∈{b1,b2,…bm},如果:xi=yj没有失真xi≠yj产生失真失真的大小,用一个量来表示,即失真函数d(xi,yj),以衡量用yj代替xi所引起的失真程度。失真函数定义为:7失真函数将所有的d(xi,yj)排列起来,用矩阵表示为:失真矩阵例:设信源符号序列为X={0,1},编码器输出符号序列为Y={0,1,2},规定失真函数为d(0,0)=d(1,1)=0d(0,1)=d(1,0)=1d(0,2)=d(1,2)==n或m≠n012018失真函数注意:失真函数d(xi,yj)的数值是依据实际情况,用yj代替xi所导致的失真大小是人为决定的。比如上例中,用y=2代替x=0和x=1所导致的失真程度相同,;而用y=0代替x=1所导致的失真程度要大,用1表示。9失真函数形式可以根据需要任意选取,最常用的有:均方失真:绝对失真:相对失真:误码失真:适于连续信源适于离散信源失真函数10