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平 均 条 件 熵 H( X / Y) H( X / Y = y ) =− px ( / y )log [ px ( / y )] j= 1 i= 1 j= 1 i= 1 j i k 2 i k i= 1 m H( X / Y) = H( X / Y = y ) p( y ) =− =− m m n ∑∑ n ∑∑ ∑ j= 1 n ∑ px ( / y) py ( )log [ px ( / y)] i k k 2 i k px ( , y)log [ px ( / y)] i k 2 i k j k
离 散 信 道 的 信 道 容 量 信 道 在 单 位 时 间 内 所 传 输 的 平 均 信 息 量 R= H ( x) −H ( x/ y) t t • 显 然 信 源 等 概 率 分 布 时 的 R 即 为 C, , 即 C = max( R) = max[ H ( x) −H ( x/ y)], bit/ s • 实 际 信 道 多 为 对 称 信 道 且 N=M, , 故 有 : t M C = [ log M − H( x/ y) ] r = R +∑ P( y x )log P( y x ) ( bps) 2 b j i 2 j i j= 1 t
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离 散 信 道 的 信 道 容 量<br />
信 道 在 单 位 时 间 内 所 传 输 的 平 均 信 息 量<br />
R= H ( x) −H ( x/ y)<br />
t<br />
t<br />
• 显 然 信 源 等 概 率 分 布 时 的 R 即 为 C, , 即<br />
C = max( R) = max[ H ( x) −H<br />
( x/ y)], bit/<br />
s<br />
• 实 际 信 道 多 为 对 称 信 道 且 N=M, , 故 有 :<br />
t<br />
M<br />
C = [ log M − H( x/ y) ] r = R +∑ P( y x )log P( y x ) ( bps)<br />
2 b j i 2 j i<br />
j=<br />
1<br />
t
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