仿真实现二元对称信道的平均互信息的凸性。 要求有： 1、程序流程图； 2、源程序； 3、相应的仿真曲线。

在信号处理和通信理论中，仿真实现二元对称信道的平均互信息通常涉及计算信噪比(sNR)下的信息传输效率。这个过程涉及到伯努利信道模型，其中输入和输出都是随机变量，其概率分布取决于信道条件。

**程序流程图**：
1. 初始化信噪比范围
2. 对每个sNR值，创建二元对称信道（0表示噪声，1表示无噪声）
3. 计算给定信噪比下每个比特的发送概率
4. 生成大量数据包，通过信道传输并记录接收结果
5. 累积每个比特的信息增益
6. 计算平均互信息
7. 反复迭代直到达到预设的精度或信噪比范围结束

**源程序（Python示例，假设使用numpy和matplotlib库）**：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def binary_channel(snr_range):
    # 创建二元信道矩阵
    channel_matrix = np.random.binomial(1, [0.5 + 0.5 * snr / 10 for snr in snr_range])

    # 信息增益计算
    mutual_info = np.sum(np.log2(channel_matrix / (1 - channel_matrix)))

    return mutual_info

# 设置信噪比范围
snr_range = np.linspace(0, 10, 100)
mutual_info = []

for snr in snr_range:
    mutual_info.append(binary_channel(snr))

# 画出仿真曲线
plt.plot(snr_range, mutual_info, label='Average Mutual Information')
plt.xlabel('Signal-to-Noise Ratio (SNR)')
plt.ylabel('Mutual Information (bits/channel use)')
plt.title('Average Mutual Information vs SNR for Binary Symmetric Channel')
plt.legend()
plt.show()