如何计算一个等概率分布信源的熵值，并解释其在信息论中的意义？请结合实例进行说明。

在信息论中，信源熵衡量的是信源的不确定性，它反映了信源输出的平均信息量。对于一个等概率分布的离散信源，计算熵值是一个基础且重要的步骤。这里以一个简单的例子来阐述计算过程和其意义。

参考资源链接：[曹雪虹张宗橙《信息论与编码》课后习题答案详解](https://wenku.csdn.net/doc/k9n6379n0y?spm=1055.2569.3001.10343)

假设有一个简单的信源，它只能输出两种符号，比如0和1，并且每个符号输出的概率相等，均为0.5。要计算这个信源的熵值，我们可以使用信源熵的公式：

H(X) = -∑(p(x) * log2(p(x)))

其中，p(x)是信源输出符号x的概率。对于等概率的情况，公式简化为：

H(X) = - (p(0) * log2(p(0)) + p(1) * log2(p(1)))
H(X) = - (0.5 * log2(0.5) + 0.5 * log2(0.5))
H(X) = - (-1 * 0.5 + -1 * 0.5)
H(X) = 1

所以，这个等概率分布信源的熵值为1比特。这表明每个符号提供的平均信息量是1比特，这也是信源熵在信息论中的意义所在——它量化了信源的不确定性或信息的丰富程度。

为了深入理解这个概念，可以参考《曹雪虹张宗橙《信息论与编码》课后习题答案详解》。该资源详细解答了关于信息论基础概念的习题，通过具体的题目示例帮助理解信源熵的计算方法和意义，适合学生用来复习和深入研究信源熵的计算及其在信息论中的应用。

参考资源链接：[曹雪虹张宗橙《信息论与编码》课后习题答案详解](https://wenku.csdn.net/doc/k9n6379n0y?spm=1055.2569.3001.10343)