信息论与编码课后习题详解，助力学习提升

"信息论与编码课后习题答案提供了针对该课程的解答，包括不同进制脉冲的信息量比较、概率与信息量的计算、条件概率与信息量的关系等。" 信息论与编码是一门深入研究信息传输、处理和存储的理论基础的学科。在给定的【部分内容】中，我们可以提取以下几个关键知识点： 1. **不同进制脉冲的信息量**：信息量通常用比特（bits）来衡量。二进制是最基本的信息单位，一个二进制位可以表示两种状态（0或1）。对于四进制系统，每种脉冲可以表示四种状态，因此信息量是二进制的2倍；同样，八进制脉冲的信息量是二进制的3倍。 2. **概率与信息量的计算**：信息量可以通过概率的负对数来计算，公式为`I(x) = -log2(p(x))`，其中`I(x)`是信息量，`p(x)`是事件x发生的概率。在2.2题中，计算了一副充分洗乱的牌的不同排列所给出的信息量。对于特定排列，信息量是`log2(52!)`；对于抽取13张不同点数的牌，信息量是`9.4793比特/符号`，这是基于特定事件发生的概率计算得出的。 3. **条件概率与信息量**：2.3题涉及到条件概率`P(A|C)`，即在已知事件C发生的情况下，事件A发生的概率。在这个例子中，计算了在已知身高160厘米以上的情况下，女孩是大学生的概率，从而得到相应的信息量。 4. **离散无忆信源及其熵**：离散无忆信源是指其发出的下一个符号的概率不依赖于之前发出的符号。在2.4题中，给出了一个离散信源`X`的分布，并要求计算特定消息的自信息量和平均每个符号的信息量。自信息量是单个符号的信息量，而对于整个消息，需要将所有符号的自信息量相加，然后除以消息的长度来得到平均信息量。 5. **概率与实际应用**：在2.5题中，提到了红绿色盲在男性和女性中的发病率，这涉及到了概率的应用，尽管这不是直接的信息理论问题，但可以引申出如何根据已知概率来提问或推断信息的问题。 这些习题答案覆盖了信息论的基础概念，包括信息量、熵、条件概率等核心概念，对于理解信息的量化和处理具有重要作用，对于学习信息论与编码的学员来说是非常有价值的参考资料。