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最大信道容量：c= 0.0365

2）计算信源个数为3，信宿个数为5的信道容量： 运行aa.m

输入信源的个数：3 输入信宿的个数：5

输入信道容量的精度：0.000001

信宿转移概率矩阵:p =0.0484 0.1385 0.3058 0.2845 0.2227 0.2104 0.2471 0.1077 0.3762 0.0585 0.3430 0.0800 0.1808 0.3428 0.0534 原始信源分布：q = 0.3333 0.3333 0.3333 最佳信源分布：q =0.4691 0.1794 0.3515 最大信道容量：c =0.1559

七、实验总结

通过实验，我们对信道容量的理解更加深刻了。信道容量是指信道能无错误传送的最大信息率。信道的输入、输出都取值于离散符号集，且都用一个随机变量来表示的信道就是离散单符号信道。由于信道中存在干扰，因此输入符号在传输中将会产生错误，这种信道干扰对传输的影响可用传递概率来描述。为了评价实际信道的利用率，应具体计算已给信道的容量。这是一个求最大值的问题。由于互信息对输入符号概率而言是凸函数，其极值将为最大值，因此这也就是求极值的问题。对于离散信道，P(x)是一组数，满足非负性和归一性等条件，可用拉格朗日乘子法求得条件极值。对于连续信道，P(x)是一函数，须用变分法求条件极值。

实验过程中，我们虽然也遇到了很多困难，但也正是因为如此，我们才能发

现自己基础的薄弱点，学的更有方向。对于编程方面，我们也有了很大的提升。

实验五 率失真函数

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一、 实验目的

验证率失真函数的极值特性，理解相关参数的变化对率失真函数的影响。

二、实验原理

（1）输入S，d的初始值、条件概率、输出分布等值； （2）计算输出分布qj??piipjij；

i?1M（3）进入迭代，标志为0或者误差大于指定eps则迭代，否则退出迭代； （4）计算一个互信息I(qj;pji)???piipjiijlog(i?1j?1MMpjiijqj)；

（5）计算一个条件概率分布P(j;i)?qjeMkk?1Sdij；

Sdik?qeMi?1（6）重算一次（4），并计算D??piipjiijdij；

（7）重算（3）-（7）步骤，直到退出迭代；

三、实验环境

Microsoft Windows 7、 Visual Studio 2005 profession

四、编码程序

#include

#include #include using namespace std; //Define some global var const int M = 10; //M元信源 const double S = -50; //迭代算法中的中间量，S越小，允许最大失真度D越小，当S很小时（例如-100），R(D)=H(X) static int d[M][M]; //失真函数 static double q[M], Pji[M][M]; //输出分布和条件概率分布

static double Pi[M] = {0.4, 0.1, 0.25, 0.1, 0.05, 0.05, 0.01, 0.02, 0.005, 0.015}; //初始化信源的概率分布 const int systemDefine = 2; //定义进制（默认为2进制，结果为bit，为e时，结果为nat） const double eps = 1e-8; //允许误差

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//计算输出分布(qj)

void calcOutDistribution() { int i, j; for(j=0; j

//计算条件概率分布pji

void calcProbabilityDistribution() { int i, j, k; double temp = 0; for(i=0; i

//取得R(r,r)=I(qj;Pji)【实际上就是根据互信息量公式求互信息】 double getSelfInformation() {

int i, j;

double I=0; for(i=0; i

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{

I += Pi[i] * Pji[i][j] * log(Pji[i][j]/q[j])/log(systemDefine); //求互信息量

} } return I; }

int main(int argc, char *argv[]) { double probabilityCount = 0.0; //概率和 for(int k=0; k eps) { cout<<\概率和不为1，程序异常退出!\ return -1; } //前两个变量代表求的相邻的两个互信息R(r, r)和R(r, r+1)；D代表限定失真

double mutualInformation1, mutualInformation2, D; int i, j, flag, nCount; //初始值 mutualInformation1 = 0; mutualInformation2 = 0; D = 0; flag = 0; nCount = 0; //迭代次数指示器

//init mothod //输出分布的初始化 for(i=0; i

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for(i=0; i

if(i == j) { d[i][j] = 0; } else { d[i][j] = 1; } } }

for(i=0; i

//计算输出分布 calcOutDistribution();

//迭代算法 cout<<\误差精度：\

while(flag == 0 || fabs(mutualInformation2-mutualInformation1) > eps) { cout<

mutualInformation1 = getSelfInformation(); //计算下一个条件概率分布 calcProbabilityDistribution(); //在上面的原来的输出分布q和新生成的条件概率分布Pji的基础上获得新的互信息R(r, r+1)

mutualInformation2 = getSelfInformation();

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