Лабораторная по обработке информации. Лабораторная работа 1 Информация в дискретных сообщениях Цель работы

• Название: Лабораторная работа 1 Информация в дискретных сообщениях Цель работы
• Анкор: Лабораторная по обработке информации
• Дата: 07.12.2021
• Размер: 60.5 Kb.
• Имя файла: Lab_rabota_1.doc
• Тип: Лабораторная работа; #295120

Лабораторная работа №1

Информация в дискретных сообщениях

Цель работы. Научиться практически определять количество
информации в различного вида дискретных сообщениях.

Количество информации, содержащееся в дискретном сообщении (I) можно найти из простого соотношения

I=nH,

где n― число символов в сообщении,

H- энтропия источника сообщений, то есть среднее количество
информации, приходящееся на один символ.

Энтропия источника сообщения определяется из основного соот-ношения теории информации (2), которое для удобства практическо-
го использования преобразуется к виду наиболее простому и удобно-
му в зависимости от свойств дискретного источника сообщений.

В случае, если символы источника сообщения появляются равно-
вероятно и взаимно независимо, то для подсчета энтропии такого
рода сообщений используют формулу Хартли:
),

где m- объем алфавита источника дискретных сообщений.

Если символы источника сообщения генерируются с различны-

ми вероятностями, но взаимно независимы, то используют формулу
Шеннона
,

,

где Р_а1 ― вероятность появления символа a₁.

В случае же неравновероятного появления символов источника
сообщения и наличия статистических зависимостей между соседни-

ми символами энтропию такого источника можно определить с помо-
щью формулы Шеннона с условными вероятностями:



где ― условная вероятность появления символа a_i.после сим-
вола a₁

Содержание работы.

1.Посчитать среднее количество информации, приходящееся на
один символ (энтропию) источника дискретных сообщений в случа-
ях:

а ―равновероятного и взаимно независимого появления симво-
лов;

б ―неравновероятного и взаимно независисмого появления симво-
лов;

в ―при неравновероятном появлении символов и наличии статисти-
ческих связей между соседними символами.

В качестве дискретного источника сообщений взять источник с
объемом алфавита m= 34 (аналогичный по объему алфавита тексту на русском языке: 33 буквы и пробел), а его статистические характе-
ристики смоделировать с помощью генератора случайных чисел.

2.Подсчитать количество информации в сообщении, представля-
ющим собой Вашу фамилию, имя и отчество, считая, что символы со-общения появляются неравновероятно и независимо. Закон распре-
деления символов найти путем анализа участка любого текста на рус-
ском языке длиной не менее 300 символов.
Выполнение. Работа выполняется на персональном компьютере
в программном средстве «Mathcad». Так как в этом программном про-
дукте в качестве встроенных функций используются только функции
натуральных и десятичных логарифмов, то в процессе выполнения
работы необходимо выполнить переход к логарифмам по основанию
2 по формуле перехода к иному основанию


где а ― основание известных логарифмов;

б ― основание требуемых логарифмов;

N ― логарифмируемая величина.

П.1.а.Используя формулу Хартли, найти энтропию указанного источ-
ника дискретных сообщений (Н₁).

П.1.б.Смоделировать закон распределения символов дискретного ис-
точника сообщений, используя оператор rnd (A), который генериру-
ет случайные числа из диапазона [0,A] по следующей программе:

m : =34 ― задание объема алфавита (m);

i : =1, 2,…,m ― i- порядковый номер символа алфавита;

r(i) :=rnd (1) ― генерирование 34 случайных чисел

в интервале от 0 до 1;

― нахождение суммы всех r(i);

― P(i) – вероятность появления i-того символа

(a_i).

Проверить правильность вычислений, найдя сумму всех P(i) при
i= 1,2,…,m.

Построить график закона распределения P(i). Используя форму-
лу Шеннона, определить энтропию смоделированного источника дис-кретных сообщений (Н₂).

П.1.в.Смоделировать матрицу условных вероятностей появления
символа a_j после символа a_i по следующей программе:

m : =34 -― задание объема алфавита (m);

― порядковый номер символа алфавита;

r(i,j) := rnd(1) ― генерирование матрицы (34Х34) случайных

чисел в интервале от 0 до1;

― нахождение суммы элементов в каждой

строке матрицы r(i,j);

―нормировка по строкам матрицы r(i,j)

с целью получения суммы элементов в каждой строке, равной 1;

― нахождение сумм элементов в каждом

столбце матрицы S(i,j);

― нормировка по столбцам матрицы S(i,j) с

целью получения суммы элементов в

каждом столбце, равной 1.

Полученные значения элементов матрицы PP (i,j) приближенно
можно считать условными вероятностями появления символа под но-
мером j после i-го символа.

Используя формулу Шеннона с условными вероятностями опре-
делить энтропию смоделированного источника дискретных сообще-
ний (Н₃).

П.2.Определить вероятность появления каждого символа (буквы) P_i
путем деления числа появлений этого символа (a_i) на общее число сим-
волов (не менее 300), входящих в сообщение. В случае, если какой-
либо символ (из m= 34) в сообщении не встретился, считать, что он
встретился 1 раз, иначе может возникнуть неопределенность в фор-
муле Шеннона. Отсутствие какого- либо символа, принадлежащего
алфавиту, свидетельствует лишь о том, что анализируемое сообщение
не содержит достаточного числа символов (не достаточно длинное).

Построить график закона распределения символов (букв).

Проверить правильность полученного закона распределения, для
чего найти сумму вероятностей появления каждого символа. Эта сум-
ма должна быть равна 1.

С помощью формулы Шеннона найти энтропию (Н₄) дискретно-
го источника 9текста на русском языке). Подсчитав число символов
в Вашей фамилии, именит и отчестве (включая пробелы), найти коли-
чество информации, содержащейся в этом сообщении.

Контрольные вопросы

1. 
   
   Какие источники сообщений называют дискретными?
   
2. 
   Для каких источников дискретных сообщений применимы фор-
   
   мулы Хартли, Шеннона?
   
3. 
   Каким образом описывается статистическая зависимость между
   
   соседними символами в дискретных сообщениях?
   
4. 
   Дайте определение энтропии источника дискретных сообщений.
   
   
   
5. 
   Как проверить правильность закона распределения символов ис-
   
   точника дискретных сообщений?
   
6. 
   Какой вид дискретных сообщений обладает наибольшей энтропи-
   ей?