信息论与编码知识点总结 信息论是研究信息处理、传输和存储的科学,编码是信息论的重要组成部分。本文总结了信息论与编码的重要知识点,以便学生更好地理解和掌握相关概念。 一、信息论基础 * 信源熵(信息熵):信源的不确定度,衡量信源的随机性和不确定性。 * 条件熵:在给定其他信源的情况下,信源的不确定度。 * 信源编码:将信源信息转换为适合传输和存储的形式的过程。 * 信道编码:将信源信息转换为适合信道传输的形式的过程。 二、信息论基本概念 * 熵(信息熵):信源的不确定度,衡量信源的随机性和不确定性。 * 条件熵:在给定其他信源的情况下,信源的不确定度。 * 相互信息:两信源之间的相关性,衡量信源之间的相关度。 * 信道容量:信道能够传输的最大信息速率。 三、编码技术 * 固定长度编码:每个符号都编码成固定长度的码字。 * 变长编码:每个符号编码成不同长度的码字,平均码长小于固定长度编码。 * 哈夫曼编码:一种变长编码方法,根据符号的出现概率来确定码字的长度。 * 香农-费诺编码:一种变长编码方法,根据符号的出现概率来确定码字的长度。 四、信道编码 * 线性分组码:一种信道编码方法,使用线性算法来编码信息。 * 率失真函数:衡量信道编码的错误率和失真度。 * 香农第一定理:信源的熵小于信道容量时,可以实现可靠的通信。 五、信息论应用 * 数字信号处理:使用数字信号处理技术来处理和分析信号。 * 数据压缩:使用数据压缩算法来减少数据的大小和提高传输效率。 * 加密技术:使用加密算法来保护信息的安全。 六、信息论中的重要概念 * 熵的非负性:熵不能小于0,因为熵衡量的是信源的不确定度和随机性。 * 熵的链式规则:熵可以通过链式规则来计算,例如 H(X,Y) = H(X) + H(Y|X)。 * 信源熵的极限定理:信源熵的极限定理是指信源熵的上限和下限,例如香农第一定理。 七、信息论中的重要公式 * 熵的公式:H(X) = - ∑ p(x) log2 p(x) * 条件熵的公式:H(Y|X) = - ∑ p(x,y) log2 p(y|x) * 相互信息的公式:I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) * 信道容量的公式:C = B \* log2(1 + S/N) 八、信息论中的重要结论 * 香农第一定理:信源的熵小于信道容量时,可以实现可靠的通信。 * 香农第二定理:信源的熵大于信道容量时,无法实现可靠的通信。 * 香农第三定理:信源的熵等于信道容量时,可以实现可靠的通信,但需要无限长的编码。
2024-06-25 08:48:04 2.44MB
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这份练习题目是从 60 多所院校历年考研试卷中精选出 1800 道真题,附详细参考答案 ,排版很精心,适合刷题的同学。
2024-06-23 17:43:40 3.38MB 数据结构
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谷歌师兄的leetcode刷题笔记OSCP-准备 PWK 课程大纲 OSCP 喜欢 VulnHub 游戏 Linux 和 Bash Linux 之旅 - Bash 初学者 - 解释壳—— 基本工具 Netcat:整个课程中最重要的工具。 了解它的作用、您有哪些选项、反向 shell 和绑定 shell 之间的区别。 用它做很多实验。 Ncat:Netcat的成熟兄弟,支持SSL。 Nmap 的一部分。 Wireshark:网络分析工具,在浏览互联网、连接FTP、读/写PCAP文件时使用它。 TCPdump:并不是所有的机器都有那个可爱的 GUI,你可能会被终端困住。 被动侦察 谷歌傻瓜 谁是 网艺 侦察 主动侦察 缓冲区溢出 使用公共漏洞 文件传输 Windows 权限提升 信息生成 通过自动脚本提升窗口权限 Windows Exploit-Suggester 例如 HTB Json ./windows-exploit-suggester.py --database 2019-11-06-mssb.xlsx --systeminfo json-systeminfo.txt 缺少软件补丁
2024-06-22 15:31:45 3KB 系统开源
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"数学建模B题钢管订购和运输" 本文的主要内容是解决钢管订购和运输问题,涉及到数学建模、非线性规划、Floyd算法和灵敏度分析等知识点。 首先,问题描述了钢管订购和运输的背景,包括铁路运输费用函数的不可加性,不能直接应用现有的最短路算法来求解铁路和公路交通网中任意两点间最小费用路问题。 然后,文章提出了一种分步递推算法,巧妙解决了铁路运输费用函数的不可加性问题。并将钢管订购和运输问题分为两个过程:先将钢管从钢管厂运到管道与道路交叉口,然后从交叉口铺设到管道线上。 文章接着建立了两个单目标非线性规划模型,目标函数是总费用W,包含三个部分:钢管采购费用、铁路运输费用和公路运输费用。利用Lingo软件,求出问题一的最优解为1278632万元。 在问题二中,通过对模型1的灵敏度分析,确定了钢厂的销价的变化对购运计划和总费用的影响最大,确定S1钢厂的生产上限的变化对物运计划和总费用的影响最大。 问题三的模型建立原理和问题一相同,利用Lingo软件,求得最优解为1407149万元。 关键词:Floyd算法、单目标非线性规划、灵敏度分析等。 本文解决了钢管订购和运输问题,涉及到数学建模、非线性规划、Floyd算法和灵敏度分析等知识点。通过建立数学模型和编程,得到最优解,并进行灵敏度分析,确定了钢厂的销价和生产上限对购运计划和总费用的影响。 知识点: 1. 非线性规划:非线性规划是一种数学优化方法,目标函数是非线性的。非线性规划广泛应用于各个领域,包括管理科学、经济学、工程学等。 2. Floyd算法:Floyd算法是一种求解最短路径问题的算法,广泛应用于交通网络、计算机网络等领域。 3. 灵敏度分析:灵敏度分析是对模型参数变化对结果的影响进行分析,以确定模型的敏感度。 4. 数学建模:数学建模是将实际问题转化为数学问题,以便于分析和解决问题。数学建模广泛应用于各个领域,包括管理科学、经济学、工程学等。
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