Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Информация в непрерывных сигналах. Дифференциальная энтропия.
Обобщим теперь понятия энтропии и взаимной информации на ансамбли непрерывных сигналов. Пусть - случайная величина (сечение или отсчёт случайного сигнала), определённая в некоторой непрерывной области, и её распределение вероятностей характеризуется плотностью . Разобьём область значений на небольшие интервалы протяжённостью . Вероятность того, что лежит в интервале , + , то есть , приблизительно равна , причём приближение тем точнее, чем меньше интервал . Степень неожиданности такого события равна . Если значения в пределах конечного интервала заменить значениями в начале интервала, то непрерывный ансамбль заменится дискретным, а его энтропия определится как: Будем теперь увеличивать точность определения значения , уменьшая интервал . В пределе, при должна получиться энтропия непрерывной случайной величины: (10.17) Второй член в полученном выражении стремится к и совершенно не зависит от распределения вероятностей . Это значение, что собственная информация любой непрерывной случайной величины бесконечно велика. Тем не менее, взаимная информация между двумя непрерывными ансамблями, как правило, остаётся конечной. Такова будет, в частности, взаимная информация между переданным и принятым сигналами, так что по каналу связи информация передаётся с конечной скоростью. Обратим внимание на первый член в данной формуле. Он является конечным и определяется плотностью распределения вероятности . Его называют дифференциальной энтропией и обозначают : (10.18) Попытаемся теперь определить взаимную информацию между двумя непрерывными случайными величинами и . Разбив области определения и соответственно на небольшие интервалы и , заменим эти непрерывные величины дискретными так же, как это делалось при выводе формулы . Исходя из этого выражения можно определить взаимную информацию между непрерывными величинами и :
(10.19) При этом никаких явных бесконечностей не появилось, и действительно, в обычных случаях взаимная информация оказывается конечной. С помощью простых преобразований её можно представить и в таком виде:
Здесь - определённая ранее дифференциальная энтропия , а - условная дифференциальная энтропия. Легко убедиться, что основные свойства взаимной информации остаются справедливыми и в данном случае. В качестве примера найдём дифференциальную энтропию случайной величины с нормальным распределением вероятности: , (10.21) где математическое ожидание, а - дисперсия . Подставив (10.21) в (10.18), найдём: Первый интеграл по общему свойству плотности вероятности равен 1, а второй – по определению дисперсии равен . Окончательно (10.22) Таким образом, дифференциальная энтропия гауссовской случайной величины не зависит от её математического ожидания и монотонно возрастает с увеличением дисперсии. В заключение укажем одно важное свойство нормального распределения: из всех непрерывных случайных величин с одинаковой дисперсией наибольшую дифференциальную энтропию имеет величина с нормальным распределением.
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-12-15; просмотров: 39; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.139.240.142 (0.007 с.) |