终于要离开了。下定了决心。只想说一句话。
党国的一句老话--“实事求是”
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### 信源与信源编码 #### 信源的分类及其统计特性描述 - **信源定义**：信源是指产生信息的源头。它可以是任何形式的信息发生器，比如人类语言、计算机生成的数据、自然界的声响等。 - **信源分类**： - **离散...
在信息论和统计推断领域，信源估计是一项重要的任务，尤其当面对未知信源数量时，问题变得更具挑战性。MDL（Minimum Description Length，最小描述长度）原则是一种广泛应用的理论框架，它结合了贝叶斯推断与熵编码...
信源数估计MDL算法MATLAB程序”指的是一个关于信息源数量估计的MATLAB实现，特别提到了MDL（Minimum Description Length）算法。MDL是统计学和信息论中的一种准则，用于模型选择和数据压缩。在这一领域，MDL原理主张...
马尔可夫信源是一种非平稳信源，而“一阶平稳马尔可夫信源状态概率及极限熵”主要讨论“一阶”“时齐”“遍历”条件下的平稳马尔可夫信源及极限熵，在以下的讨论中我们首先会讲到 “一阶”“时齐”“遍历”...
MDL（Minimum Description Length，最小描述长度）信源数估计是一种在信息理论和统计学中用于确定数据由多少个独立信源产生的方法。这个概念基于一个基本原则：最简洁的解释往往是最佳的。MDL算法的核心思想是寻找一...
信源和信道编码 量子信源 一个离散 无记忆信息源的自然的量子对应是纯态或混合态 , , , 2 1 k r r r L 的总体 配以已知概率 k p p L 1 一个离散无噪信道的量子对应是任何能够存在于有限维 Hilbert 空间中任意状态...
在信息论中，信源熵是一个关键的概念，它表示一个随机变量或信源的不确定性。在本主题中，我们将深入探讨如何使用Matlab这个强大的数值计算软件来计算信源熵。Matlab因其丰富的数学函数库和友好的用户界面，成为进行...
在信息论领域，信源扩展是一种重要的编码技术，主要用于将有限个符号的信源编码成更长的序列，以满足特定的传输需求或优化通信系统的性能。本项目以"m元信源做n次扩展的matlab实现"为主题，提供了两个MATLAB文件：n_...
第七章 信源和信源编码是通信领域中的核心概念，主要关注如何高效地传输信息。信源通常指的是产生信息的源头，例如语言、图像或声音。信源编码则是将这些原始信息转换成适合传输的形式的过程，目的是减少冗余、提高...
信源熵计算程序实现 在信息论中，信源熵是衡量信源不确定度的重要概念。本文将通过C语言实现信源熵的计算，具体来说，我们将输入一个文件，统计文件中的字符总个数，然后计算每个字符的概率，并由此计算出信源熵。 ...
AIC信源数估计算法，适用于阵列信号处理
在信号处理领域，信源数估计是一个至关重要的问题，特别是在多源环境下的方向-of-arrival (DOA)估计。MDL（Minimum Description Length）算法，即最小描述长度准则，是一种有效的统计模型选择方法，用于估计未知信源...
基于深度学习的信源信道联合编码方法综述 深度学习技术的兴起为通信系统带来了新的设计思路，基于深度学习的信源信道联合编码方法是近年来研究的热点之一。本综述旨在总结基于深度学习的信源压缩方案、端对端收发信...
在信息论中，马尔可夫信源（Markov Source）是一种重要的离散随机过程，它假设当前状态只与前一个状态有关，而与更早的状态无关。这种模型广泛应用于语言建模、文本生成、通信系统和许多其他领域。本文将深入探讨...
【资源内容】：利用MATLAB实现了基于AIC、MDL准则的总体最小二乘拟合信源数估计算法。 【算法涵盖】：总体最小二乘拟合信源数估计，罚函数的介入基于AIC、MDL准则。 【代码特点】：参数化编程、思路步骤清晰、注释...
在给定的C语言代码中，我们看到了一个关于计算信源熵并生成新的英文序列的实验。信源熵是信息论中的一个重要概念，它衡量了信息的不确定性或信息的平均自信息量。在这个实验中，程序员使用C语言来处理英文文献，通过...
### 马尔科夫信源详解 #### 一、马尔科夫信源概述 在信息论领域，**马尔科夫信源**是一种重要的信源类型，它属于**离散有记忆信源**的一种特殊情况。理解马尔科夫信源首先需要了解基本的概念背景，包括信源、信息...
三种经典信源编码方式 香农编码，费诺编码，霍夫曼编码的Matlab函数实现
《第五章 信源编码》 信源编码是通信领域中的关键环节，其目标在于提高信息传输效率，减小信源信息的冗余度，从而用尽可能少的符号来高效地传输信源信息。信源编码主要关注的是在不失真或允许一定失真的条件下优化...
在信源估计和信源数估计领域，AIC准则同样具有重要的应用价值。 信源估计，顾名思义，是指对信息源的概率分布进行估计的过程。在通信、信号处理和数据压缩等领域，理解信息源的特性对于优化编码策略和提高传输效率...
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