判断题

连续信源和离散信源都具有可加性。

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连续信源或模拟信号的信源编码的理论基础是()。 信源熵具有严格的下凸性。 按照信源发出的消息在时间和幅度上的分布情况,可将信源分成()信源和()信源两大类。 对于均值为0,平均功率受限的连续信源,信源的冗余度决定于平均功率的限定值P和信源的熵功率()。 简述连续信源的熵的定义。 请给出连续信源分别为均匀分布、高斯分布和指数分布时信源的相对熵。 对于离散无记忆信道和信源的N次扩展,其信道容量CN=()。 当离散信源中每个符号等概出现,而且各符号的出现为统计独立时,该信源的平均信息量最大。 离散无记忆N次扩展信源通过离散无记忆N次扩展信道的平均失真度是单符号信源通过单符号信道的平均失真度的()倍。 设信源X包含4个不同离散消息,当且仅当X中各个消息出现的概率为()时,信源熵达到最大值。 对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度()时,信源熵有最大值。 某四进制离散信源,0、1、2和3发生概率分别为1/4、1/2、1/8、1/8,该信源的平均信息量为( ? )。 在无失真的信源中,信源输出由()来度量;在有失真的信源中,信源输出由()来度量。 离散信源输出四个不同符号,若各符号概率分别为1/2、1/4、1/8、1/8,则该信源的熵为() 信息的三大要素是指: 信源信宿信质|信源信宿信道|信源信质信道|信源信道信量 离散信源输出4个不同符号,若各符号概率分别为1/2,1/4,1/8,1/8,则该信源的熵为()。 简述离散平稳信源的定义,平均符号熵、极限熵的定义,含义与理解。 连续信源输出X的概率密度函数p(x)=1/2,-1≤x≤1,则此信源的微分熵为()bit 平均互信息量I(X;Y)对于信源概率分布p(xi)和条件概率分布p(yj/xi)都具有凸函数性。 平均互信息量I(X;Y)对于信源概率分布p(xi)和条件概率分布p(yj/xi)都具有凸函数性。
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