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INFORMATION & COMMUNICATION

信息论与通信公式

已收录 4 条,含变量说明、使用条件与参考资料。

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信息论与通信

离散信息熵

H(X)=−∑xp(x)log⁡2p(x)H(X)=-\sum_x p(x)\log_2p(x)

衡量随机信源每次输出的平均不确定性。

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信息论与通信

AWGN 信道容量

C=Blog⁡2(1+SN)C=B\log_2\left(1+\frac SN\right)

给出带限高斯噪声信道的理论最大可靠传输率。

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信息论与通信

Kullback–Leibler 散度

DKL(P∥Q)=∑xP(x)ln⁡P(x)Q(x)D_{KL}(P\Vert Q)=\sum_x P(x)\ln\frac{P(x)}{Q(x)}

量化用 Q 描述 P 时的信息差异。

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参考资料:MIT OpenCourseWare · Information Theory ↗

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