文档介绍：郑州轻工业学院本科生实验报告
实验名称
绘制信源熵函数曲线
课程名称
信息论与编码
姓名
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指导教师
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专业、班级
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学号
5*********
实验时间
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实验地点
121
实
验
目
的
掌握离散信源熵的原理和计算方法。
熟悉matlab软件的基本操作，练习应用matlab软件进行信源熵函数曲线的绘制。
理解信源熵的物理意义，并能从信源熵函数曲线图上进行解释其物理意义。
实
验
条
件
离散信源相关的基本概念、原理和计算公式
产生离散信息的信源称为离散信源。离散信源只能产生有限种符号。
假定X是一个离散随机变量，即它的取值范围R={x1，x2，x3，…}是有限或可数的。设第i个变量xi发生的概率为pi=P{X=xi}。则：
定义一个随机事件的自信息量I（xi）为其对应的随机变量xi出现概率对数的负值。即：
I（xi）= -log2p(xi)
定义随机事件X的平均不确定度H（X）为离散随机变量xi出现概率的数学期望，即：
单位为比特/符号或比特/符号序列。
平均不确定度H（X）的定义公式与热力学中熵的表示形式相同，所以又把平均不确定度H（X）称为信源X的信源熵。
必须注意一下几点：
某一信源，不管它是否输出符号，只有这些符号具有某些概率特性，必有信源的熵值；这熵值是在总体平均上才有意义，因而是个确定值，一般写成H（X），X是指随机变量的整体（包括概率分布）。
信息量则只有当信源输出符号而被接收者收到后，才有意义，这就是给与信息者的信息度量，这值本身也可以是随机量，也可以与接收者的情况有关。
熵是在平均意义上来表征信源的总体特征的，信源熵是表征信源的平均不确定度，平均自信息量是消除信源不确定度时所需要的信息的量度，即收到一个信源符号，全部解除了这个符号的不确定度。或者说获得这么大的信息量后，信源不确定度就被消除了。信源熵和平均自信息量两者在数值上相等，但含义不同。
当某一符号xi的概率p(xi)为零时，p(xi)log p(xi) 在熵公式中无意义，为此规定这时的 p(xi)log p(xi) 也为零。当信源X中只含有一个符号x时，必有p(x)=1，此时信源熵H（X）为零。
例1-1，设信源符号集X={0，1}，每个符号发生的概率分别为p(0)=p，p(1)=q，p+ q=1，即信源的概率空间为
则该二元信源的信源熵为：
H(X) = - p log p –q log q = - p log p – (1-p)log (1- p)
即：H (p) = - p log p – (1-p)log (1- p)
其中0 ≤p ≤1
P=0时，H(0) = 0
P=1时，H(1) = 0
MATLAB二维绘图
例对函数y= f(x)进行绘图，则用matlab中的命令plot(x, y)