Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Визначення типу джерела
|
|
Перше джерело
Загальна кількість символів: N= 131395
| N(A/A) = 16150 | N(C/A) = 9820 | N(D/A) = 2923 |
| N(A/С) = 5434 | N(C/C) = 6356 | N(D/C) = 8557 |
| N(A/D) = 7308 | N(C/D) = 4181 | N(D/D) = 70656 |
| N(A/*) = 28892 | N(C/*) = 20357 | N(D/*) = 82146 |
Друге джерело
Загальна кількість символів: N = 124903
| N(A/A) = 39222 | N(C/A) = 23781 | N(D/A) = 7045 |
| N(A/C) = 23874 | N(C/C) = 14306 | N(D/C) = 4184 |
| N(A/D) = 6953 | N(C/D) = 4277 | N(D/D) = 1261 |
| N(A/*) = 70049 | N(C/*) = 42364 | N(D/*) = 12490 |
2. Умовні частоти появи (перше джерело):
Безумовні частоти появи (перше джерело):
Стохастичний вектор (перше джерело):
 |
Стохастична матриця (перше джерело):
Умовні частоти появи (друге джерело):
Безумовні частоти появи (друге джерело):
Стохастичний вектор (друге джерело):
 |
Стохастична матриця (друге джерело):
Визначення типу джерела
Перше джерело марковське, оскільки ми бачимо, що стовпці стохастичної матриці умовних частот різні. Тому і частота появи нових символів залежить від попередніх символів.
Друге джерело немарковске, оскільки значення в стовпцях стохастичної матриці приблизно однакове. Тому частота появи нових символів не залежить від попередніх символів.
4. Інформаційні характеристики джерела
Для марковського джерела (перше):
1). Ентропія
2). Продуктивність
3). Надмірність
= 
= 
= 1, 5850
Для немарковського джерела (друге):
1). Ентропія
2). Продуктивність
3). Надмірність
= = = 1, 5850
Висновок: на даній лабораторній роботі оцінювались характеристики двох дискретних джерел інформації. Перше джерело марковське і має глибину пам’яті H=1, а друге немарковське. Було проведено розрахунки частоти появи символів на виході джерел. Результати подано у вигляді стохастичного вектора та стохастичної матриці. Також проведено розрахунки швидкості генерування символів. Для кожного з джерел було визначено ентропію (кількість інформації, яку в середньому дає один символ на виході джерела), продуктивність (кількість інформації, яка виробляється джерелом за одиницю часу) та надмірність (степінь недозавантаженості символів інформацією).