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1、在信息论中,香农的信源编码定理(或无噪声编码定理)确立了数据压缩的限度,以及香农熵的操作意义。
2、信源编码定理表明(在极限情况下,随着独立同分布随机变量数据流的长度趋于无穷)不可能把数据压缩得码率(每个符号的比特的平均数)比信源的香农熵还小,不满足的几乎可以肯定,信息将丢失。
3、但是有可能使码率任意接近香农熵,且损失的概率极小。
4、码符号的信源编码定理把码字的最小可能期望长度看作输入字(看作随机变量)的熵和目标编码表的大小的一个函数,给出了此函数的上界和下界。
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