（判断题）
利用状态极限概率和状态一步转移概率来求m阶马尔可夫信源的极限熵。
A对
B错
正确答案
答案解析
略
相似试题
（简答题）
由符号集{0，1}组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为：p（0|00）=0.8，p（0|11）=0.2，p（1|00）=0.2，p（1|11）=0.8，p（0|01）=0.5，p（0|10）=0.5，p（1|01）=0.5，p（1|10）=0.5。画出状态图，并计算各状态的稳态概率。
（单选题）
未来环境有多种可能的状态和后果，可以观测每种状态和后果出现的概率，这种决策环境称为（）决策环境。
（单选题）
某系统共有6种状态，各状态出现概率分别为1/2、1/4、1/16、1/16、1/16、1/16，则系统的信息熵是（）比特。
（单选题）
某系统共有8种状态，各状态出现概率分别为1/2、0、1/4、0、1/8、0、1/16、1/16，则系统的信息熵是（）比特。
（简答题）
简述平均互信息量关于信源概率和信道转移概率的凸性定理。
（简答题）
一个马尔可夫信源有3个符号{u1，u2，u3}，转移概率为：p（u1|u1）=1/2，p（u2|u1）=1/2，p（u3|u1）=0，p（u1|u2）=1/3，p（u2|u2）=0，p（u3|u2）=2/3，p（u1|u3）=1/3，p（u2|u3）=2/3，p（u3|u3）=0，画出状态图并求出各符号稳态概率。
（单选题）
某信源信号共有4种状态，其出现概率分别为1/2、1/4、1/8、1/8，则其信息熵是（）比特。
（简答题）
对某城市进行交通忙闲的调查，并把天气分成晴雨两种状态，气温分成冷暖两个状态，调查结果得联合出现的相对频度如下： 若把这些频度看作概率测度，求： （1）忙闲的无条件熵； （2）天气状态和气温状态已知时忙闲的条件熵； （3）从天气状态和气温状态获得的关于忙闲的信息。
（简答题）
一阶马尔可夫信源的状态图如图所示。信源X的符号集为{0，1，2}。 （1）求平稳后信源的概率分布； （2）求信源的熵H∞。
