【信息论基础第一讲】信息路基础绪论——信息的概念,信息量和信息熵,数字通信系统模型

1.、信息的定义:事物运动状态或存在方式的不确定状态(from Shannon)

2、信息是有大小之分的。

3、信息量(自信息)的计算如下:

4、我们使用信息熵(information entropy)这一概念来描述 信息的平均不确定度:

(1)例1:对于一个信源的输出有x1~x8,对应的码字输出分别为000,001,010,011,100,101,110,111,消息的先验概率均为1/8,,收到符号0,接收端获得的信息量为(1)bit。

(2)例2:伪币称重问题:24个硬币中有一个重量偏轻,其他23个为标准质量。在不用砝码的天平上至少称几次,一定能发现这个轻的硬币?

5、信息论研究的目的

寻找信息传输过程中的共同规律,以提高信息传输的可靠性有效性保密性认证性,使达到信息传输系统最优化。 追求可靠性对应的是信源编码,追求有效性对应的是信道编码,追求保密性对应的是加密密钥。

6、数字通信系统模型

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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