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第3章 渐近均分性与香农第一定理;3.1 n次扩展信源;多符号离散信源通常抽象为n维离散平稳信源
n维离散平稳信源与时间起点无关——一般记为从1开始;2、n维离散平稳无记忆信源（n次扩展信源）及其模型;n维离散平稳无记忆信源——独立同分布，形式上相当于单符号离散信源的n次扩展（重复）——n次扩展信源;3、n次扩展信源的熵;②联合熵;4、n次扩展信源的熵率;求二次扩展信源的熵与熵率;3.2 渐近均分性定理;三次扩展信源各消息的概率;概率之和不小于0.99的分布特点;四次扩展信源各消息的概率;概率之和不小于0.99的分布特点;n次扩展信源的符号序列分为两组，n越大，其中一组的概率之和越接近1，概率相差越小——渐进均分性;2、渐进均分性定理;当n足够大;3.3 香农第一定理;正定理;逆定理;译码错误概率;香农第一定理表明了n次扩展信源无失真信源编码的存在性，明确了熵H(X)是无失真信源编码码率R的下界——香农界
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