熵公式中各物理量来源，噪声熵计算公式?
熵公式中各物理量来源？
熵的来源及有关定义
熵是信息论与编码理论的中心概念。至于条件熵还有互信息都是某种意义上的熵。针对熵的理解是根本的。基本上全部的信息论考试教材无一列外的提到熵是刻画信息的多少或者无法确定性的。这当然也没啥问题，但是，却马上让人如堕五里雾中，不了解熵究竟是什么意义。只要稍微钻一下牛角尖，刻画信息或者无法确定性为什么非要用这样的形式不可呢？在这些书上就很难找到好的答案了。其实这些定义可以直接从对数的定义得到很清晰的解释。而不用绕一个圈子从什么信息量、无法确定性的的视角。刻画信息量或者无法确定性可以作为某种解说，但不是根本清晰的解说。假定熵的定义公式中对数都是以2为底，既然如此那，一个字符序列的熵就是用二进制代码来表示这个字符序列的每个字的少的平均长度，其实就是常说的平均每个字少要用哪些二进制代码。这样的说法才是熵的实质意义所在。故此，熵这个概念天然地和编码联系在一起，而不是仅仅的为了刻画什么信息量或者无法确定度之类不着边际的概念。熵就是用来刻画编码的程度或者效率的。可见学信息论肯定要学编码。
噪声熵计算公式？
噪音计算公式： dB = 10 log ? （? 为音能比值，? 与距离 r 平方成反比）
计算所量测之噪音值：dB = 10 log（ Σ ?i / 量测次数 )
将所量测的分贝值（dB 值除10后，以10为底取指数便是音能比值 ?。
再将全部量测之音能比值相加除以量测次数即得平均能量比值 → Σ ?i/量测次数
后再将所得出的平均能量比值取 log10 乘上 10 转换回分贝值 → 10 log ?
简单单就来说一下就是，按照测定分贝值计算音能比值，然后取多次平均值后计算分贝值。
信源熵计算过程？
熵是用来衡量事物内部无序的总量。计算公式为ξp(xi)log2 p(xi)(i=1,2,..n) 这当中这里的ξ是数学中的求和符号，p(xi)表示xi在整个分布中产生的可能性，2实际上log的下标，
离散无记忆信源，等可能性分布时熵大。 连续信源，峰值功率受限时，均匀分布的熵大。平均功率受限时，高斯分布的熵大。均值受限时，指数分布的熵大。
霍夫曼编码的熵的简单方便计算？
霍夫曼（Huffman）编码原理
霍夫曼（Huffman）编码是1952年为文本篇文章件而建立是一种统计编码。属于无损压缩编码。
霍夫曼编码的码长是变化的，针对产生频率高的信息，编码的长度较短；而针对产生频率低的信息，编码长度较长。这样，处理都信息的总码长一定小于实质上信息的符号长度。
步骤进行：
l）将信号源的符号根据产生可能性递减的顺序排列。
2）将两个小产生可能性进行合并相加，得到的结果作为新符号的产生可能性。
3）重复进行步骤1和2直到可能性相加的结果等于1为止。
4）在合并运算时，可能性大的符号用编码0表示，可能性小的符号用编码1表示。
5）记录下可能性为1处到现目前信号源符号当中的0，l序列，以此得到每个符号的编码。
例子：
设信号源为 s＝｛s1, s2, s3, s4, s5｝
对应的可能性为p＝｛0.25，0.22，0.20, 0.18，0.15｝。
按照字符产生的可能性来构造平均长度短的异字头码字。
霍未曼编码一般采取两次扫描的办法，首次扫描得到统计结果，第二次扫描进行编码。
霍夫曼编码具有一部分明显的特点：
1) 编出来的码都是异字头码，保证了码的唯一可译性。
2) 因为编码长度可变。因为这个原因译码时间较长，让霍夫曼编码的压缩与还原相当费时。
3) 编码长度不统一，硬件达到有难度。
4) 对不一样信号源的编码效率不一样，当信号源的符号可能性为2的负幂次方时，达到100％的编码效率；若信号源符号的可能性相等，则编码效率低。
5) 因为"0"与"1"的指定是任意的，故由上面说的过程编出的好码不是唯一的，但其平均码长差不多的，故影响不了编码效率与数据压缩性能。
熵的定义式？
熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出，初用于描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中被广泛应用。
然而，在1948年，克劳德·艾尔伍德·香农将热力学的熵，引入到信息论，因为这个原因它又被称为香农熵(Shannon entropy)。在信息论中，熵（英语：entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。
1865年，克劳休斯将发现的新的状态函数命名为，用增量定义为
，式中T为物质的热力学温度；dQ为熵增途中加入物质的热量，下标“r”是英文单词“reversible‘’的缩写，表示加热过程所导致的变化过程是可逆的。
若过程是不可逆的，则
，下标“ir”是英文单词“ireversible‘’的缩写，表示表示加热过程所导致的变化过程是不可逆的。
合并以上两式可得
，此式叫做克劳休斯不等式是热力学中第二定律普遍的表达式。
信源平均信息量公式？
平均信息量的计算公式是I=log2（1/p），这当中p是可能性，log2指以二为底的对数。但对信息量作深入而系统研究，还是从1948年C.E.香农的奠基性工作启动的。在信息论中，觉得信源输出的消息是随机的。
信息量与信息熵在概念上是有区别的。在收到符号以前是不可以肯定信源究竟发送什么符号，通信的目标就是为了让接收者在收到符号后，解除对信源存在的疑义（无法确定度），使无法确定度变为零。这说明接收者从发送者的信源中取得的信息量是一个相对的量（H（U）-0）。而信息熵是描述信源本身统计特性的物理量，它表示信源出现符号的平均无法确定度，不管有无接收者，它总是客观存在的量。
标准熵怎么比较？
气体的熵＞液＞固；同种物质温度高者熵大；一样状况下的不一样分子原子数越多越乱，若原子数一样则比中子质子数之和…依次类推。分子量大者中子质子数多故此，熵值大。至于分子量小的，虽然运动快但总的平均动能仍和分子量大的一样，即温度相等。不可以使熵更大。
