LTTT

Khi cơ số của logarit là 2, thì đơn vị đo thông tin là :

(e - Nat, 10-Hartley, 2-bit)

• Bit

• Byte

• Nat

• Không có nội dung nào được đề cập

Khi X và Y độc lập thống kê thì I(X,Y) là :

• 1

• 0

• ln2

• Không có đáp án nào ở trên

Entropy của một biến ngẫu nhiên liên tục là

• 0

• 1

• Vô hạn

• Không xác định được

Công thức nào dưới đây là công thức sai

• H(X,Y) = H(X)+H(Y/X)

• H(X,Y) = H(X) + H(X/Y)

• I(X,Y) = H(X)+H(Y)-H(X,Y)

• I(X,Y) = H(X)-H(X/Y)

Một nguồn tạo ra bốn bản tin. Entropy của nguồn sẽ đạt cực đại khi

• Tất cả các xác suất như nhau

• Một tin có xác suất bằng 1 và các tin khác có xác suất bằng 0

• Các xác suất là 1/2, 1/4, 1/2 và 0

• Hai tin có xác suất bằng 1/2 và 2 tin có xác suất bằng 0

Một kênh có độ rộng băng tần 8kHz và tỷ số tín hiệu/nhiễu bằng 31. Trong trường hợp cùng khả năng thông qua của kênh, nếu tỷ lệ tín hiệu/ nhiễu tăng lên bằng 61 thì độ rộng băng tần kênh mới sẽ bằng bao nhiêu

• 16 ( log62 )/( log 31)

• 8 ( log62 )/ ( log31 )

• 16 ( log31)/(log16)

• 8(log32)/(log62)

Một nguồn gồm các ký tự m1, m2, m3, m4 với các xác suất tương ứng là 1/2, 1/4, 1/8 và 1/8. Entropy của nguồn là

• 1,7 bit/s

• 1,75 bit/ký tự

• 1,75 bit/s

• 1,7 bit/ ký tự

Các câu sau đây mô tả đại lượng nào ?

"Đó là lượng thông tin mà một biến ngẫu nhiên chứa về một biến ngẫu nhiên khác"

"Nó là thước đo sự phụ thuộc giữa hai biến ngẫu nhiên"

Đó là sự giảm độ không chắc chắn của một biến ngẫu nhiên do một biến ngẫu nhiên khác "

• I(X,Y)

• H(X,Y)

• I(X/Y)

• H(X/Y)

Trong định lý mã hóa kênh, dung lượng kênh quyết định tốc độ cho phép ... mà tại đó khả năng truyền tải không bị lỗi

• Tối đa

• Tối thiểu

• Không tháy đổi

• Không có cái nào ở trên

Dung lượng của kênh Gauss bằng

• 
• 
• 
•