100+ câu trắc nghiệm Lý thuyết thông tin có đáp án - Phần 2

Mã xyclic là một bộ mã , mà nếu a(X) là một từ mã thì dịch vòng của a(X) cũng là một từ mã thuộc bộ mã này

Mã xyclic (n, k) là Ideal I = {g(X)} của vành đa thức Z2 [x]/Xn + 1

Mã xyclic là một bộ mã tuyến tính

Mã xyclic (n, k) là một bộ mã mà đa thức sinh có bậc r = n+k

Khoảng cách truyền dẫn

Môi trường truyền dẫn

Tần số truyền dẫn

Tất cả các yếu tố trên

I((xk) = -lg p(xk) đơn vị đo là hart

I(xk) = -ln p(xk) đơn vị đo là nat

I(xk) = -log2 p(xk) đơn vị đo là bít

I(xk) = ln p(xk) đơn vị đo là bít

1/2log2 + 1/4 log4 + 1/4 log8

1/2log2 + 1/4 log4 + 1/4 log4

1/2log2 + 1/4 log4 + 1/2 log4

1/2log2 + 1/2 log4 + 1/4 log4

Nhỏ hơn 0

Bằng 0

Lớn hơn 0

Vô cùng lớn

A2-A1-A5-A4-A2-A1-A5-A1

A3-A1-A5-A4-A2-A1;

A2-A1-A5-A4-A2-A1-A4

A2-A1-A5-A4-A2-A1-A3;

Một tin x có xác suất xuất hiện là p(x), nếu p(x) càng lớn thì "lượng tin" khi nhận được tin này cũng sẽ càng nhỏ

Xác suất xuất hiện càng lớn, "lượng tin" thu được càng lớn

Nếu p(x) càng lớn thì 1/p(x) càng nhỏ

Một tin X có xác suất xuất hiện là p(x), nếu p(x) càng nhỏ thì "lượng tin" khi nhận được tin này cũng sẽ càng lớn

Trong đại số tuyến tính ta biết rằng với mỗi G sẽ tồn tại ma trận Hr×n thỏa mãn

Để mô tả mã tuyến tính, có thể sử dụng ma trận sinh Gk.n

Mã xyclic là một bộ mã tuyến tính

2k các vétơ khác nhau là tất cả các tổ hợp tuyến tính có thể có của k véctơ hàng này G.H = 0. Trong đó r = n - k

Chọn k=1 ta có I(xk) = ln p(xk)

Chọn k=-(1/ln2) ta có I(xk) = -log2 p(xk)

Chọn k=-1 ta có I(xk) = -ln p(xk)

Chọn k=-(1/ln10) ta có I(xk) = -lg p(xk)

0010111;

1110010;

0101110;

1011100;

Dải tần số của tín hiệu cho phép đi qua kênh truyền mà có độ suy giảm không quá 3 dB

Số bit truyền qua 1 điểm của kênh truyền trên 1 giây

Băng thông của kênh truyền

Tốc độ của kênh truyền

Tỷ lệ thuận với bước sóng

Tỷ lệ thuận với tần số

Tỷ lệ nghịch với khoảng cách

Không phụ thuộc tần số

Các hàm phân bố và mật độ phân bố là những đặc trưng thống kê 

Kỳ vọng, phương sai, hàm tự tương quan, hàm tương quan là các quy luật thống kê

Tín hiệu và nhiễu không phải là quá trình ngẫu nhiên theo quan điểm thống kê

Đặc trưng cho các quá trình ngẫu nhiên chính là các quy luật thống kê và các đặc trưng thống kê

Tất cả các tín hiệu đều phân tích phổ được bằng cách phân tích thành tổng các dao động điều hòa.

Chỉ có tín hiệu tuần hoàn mới phân tích được phổ tần số

Phổ của tín hiệu là các thành phần tần số thấp chứa trong tín hiệu đó

Phổ của tín hiệu là các thành phần tần số cao chứa trong tín hiệu đó

g(x) = 1 + x + x5

g(x) = 1 + x + x2 + x4

g(x) = 1 + x + x2

g(x) = 1 + x + x4

Là đại lượng đặc trưng cho độ bất định trung bình của nguồn tin

Tất cả các phương án trên đều sai

Đạt cực tiểu khi nguồn là đẳng xác suất

Đạt cực đại khi nguồn là đẳng xác suất

0 <= H(A/B)

H(A/B) <= H(A)

H(A/B) <= H(B/A)

H(A) >= H(A/B)

W tức thời

W có tính tách được, không tức thời

W không tách được

W có tính tách được, tức thời

H(A/B) <= H(A);

I(A,B) = H(A) + H(B) – H(AB);

I(A,B) = H(A) + H(B) + H(AB); 

H(A,B) <= H(A) + H(B);

Độ bất định của tin

Ý nghĩa của tin

Năng lượng của tín hiệu mang tin và ý nghĩa của tin

Năng lượng của tín hiệu mang tin

Số từ mã nhỏ nhất

Chiều dài trung bình các từ mã nhỏ nhất trong tất cả các cách mã hóa

Số từ mã không đổi

Chiều dài trung bình của các từ mã nhỏ hơn hoặc bằng entropy của nguồn

Là tác động không mong muốn lên hệ thông truyền tin

Là đại lượng vật lý biến thiên phản ánh tin

Là tính chất xác định của vật chất mà con người nhận được từ thế giới bên ngoài

Tin luôn được biểu diễn dưới dạng số

Độ bất ngờ của tin xi trong nguồn tin XN được tính bằng Entropy của lớp tin xi trong nguồn tin XN

Độ bất định của tin và lượng tin về ý nghĩa trái ngược nhau nhưng về giá trị lại bằng nhau

Độ bất định của tin và lượng tin có ý nghĩa như nhau nhưng giá trị khác nhau

Lượng tin trung bình được hiểu là lượng tin trung bình trong một tin bất kỳ của nguồn tin đã cho

2 bít

1 bít

4 bít

1/4 bít