P02014018李俊豪信息论作业
对于信源的发送和接收，我们日常生活中有哪些应用？举例说明其工作原理与信息论的关系
在我看来信源的发送和信宿的接收主要分为从人到机器，从机器到机器，从机器到人三类。在信号和人机之间交互时，信号往往会涉及到模拟信号和数字信号相互转换，在机器与机器之间的交互时为了避免环境噪声的干扰和遭受窃听者的窃听往往会对其发送的信号进行编码并在接收到的时候进行解码。为了不失真和信号的安全，传输的信息往往会被多次编码，但是信道的传输容量是有限的，这样就会导致信号的传输速率下降，所以说找到两者之间的平衡是我们需要注意的。
在面临香农公式被逼近极限，未来无线通信会朝着哪些方向发展？
香农极限(Shannon limit)或香农容量(Shannon capacity)是针对特定噪声水平的信道的理论最大信息传输速率。著名的香农定理用公式给出
C=Blog2(1+S/N)。
其中C是可得到的链路速度(信道容量)，B是链路的带宽，S是平均信号功率,N是平均噪声功率，信噪比（S/N）通常用分贝（dB）表示，分贝数=10lg（S/N）。 香农极限限就是其极限值
香农公式被逼近极限，也就是通信信道的容量在理论上的极限值已经被逼近，通信系统信道中的信息传输速率已经达到极限，在点到点的信道容量方面已经趋近容量限值。在我看来可以利用MIMO和NOMA来解决这个问题。
对于有多个输入和多个输出的MIMO信道而言， 即使不改变以上三个条件， 只要能保证该系统中的各输入源与输出源的信号可以彼此区分， 就可以提高总的信道容量。对于NOMA（非正交复用技术）牺牲单个信道的功率， 虽然单个信道的容量有所降低， 但是这个降低却能换来信道数目的增长。 因此， 有的时候， 牺牲一定的带宽、 提高一点噪声或是降低一点信号功率， 如果能使输入与输出信号间的区分度增加， 也是可以提高信道总容量的。
在通信系统中，除了常见的高斯白噪声还有哪些噪声会对我们无线传输造成影响？
热噪声：热噪声通常又称为电阻热噪声。它的功率谱均匀分布的频率范围约为 Hz，通常认为它是典型的白噪声。我们知道，在一定温度下，任何物体都在不断地骚动，骚动着的物体、通过力和电磁的方式与周围环境交换能量。按照统计力学的能量等配定律，在温度T之下，一个运动自由度的能量平均值等于1/2KT，这里K是玻耳兹曼常数，K=1.38×
J/K;T是热力学温度。热骚动同样以电的形式在电路中表现出来。电路中的电流或电路两点之间的电位差，被发现在不停地起伏，在处于一定温度下的电路中，这种起伏是无法避免的。因为热就是物质的无规则的运动。电路中的起伏，在高灵敏度的情况下，很早就被人所觉察。当存在于一个电路中的信号的振幅小到与这种随机热骚动导致的电压起伏具有相同数量级时，这种热起伏将明显地为干扰信号。人们发现，所关心的物理量的起伏状况，包括起伏方差，以及起伏过程的快慢程度（即起伏过程的自相关时间)与所关心的电路的各种参量有关。因此，有必要寻求出一个计算这些起伏特征的方法。这个方法就是应用热噪声的奈奎斯特定理。
宇宙噪声：银河系宇宙背景存在着稳定的频段范围宽广的无线电波辐射，此即宇宙噪声。宇宙噪声源主要是银河和太阳。太空观测的宇宙噪声强度具有相对稳定的空间方向分布。在地球上除了可以接收到银河系中心部分发出的强烈干扰噪声外，太阳也是一个很强并且随时间变化的无线电干扰噪声源。在太阳宁静时，在30兆赫处，其等效温度约为10K;在10吉赫处至少为10K;在太阳爆发时，等效温度可高达10~10K。
红噪声(又称布朗噪声)：的波长分量功率主要集中在长波段(低频段)。其能量曲线为1/f^2，在波长域则为1(波长功率谱密度处处相等)，其波形是非常自相似的。整体来说有点跟火焰燃烧时的轰轰烈烈的声音相似。
粉红噪声：是自然界最常见的噪音，简单说来，粉红噪音的频率分量功率主要分布在中低频段。粉红噪音是一个具有功率谱密度与频率成反比的频谱的信号或过程。“粉红噪音”这名称起源于这种噪声是介于白噪音（1/ƒ0）与褐色噪音（1/ƒ2）之间。在粉红噪音中，每个倍频程带着一个相等的数额的噪声功率。从波形角度看，粉红噪音是分形的，在一定的范围内音频数据具有相同或类似的能量。从功率（能量）的角度来看，粉红噪音的能量从低频向高频不断衰减，曲线为1/f，通常为每8度下降3分贝。
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