移动通信系统中的信源、信宿和信道包含的具体内容是什么,源→频道→inrount [source]是信息的发布者，即上传者。为例：信号发射器等。在网络中，任何互联网都可以成为源的源。[通道]是由信息传输的频道，这是传输，存储和处理信号的介质。[音乐]是信息的受体，可以是机器，例如移动电话，BB，无线电，电视等。
信源的定义漫谈,生成消息（符号），消息序列和连续消息，可以由随机变量，随机序列和数学中的随机进程表示。信息是抽象的，源是特定的。例如，人们说话，人们的声乐系统是语音来源;看电视，客观对象和拍摄的字符是图像审理。还有一个文本源，数据源，遥感源等。最基本的源是单个消息（符号）源，其可以由随机变量x及其概率分布P.通常写（x，p）表示。可以基于从源输出输出的随机变量集的值集分为离散源和连续源。对于离散源类型，X是随机变量，其被设置为\u003d {x1，x2，...，xn}，pi的x-xi概率。例如，二进制数据源可以表示为随机VA的间隔（ɑ，b）的随机变量x可行x，相应的概率密度为p（x）。实际的来源源是由最基本的单个消息源制成的。当离散时，它由随机序列x1，x2，...，xj，...，xl由一系列消息字符串组成。电报，数据，数字和其他来源是这样的。当连续时，它由由连续消息组成的随机过程x（t）表示。语音，图像等来源属于这一类。对于离散随机序列源，消息序列x的值集是al，概率分布是px（），并被记录（x，px（））。离散序列源分为两类存储器和内存。当序列源中的各个消息是独立的，源是离散的非存储源。如果同一分布同时，则源称为离散光滑的内存源。例如，当P0 \u003d P1 \u003d时，最简单（设置L \u003d 3）脉冲编码源1/2，当序列源之前和之后相关联时，源是离散的存储器晶圆。描述它通常很困难，特别是当存储器长度大时。然而，在许多实际问题中，只需要有限的存储器长度，尤其是当源系列中的任何消息时才与其先前的消息之一有关时，数学呼叫是一阶马尔可夫链。在马尔可夫链中，如果其转移概率与位置无关，则它被称为均匀的马尔可夫链。如果它对启动状态不相关的开始，则它被称为马尔可夫链。例如，数字图像源通常使用此模型。连续随机过程源通常复杂且难以描述。然而，以下两种方法通常可以用于实际问题。最常见的处理方法是将连续随机过程转换为离散的某些条件下的随机序列源;另一种方法是根据已知的连续处理源进行连续随机处理源进行分析。处理。实际上，大多数连续的随机处理源大致满足时间条件（t）和限制（f）。此时，可以将连续随机过程转换为有限数量的傅里叶级或采样函数的随机序列，而采样功能表达特别常见。但这两种方式一般来说，它们的转换离散随机序列是相关的，即信任来源是内存。这带来了更多困难进一步分析。另一种是将连续随机过程扩展为彼此不相关的随机可变序列。这种发展被称为Kakunning-Levi部署。由于困难，这种发展具有某种理论价值，实际上很少使用。直接遵循随机程序E对分析方法的限制，人们也主要限于研究平滑的横向来源和简单的马尔可夫来源。上述可信源是单一来源，也称为单个用户源。进一步引入自20世纪70年代以来的多个相互非独立或相关的来源来源，它被称为多用户源，其目的是研究多用户源编码，以进一步压缩源的信息率或其他一些目的。然而，该研究也仅限于离散的非记忆来源，这是探索中的一个话题。源输出是随机的，所以它可能是。从概率统计观点来看，概率分布是来源来源的最基本和完整的统计特征。对于离散的非存储源，源消息序列是独立的，因此只要单个消息的概率分布即可充分确定联合概率分布整个消息序列。与离散的内存源不同，它必须知道整个消息序列的联合分布，并且内存源的联合分布很困难。就在一些特殊情况下，可以获得分布式和某些统计参数，例如平均值和协方差。最典型的例子是具有有限尺寸的正态分布，并且概率分布是单一确定的平均和协方差。即使通过一个维度，实际的源分布通常也是未知的，通常使用直方图统计来查找实际源的近似概率分布。寻求实际语音和图像分布时通常使用这种方法。使用概率分布，可以进一步参考信息熵H（x）来描述源的统计特征。根据信息理论，可以绘制以下结论：信息熵是盗版当源消息序列是独立的，并且当源消息序列是独立的时，概率分布。对于连续来源，在某些约束下只有最大熵。例如，当信号峰值功率有限时，均匀分布源的信息熵是最大的。当信号平均功率有限时，阳性分布源是最大的。使用信息熵可以容易地描述存储源的统计特性。根据熵的性质，未充分的单一消息熵大于单个消息熵的内存，内存越长，单消息熵越小。大多数实际信任来源都是记忆，但是在发送源消息时，通常会考虑没有内存，因此信号的源被压缩。图像和语音是最常用的主要源。有必要完全描述一个主动的立体声彩色图像，需要使用四维随机矢量字段x（x，y，z，t），其中x，y，z是空间坐标;T是时间坐标;x是六维view verse，即左眼，右眼的亮度，色度和饱和度。然而，通过平面图像的线性扫描形成一般的黑白电视信号。因此，可以简化上述四元随机向量字段以随机处理x（t）。图像源的最重要的客观统计特征是源，自相关函数或功率谱的幅度概率分布。关于图像来源的幅度概率分布，虽然人们已经做了很多统计和分析，但尚未结束。对于图像的自相关函数，实验证明它通常遵循负指数分布。其指数的衰减速度完全取决于图像类型和图像的细节结构。实际上，由于源的信号处理通常在频域上执行，因此可以通过傅里叶变换将源的自相关函数转换为功率谱密度。还可以直接测试功率谱密度。语音信号也可以由随机过程x（t）表示。语音源的统计特征主要具有语音，自相关函数，语音平均功率谱和语音谐振峰值频率分布的幅度概率分布。实验结果表明，声音的幅度概率分布可以类似于伽马（γ）分布或拉普拉斯分布。语音信号的自相关函数也可以根据实验基本上被认为是负指数分布类型，并且样本之间的关系非常依赖，这通常是超过0.9。语音信号的平均功率谱表示声音的主能量在1,000以下集中。声音的谐振峰值频率是语音功率谱的主峰。这种峰不是一个，其值具有特定变化范围，随着音调的变化。人们获得了中英谐振峰的某种测试结果。
什么是信源，什么是信道,源：字段意味着信息源通常被称为在Communication.Channel期间生成和发送信息的设备或计算机。即表示信息的通过。关于通信和计算机。

责任编辑（朴努植）

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