离散无记忆序列信源中平均每个符号的符号熵等于单个符号信源的符号熵。
离散无记忆信源所产生的符号序列的熵等于各符号熵之和。
请给出连续信源分别为均匀分布、高斯分布和指数分布时信源的相对熵。
简述离散信源和连续信源的最大熵定理。
设随机变量X和Y相互独立，且X~N（0，1），Y~N（1，1），则（）
当图像信息源中各符号出现的概率相等时，信源的信息熵最小。
设随机变量X与Y相互独立，已知P（X≤1）=p，P（Y≤1）=q，则P（max（X，Y）≤1）等于（）．
一维高斯分布的连续信源，其信源熵只与其均值和方差有关。
设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）．
有一二进制信源符号，0和1发生的概率分别P（0）与P（1），当（）概率发生时，信源的熵达到最大值。
信源X的概率分布为P（X）={1/2，1/3，1/6}，信源Y的概率分布为P（Y）={1/3，1/2，1/6}，则信源X和Y的熵相等。
非线性关系是当自变量x变动时，因变量y随即变动。（）
互信息I（X；Y）与信息熵H（Y）的关系为：I（X；Y）（）（大于、小于或者等于）H（Y）。
设有一个二进制离散信源（0,1），每个符号独立发送。（1）若 0，1 等概出现，球每个符号的信息量和平均信息量（熵）。（2）若 0 出现概率为1/3， 重复（1）
设X和Y是任意两个随机变量，若D（X+Y)=D（X—Y)，则 A.X和Y相互独立．B.X和Y不独立C
设随机变量X,Y相互独立，X与Y的方差分别为4和2,则：D（2X－Y)=（)。
试证明连续信源X的相对熵h（X)是概率密度p（x)的I型凸函数。
11、如果离散变量X和Y, X和Z相互独立，那么 X和 Y+Z 独立.
某信源产生a、b、c、d四个符号，各符号独立出现，这个信源可能的最大信源熵为 bit/符号。
辐度受限的连续信源，当满足正态分布时达到最大熵。 （)
76、某信源产生a、b、c、d四个符号，各符号独立出现，这个信源可能的最大信源熵为（）bit/符号。
设随机变量X与Y相互独立，已知X服从区间等于（）
53、有一二进制信源符号，0和1发生的概率分别P（0)与P（1)，当（）概率发生时，信源的熵达到最大值。
13、离散信源的序列熵等于各个符号的熵之和。
