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连续信源与无记忆Gaussian信源的比较及若干强偏差定理

The Comparison Between Continuous Information Source and Memoryless Gaussian Information Source and Some Strong Deviation Theorems
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摘要 引入相对熵密度偏差作为一般连续信源相对无记忆Gaussian信源的偏差的一种随机性度量,利用似然比构造几乎处处收敛的上鞅,结合文献[1,4]中提出的分析方法,得到了任意连续型随机变量序列平方和的一类强偏差定理,其中包含连续信源相对熵密度的若干极限定理。 The notion of deviation of relatuve entropy density as the random measure of deviation for general continuous entropy relative to memoryless Gaussian entropy is introduced, we obtain a class of strong deviation theorems of the sum of squar for arbitrary continuous random variabled by using the concept supper martingale and te analytical method proposed in [1] and [4], and some limit theorems of relative entropy density of continuous entropy is included.
出处 《河北工业大学学报》 CAS 2000年第4期79-82,共4页 Journal of Hebei University of Technology
关键词 连续信源 强偏差定理 似然比 无记忆高斯信源 continuous entropy: Gaussian entropy: relative entropy density: strong deviation theorem: likelihood ratio: supper martingale differential entropy
  • 相关文献

参考文献6

  • 1刘文,杨卫国.任意信源与马氏信源比较及小偏差定理[J].数学学报(中文版),1997,40(1):22-36. 被引量:22
  • 2Liu Wen,Chin Sci Bull,1998年,43卷,19期,1605页
  • 3Liu Wen,stochastic processes Their applications,1996年,61卷,129页
  • 4Liu Wen,Ann Probab,1990年,18卷,829页
  • 5姜丹,信息论,1987年
  • 6Chung K L,A course in probability theory,1968年

二级参考文献1

  • 1Chung K L,Ann Math Stat,1961年,32卷,612页

共引文献21

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