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Problem:channel capacity in the binary input continuous output with Gaussian distribution. 看到很多本書上這段的推導過程都把input的機率直接令成p=1/2, 想說證明應該不難,想要自己證證看,但是想不到卡了兩天... Y=X+W where X=±1 W~N(0,σ^2) 所以輸出Y是一個被平移過的Gaussian, Y~N(±1 ,σ^2). 令 P(X=1)=p, P(X=-1)=(1-p), f_{Y|X}(y|x=1)=f1, f_{Y|X}(y|x=-1)=f2 h(Y|X)=ph(Y|X=1)+(1-p)h(Y|X=-1)=h(Y|X=-1) (independent of p) ,since h(Y|X=1)=h(Y|X=-1). f(y)=pf1+(1-p)f2. h(Y)=-∫(pf1+(1-p)f2)\log_2(pf1+(1-p)f2) dy, y屬於{-∞,∞}. thus, I(X;Y)=h(Y)-h(Y|X) =h(Y)-h(Y|X=-1) =-∫(pf1+(1-p)f2)\log_2(pf1+(1-p)f2) dy-h(Y|X=-1) I(X;Y)對p做2階微分恆負,所以有最大值 I(X;Y)對p做1階微分=0,求p dI(X;Y)/dp=-∫d((pf1+(1-p)f2)\log_2(pf1+(1-p)f2))/dp dy-d(h(Y|X=-1))/dp =∫(f1-f2)\log_2(pf1+(1-p)f2)+(f1-f2)/ln2 dy=0 => ∫(f1-f2)ln(pf1+(1-p)f2) dy=0 就在這邊卡住,不知道該如何繼續做下去使求得p=1/2 問題有點長,不好意思,煩請各位先進提點 感謝!! --



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◆ From: 140.114.233.106 ※ 編輯: livxering 來自: 140.114.233.106 (05/25 13:14) ※ 編輯: livxering 來自: 140.114.233.106 (05/25 13:15)
1F:推 TWN2:h(Y) concave 直接秒殺 18.95.6.237 05/25 15:20
2F:→ livxering:在2階微分之後就知道是concave function140.114.233.106 05/25 17:35
3F:→ livxering:再利用f(px+(1-p)y)>=pf(x)+(1-p)f(y)140.114.233.106 05/25 17:41
4F:→ livxering:I(X;Y)>=ph(f1)+(1-p)h(f2)-h(f2)=0140.114.233.106 05/25 18:01
5F:→ livxering:要怎麼利用這樣求出p呀140.114.233.106 05/25 18:03
6F:推 TWN2:(p1,p2)=(p,1-p),(1-p,p)不就好了 18.95.6.237 05/26 02:02







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