提出了率熵函数的概念,用译码器不确定度约束代替传统的失真度约束,从译码侧定义广义率失真函数.虽然率熵函数定义为互信息的约束变分问题,但可以通过构造变分问题特解求率熵函数的闭式解,还提出了构造变分问题特解的4种方法,即熵不变准则、独立误差准则、再生性准则和弱再生性准则.据此得到目前常见概率分布的率熵函数闭合表达式,包括均匀分布、向量高斯分布以及具有再生性和弱再生性的概率分布.熵失真度与熵幂失真度是均方失真(二阶统计量)和绝对值失真度(一阶统计量)的推广,是更一般的结果.率熵函数的概念解决了目前已知常见信源的率失真函数问题,丰富和发展了香农的率失真函数理论,在信源编码领域中具有重要的理论意义和应用价值.
率熵函数 率失真函数 不确定性度量 再生性 弱再生性