[拼音]：shengyudu

[外文]：redundancy

信源信息率的多余程度。它是描述信源统计特性的一个物理量。直观地说，除了在传输和恢复消息时所需的最少、最必要的信息以外，其他部分都叫剩余。而剩余度则表示相对剩余，即在信源中剩余所占的比重。为了确切说明剩余度就必须引入信息熵的概念。若用H0代表无记忆等概率信源的单个消息熵，H1代表无记忆不等概率信源的单个消息熵，Hm代表记忆长度为m的信源的单个消息熵，H代表记忆长度为无限时信源的单个消息熵，则由熵的性质可得到下列表征信源统计特性的不等式：logn＝H0≥H1≥H2≥…≥Hm≥…≥H∞≥0

因此对有记忆信源，理论上小的单个消息熵应为H∞。从理论上看，仅需传送 H即可。但实际上由于很难掌握全部信源的概率统计特性，只能多传送一些，比如传送Hm，这样Hm-H∞越大，也就越不经济。为了定量地描述信源的有效性，可规定信源的效率为；规定信源的剩余度为。正是因为信源存在着剩余，也就存在着压缩信息率的可能性。剩余越大，压缩潜力也就越大。工程上所采用的数据压缩、频带压缩均基于这个原理。以英文信源为例:英文有26个字母，加上空档共27个。于是，H0=log227=4.76比特。根据对英文字母出现概率的统计结果可算出：比特，H2=3.32比特，H3=3.1比特，至于H∞，由于采用的统计逼近方法或所取样本的不同，可以有不同值，一般认为H∞≈1.4比特，则有这一结论说明英文信源是可以压缩的。例如对 100页的英文书，理论上仅需传送29页。至于中文，若按常用的6700个汉字考虑，这时，H0=log26700≈13比特。对汉字频数进行统计，其工作量远大于英文。我国已有不少人作了尝试，大致估得H1≈9比特，H2≈8比特，…，H∞≈4比特，这些数字还有待于进一步精确化，但据估计中文剩余不比英文小。至于语声和电视信源的剩余度，人们尚未测得确切数据，但估计比文字信源还要大。

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