​​信息论基础期末题库核心考点涵盖信息熵计算、信道容量推导及编码理论应用​​，试题常涉及香农三大定律、互信息分析及信源信道联合优化模型，结合经典题目如BSC信道与高斯噪声场景的容量计算，强化对信息理论应用场景的理解。

信息论基础考试常以​​单项选择与综合计算​​为核心题型，重点考察信息熵的数学表达（如H(X)=-ΣP(x)log₂P(x)）及熵增特性，需掌握均匀分布下离散信源熵达到最大值的条件。​​信道容量部分​​需熟练应用香农公式C=B×log₂(1+S/N)，并区分加性高斯白噪声信道与二元对称信道的参数约束差异。​​编码理论题目​​多见于唯一可译码判定（通过Kraft不等式）与变长编码效率分析，要求实现信源熵趋近编码效率极限H(X)/R趋近于1。

信息处理与传输场景下，​​数据处理定理​​揭示了信道噪声对互信息I(X;Y)的约束关系，需通过数据处理不等式验证I(X;Z)≤I(X;Y)的传递性。​​马尔科夫信源建模​​则需构建状态转移图计算极限熵，典型题目包含二阶平稳遍历信源熵率计算。实际考试常结合工程案例，例如评估通信系统在限定带宽（如6kHz）与特定信噪比（如18dB）下的可靠传输速率是否达标，要求具备将抽象理论转化为具体参数配置的能力。

信息论期末备考需注重基础公式的逻辑推导与跨章节知识联动，例如从信息熵出发分析数据压缩编码效率，通过信道容量公式优化调制解调方案。重点突破互信息在不同概率分布下的计算规律，以及信道编码对传输可靠性的量化提升机制，最终通过典型例题训练强化答题技巧。