教材page 44：
3-9、没有冗余度的信源还能不能压缩？为什么？
不能无损压缩，但可以有损压缩。
因为信源的冗余度是信源所含信息量与符号所能携带的最大信息量之间差别的度量。因为无损压缩也叫做冗余度压缩，数据=信息+冗余度，是去除（至少是减少）那些可能是后来插入数据中的冗余度，所以没有冗余的信源是不能进行无损压缩的。有损压缩是将次要的信息数据压缩掉，牺牲一些质量来减少数据量，允许压缩过程中损失一定的的信息，虽然不能完全恢复原始数据，但是所损失的部分对理解原始图像的影响缩小，
所以如果没要求较高的质量的话，有无冗余度是没有关系的，都是可以进行有损压缩的。
3-10、不相关的信源还能不能压缩？为什么？
至少可以有损压缩，如果有冗余度（信源的非等概率分布）还可以进行无损压缩。
信源的相关性是信源符号间的依赖程度的度量。 信源的冗余度是可以拿来衡量信源的相关性程度，不相关的信源就说明该信源中是不存在冗余的，所以不可以进行无损压缩，如果存在冗余的话就可以进行无损压缩。
3-12、等概率分布的信源还能不能压缩？为什么？你能举例说明吗？
至少可以有损压缩。如果“等概”存在“相关”，也可以对其进行无损压缩。
如果不要求压缩后的信源是否存在失真，那么等概率分布的信源完全可以进行有损压缩；如果“等概”是存在“相关”的，那么对其进行适当的无损压缩后也不会丢失有用信息。
3-15、有人认为：“图像的负片（黑白颠倒）比正片更容易压缩”。你同意他的观点吗？为什么？
不同意。
图像的负片和正片的熵是相同的，所以在压缩结果要保持一直的情况下，两者的压缩容易度是一样的。
3-16、有人认为：“相关的信源是非等概率分布的”。你同意他的观点吗？为什么？
不同意。
相关的信源不一定是非等概率分布的，只要信源不是等概率分布，就存在数据压缩的可能性。所以“相关的信源是非等概率分布的”的观点是片面的。