3-9 没有冗余度的信源还能不能压缩？为什么？
答：能。不能进行无损压缩，只能进行有损压缩。
3-10 不相关的信源还能不能压缩？为什么？
答：至少可以进行有损压缩，等概率分布的信源还可以进行无损压缩。
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？
答：至少可以进行有损压缩；另外，“等概”未必“不相关”例如对方波信号或锯齿波信号的均匀取样值等。
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？
答：不同意。图像的负片和图像的正片的熵是相同的，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？
答：不同意。信源符号之间依赖关系越强，平均每个符号提供的信息量就越小，所以我们用信源的冗余度（也叫剩余度或多余度）来衡量信源的相关性程度，冗余度越大，表示信源的实际熵越小，表明信源符号之间的依赖关系越强，即符号之间的记忆长度越长； 反之，冗余度越小，表明信源符号之间的依赖关系越弱，即符号之间的记忆长度越短。