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3-9 没有冗余的信源还能不能压缩？为什么？
答：不能进行无损压缩，但是可以进行有损压缩。
理由如下：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。
综上所述，没有冗余的信源不能进行无损压缩，但是可以进行有损压缩。
3-10 不相关的信源还能不能压缩？为什么？
答：至少是可以进行有损压缩的，如果有冗余度（信源的非等概率分布）还可以进行无损压缩。
理由如下：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。
综上所述， 不相关的信源至少是可以进行有损压缩的，如果有冗余度（信源的非等概率分布）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：至少是可以进行有损压缩的，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。
理由如下：如果信源是离散无记忆信源，那么信源符号是有一定的概率分布的，就可以进行无失真编码。但是只要信源不是等概率分布，就存在着数据压缩的可能性，所以至少是可以进行有损压缩的， 无损压缩就不一定了。
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： 我不同意他的观点，
理由如下：因为图像的负片（黑白颠倒）和正片两者相比较两者的熵是一样的，进行压缩是没有什么差异的，就算进行一阶熵、二阶熵和差分熵结果都是一样的。
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：我不同意他的观点，
理由如下：因为只要信源不是等概率分布，就存在数据压缩的可能性，而且相关的信源是能进行压缩的，在进行无损压缩时就说明信源是有冗余度的，则该信源就是非等概率分布的，但是不代表相关的信源是非等概率分布的，这种说法不具体，比较片面。