信息论与编码(高等院校信息与通信工程系列教材) 王勇 等 9787302316091 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王勇 等 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302316091

商品编码：29373078550

包装：平装

出版时间：2013-03-01

基本信息

书名：信息论与编码(高等院校信息与通信工程系列教材)

定价：36.00元

作者：王勇 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2013-03-01

ISBN：9787302316091

字数：585000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.558kg

编辑推荐

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内容提要

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　　王勇、黄雄华、蔡国永编写的这本《信息论与编码》对信息论的基本概念(熵、平均互信息量、信道容量、信息率失真函数)以及与此相对的香农三大极限编码定理(无失真信源编码定理、限失真信源编码定理和信道编码定理)做了系统的介绍，并以信息论为基础，介绍了信源编码、信道编码和加密编码的基本原理和方法，对一些具体编码方法的现实应用和编程实现也做了简单介绍，后，对相关领域的发展进行了概述和展望，在附录中还给出了一些科研与创新的相关经验。
　　《信息论与编码》注重启发式的教学，注重创新能力的培养，对难于理解的信息论与编码的关键性问题给出了思考提示。在编写方式上进行了创新，采用不同字体区分不同内容，为读者留出了创新空间。
　　《信息论与编码》适用于高等院校信息工程、通信工程、雷达、信息安全、计算机、电子学、信息与计算科学等相关专业的本科生、研究生的教学，也可以用于教学、科研和工程的参考。

目录

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章 绪论第2章 信源及信息度量第3章 信道及其容量第4章 无失真信源编码第5章 信息率失真函数与限失真编码第6章 信道编码第7章 加密编码第8章 香农信息论的局限性与发展展望第9章 信息论与编码技术的实现与应用附录 寄语及学习研究的经验和方法分享参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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信息论基础与现代编码理论 本书旨在系统地介绍信息论的基本原理及其在现代通信与信息处理领域中的重要应用。我们将从信息熵的概念出发，深入探讨信源编码、信道编码等核心内容，并重点分析当前广泛应用的各种编码技术，如线性分组码、卷积码、Turbo码以及LDPC码等，同时也会涉及纠错编码的理论基础、译码算法以及实际系统中的设计考量。 第一部分：信息论基础 信息论是量化信息、研究信息传输、处理和存储的数学理论。本部分将构建坚实的信息论理论框架。 第一章：信息及其度量 信息的基本概念： 本章将阐述信息的本质，区别于数据的概念。我们将从“不确定性”的角度理解信息，即当某事件发生的可能性越小，它所包含的信息量就越大。例如，天气预报说“明天晴天”所含信息量，远小于“明天可能下雪”的信息量。 信息熵（Entropy）： 这是信息论中最核心的概念之一，用于量化一个随机变量的不确定性。我们将详细介绍离散随机变量的熵计算公式，并解释其统计意义。例如，一个均匀分布的随机变量（所有结果发生的概率相等）具有最大的熵，而一个确定性的随机变量（只有一个结果发生的概率为1）熵为零。我们将通过实例，如抛硬币、掷骰子等，来直观理解熵的概念。 联合熵（Joint Entropy）与条件熵（Conditional Entropy）： 当我们考虑两个或多个随机变量时，需要引入联合熵来度量它们的整体不确定性。条件熵则衡量在已知一个随机变量的情况下，另一个随机变量的不确定性。这将是理解信道容量的关键。 互信息（Mutual Information）： 互信息度量了两个随机变量之间共享的信息量，即知道一个变量能减少对另一个变量的不确定性多少。我们将深入探讨互信息的计算方法及其性质，例如，互信息是非负的，当两个变量独立时互信息为零，当一个变量完全确定另一个变量时互信息等于其中一个变量的熵。互信息是衡量通信系统中信息传输效率的核心指标。 相对熵（Kullback-Leibler Divergence）： 也称为KL散度，它度量了两个概率分布之间的差异。在信息论中，常用于度量一个概率分布与真实分布之间的“距离”，尽管它不是一个严格意义上的距离度量（不对称）。 第二章：信源编码 信源编码的目标是去除信息中的冗余，以更紧凑的方式表示信息，从而提高存储和传输效率。 无损信源编码（Lossless Source Coding）： 旨在保证解码后能够完全恢复原始信息。 变长编码（Variable-Length Coding）： 根据符号出现的概率分配不同长度的码字。概率越高的符号分配越短的码字，概率越低的符号分配越长的码字。 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 一种经典的、最优的（在符号独立且概率已知的情况下）无损变长编码方法。我们将详细介绍霍夫曼编码的构建算法，包括如何生成编码树，以及如何根据码树生成码字。 香农-法诺编码（Shannon-Fano Coding）： 另一种变长编码方法，虽然不是最优的，但具有重要的理论意义。 算术编码（Arithmetic Coding）： 一种比霍夫曼编码更高效的变长编码方法，它将整个消息映射到一个实数区间，并用该区间的长度来表示信息。 有损信源编码（Lossy Source Coding）： 允许丢失部分信息，以换取更高的压缩率，通常用于图像、音频和视频压缩。虽然本部分侧重于信息论基础，但会提及有损编码的原理，例如率失真理论。 率失真理论（Rate-Distortion Theory）： 描述了在给定失真度下，能够实现的最优数据率，以及在给定数据率下，能够实现的最小失真度。 第二部分：信道编码与纠错理论 信道编码的目标是向信息中添加冗余，以抵抗信道噪声和干扰，确保信息在传输过程中的可靠性。 第三章：通信信道模型 离散无记忆信道（Discrete Memoryless Channel, DMC）： 这是最基本的信道模型，假设信道的输出仅取决于当前输入，且各次传输之间相互独立。我们将介绍其转移概率矩阵。 二元对称信道（Binary Symmetric Channel, BSC）： 一种特殊的DMC，用于描述二元信号传输中发生比特翻转的概率。 高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）： 模拟了许多实际通信系统中存在的连续信道模型。 第四章：信道容量（Channel Capacity） 信道容量的定义： 信道容量是单位时间内信道能够可靠传输的最大信息率。它是信息论中的一个至关重要的概念，由克劳德·香农提出。 香农第二定理（Shannon's Second Theorem）： 该定理指出，只要信息传输率低于信道容量，就存在一种编码方法，使得信息能够以任意低的错误概率进行传输。反之，如果传输率高于信道容量，则错误概率将不可避免地趋近于1。 计算信道容量： 我们将学习如何根据不同的信道模型计算其信道容量，例如，对于BSC信道，容量与噪声概率之间的关系；对于AWGN信道，容量与信噪比之间的关系。 第五章：线性分组码（Linear Block Codes） 线性分组码是一类结构简单、译码相对容易的纠错码。 码字结构与生成矩阵： 线性分组码的码字可以通过信息向量与生成矩阵相乘得到。我们将介绍生成矩阵的结构以及它如何决定码字的性质。 校验矩阵与监督子： 校验矩阵与生成矩阵互补，用于检测错误。通过计算监督子（syndrome），可以判断码字是否出错，并确定错误的位置。 汉明距离（Hamming Distance）与最小码距（Minimum Distance）： 汉明距离度量了两个码字之间不同比特的数量，而最小码距是码字集中任意两个码字之间汉明距离的最小值。最小码距决定了该码字能够检测和纠正的最大错误数。 几种典型的线性分组码： 循环码（Cyclic Codes）： 具有循环特性的线性分组码，其码字在循环移位后仍然是码字。这使得它们易于用移位寄存器实现编码和译码。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）： 一类强大的、能够纠正多位错误的循环码。 里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes, RS Codes）： 一种特别成功的BCH码，常用于纠正突发错误，在CD/DVD、卫星通信和条形码中广泛应用。 汉明码（Hamming Codes）： 一种简单但有效的线性分组码，能够纠正一位错误，并能检测两位错误。 第六章：卷积码（Convolutional Codes） 卷积码将信息序列进行卷积运算生成码字，其码字长度与信息长度不成固定比例，具有“记忆”特性。 编码器结构： 卷积码通过移位寄存器和模2加法器实现。我们将介绍卷积编码器的生成多项式和约束长度。 码字生成与表示： 描述码字的生成过程，包括自由距离的概念，它决定了卷积码的纠错能力。 译码算法： 维特比算法（Viterbi Algorithm）： 一种最优的（最大似然）译码算法，能够高效地找到最有可能的原始信息序列。我们将详细介绍维特比算法的原理、状态转移和路径度量计算。 序贯译码（Sequential Decoding）： 适用于长约束长度的卷积码，以计算复杂度换取较好的性能。 第七章：现代纠错码 随着通信速率的提高和对可靠性要求的提升，更先进的纠错码技术得到了广泛应用。 Turbo码（Turbo Codes）： 20世纪90年代提出的一种性能接近香农限的编码技术。 并行卷积码（Parallel Concatenated Convolutional Codes, PCCC）： Turbo码的核心思想是采用两个或多个编码器对信息进行编码，并将编码后的码字交织（interleaving），然后串行连接（concatenation）起来。 软判决译码（Soft-Decision Decoding）： Turbo码的优异性能很大程度上依赖于软判决译码，即译码器在接收到的是量化后的概率信息，而不是硬判决的0或1。 迭代译码（Iterative Decoding）： Turbo码的译码过程是迭代进行的，译码器之间互相提供“软信息”，逐步提升译码精度。 LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes）： 另一种接近香农限的编码技术。 稀疏校验矩阵（Sparse Parity-Check Matrix）： LDPC码的特点是其校验矩阵中绝大多数元素为零，只有少量非零元素。这使得其译码算法（如消息传递算法）可以高效地实现。 图论视角： LDPC码可以通过定义在图上的校验节点和变量节点来描述，其译码算法可以在图上进行消息传递。 实际应用： LDPC码在Wi-Fi、5G通信、卫星通信等领域得到了广泛应用。 第八章：纠错编码的实际应用与前沿 编码与调制联合设计（Joint Design of Coding and Modulation）： 在实际系统中，编码和调制是相互影响的。我们将探讨如何联合优化编码和调制方案以获得更好的性能。 有限域（Finite Fields）在编码中的作用： 许多先进的纠错码（如BCH码、RS码、LDPC码）都建立在有限域（伽罗瓦域）的数学理论基础上。 信息论与统计信号处理的关系： 探讨信息论在估计、检测、去噪等统计信号处理问题中的应用。 未来发展趋势： 简要介绍当前信息论与编码领域的一些前沿研究方向，例如极化码（Polar Codes）作为首个能够理论证明达到信道容量的编码，以及在机器学习、量子信息等新兴领域的应用。 本书内容丰富，结构清晰，既注重理论的严谨性，也强调实际应用的关联性。通过学习本书，读者将能够建立起扎实的信息论和编码理论基础，理解现代通信系统中可靠传输的奥秘，并为进一步深入研究相关领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码》确实是一部内容翔实、理论严谨的著作。从我的角度来看，它最大的亮点在于其逻辑结构的清晰和由浅入深的讲解方式。初次接触信息论时，往往会被那些抽象的概念和数学公式所困扰，但这本书就像一位耐心的引路人，循序渐进地带领读者走进信息论的世界。从信息熵的基本定义出发，逐步深入到信源编码、信道编码等核心内容，每一步都铺垫得相当扎实。作者在阐述过程中，不仅注重理论的严谨性，还巧妙地融入了大量贴近实际应用的例子，这对于我这样希望将理论知识与工程实践相结合的读者来说，无疑是极大的福音。例如，在讲解信道编码的纠错原理时，书中对汉明码、卷积码等经典编码方案的描述，配以图示和具体的编码解码过程，使得原本晦涩难懂的算法变得生动易懂。尤其是关于香农限的推导和解释，更是让我对信息传输的理论极限有了更深刻的认识。整本书的行文风格偏向学术化，但语言表达又足够清晰，即使是初学者，只要肯下功夫，也能从中受益匪浅。它不仅仅是一本教科书，更像是一本值得反复研读的工具书，为我今后深入学习通信领域的其他分支奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常适合作为信息与通信工程专业本科生入门的教材。它的结构安排非常合理，从最基础的信息度量和信源编码开始，逐步推进到信道编码和更复杂的理论。我尤其欣赏书中在讲解过程中所采用的类比和实例。比如，在解释“信息熵”时，作者可能会使用抛硬币或者抽签的例子，这样能非常直观地帮助读者理解抽象的数学概念。同样，在介绍编码效率时，书中会举例说明如何通过更有效的编码方式来节省传输资源。这种“理论联系实际”的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让信息论不再是遥不可及的数学理论。此外，书中对一些经典编码算法（如沃尔什-哈达玛变换、卷积码的维特比译码算法等）的介绍，虽然篇幅有限，但关键步骤和核心思想都得到了很好的体现。对于希望在编码领域做进一步研究的读者来说，这本书提供了一个很好的起点，可以从中找到进一步深入学习的线索。总的来说，它是一本理论扎实、教学方法得当，能够有效引导读者入门的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻阅《信息论与编码》之前，我对信息论这个领域是感到有些畏惧的。但这本书的出版，极大地改变了我的看法。它最吸引我的地方在于，作者并没有将信息论仅仅局限于抽象的数学公式，而是将其置于一个更广阔的通信系统框架下进行阐述。从信息产生、编码、传输到解码的整个流程，这本书都有涉及，并且在每一环节都进行了深入的探讨。例如，在信源编码部分，书中详细介绍了如何利用信息熵来衡量信源的冗余度，并讲解了如何通过哈夫曼编码、算术编码等方法来消除冗余，实现数据压缩。在信道编码部分，则着重讲解了如何通过引入冗余来抵抗噪声干扰，提高传输的可靠性。书中对各种编码（如分组码、卷积码）的介绍，及其对应的译码算法，都给出了清晰的解释和数学推导。这本书不仅在理论上解释了“为什么”，更在实践层面展示了“如何做”，为理解现代通信系统的设计提供了重要的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

阅读《信息论与编码》的体验，可以用“醍醐灌顶”来形容。这本书最让我印象深刻的是其对概念的精准把握和深刻剖析。作者并没有简单地罗列公式和定理，而是深入挖掘了它们背后的思想和意义。例如，在介绍信息熵时，书中不仅给出了数学定义，还从信息的不确定性、信息量的度量等多个维度进行了阐述，让我对“信息”这个概念有了全新的理解。随后，在讲解信道容量时，通过对不同信道模型（如加性高斯白噪声信道）的分析，以及对香农-哈特利定理的详细推导，使得我明白了在特定条件下信息传输的上限是什么。书中对于编码理论的阐述也十分到位，从基本原理到具体的编码方法，都进行了细致的讲解。尤其是在介绍纠错编码时，对代数译码和概率译码的对比分析，让我对不同译码策略的优劣有了更清晰的认识。此外，书中还涉及了一些前沿的编码技术，虽然可能篇幅不多，但足以激发读者进一步探索的兴趣。总而言之，这是一本能够帮助读者构建起对信息论和编码体系完整认识的优秀教材，它不仅仅是传授知识，更是在培养读者解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

从一名读者的角度而言，《信息论与编码》这本书带给我的最大价值在于其系统性和深度。它不像某些书籍那样零散地介绍几个概念，而是构建了一个完整的信息论知识体系。我特别赞赏书中对编码理论的论述，它不仅仅是简单地罗列几种编码方式，而是深入探讨了它们的设计思想、性能指标以及应用场景。例如，在介绍纠错码时，书中详细阐述了码率、最小汉明距离等关键概念，并解释了这些概念如何影响编码的纠错能力和效率。对于一些复杂的编码算法，例如 Turbo 码和 LDPC 码，书中虽然篇幅可能不如经典编码那么详细，但其核心思想和关键创新点都有所提及，这足以激发读者去进一步探究这些前沿技术。此外，书中在讲解过程中，还融入了大量的数学证明和推导，这对于希望深入理解信息论底层原理的读者来说，是必不可少的。虽然有些证明过程可能需要一定的数学基础，但一旦理解，将受益匪浅。总而言之，这本书为我提供了一个深入学习和研究信息论与编码的坚实平台。