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辛小龙 著

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• 信息论
• 编码理论
• 通信原理
• 数据压缩
• 信道编码
• 纠错编码
• 信息安全
• 数字通信
• 概率论
• 数学基础

店铺： 赏心悦目图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040412109

商品编码：29394599675

包装：平装

出版时间：2014-11-01

基本信息

书名：信息论与编码理论

定价：17.00元

作者：辛小龙

出版社：高等教育出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787040412109

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《信息论与编码理论》是一部系统深入地探讨信息传输、处理和存储基本原理及其应用领域的学术专著。本书旨在为读者建立一个坚实的理论基础，并引领他们走向信息科学与技术的前沿。 核心内容梗概： 本书分为两个相互关联且又各自独立的宏大主题：信息论与编码理论。 第一部分：信息论（Information Theory） 信息论是本书的基石，它以数学的严谨性来量化和分析信息。这部分内容将从信息的基本概念出发，逐步深入到信息度量、信道容量、纠错编码的理论极限等关键领域。 1. 信息的基本概念与度量： 信息熵（Entropy）： 这是信息论的核心概念，用于衡量一个随机变量的不确定性或信息量。本书将从概率分布的角度深入剖析熵的定义，阐述其统计意义和信息学意义。我们将讨论不同类型熵的计算方法，如香农熵（Shannon Entropy），并探讨其在理解随机过程、数据压缩等方面的基础作用。读者将学习如何通过熵来量化信息的“稀缺性”或“意外性”。 联合熵与条件熵： 在分析多个随机变量之间的关系时，联合熵和条件熵至关重要。本书将详细介绍这两个概念，解释它们如何度量两个或多个随机变量共同的不确定性，以及在一个变量已知的情况下另一个变量的不确定性。这为理解信息流和变量之间的依赖关系奠定基础。 互信息（Mutual Information）： 互信息是信息论中的另一核心度量，它量化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另一个变量多少不确定性。本书将深入探讨互信息的定义、性质及其与熵、条件熵之间的关系。互信息是理解信息传输、信道容量以及特征选择等应用场景的关键。 KL散度（Kullback-Leibler Divergence）： KL散度，又称相对熵，用于衡量一个概率分布与另一个概率分布之间的差异。本书将详细介绍KL散度的定义、性质，并阐述其在信息论、机器学习以及统计推断中的重要应用，例如用于衡量模型拟合优度或数据分布变化。 2. 信源编码（Source Coding）： 信源编码定理（Source Coding Theorem）： 这是信息论中最 fundamental 的定理之一，它确立了理想数据压缩的理论极限。本书将详细阐述信源编码定理，解释其表明任何信源的平均码长不能小于其熵，从而为无损数据压缩提供了理论依据。 无损数据压缩算法： 在理论基础上，本书将介绍几种经典的无损数据压缩算法，如哈夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等。我们将深入分析这些算法的工作原理、效率以及它们如何逼近信息熵的理论界限。读者将理解不同算法在实际应用中的优劣势。 有损数据压缩： 尽管本书的侧重点可能更偏向理论，但也会触及有损数据压缩的基本思想。通过介绍率失真理论（Rate-Distortion Theory）的初步概念，让读者了解在允许一定失真的前提下，如何进一步提高压缩率，这在多媒体（图像、音频、视频）处理领域具有至关重要的意义。 3. 信道编码（Channel Coding）与信道容量： 噪声信道模型： 本书将系统介绍各种典型的噪声信道模型，如二元对称信道（BSC）、二元擦除信道（BEC）、高斯白噪声信道（AWGN Channel）等。我们将分析这些模型如何模拟真实世界中的信息传输障碍，并为后续的信道编码设计提供数学框架。 信道容量（Channel Capacity）： 信道容量是信息论的核心概念之一，它定义了一个信道能够可靠传输信息的最大速率。本书将深入探讨信道容量的计算方法，特别是对于AWGN信道的香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem）。我们将理解信道容量是如何与信噪比、带宽等参数相关的。 信道编码定理（Channel Coding Theorem）： 这是信息论的另一个基石，它表明只要信息传输速率低于信道容量，就存在某种纠错编码方案，能够以任意低的错误概率进行可靠传输。本书将详细阐述这一重要定理，并解释其在通信系统中的深远意义。 第二部分：编码理论（Coding Theory） 编码理论是信息论在实践中的重要延伸，它专注于设计能够检测和纠正信息传输过程中出现的错误的编码技术。本书将从代数的角度，深入介绍各种先进的编码构造与解码算法。 1. 代数编码理论基础： 线性分组码（Linear Block Codes）： 这是最基础也是最重要的一类编码。本书将详细介绍线性分组码的构造，包括生成矩阵（Generator Matrix）、校验矩阵（Parity-Check Matrix）等概念。我们将深入分析码字（Codeword）的性质，如最小码距（Minimum Hamming Distance）以及它与纠错能力的关系。 汉明码（Hamming Codes）： 作为一种经典的线性分组码，汉明码因其高效的纠错能力和相对简单的结构而被广泛应用。本书将详细介绍汉明码的构造和译码方法，并分析其在单个错误检测与纠正方面的性能。 循环码（Cyclic Codes）： 循环码是一类特殊的线性分组码，其码字具有循环移位不变性，这使得其编码和译码可以通过移位寄存器实现，大大简化了硬件实现。本书将介绍循环码的代数结构（如多项式表示）、生成多项式（Generator Polynomial）、校验多项式（Parity-Check Polynomial）以及相关的译码算法，如代数译码。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）与里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes）： 这两类码属于多项式码，是目前应用最广泛的纠错码之一。本书将深入探讨BCH码和RS码的构造原理，特别是它们基于有限域（Finite Fields）的代数理论。我们将分析它们的纠错能力，以及在CD/DVD、通信卫星、条形码等领域的实际应用。 2. 现代编码技术： 卷积码（Convolutional Codes）： 与分组码不同，卷积码是对连续数据流进行编码，其编码过程具有“记忆性”。本书将介绍卷积码的编码器结构（例如使用卷积转移图、状态图）、编码方法，以及关键的译码算法，特别是维特比算法（Viterbi Algorithm）。我们将分析卷积码在无线通信、卫星通信中的成功应用。 Turbo码（Turbo Codes）： Turbo码是20世纪90年代提出的一种性能卓越的纠错码，它通过并行连接两个或多个简单的卷积码，并结合迭代译码（Iterative Decoding）技术，实现了接近香农限的传输性能。本书将详细介绍Turbo码的结构、迭代译码的原理，以及它在3G/4G移动通信等领域所带来的革命性影响。 LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes）： LDPC码是另一种性能极佳的现代纠错码，以其稀疏的校验矩阵和优良的逼近香农限能力而著称。本书将深入探讨LDPC码的设计原理、稀疏校验矩阵的构造方法（如使用图论方法），以及其主要的译码算法（如消息传递算法、信念传播算法）。LDPC码在Wi-Fi、5G通信等领域得到了广泛应用。 本书的特色与价值： 《信息论与编码理论》不仅仅是概念的堆砌，更注重将抽象的数学理论与具体的工程实践紧密结合。本书的特点包括： 理论深度与广度并存： 既有对信息论基本公理和定理的严谨推导，也涵盖了当前最前沿的编码理论进展，力求为读者构建一个全面而深入的知识体系。 数学工具的系统性阐述： 对于支撑信息论与编码理论的数学工具，如概率论、随机过程、群论、环论、有限域理论、图论等，本书都会进行必要的介绍或回顾，确保读者能够理解并运用这些工具。 工程应用的清晰描绘： 在介绍理论的同时，本书将穿插大量实际应用案例，从早期的通信系统到现代的数字媒体、数据存储、机器学习等领域，展示信息论与编码理论如何成为驱动这些技术发展的核心动力。 严谨的数学证明与直观的解释相结合： 旨在让读者既能掌握理论的严密性，也能理解其背后的直观意义，培养解决实际问题的能力。 进阶性与启发性： 本书适合作为高等院校信息科学、电子工程、计算机科学等专业本科生和研究生的教材或参考书，也对从事通信、信号处理、数据压缩、机器学习等领域的研究人员和工程师具有重要的参考价值。它不仅能帮助读者夯实基础，更能激发他们对信息科学未来发展方向的思考和探索。 总而言之，《信息论与编码理论》是一部不可多得的权威著作，它系统地揭示了信息世界的本质规律，并提供了实现高效、可靠信息传输与存储的关键技术。通过研读本书，读者将能够深刻理解现代信息社会的底层逻辑，并为未来的技术创新奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在通信行业摸爬滚打多年的工程师，我经常需要接触到各种与信息传输相关的技术，但总觉得在理论层面不够扎实。《信息论与编码理论》这本书，对我来说，就像是在迷雾中看到了一盏指路明灯。我最看重的是这本书的系统性和前瞻性。它没有停留在经典的香农理论，而是将目光投向了更现代的编码技术，比如流密码、后量子密码等，这让我看到了理论发展的最新动态。而且，作者在处理这些前沿内容时，并没有牺牲严谨性，而是用一种清晰易懂的方式将其呈现出来。书中对于“信道容量”的讲解，我读了好几遍，才真正领会到其中的精髓，原来我们一直追求的“高速率、低误码率”是有理论极限的，而信息论正是为我们指明了达到这个极限的可能路径。我尤其喜欢书中关于“信道编码”的章节，它不仅介绍了各种编码方法，还深入剖析了它们的性能边界和实际实现中的挑战，这对于我理解目前的通信系统设计非常有帮助。这本书让我不仅能理解“是什么”，更能理解“为什么”，这种提升是质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，真正好的技术书籍，应该能够激起读者的好奇心，并且提供解决问题的思路。《信息论与编码理论》这本书恰恰做到了这一点。它不是一本死板的教科书，而是充满了“故事感”。作者在讲解过程中，经常会引用一些历史上的重要事件和人物，比如香农当年是如何思考信息量的，为什么信源编码和信道编码需要分开考虑，这些细节让我在学习过程中充满了趣味性。另外，书中提供的大量例子和习题，都是精心设计的，它们能够帮助我巩固所学知识，并且还能启发我思考更深层次的问题。我最喜欢的一点是，它鼓励读者去“动手实践”，书中提供了很多算法的伪代码，甚至还暗示了一些可以通过编程实现的思路，这对于想要将理论应用于实际的读者来说，非常有价值。这本书让我觉得，信息论和编码理论并非是难以企及的高深学科，而是可以被理解，并且能够被运用的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书主要是因为我对数据压缩和错误检测修复很感兴趣，市面上相关的书籍很多，但很多都过于侧重某个特定领域，或者数学推导过于密集，读起来像是在啃一本数学论文。 《信息论与编码理论》这本书在这方面做得就非常好。它一开始就构建了一个宏观的框架，将信息论和编码理论紧密地联系在一起，而不是割裂开来。作者对“信息”本身的定义和度量有着非常独到的见解，让我从根本上理解了为什么需要编码。然后，他巧妙地引入了各种编码方式，从早期的香农编码，到后来的哈夫曼编码，再到更复杂的LDPC码和Turbo码，每一个都讲得非常透彻。我特别欣赏的是，书中对于每种编码的优缺点、适用场景都有详细的分析，而不是简单地罗列公式。例如，在讲到纠错码时，他不仅仅介绍了原理，还提到了在CDMA、卫星通信等领域的应用，让我看到了理论与实践结合的魅力。这本书的另一个亮点是，它并没有回避复杂的数学问题，但处理得非常得体，会先给出直观的理解，再进行严谨的推导，而且在关键步骤都会给出提示，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数字世界的底层逻辑充满好奇，总想着能够深入了解信息是如何被处理和保护的。《信息论与编码理论》这本书，简直是为我量身定做的。它的内容涵盖面非常广，从最基础的信息度量，到各种复杂的编码和解码技术，应有尽有。我尤其赞赏作者在处理“错误控制”方面的论述，这部分内容对我来说尤为重要。他不仅仅介绍了检错和纠错码的基本原理，还详细阐述了它们在不同应用场景下的选择和优化。比如，在讲到汉明码时，他会对比它与更高级的BCH码和RS码，分析它们的性能差异和适用范围。更让我惊喜的是，书中还触及了一些关于信息安全和密码学的内容，这让我看到了信息论在更广阔领域的应用前景。这本书的结构设计也非常合理，逻辑清晰，过渡自然，让我能够一步步地深入理解每一个概念。读完这本书，我感觉自己对数字信息的“生老病死”都有了更深刻的认识，也对未来信息技术的发展有了更清晰的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书我一直想找一本真正能带我入门的，看了很多介绍，觉得《信息论与编码理论》听起来就很有深度，但又怕太枯燥。翻开它，第一个惊喜就是排版，字体大小、行间距都恰到好处，不会让人有压迫感。更重要的是，作者的语言风格非常亲切，很多抽象的概念用生活化的例子来解释，比如在讲信息熵的时候，他会用“猜谜游戏”来类比，一下子就抓住了核心。一开始我还担心自己数学功底不够，但书里从最基础的概率论讲起，循序渐进，很多推导过程都写得很详细，还附带了图示，简直是数学小白的福音。我尤其喜欢其中关于“信源编码”的部分，它不仅仅是讲理论，还穿插了实际应用，比如ZIP压缩是怎么回事，MP3格式为什么能节省空间，这些都让我觉得信息论不再是高高在上的理论，而是实实在在影响我们生活的技术。读完这部分，我对信息是如何被高效表示和传输的有了一个全新的认识，这种“恍然大悟”的感觉真的太棒了。