信息论与编码理论 9787040412109 高等教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

辛小龙 著

图书标签:

• 信息论
• 编码理论
• 通信原理
• 高等教育
• 教材
• 计算机科学
• 电子工程
• 信息与通信工程
• 理论基础
• 9787040412109

店铺： 花晨月夕图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040412109

商品编码：29422348827

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

---

内容提要

---

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

聚焦信息处理的基石：理解信息、传输与安全的原理 本书并非直接阐述某一本具体出版物，而是旨在深入剖析“信息论与编码理论”这一信息科学领域的两大核心支柱。我们将从信息最本质的属性出发，追溯其度量、传递、压缩以及在噪声干扰下的可靠重构的整个过程，揭示现代通信、数据存储、密码学等一系列颠覆性技术背后深层的数学和工程原理。 第一篇：信息论——量化信息的科学 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不在接触、生成和消费海量的信息。然而，信息本身到底是什么？如何对其进行量化和度量？信息论，由伟大的克劳德·香农奠基，为我们提供了一套严谨的理论框架来解答这些问题。 信息的度量：信息熵 本书将首先带领读者深入理解“信息熵”这一核心概念。我们不再将信息视为抽象的意义，而是将其看作消除不确定性的知识。一个事件发生的概率越低，它所包含的信息量就越大。例如，听到“太阳明天还会升起”这条信息，其信息量几乎为零，因为它几乎是确定的；而听到“某支球队赢得世界杯”的消息，其信息量则巨大，因为它伴随着极大的不确定性。信息熵正是用来量化这种不确定性的平均值。我们将学习如何计算离散随机变量的信息熵，理解其性质，例如独立事件的熵等于各自熵之和，以及当概率分布越均匀时，熵越大，代表不确定性越高。 信源编码：无损压缩的艺术 一旦我们能够量化信息，下一步自然就是如何高效地表示和存储这些信息。信源编码的目标就是利用信息量的差异，对信息进行无损压缩，使其用更少的比特来表示，从而节省存储空间和传输带宽。本书将详细介绍几种经典的信源编码方法： 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 这是一种最优的前缀码编码方案。它基于字符（或符号）出现的频率，为出现频率高的字符分配较短的编码，为出现频率低的字符分配较长的编码。我们将学习其构建算法，理解为何它能达到理论上的最优性，以及其在文本压缩、图像和音频编码中的应用。 算术编码（Arithmetic Coding）： 相比霍夫曼编码，算术编码能够更进一步地接近理论极限。它将整个消息映射到一个范围在[0, 1)之间的实数。消息越长，所对应的区间就越精细，表示的精度也就越高。我们将探讨其编码和解码原理，理解其优于霍夫曼编码的性能，尽管在实际实现上可能更为复杂。 LZW编码（Lempel-Ziv-Welch Coding）： 这是一种基于字典的压缩算法，广泛应用于GIF、TIFF等图像格式中。它通过构建一个动态字典来替换重复出现的字符串序列，从而实现压缩。我们将分析其工作流程，了解其如何动态适应数据特征。 信道容量：信息传输的极限 信息从信源产生后，需要通过一个“信道”传递到信宿。然而，现实中的信道并非完美，总是伴随着噪声的干扰，导致信息在传输过程中发生错误。信道容量定义了在给定的噪声条件下，能够可靠传输信息的最大速率。这是信息论中最核心、也是最具挑战性的概念之一。 离散无记忆信道（DMC）与连续信道： 我们将从最简单的离散无记忆信道（如二元对称信道BSC）开始，理解互信息（Mutual Information）这一度量信道中信息传递能力的指标，以及如何计算离散信道的容量。接着，我们将扩展到更复杂的连续信道，例如高斯白噪声信道（AWGN），并介绍香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），该定理给出了AWGN信道的容量公式，揭示了带宽和信噪比对容量的影响。 香农极限（Shannon Limit）： 香农极限理论上指出了一个信道所能达到的最大可靠传输速率，任何编码技术都无法突破这个极限。它激励着通信工程师不断设计更接近这一极限的编码方案，推动了通信技术的进步。 第二篇：编码理论——保障信息传输的可靠性 信息论告诉我们信息传输的极限在哪里，而编码理论则致力于寻找和设计出在现实条件下的、能够接近这一极限的编码方法，以实现可靠的信息传输。即使在存在噪声的信道中，通过巧妙的编码，我们也能极大地降低错误的概率。 纠错编码的基本思想：冗余的智慧 为了应对信道噪声，我们引入“冗余”（Redundancy）。这意味着我们发送的信息不仅仅是原始的有效信息，还会附加一些额外的校验信息。这些校验信息本身不携带新的信息，但它们能够帮助接收端检测和纠正可能发生的错误。本书将深入探讨这一“增加冗余以提高可靠性”的核心思想。 线性分组码：代数结构的力量 线性分组码是一类非常重要的纠错码，它们的编码和译码过程可以用线性代数来描述。 海明码（Hamming Codes）： 作为最简单也是最基础的线性分组码，海明码能够检测高达两位错误，并纠正一位错误。我们将详细介绍海明码的构造原理，包括校验矩阵和生成矩阵，以及其译码过程（如使用伴随式）。海明码在早期计算机内存（ECC内存）和数据通信中有广泛应用。 循环码（Cyclic Codes）： 循环码是线性分组码的一个重要子类，其特点是码字在循环移位后仍然是码字。这种结构使得它们的编码和译码过程可以通过移位寄存器和多项式运算来实现，效率很高。我们将学习生成多项式、校验多项式以及其对应的译码算法。 BCH码和RS码（Reed-Solomon Codes）都是从循环码发展而来。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）： BCH码是一类能够纠正多位错误的强纠错码，具有很高的纠错能力。其构造基于有限域理论和多项式代数。我们将了解其基本原理，虽然深入的数学推导可能非常复杂，但我们会抓住其核心思想和应用场景。 RS码（Reed-Solomon Codes）： RS码是BCH码的一个特例，但其重要性远超一般BCH码。它以符号（而非比特）为单位进行纠错，能够有效纠正突发错误，这在CD、DVD、条形码、卫星通信和硬盘存储等领域至关重要。我们将重点介绍RS码的编码和译码原理，理解其强大的纠错能力。 卷积码：时域上的编码器 与分组码将固定长度的数据块进行编码不同，卷积码是对数据流进行编码，其输出码字依赖于当前输入比特以及之前的一定数量的输入比特。 编码器结构： 我们将学习卷积码的移位寄存器模型，理解编码器的生成多项式如何决定输出码字。 维特比译码（Viterbi Decoding）： 维特比算法是一种最优最大似然译码算法，专门用于卷积码。它利用图论中的最短路径算法，在状态转移图中找到最有可能的原始数据序列。我们将深入理解维特比译码的原理和流程，它是现代通信系统中不可或缺的重要算法。 现代编码技术：超越经典 除了上述经典编码，本书还会对一些更先进的编码技术进行介绍，这些技术在现代通信和数据存储中扮演着越来越重要的角色。 Turbo码（Turbo Codes）： Turbo码是20世纪90年代中期出现的一类高效纠错码，它结合了两个简单的卷积码和一个交织器，通过迭代译码的方式，能够接近香农极限。它极大地提升了通信系统的性能，尤其是在低信噪比环境下。 LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes）： LDPC码是另一类高性能的纠错码，其译码算法（如消息传递算法）具有高效性和可并行性。LDPC码在Wi-Fi、5G等现代通信标准中得到了广泛应用。 应用与展望 信息论与编码理论并非仅仅停留在理论层面，它们是支撑众多现代科技的关键： 通信系统： 从手机通信、无线网络到深空探测，信息论提供了设计高效、可靠通信系统的理论基础，编码理论则保证了数据在有损信道上的准确传输。 数据存储： 硬盘、SSD、光盘等存储介质的可靠性，很大程度上依赖于纠错编码技术，确保数据在长期的存储过程中不丢失、不损坏。 信息安全： 密码学与编码理论有着深刻的联系，编码技术可以用于构建安全可靠的加密和认证系统。 人工智能与机器学习： 信息熵在决策树、特征选择等算法中扮演着重要角色，而信息论的思想也启发着新的模型设计。 本书将以严谨的数学推导为基础，辅以清晰的图示和实例，力求让读者透彻理解信息论与编码理论的精髓。无论是希望深入了解通信原理的工程师，还是对信息科学理论感兴趣的研究者，抑或是希望拓展知识边界的爱好者，都能从本书中获得宝贵的知识和深刻的启迪，为理解和掌握未来的信息技术打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的开篇确实是让人眼前一亮。刚翻开没多久，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述所吸引。它不仅仅是罗列公式和定理，而是试图构建一个完整的知识体系，让你能够理解信息是如何被度量、如何被传递，以及如何被保护的。我特别关注的是书中关于信源编码的部分，它解释了如何有效地去除数据中的冗余，从而实现压缩。这对于我们现在处理海量数据非常有意义。举个例子，像视频文件那么大，如果没有高效的压缩技术，存储和传输都会变得非常困难。这本书应该会详细介绍各种压缩算法的原理和应用场景，让我能更好地理解这些技术是如何实现的。另外，书中对信道编码的讲解也让我很感兴趣。在现实世界的通信过程中，噪声和干扰是不可避免的，而纠错码就是应对这些问题的关键。我希望这本书能够深入浅出地讲解一些经典的纠错码，比如汉明码、卷积码、里德-索罗门码等等，并说明它们在实际应用中是如何发挥作用的，比如在光盘、卫星通信、移动通信等领域。通过阅读这本书，我希望能将理论知识与实际应用联系起来，从而更全面地认识信息论与编码理论的价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数字信号处理和通信系统有着浓厚的兴趣，而信息论和编码理论无疑是其中的核心基石。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解信息论的基本原理，比如信息熵、条件熵、互信息等概念，以及它们在量化信息和衡量信息传输效率方面的作用。我尤其想了解，这些理论是如何指导我们进行数据压缩和差错控制的。在编码理论方面，我希望能看到关于不同编码方式的详细介绍，包括它们的数学原理、编码和译码算法，以及各自的优缺点。例如，线性分组码、卷积码、以及更高级的Turbo码和LDPC码，它们是如何在不同的通信场景下发挥作用的。这本书的出版商是高等教育出版社，这让我觉得其内容应该会比较权威和系统，能够帮助我构建一个扎实的理论基础。我希望通过阅读这本书，能够更好地理解通信系统的设计原理，以及如何提高信息传输的效率和可靠性。我期待能够学习到如何设计和分析各种编码方案，并将其应用于实际的通信问题中，从而解决我们在数据传输和存储过程中遇到的挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对通信技术和计算机科学都有浓厚兴趣的人来说，一本关于信息论与编码理论的专著无疑是极具吸引力的。我尤其关注的是书中是否能够清晰地勾勒出信息论的几个核心概念，比如信息量、熵、互信息等，以及它们之间相互关联的数学表达。理解这些基本概念，对于后续深入学习编码理论是至关重要的。同时，我也希望这本书能够提供一些关于编码理论的历史发展脉络，让我了解那些里程碑式的理论突破，以及是谁在其中扮演了重要的角色。比如，香农的开创性工作，以及后来的费诺、哈夫曼等人的贡献。我非常期待书中能够详细阐述不同类型的信源编码和信道编码，并对其进行比较和分析。例如，信源编码的目标是去除冗余，而信道编码的目标是增加冗余以对抗噪声。这两种目标看似矛盾，但实际应用中却能够协同工作，达到最优的通信效果。我希望能在这本书中找到关于如何权衡编码效率和纠错能力，以及如何根据不同的应用场景选择合适的编码方案的深入探讨。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码理论》真是个挑战！我一直对数据压缩和错误检测这些概念很感兴趣，觉得它们是现代通信和存储技术的核心。拿到这本书的时候，我满怀期待，想着能深入理解那些数学公式背后的原理，了解香农为什么会提出“信息熵”这个概念，以及它如何量化信息的不确定性。我也很想知道，在实际应用中，例如像DVD、CD这样的存储介质，或者像Wi-Fi、蓝牙这样的无线传输，它们是如何利用信息论的原理来高效地编码和传输数据的。这本书的出版商是高等教育出版社，这个背景让我觉得它应该会比较严谨，内容也比较系统。封面设计简洁明了，没有太多花哨的元素，这让我觉得这本书的重点更在于内容本身，而不是形式。我希望它能够详细地解释那些复杂的算法，比如哈夫曼编码、香农-费诺编码，以及它们在数据压缩方面的优势和局限性。当然，我也期待能够学习到一些编码理论的知识，比如纠错码，它们是如何在数据传输过程中检测并纠正错误的，这样即使信号受到干扰，我们也能确保信息的完整性。这本书是否能够解答我这些关于信息论和编码理论的疑惑，让我对这些技术有更深刻的认识，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码理论》的封面设计给人一种严谨、学术的感觉，这让我对接下来的阅读内容充满了期待。我一直对数据传输的效率和可靠性非常感兴趣，而信息论和编码理论正是解决这些问题的关键。我希望书中能够详细介绍信息熵的概念，以及它如何度量信息的“不确定性”。同时，我也很想了解，在实际的通信系统中，信息是如何被量化、编码，然后传输的。书中关于信源编码的部分，我期待能够看到关于如何利用冗余去除来实现数据压缩的详细讲解，比如像哈夫曼编码、算术编码等算法的原理和实现细节。这对于我们日常处理大量的数字信息非常有帮助，比如图片、音频、视频的压缩。另外，我非常关注书中关于信道编码的部分，它涉及到如何通过增加冗余来对抗通信过程中的噪声和干扰，从而保证数据的可靠传输。我希望能看到对线性分组码、卷积码、Turbo码、LDPC码等经典编码方案的深入讲解，以及它们在现代通信系统中的应用，例如在4G、5G网络中的应用。通过这本书，我希望能更深入地理解信息论和编码理论是如何支撑起现代通信技术的。