信息論與編碼(高等學校教材) 9787040316001 高等教育齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐傢品著 著

圖書標籤:

• 信息論
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• 高等教育
• 教材
• 理論基礎
• 數字通信
• 信號處理
• 計算機科學

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040316001

商品編碼：29423491545

包裝：平裝

齣版時間：2011-03-01

基本信息

書名：信息論與編碼(高等學校教材)

定價：29.50元

作者：徐傢品著

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2011-03-01

ISBN：9787040316001

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.459kg

編輯推薦

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為適應信息技術發展的新形勢，應廣大師生的要求，編者結閤這些年在教學中的使用情況和科研體會，在已使用6年的《信息論與編碼》講義的基礎上編寫瞭本書。徐傢品編著的《信息論與編碼》共8章，包括香農信息論的基本內容及主要結論；壓縮編碼的基本原理；糾錯原理、方法及其在現代通信係統中的應用等內容。在傳統內容的基礎上充實瞭信息理論特彆是編碼技術發展的新成果和應用。內容涵蓋瞭通信中有關信息處理的基本原理和方法。

內容提要

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徐傢品編著的《信息論與編碼》著重講授以經典信息論內容為主的信息論基礎；信息論的起源、發展及研究的內容；香農信息論的三大基本概念：信息熵、信道容量和信息率失真函數以及與之對應的三大定理；解決信息傳輸係統有效性、可靠性和安全性的三類編碼；網絡信息論與網絡編碼。本書圍繞信息傳輸係統這一工程應用背景，特彆強調概念闡述清楚、突齣重點、深入淺齣。邏輯關係上，力求通過建立信息與編碼理論的分析方法，在寫法上條理清楚，實例豐富翔實，注意循序漸進、難度適中，並注重理論對實際應用的指導作用，引導讀者理解信息論與編碼的基本方法，培養抽象分析能力和係統工程概念。本書在體係結構上力求科學性、先進性與實用性相統一，內容安排注重體現係統性和相對的完整性。每章後配有習題。《信息論與編碼》可作為高等學校通信工程、電子信息工程、信息工程、電子信息科學與技術和信息安全等專業高年級本科生和研究生教材及教學參考書，不同專業可根據不同的學時數在內容上有所取捨。本書也可以作為信息、通信、電子工程相關專業技術人員的參考書。

目錄

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章 緒論 1.1 信息的基本概念 1.1.1 信息的一般概念 1.1.2 信息的特點和性質 1.1.3 香農信息的定義 1.2 信息論與編碼理論的形成與發展 1.3 信息論與編碼理論研究的內容 1.3.1 信息論與編碼理論的研究對象 1.3.2 信息論與編碼理論的研究範疇第2章 信源及信息測度 2.1 信源的分類及數學模型 2.1.1 信源的分類 2.1.2 單符號離散信源的數學模型 2.1.3 多符號離散信源 2.1.4 連續信源及波形信源 2.2 信息的度量——信息熵 2.2.1 無條件概率、聯閤概率與條件概率 2.2.2 自信息 2.2.3 互信息 2.2.4 信息熵 2.2.5 各熵之間的關係 2.2.6 信息熵的基本性質及定理 2.2.7 平均互信息及其特性 2.3 多符號離散平穩信源 2.3.1 消息序列的熵 2.3.2 離散平穩信源的數學模型 2.3.3 離散平穩信源的信息熵和極限熵 2.3.4 馬爾可夫信源的信息熵 2.4 信源的相關性與冗餘度 2.4.1 信源的相關性 2.4.2 冗餘度 2.5 連續信源的熵和互信息 習題第3章 離散信道及其信道容量 3.1 信道的分類及其描述 3.2 單符號離散信道的數學模型 3.2.1 單符號離散信道的概念 3.2.2 一般單符號離散信道的一些概率關係 3.3 信道容量及其計算方法 3.3.1 信道容量的定義 3.3.2 無噪離散信道的信道容量 3.3.3 對稱離散信道的信道容量 3.3.4 準對稱離散信道的信道容量 3.3.5 一般離散信道的信道容量 3.4 多符號離散信道的數學模型 3.5 離散無記憶擴展信道的信道容量 3.6 組閤信道及其信道容量 3.6.1 獨立並聯信道及其信道容量 3.6.2 串聯信道及其信道容量 3.7 信源與信道的匹配 習題第4章 無失真信源編碼 4.1 信源編碼的基本概念 4.1.1 信源編碼 4.1.2 信源編碼的碼字類型及碼樹 4.2 無失真變長信源編碼的特點 4.2.1 定長信源編碼定理 4.2.2 變長編碼的特點 4.2.3 變長編碼存在的問題及應對措施 4.3 信源編碼定理 4.3.1 無失真變長信源編碼定理 4.3.2 統計匹配碼 4.3.3 剋拉夫特不等式 4.4 變長編碼方法 4.4.1 香農—費諾—埃利斯碼 4.4.2 費諾編碼 4.4.3 霍夫曼碼 4.4.4 遊程編碼 4.4.5 算術編碼 4.4.6 通用編碼 習題第5章 信道編碼 5.1 信道編碼定理 5.1.1 信道與差錯 5.1.2 差錯概率與譯碼規則 5.1.3 有噪信道編碼定理 5.2 信道編碼及其基本原理 5.2.1 信道編碼的基本概念 5.2.2 信道編碼的基本原理 5.3 綫性分組碼 5.3.1 綫性分組碼的基本概念 5.3.2 綫性分組碼生成矩陣和一緻監督矩陣 5.3.3 綫性碼的檢錯、糾錯能力 5.3.4 漢明碼 5.3.5 綫性分組碼的編碼 5.3.6 綫性分組碼的譯碼 5.4 循環碼 5.4.1 循環碼的基本概念 5.4.2 循環碼的生成矩陣和監督矩陣 5.4.3 循環碼的編碼 5.4.4 循環碼的譯碼 5.4.5 自動請求重傳方式(ARQ) 5.4.6 循環碼的捕錯譯碼和大數邏輯譯碼 5.4.7 BCH碼和RS碼 5.5 捲積碼 5.5.1 捲積碼的編碼原理 5.5.2 捲積碼的描述 5.5.3 捲積碼的編碼 5.5.4 維特比譯碼 5.6 級聯碼、交織碼及TCM碼 5.6.1 級聯碼 5.6.2 交織碼 5.6.3 TCM碼 5.6.4 前嚮糾錯方式 5.7 Turbo碼 5.7.1 Turbo碼編碼器 5.7.2 Turbo碼譯碼器 5.8 LDPC碼 5.8.1 LDPC碼的定義及其描述 5.8.2 LDPC碼的Tanner圖錶示 5.8.3 LDPC碼的構造 習題第6章 保真度準則下的信源編碼 6.1 失真度和平均失真度 6.1.1 失真度 6.1.2 平均失真度 6.2 信息率失真函數及其性質 6.2.1 信息率失真函數 6.2.2 信息率失真函數的性質 6.3 信息率失真函數的參量錶述及其計算 6.4 二元信源和離散對稱信源的隻(d)函數 6.4.1 二元對稱信源的R(D)函數 6.4.2 離散對稱信源的R(D)函數 6.5 連續信源的信息率失真函數 6.5.1 連續信源的信息率失真函數 6.5.2 高斯信源的信息率失真函數 6.5.3 連續信源R(D)函數的參量錶述及其計算 6.6 保真度準則下的信源編碼定理 6.6.1 保真度準則下的信源編碼定理 6.6.2 限失真信源編碼定理的應用 6.7 標量量化編碼與矢量量化編碼 6.7.1 均勻量化 6.7.2 優量化 6.7.3 矢量量化編碼 6.8 語音壓縮編碼 6.8.1 波形編碼基本原理 6.8.2 參量編碼 6.8.3 混閤編碼 6.9 圖像壓縮編碼 6.9.1 靜止圖像壓縮編碼及JPEG標準 6.9.2 活動圖像壓縮編碼 6.9.3 H.26x建議 6.9.4 MPEG標準 習題第7章 網絡信息論與網絡編碼初步 7.1 網絡信息論概述 7.1.1 網絡信息論研究的基本問題及內容 7.1.2 網絡信息論的應用 7.2 網絡的信道容量 7.2.1 多址係統 7.2.2 廣播信道 7.2.3 相關信源的多用戶信道問題 7.3 無綫信道 7.3.1 信道模型 7.3.2 圓對稱復數高斯矢量 7.3.3 MIMO高斯信道容量 7.4 網絡編碼技術 7.4.1 網絡編碼的基本原理 7.4.2 綫絡編碼 習題第8章 通信係統的保密與安全 8.1 密碼係統和密碼體製 8.1.1 密碼體製的基本組成 8.1.2 密碼編碼和密碼分析 8.1.3 經典密碼體製 8.1.4 安全保密性與性 8.2 對稱加密體製 8.2.1 數據加密標準DES 8.2.2 DES密碼的演化設計 8.3 公開密鑰密碼 8.3.1 單鑰密碼體製存在的問題 8.3.2 公開密鑰的一般原理 8.3.3 RSA體製 8.4 認證技術 8.4.1 消息認證係統 8.4.2 消息認證碼和消息認證 8.4.3 身份認證 8.4.4 數字 8.5 認證鑒權與加密在通信係統中的應用 8.5.1 GSM係統的認證鑒權與加密 8.5.2 WCDMA係統的認證鑒權與加密 8.5.3 CDMA2000係統的認證鑒權與加密 習題參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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信息論與編碼 概述 信息論是現代科學技術領域中一個基礎性的學科，它以數學的嚴謹性為工具，研究信息本身的本質、信息的度量、信息的傳輸、信息的存儲以及信息的處理等基本問題。信息論的誕生，不僅為通信係統、數據壓縮、密碼學等工程技術領域提供瞭理論指導，更深刻地影響瞭物理學、生物學、經濟學乃至社會科學等多個學科的研究範式。 本書，《信息論與編碼（高等學校教材）》，旨在係統地闡述信息論與編碼的基本理論、核心概念和重要方法。內容涵蓋瞭信息熵、信源編碼、離散信道、信道容量、連續信道、信道編碼、糾錯碼、編碼理論的最新進展以及其在不同領域的應用。本書力求在理論的深度和廣度上做到兼顧，既能幫助讀者掌握信息論與編碼的經典理論，又能引導讀者瞭解該領域的前沿發展。 核心內容詳解 第一部分：信息論基礎 1. 信息的概念與度量 信息量：本部分首先探討“信息”的哲學內涵及其在科學研究中的具體體現。我們將從隨機事件的發生概率齣發，引入信息量的數學定義。一個事件發生的概率越小，它所包含的信息量就越大。這種非綫性的度量方式，即$I(x) = -log_b P(x)$，其中$b$是信息的單位（通常取2，單位為比特bit）。例如，拋硬幣正麵朝上的概率是0.5，其信息量是1比特；而拋一枚不均勻的硬幣，齣現極小概率事件的信息量則非常大。 熵（Entropy）：熵是信息論中最核心的概念之一，它衡量的是一個隨機變量的不確定性。一個隨機變量的熵越大，錶示其可能齣現的狀態越多，且每種狀態齣現的概率分布越均勻，那麼該變量所攜帶的信息量就越大。我們定義一個離散隨機變量$X$的熵為$H(X) = -sum_i P(x_i) log_b P(x_i)$。熵的引入，使得我們可以量化信息源的“信息率”。 聯閤熵、條件熵與互信息：在研究多個隨機變量之間的關係時，我們還需要引入聯閤熵（描述兩個或多個隨機變量共同的不確定性）和條件熵（在已知一個隨機變量的取值後，另一個隨機變量的剩餘不確定性）。互信息（Mutual Information）則度量瞭兩個隨機變量之間共享的信息量，即知道一個變量能減少多少對另一個變量的不確定性。這些概念為分析信息傳輸係統奠定瞭理論基礎。 2. 信源編碼（Source Coding） 信源編碼的目標：信源編碼，也稱數據壓縮，其目標是在不損失信息（無損壓縮）或允許一定信息損失（有損壓縮）的情況下，用盡可能少的比特來錶示信息源，從而減少存儲空間或傳輸帶寬。 無損信源編碼： 霍夫曼編碼（Huffman Coding）：這是一種廣泛應用的經典無損信源編碼算法。它通過為齣現頻率高的符號分配短的編碼，為齣現頻率低的符號分配長的編碼，從而達到最優編碼（平均碼長最短）。算法過程通常涉及構建霍夫曼樹。 香農-法諾編碼（Shannon-Fano Coding）：與霍夫曼編碼類似，香農-法諾編碼也是一種基於概率的信源編碼方法，但其構建編碼樹的過程略有不同。 算術編碼（Arithmetic Coding）：算術編碼是一種更高級的無損壓縮技術，它將整個消息錶示為一個小數，並將其編碼為一個區間。與霍夫曼編碼相比，算術編碼在壓縮效率上通常更優，尤其是在符號概率非常不均勻的情況下。 有損信源編碼：有損信源編碼允許在一定程度上犧牲信息保真度以換取更高的壓縮率。這在圖像、音頻和視頻等領域尤為重要，因為人眼和人耳對某些失真不敏感。本部分會涉及率失真理論（Rate-Distortion Theory），它研究在給定失真度下能夠達到的最小比特率，以及在給定比特率下能夠達到的最小失真度。 第二部分：離散信道與信道容量 1. 離散無記憶信道（Discrete Memoryless Channel, DMC） 信道模型：本部分將介紹信息傳輸的數學模型——信道。離散無記憶信道是最基本的一種模型，它假設在任意時刻的輸齣隻取決於當前時刻的輸入，與過去的輸入和輸齣無關。我們用轉移概率矩陣來描述信道的特性，即$P(y|x)$，錶示在輸入為$x$時，輸齣為$y$的概率。 常見的離散信道： 二元對稱信道（Binary Symmetric Channel, BSC）：輸入和輸齣都是0或1，信道引入錯誤（0變為1，1變為0）的概率是相等的。 二元輸入輸齣無對稱信道（Binary Input Output Without Symmetry, BOWS）：輸入是0或1，輸齣是0或1，但錯誤概率不對稱。 二元擦除信道（Binary Erasure Channel, BEC）：除瞭0和1，輸齣還可能是一個“擦除”符號，錶示無法確定是0還是1。 信道容量（Channel Capacity）：信道容量是離散無記憶信道最重要的參數，它定義瞭在該信道上能夠可靠傳輸信息的最大速率。根據信息論的定義，信道容量$C$是互信息$I(X;Y)$關於輸入分布$P(X)$的最大值：$C = max_{P(X)} I(X;Y) = max_{P(X)} sum_{x,y} P(x)P(y|x)logfrac{P(y|x)}{P(y)}$。香農（Claude Shannon）證明瞭信道容量是信道能夠實現可靠通信的極限速率。 2. 連續信道（Continuous Channel） 高斯白噪聲信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）：這是通信係統中一個非常重要的模型，它假設信道中存在加性的高斯白噪聲。即使輸入信號是確定的，由於噪聲的存在，輸齣信號仍然是隨機的。 連續信道的容量：對於連續信道，容量的計算更為復雜，通常涉及到積分和概率密度函數。對於AWGN信道，其容量是關於帶寬$B$和信噪比$S/N$的函數，即著名的香農-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem）：$C = B log_2(1 + S/N)$。這個公式揭示瞭在有限的帶寬和功率下，通信速率的極限。 第三部分：信道編碼（Channel Coding） 1. 信道編碼的目標：信道編碼的目的是在信息傳輸過程中，通過引入冗餘信息，使得接收端能夠檢測和糾正傳輸過程中産生的錯誤，從而提高傳輸的可靠性。 2. 編碼與解碼： 編碼器：將原始信息比特通過一定的算法（編碼規則）擴展成冗餘信息，形成編碼序列。 解碼器：接收編碼序列，並根據解碼規則，盡可能地恢復原始信息。 3. 糾錯碼（Error-Correcting Codes） 綫性分組碼（Linear Block Codes）： 碼字（Codeword）：經過編碼後形成的長序列。 生成矩陣（Generator Matrix）G：用於將原始信息嚮量轉換為碼字。 校驗矩陣（Parity-Check Matrix）H：用於檢測碼字中的錯誤。 漢明距離（Hamming Distance）：衡量兩個碼字之間差異的比特數，它與糾錯能力直接相關。最小漢明距離$d_{min}$決定瞭該碼能夠檢測的錯誤個數$d_{min}-1$以及糾正的錯誤個數$lfloor (d_{min}-1)/2 floor$。 典型例子： 漢明碼（Hamming Codes）：一種能夠糾正單個比特錯誤的綫性分組碼，具有較高的效率。 循環碼（Cyclic Codes）：具有循環移位特性的綫性分組碼，其編碼和解碼可以利用移位寄存器和多項式除法實現，非常高效。 BCH碼（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）：一種強大的多重錯誤糾正碼，能夠糾正多個比特錯誤。 裏德-所羅門碼（Reed-Solomon Codes）：一種能夠糾正突發錯誤（burst errors）的BCH碼，在CD、DVD、條形碼和衛星通信等領域得到廣泛應用。 捲積碼（Convolutional Codes）：與分組碼不同，捲積碼的編碼輸齣不僅依賴於當前輸入信息，還依賴於之前一定數量的輸入信息。它將信息流編織成連續的碼流。 編碼器結構：通常由移位寄存器和異或門組成。 解碼算法： 維特比算法（Viterbi Algorithm）：一種最大似然（ML）解碼算法，用於解碼捲積碼，能夠以較高的效率找到最可能的發送碼字。 LDPC碼（Low-Density Parity-Check Codes）：一種現代的稀疏校驗矩陣碼，在接近香農限的性能方麵錶現齣色，在5G通信、Wi-Fi等領域得到廣泛應用。 Turbo碼（Turbo Codes）：早期開發的接近香農極限的編碼技術，通過並行級聯兩個捲積碼並引入交織器實現，具有優異的糾錯性能。 4. 編碼的性能評估： 編碼增益（Coding Gain）：引入編碼後，在相同的誤碼率下，接收端所需的信噪比下降的量。 誤碼率（Bit Error Rate, BER）：衡量信息傳輸過程中比特錯誤的概率。 第四部分：信息論與編碼的應用 1. 通信係統：信息論為通信係統設計提供瞭理論基礎，包括信道模型、信道容量、信源編碼和信道編碼等，確保信息能夠高效、可靠地傳輸。 2. 數據存儲：在硬盤、光盤、閃存等存儲介質中，利用信源編碼（如JPEG、MP3）來壓縮數據，利用糾錯碼（如ECC）來提高數據的可靠性。 3. 數據壓縮：在文件壓縮（如ZIP）、圖像壓縮（如JPEG）、視頻壓縮（如MPEG）、音頻壓縮（如MP3）等領域，信源編碼技術是核心。 4. 密碼學：信息論中的熵概念在密碼學中用於衡量密鑰的強度和信息的保密性。 5. 機器學習與人工智能：信息增益、互信息等概念在特徵選擇、決策樹構建等方麵發揮重要作用。 6. 生物信息學：DNA序列的相似性度量、基因信息的編碼等也與信息論的思想有關。 本書特色 本書在內容組織上，力求邏輯清晰，循序漸進，從基礎概念到高級理論，再到具體應用，形成完整的知識體係。理論推導嚴謹，公式詳盡，便於讀者深入理解。同時，本書也提供瞭豐富的實例和習題，幫助讀者鞏固所學知識，提升解決實際問題的能力。對於一些前沿技術，如LDPC碼和Turbo碼，本書也進行瞭介紹，旨在為讀者提供更廣闊的視野。 結語 信息論與編碼是構建現代信息社會不可或缺的基石。掌握信息論與編碼的知識，不僅能幫助我們理解現有技術的工作原理，更能激發我們對未來信息技術發展的思考和創新。本書希望能夠成為讀者在該領域學習和探索的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸信息論和編碼的學生，我曾一度對這個領域的復雜性感到擔憂。然而，《信息論與編碼》(高等學校教材) 9787040316001 高等教育齣版社這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它以一種非常易於接受的方式，循序漸進地將我引入瞭信息論的殿堂。從信息熵的定義，到信息傳輸的度量，再到各種編碼理論的原理，作者都用瞭一種非常直觀和清晰的語言來解釋。書中大量的圖示和例子，讓我能夠輕鬆理解那些復雜的概念。比如，在講解信道容量的時候，書中通過一個非常形象的比喻，讓我立刻就明白瞭信道的“帶寬”和“噪聲”對信息傳輸效率的影響。而且，這本書不僅限於理論的講解，還穿插瞭一些實際的應用案例，比如通信係統、數據存儲等，這讓我看到瞭信息論和編碼在現實生活中的重要作用。這本書的語言風格非常嚴謹，但又充滿瞭啓發性，讓我對接下來的學習充滿瞭信心。我特彆喜歡書中對某些關鍵定理的推導過程，雖然數學性很強，但作者的講解非常到位，讓我能夠一步步地理解其背後的邏輯。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我購買這本書的初衷，更多是齣於學業的需要，畢竟在信息技術領域，信息論和編碼是繞不開的基礎。然而，翻開這本書的那一刻，我便被它深深吸引瞭。書中對各種編碼方案的介紹，從綫性分組碼到捲積碼，再到更復雜的Turbo碼和LDPC碼，其邏輯清晰，條理分明。作者在講解過程中，巧妙地將數學原理與實際應用相結閤，使得那些看似高深的算法變得易於理解。我尤其欣賞書中對糾錯碼的詳細闡述，它讓我明白瞭為什麼我們發送的數據即便在noisy environment下也能保持一定的準確性。從漢明碼的簡單原理到更高級的譯碼算法，書中都給齣瞭詳盡的解釋和例證，這對於理解數字通信的魯棒性至關重要。而且，書中還涉及瞭源編碼的部分，對數據壓縮的原理進行瞭深入探討，這對於我日後處理多媒體數據非常有幫助。本書的排版設計也相當齣色，清晰的章節劃分，恰當的公式標注，以及適時的圖錶輔助，都大大提升瞭閱讀體驗。我覺得這本書不僅僅是一本教材，更像是一本能夠引領讀者深入探索信息世界奧秘的指南。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據傳輸和信息安全領域非常感興趣，因此當我看到這本《信息論與編碼》時，便毫不猶豫地入手瞭。這本書的內容非常豐富，從最基本的比特和字節開始，一直講到復雜的糾錯編碼和信道模型。讓我印象深刻的是，書中對不同編碼方案的比較分析，比如分組碼和捲積碼的優缺點，以及它們在不同應用場景下的適用性。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，提供瞭許多生動的例子和實際的應用場景，這讓我對這些抽象的概念有瞭更深刻的理解。特彆是關於信道模型和錯誤概率的講解，讓我明白瞭在實際的通信環境中，信息傳輸會麵臨怎樣的挑戰，以及如何通過編碼來剋服這些挑戰。這本書的數學推導也非常嚴謹，但又不失易讀性，許多地方都通過圖示和錶格來輔助說明，這大大降低瞭閱讀的難度。我尤其喜歡書中對熵編碼的介紹，讓我瞭解瞭如何有效地壓縮數據，這對於節省存儲空間和提高傳輸效率都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本《信息論與編碼》真是讓人愛不釋手，作為一名對計算機科學和通信技術充滿好奇的學生，我一直被信息如何被壓縮、傳輸和糾錯的奧秘所吸引。拿到這本書後，我立刻被其嚴謹的結構和清晰的講解所打動。書中從最基礎的信息熵概念齣發，層層遞進，逐步引入信道容量、編碼理論等核心內容。讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避那些看似枯燥的數學推導，反而通過大量的圖示和生動的例子，將抽象的理論變得觸手可及。例如，在講解霍夫曼編碼時，書中提供的具體編碼過程演示，讓我瞬間理解瞭如何構造最優的前綴碼。而對於香農定理的闡述，更是將信息傳輸的理論極限描繪得淋灕盡緻，讓我對未來的通信技術充滿瞭無限遐想。這本書的語言風格也非常專業，但又不會過於晦澀，對於初學者來說，既能打下堅實的基礎，又能逐步培養深厚的理論功底。我特彆喜歡書中穿插的一些曆史背景和應用案例，這不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓我更深刻地理解瞭信息論在現實世界中的巨大價值。總而言之，這是一本值得反復研讀的經典教材，它為我打開瞭通往信息世界的大門，讓我對未來學習和研究的方嚮有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《信息論與編碼》這本書，我體驗到瞭一種全新的學習方式。它不僅僅是一本教材，更像是一位耐心細緻的導師，一步步引導我理解信息的世界。書中對信息熵的闡述，讓我從全新的角度認識瞭“信息”的量化概念，理解瞭不同信息所蘊含的“量”。然後，循序漸進地引入瞭各種編碼技術，從最基礎的信源編碼到信道編碼，再到更復雜的糾錯碼。作者在講解過程中，非常注重理論的嚴謹性，同時也穿插瞭大量實際應用的例子，讓我看到瞭這些理論在現實世界中的價值。例如，在講解捲積碼時，書中提供瞭詳細的譯碼算法，以及不同碼率和約束長度對性能的影響，這讓我對通信係統的設計有瞭更深入的認識。而且，這本書的語言風格非常精煉，用詞準確，邏輯清晰，讓人在閱讀過程中能夠保持高度的專注。我特彆喜歡書中對信道容量的闡述，它讓我理解瞭信息傳輸的理論極限，以及如何通過編碼來逼近這個極限。總而言之，這本書為我構建瞭一個完整的知識體係，讓我對信息論與編碼有瞭全麵的認識。