信息论与信源编码理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘建成 著

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• 信息论
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• 数据压缩
• 编码理论
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• 数字通信
• 模式识别
• 机器学习
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店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563519309

商品编码：29683025513

包装：平装

出版时间：2010-04-01

基本信息

书名：信息论与信源编码理论及应用

定价：25.00元

作者：刘建成

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2010-04-01

ISBN：9787563519309

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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本书试图以知识性、研究性、实用性、先进性、综合性的内容为主线，给大家介绍信息理论和信源编码这两个主题。本书分为引论、信息理论和信源编码三部分，在—第5章中介绍了信息理论；第6—第8章阐述了信源编码的基本理论和方法；第9章介绍了现代编码技术的几种方法。
本书可作为通信、信息工程、计算机类各专业本科生和研究生的教材或参考书，也可供从事电子、信息、通信、计算机、自动化等专业工作的科技人员参考。

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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《信息论与信源编码理论及应用》 一、 概述：洞悉信息本质，解码数据奥秘 信息，作为现代社会的核心要素，其价值与日俱增。从文字、图像、声音到复杂的科学数据，我们生活在一个信息爆炸的时代。然而，海量的信息并非全然易于理解和利用。如何有效地衡量信息量？如何以最精炼的方式表示信息？如何在传输和存储过程中最大程度地减少失真和损耗？这些都是信息科学领域的核心问题。《信息论与信源编码理论及应用》一书，正是为了系统地解答这些关键性的疑问而诞生。 本书聚焦于信息论这一学科的基石，深入剖析信息的基本属性、度量方法，并在此基础上，系统地阐述信源编码的原理、算法及其广泛的应用。本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架，使他们能够从根本上理解信息的本质，掌握对信息进行高效处理和有效利用的强大工具。通过对信息论的深刻理解，我们不仅能够更好地理解现有信息技术的工作原理，更能为未来的信息科学研究与技术创新奠定坚实的基础。 二、 核心内容：信息论的基石与信源编码的艺术 本书的核心内容可以概括为两大块：信息论的理论基础和信源编码的理论与实践。 1. 信息论基础：量化信息，理解不确定性 信息概念的引入与发展： 本书将从信息概念的起源出发，追溯其在不同学科领域（如通信、统计学、计算机科学）中的发展脉络。我们将探讨信息不仅仅是数据的堆砌，更重要的是其所承载的“意料之外”的程度，即其“新颖性”和“不确定性”。 熵（Entropy）：信息量的度量： 熵是信息论中最核心的概念之一。本书将详细介绍如何定义和计算离散随机变量的熵，并解释熵的物理意义——它代表了随机变量的不确定性程度，也象征着平均而言需要多少信息量才能完全确定该变量的值。我们将深入探讨其性质，例如非负性、加法性、以及当随机变量取值确定时熵为零的特性。 联合熵、条件熵与互信息：揭示变量间的关系： 离开了独立性，信息论的威力将大打折扣。本书将引入联合熵（Joint Entropy），用于衡量两个或多个随机变量联合分布的不确定性。在此基础上，我们将探讨条件熵（Conditional Entropy），它描述了一个随机变量在已知另一个随机变量的情况下，其自身的不确定性降低了多少。而互信息（Mutual Information）则是本书的另一重要章节，它量化了两个随机变量之间共享的信息量，是衡量它们之间统计依赖程度的关键指标。通过对互信息的深入理解，我们可以洞察变量之间的关联程度，为数据分析和特征选择提供理论指导。 KL散度（Kullback-Leibler Divergence）：衡量概率分布的差异： 在机器学习和模式识别等领域，我们经常需要比较两个概率分布的相似性。KL散度（又称相对熵）正是解决这一问题的利器。本书将详细介绍KL散度的定义、性质，并阐述它在模型比较、信息检索等方面的应用，尽管它不是一个严格意义上的距离度量。 信道容量（Channel Capacity）：信息传输的极限： 在通信系统中，信道容量定义了在给定噪声干扰下，一个通信信道能够可靠传输信息的最大速率。本书将从信息论的角度出发，深入分析高斯白噪声信道等典型信道的容量公式，并探讨如何通过编码技术逼近信道容量，从而实现高效可靠的通信。 2. 信源编码理论：压缩信息，高效存储与传输 信源编码，顾名思义，是对信息源产生的信息进行编码，其主要目标是减少信息的冗余度，从而达到数据压缩的目的。这在数据存储、网络传输、多媒体处理等领域具有至关重要的作用。 编码的基本概念与目标： 本书将从最基础的概念出发，介绍编码的类型（如无损编码与有损编码），以及信源编码的主要目标：数据压缩，即用更少的比特数表示原始信息，同时尽量保留信息的关键内容。 无损信源编码： 变长编码（Variable-Length Coding）： 这是最直观的无损压缩方法之一。本书将详细讲解霍夫曼编码（Huffman Coding）的原理，包括如何根据符号出现的概率构建最优二叉树，以及如何根据树生成变长码字。我们将分析霍夫曼编码的优越性，并探讨其在文本压缩（如DEFLATE算法中的一部分）等领域的应用。 算术编码（Arithmetic Coding）： 相较于霍夫曼编码，算术编码能更有效地逼近理论最优编码。本书将详细介绍算术编码的编码和解码过程，阐述其如何将整个消息映射到一个实数区间内的单个数值，从而实现更高的压缩比。我们将分析其理论优势和实际应用中的挑战。 行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）： 对于包含大量连续重复符号的数据，RLE是一种非常有效的压缩方法。本书将介绍RLE的基本原理，即用一个计数值和一个符号值来表示连续出现的相同符号，并探讨其在图像（如BMP格式）和某些文本文件中的应用。 字典式编码（Dictionary-Based Coding）： 这类编码方法的核心思想是构建一个字典，将重复出现的数据序列映射到字典中的一个短代码。本书将重点介绍LZ系列算法，包括LZ77和LZ78，以及它们的重要变体如LZW（Lempel-Ziv-Welch）。我们将深入剖析这些算法的工作原理，并展示它们如何在ZIP、PNG等常见压缩格式中发挥关键作用。 有损信源编码： 有损编码的基本原理： 当信息可以容忍一定程度的失真而又不影响其关键信息时，有损编码可以实现更高的压缩比。本书将解释有损编码的核心思想：去除人眼或人耳不敏感的冗余信息，或者将信息映射到更紧凑的表示空间。 变换编码（Transform Coding）： 本书将介绍基于变换的压缩方法，如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。我们将解释这些变换如何将数据从时域或空域转换到频域或小波域，使得能量集中在少数几个系数上，从而便于量化和去除不重要的系数。DCT在JPEG图像压缩中的核心作用将是重点讲解内容。 量化（Quantization）： 量化是将连续的或离散的数值映射到一组有限的离散值。本书将详细介绍均匀量化和非均匀量化，并探讨量化误差的产生及其对压缩性能的影响。 预测编码（Predictive Coding）： 预测编码利用数据序列的统计特性，预测下一个数据点的值，然后只编码预测误差。本书将介绍线性预测编码（LPC）等技术，并分析其在语音编码（如MP3、AAC中的基础）中的应用。 感知编码（Perceptual Coding）： 针对人类感知系统的特性，去除人耳听不到或人眼看不到的信息，是实现高压缩比的关键。本书将介绍感知模型，以及如何在音频（如MP3、AAC）和视频（如H.264、H.265）编码中利用这些模型进行优化。 三、 应用领域：从信息传输到智慧生活的无限可能 信源编码理论的强大生命力体现在其广泛的应用领域，几乎渗透到现代信息技术的各个角落。 通信系统： 在无线通信（如4G、5G）、卫星通信、光纤通信等领域，信源编码是实现高效可靠信息传输的关键技术。通过对语音、图像、视频等信息进行有效压缩，可以显著提高信道利用率，降低通信成本，并提升用户体验。 数据存储： 无论是个人电脑的硬盘、云存储，还是移动设备的存储卡，数据压缩技术都能帮助用户存储更多的文件，减少存储空间的占用。ZIP、RAR等压缩软件便是其最直接的应用。 多媒体处理： 图像、音频、视频的存储和传输是多媒体应用的核心。JPEG、PNG、GIF等图像格式，MP3、AAC、FLAC等音频格式，以及H.264、H.265、AV1等视频编码标准，都离不开信源编码理论的支持。本书将详细解析这些标准背后的编码原理。 大数据与人工智能： 在大数据分析和机器学习领域，原始数据的规模往往非常庞大。有效的信源编码技术可以用于数据的预处理和特征提取，降低模型的训练和推理成本，提高算法的效率。例如，在自然语言处理中，对文本进行高效编码可以加速模型的训练。 科学计算与模拟： 许多科学研究需要处理和存储大量的模拟数据，例如气象预报、基因测序、粒子物理实验等。信源编码技术有助于在保证数据精度的前提下，减小数据存储量，加快数据传输速度。 物联网（IoT）： 物联网设备通常具有有限的计算能力和带宽。对传感器采集到的数据进行高效的信源编码，是实现低功耗、低带宽通信的关键，能够显著延长设备的使用寿命并降低网络负担。 信息安全： 虽然本书主要关注信息压缩，但信源编码的概念与信息加密也有一定的关联。了解信息的冗余度有助于更好地理解信息安全的重要性，并为设计更高效的加密算法提供思路。 四、 学习本书的收获：成为信息时代的驾驭者 通过深入学习《信息论与信源编码理论及应用》，读者将能够： 建立扎实的理论基础： 深刻理解信息论的核心概念，掌握信息量、熵、互信息等关键度量，并能将其应用于实际问题分析。 掌握核心编码算法： 熟练掌握霍夫曼编码、算术编码、LZ系列编码等经典的无损压缩算法，并理解其原理和优劣。 理解现代压缩标准： 深入了解JPEG、MP3、H.264等主流多媒体编码标准背后的信源编码技术，能够分析其设计思路和性能表现。 解决实际工程问题： 能够根据具体应用场景，选择和设计合适的信源编码方案，以实现高效的数据压缩，降低存储和传输成本。 站在技术前沿： 具备理解和参与信息科学领域前沿研究的能力，为未来信息技术的发展贡献力量。 本书不仅是一本理论著作，更是一本实用的技术指南。它将带领您穿越信息科学的宏伟殿堂，揭示数据压缩背后的精妙算法，让您在信息爆炸的时代，真正掌握信息的驾驭能力。无论您是计算机科学、通信工程、电子工程、数据科学领域的学生、研究人员，还是对信息技术充满热情的工程师和开发者，《信息论与信源编码理论及应用》都将是您不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这部书名听起来就相当硬核，但实际阅读体验却出乎我的意料。我一开始还担心会陷入一堆枯燥的数学公式里无法自拔，毕竟“信息论”这三个字在很多人心里都有点吓人。不过，作者的叙述方式非常注重逻辑的连贯性，从最基础的概念讲起，循序渐进地搭建起整个理论框架。尤其在介绍一些关键定理时，不仅仅是给出公式，更会结合一些生动的例子来阐释其背后的物理意义和实际应用场景。这让我这个初学者也能相对轻松地抓住问题的核心。它不像某些教材那样只是知识的堆砌，而是更像一位经验丰富的导师，耐心地引导你一步步深入。我对其中关于信源编码效率的论述印象深刻，它清晰地揭示了如何在信息传输过程中实现最优的压缩，这对于理解现代数据存储和网络传输的底层逻辑至关重要。整体来说，这本书在理论深度和可读性之间找到了一个非常巧妙的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常精妙，完全不是那种东拼西凑的论文合集。我特别欣赏它在章节衔接上所下的功夫，每一个新的理论分支似乎都是前一个知识点自然而然的延伸和深化。举个例子，在讲解完概率模型构建之后，紧接着就引入了信息熵的概念，这种递进关系使得学习过程中的“顿悟感”非常强烈。很多时候，当我还在思考某个数学推导的意义时，下一页的文字就已经给出了直观的解释，仿佛作者能预知读者的困惑。对于我这种喜欢从应用反推理论的读者来说，书中穿插的那些工程案例简直是雪中送炭。它让我清楚地看到，那些抽象的数学工具是如何在实际的通信系统中发挥巨大作用的，而不是停留在纸面上的空中楼阁。这本书绝对是那种需要反复研读的工具书，不是读完就束之高阁的快餐读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，与其说是一本教科书，不如说是一份详尽的智力探险地图。它没有预设你必须具备多么深厚的背景知识，而是用一种近乎邀请的姿态，邀请读者一同探索信息世界的奥秘。我尤其喜欢书中那种严谨又不失活泼的论证风格。在处理一些涉及极限和收敛性的证明时，作者并没有采用那种冷冰冰的堆砌，而是通过一系列逻辑小步骤，让证明过程本身也成为了一种理解的路径。此外，书中对各种编码方案（比如霍夫曼、算术编码等）的对比分析做得非常到位，不仅仅是算法的罗列，更深入剖析了它们在不同场景下的性能权衡。这种深度分析让我在面对实际的系统设计问题时，能够做出更有根据的判断。对于追求知识的完整性和实用性的读者来说，这本书的价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

我接触过不少关于信息科学的专业书籍，但坦白说，很多要么过于注重数学证明的严谨性而牺牲了直观性，要么就是为了通俗化而对理论深度做了太多妥协。这本书却成功地驾驭了这种二元对立。它的语言风格带着一种冷静而精确的美感，每一个术语的引入都经过了深思熟虑。阅读过程中，我能感受到作者对这个领域的深刻理解和尊重，他没有试图简化复杂性，而是教会读者如何去驾驭这种复杂性。特别是它对“信源编码”在实际系统中的局限性和改进方向的探讨，展现了远超一般教材的前瞻性视野。它不仅仅是在教授已有的知识体系，更是在引导读者去思考信息传输的未来可能性。读完之后，我对信息压缩技术的认识提升到了一个全新的维度，不再满足于仅仅知道“能用”，而是开始探究“为何如此高效”。

评分☆☆☆☆☆

我个人对这种偏理论深度的书籍通常抱有警惕心，生怕自己跟不上节奏。然而，这本书成功地维持了我的阅读热情，这归功于其出色的章节组织和概念清晰度。它没有采用那种瀑布式的知识倾泻，而是更像搭建了一个多层次的知识平台，你可以根据自己的理解程度，选择深入钻研某个模块，或者先进行宏观的把握。我最欣赏的一点是，书中对“信息”这个概念的哲学层面的探讨也保持了应有的克制和精准，没有陷入玄学的泥潭，而是始终锚定在可量化、可计算的数学框架内。它提供了一种看待世界、理解数据流动的全新视角，使得原本感觉很“虚”的信息科学变得具体而可操作。读完后，我感觉自己像是获得了一把解开现代数字世界许多谜团的钥匙。