信息论与编码理论/普通高等学校信息与计算机科学专业系列丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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辛小龙，王伟，付玉龙 著

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• 信源编码
• 信道编码

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040412109

商品编码：29692473345

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/普通高等学校信息与计算机科学专业系列丛书

：17.00元

售价：11.6元,便宜5.4元,折扣68

作者:辛小龙,王伟,付玉龙

出版社：高等教育出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787040412109

字数：

页码：152

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《信息论与编码理论/普通高等学校信息与计算机科学专业系列丛书》从信息科学的基本概念和基本方法入手，系统而又全面地介绍了信息论和编码理论的基本概念和理论，浅显易懂，简明易教。
　　《信息论与编码理论/普通高等学校信息与计算机科学专业系列丛书》全书共九章，内容包括绪论、离散信源及其信息度量、无失真信源编码、离散信道及其信道编码定理、限失真信源编码和率失真函数、连续信源的信息度量、线性码、循环码以及密码学基础。除章外各章后还附有习题。
　　《信息论与编码理论/普通高等学校信息与计算机科学专业系列丛书》可作为信息与计算科学、数学与应用数学、统计学、计算机科学、通信工程等专业的本科教材，也可作为相关专业研究牛的学习参考书，还可供有关工程技术人员参考。

目录

章 绪论
1.1 序言
1.2 香农文章的序言

第二章 离散信源及其信息度量
2.1 自信息
2.2 熵、联合熵、条件熵
2.3 相对熵和互信息
2.4 信息量的一些基本性质
习题二

第三章 无失真信源编码
3.1 随机过程及其信息度量
3.2 渐进等分性质
3.3 信源编码定理
3.4 等长码与变长码
3.5 哈夫曼码
3.6 香农一法诺码
习题三

第四章 离散信道及其信道编码定理
4.1 离散无记忆信道和信道容量
4.2 信道容量的计算
4.3 信道编码定理
习题四

第五章 限失真信源编码和率失真函数
5.1 限失真信源编码模型和率失真函数
5.2 率失真函数的计算
5.3 限失真信源编码定理
习题五

第六章 连续信源的信息度量
6.1 可微熵
6.2 连续随机变量的相对熵和互信息
6.3 连续信源的率失真函数
6.4 高斯信道
习题六

第七章 线性码
7.1 生成矩阵和一致校验矩阵
7.2 q元对称信道的伴随式译码法
7.3 汉明几何码的纠错能力
7.4 一般q元信道的伴随式译码方法
7.5 重量算子和MacWilliams恒等式
习题七

第八章 循环码
8.1 循环码的基本概念
8.2 循环汉明码
8.3 纠正突发错误
8.4 BCH码
8.5 戈雷码
习题八

第九章 密码学基础
9.1 密码学基本概念
9.2 密码体制分类
9.3 古典密码
9.4 双钥密码体制
9.5 RSA公钥密码
习题九

参考文献

作者介绍

文摘

序言

章 绪论
1.1 序言
1.2 香农文章的序言

第二章 离散信源及其信息度量
2.1 自信息
2.2 熵、联合熵、条件熵
2.3 相对熵和互信息
2.4 信息量的一些基本性质
习题二

第三章 无失真信源编码
3.1 随机过程及其信息度量
3.2 渐进等分性质
3.3 信源编码定理
3.4 等长码与变长码
3.5 哈夫曼码
3.6 香农一法诺码
习题三

第四章 离散信道及其信道编码定理
4.1 离散无记忆信道和信道容量
4.2 信道容量的计算
4.3 信道编码定理
习题四

第五章 限失真信源编码和率失真函数
5.1 限失真信源编码模型和率失真函数
5.2 率失真函数的计算
5.3 限失真信源编码定理
习题五

第六章 连续信源的信息度量
6.1 可微熵
6.2 连续随机变量的相对熵和互信息
6.3 连续信源的率失真函数
6.4 高斯信道
习题六

第七章 线性码
7.1 生成矩阵和一致校验矩阵
7.2 q元对称信道的伴随式译码法
7.3 汉明几何码的纠错能力
7.4 一般q元信道的伴随式译码方法
7.5 重量算子和MacWilliams恒等式
习题七

第八章 循环码
8.1 循环码的基本概念
8.2 循环汉明码
8.3 纠正突发错误
8.4 BCH码
8.5 戈雷码
习题八

第九章 密码学基础
9.1 密码学基本概念
9.2 密码体制分类
9.3 古典密码
9.4 双钥密码体制
9.5 RSA公钥密码
习题九

参考文献

深入探索信息之海：通信、计算与存储的基石 本书籍旨在揭示信息传输、处理与存储的底层原理，为读者构建一个坚实的理论框架，以理解现代通信系统、数据压缩、纠错编码以及信息安全等前沿技术的核心。我们将从信息论的奠基性概念出发，逐步深入到编码理论的精妙设计，展现它们在信息爆炸时代的重要价值。 第一篇：信息论——量化信息，理解本质 信息论，由香农（Claude Shannon）开创，提供了一种对信息进行数学度量的通用语言。它不仅仅是通信理论的数学工具，更是理解任何涉及不确定性、随机性和数据传输领域的哲学基石。 第一章：信息的度量——熵的奥秘 本章将引入信息论的核心概念——熵（Entropy）。我们将解释熵如何量化一个随机变量所包含的不确定性。从最简单的二元信源（如抛硬币）出发，逐步推广到离散多状态信源，理解其概率分布与熵值之间的紧密联系。我们将通过生动的例子，如语言的统计特性、随机序列的复杂度等，来形象地阐释熵的含义。读者将学习如何计算不同概率分布下的信源熵，并理解当概率分布越均匀时，信息量越大，熵值也越高。 第二章：信息传输——信道的容量极限 本章将探讨信息如何在信道中传输，以及信道能够传输的最大信息速率。我们将介绍离散无记忆信道（Discrete Memoryless Channel, DMC）的模型，以及其关键参数——互信息（Mutual Information）。互信息衡量了输入信息对输出信息的影响程度，即信道传输的有效信息量。我们将深入理解联合熵、条件熵、边缘熵之间的关系，并推导出互信息的计算公式。 第三章：信道容量——香农-哈特利定理的启示 这是信息论中最具革命性的定理之一。本章将详细阐述香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），它给出了一个加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信道的最大容量。我们将探讨信道容量与信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、带宽（Bandwidth）之间的关系。理解这个定理，意味着理解了在理想情况下，特定信道能够可靠传输数据的理论上限，这对于设计高效通信系统至关重要。我们将分析当信噪比很高或很低时，信道容量的变化趋势，并解释其物理意义。 第四章：数据压缩——无损与有损的智慧 信息论的另一个核心应用是数据压缩，即用最少的比特数来表示信息。本章将区分无损压缩（Lossless Compression）和有损压缩（Lossy Compression）。 无损压缩： 我们将介绍基于统计模型的无损压缩方法，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。读者将学习如何利用信源的概率分布来构建最优前缀码，以实现理论上的最小平均码长。我们将通过实例演示编码和解码过程，并分析这些编码方法的优缺点。 有损压缩： 对于图像、音频和视频等信号，有损压缩是实现高压缩比的关键。本章将介绍其基本思想，即去除人眼和人耳难以察觉的信息。虽然详细的算法超出了本书的范畴，但我们将探讨其背后的信息论原理，如感知模型的作用，以及如何权衡压缩率与失真度。 第二篇：编码理论——对抗噪声，保障可靠 编码理论是信息论的实践延伸，它研究如何设计编码方案，在存在噪声干扰的信道中可靠地传输信息。本篇将深入探讨纠错编码（Error-Correcting Codes）的奥秘，它们是现代通信和数据存储系统的生命线。 第五章：纠错编码的基础——冗余的智慧 本章将引入纠错编码的基本概念。我们将解释为什么需要冗余（Redundancy）来检测和纠正错误。读者将了解码字（Codeword）、码率（Code Rate）、最小距离（Minimum Distance）等关键术语。我们将以简单的重复码（Repetition Code）和奇偶校验码（Parity Check Code）为例，直观地展示纠错码的工作原理。 第六章：线性分组码——结构与效率的结合 线性分组码（Linear Block Codes）是一类重要的编码。本章将深入研究其代数结构。我们将介绍生成矩阵（Generator Matrix）和校验矩阵（Parity Check Matrix）的概念，以及如何利用它们来生成和解码码字。重点介绍两种经典的线性分组码： 汉明码（Hamming Codes）： 学习其构造方法和纠错能力，理解其在短码长度下的高效性。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）和RS码（Reed-Solomon Codes）： 介绍这些能够纠正多位错误（Burst Errors）的强大线性分组码，理解它们在CD/DVD、卫星通信和二维码等领域的广泛应用。我们将探讨它们的代数构造和解码算法的基本思想。 第七章：卷积码——序列的优雅 与分组码不同，卷积码（Convolutional Codes）的编码操作依赖于信息的历史状态。本章将介绍卷积编码器的结构，如移位寄存器和异或门。我们将深入探讨卷积码的编码和解码方法，重点介绍经典的维特比算法（Viterbi Algorithm）。维特比算法是一种高效的最大似然（Maximum Likelihood, ML）解码算法，能够找到最可能发送的原始信息序列。我们将分析卷积码在语音通信和移动通信中的应用。 第八章：现代编码技术——Turbo码与LDPC码的革新 在追求更高的编码效率和更低的错误概率的道路上，Turbo码（Turbo Codes）和低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check Codes, LDPC Codes）是里程碑式的成就。本章将介绍这些现代高性能编码的基本思想： Turbo码： 探讨其基于迭代（Iterative）解码的并行级联结构，以及如何通过多次信息交换来逼近信道容量的极限。 LDPC码： 阐述其稀疏校验矩阵的特点，以及基于信念传播（Belief Propagation）的迭代解码算法。我们将解释LDPC码如何通过巧妙的结构设计，实现接近香农限的性能。 第九章：编码理论的应用——通信、存储与安全 本章将回顾编码理论在各个领域的实际应用，加深读者对理论知识的理解： 通信系统： 从卫星通信、无线通信到光纤通信，纠错编码是如何确保信号的可靠传输，抵御各种噪声和干扰。 数据存储： 硬盘驱动器、固态硬盘（SSD）、光盘等存储介质，如何利用编码技术来纠正读写过程中产生的错误，保证数据的完整性。 信息安全： 尽管不是加密学的核心，但纠错码在某些安全应用中也扮演着重要角色，例如在数字水印和可恢复的加密方案中。 未来趋势： 简要展望未来编码技术的发展方向，如极化码（Polar Codes）在5G通信中的应用，以及量子纠错码的前沿研究。 学习本书，你将获得： 严谨的数学基础： 掌握信息论和编码理论中的核心数学工具和概念。 深刻的理论洞察： 理解信息传输的本质，以及如何克服信道限制。 丰富的工程视野： 了解现代通信、计算和存储技术背后的核心原理。 解决实际问题的能力： 为设计和分析信息系统提供坚实的理论指导。 本书适合信息与计算机科学专业的本科生、研究生，以及对信息科学有浓厚兴趣的工程师和研究人员。通过系统的学习，读者将能够更加深入地理解数字世界的运行规律，并在信息技术领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不仅仅是一本入门读物，更像是一本可以放在案头随时查阅的参考手册。我尤其欣赏作者在涉及前沿研究方向时的谨慎态度。虽然全书的主体集中在经典的信息论和线性分组码、卷积码等成熟技术上，但在涉及到现代的低密度奇偶校验码（LDPC）或者面向未来的网络编码时，作者也提供了足够的背景介绍和理论引子，确保读者能够跟上当前领域的发展脉搏。这种“立足经典，展望未来”的姿态，让这本书的价值超越了单纯的教学用途。对我而言，它提供了一个坚实的理论框架，让我在接触到新的研究论文时，能迅速定位其创新点和所依赖的基础理论，避免了盲目摸索的困境。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书时，我本来有点担心内容会过于艰涩，毕竟“信息论”听起来就很高深莫测。但出乎意料的是，作者的叙事节奏掌握得非常好。他在介绍完基础的概率论和统计学背景后，并没有立刻跳入复杂的证明，而是先用大量的例子来建立直观感受。比如，在讲解信源编码时，那种通过“最优前缀码”来逼近理论极限的构建过程，读起来就像在解一个精妙的谜题。我发现这本书的妙处在于，它平衡了理论的严谨性与教学的易理解性。它没有像某些硬核教材那样，把所有东西都抽象化成字母和希腊符号，而是努力将每一个定理都和实际的数据压缩或传输效率挂钩。这种“理论指导实践”的写作风格，让我在学习那些复杂的信道编码技术，比如TURBO码或LDPC码的原理时，心里更有底气，知道这些复杂的结构究竟是为了解决什么根本问题而存在的。

评分☆☆☆☆☆

在阅读体验上，这本书的排版和图示是它的一大加分项。很多涉及到矩阵运算和状态转移图的部分，如果图示不够清晰，很容易让人在脑海中产生混乱的图像。但很明显，编者在制作插图时下了大功夫，每一个关键的编码流程图、每一个信道模型的示意图，都设计得极其精准，能够瞬间将复杂的概念可视化。这对于我这种偏向视觉学习的读者来说，是至关重要的帮助。相比于其他侧重于公式推导的书籍，这本书通过大量精心制作的图表，极大地降低了初学者理解像译码流程或者信道模型这种复杂系统的门槛。读完之后，我感觉自己不仅掌握了理论知识，更重要的是，脑海中形成了一套清晰的、可被图形化的信息处理系统模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它不像我之前看过的某些教材那样，把所有内容堆砌在一起，而是像搭积木一样，将信息论和编码理论两个大板块有机地结合起来。信息论部分奠定了理论基石——“我们能传输多少信息”，而编码理论部分则提供了实现这一目标的工具——“我们该如何设计编码方案”。我个人最喜欢的是它在讨论信道编码时的那种“迭代优化”的思想。作者没有仅仅罗列各种编码方案的性能指标，而是深入挖掘了它们背后的代数结构和纠错能力。特别是对于有限域和多项式运算的介绍，虽然一开始有些枯燥，但一旦理解了它们在构建循环码或BCH码中的作用，整个编码世界就豁然开朗了。这本书成功地将抽象的数学工具，转化为了解决实际通信难题的利器，这一点非常值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的《信息论与编码理论》读下来，确实感觉像是上了一堂扎实的专业课，但它并不仅仅满足于教科书的范畴。作者在开篇部分对香农的奠基性工作梳理得极为清晰，尤其是对熵、互信息这些核心概念的阐释，简直是教科书级别的典范。我印象特别深的是，他没有停留在纯粹的数学推导上，而是大量穿插了实际的工程应用背景，比如早期的电报系统和后来的数字通信基础是如何被信息论的原理所塑造的。书的后半部分转向编码理论，对于卷积码和 Viterbi 算法的讲解，那种层层递进的逻辑感让人欲罢不能。我尤其欣赏作者在描述信道容量时，那种“拨开迷雾见本质”的叙述方式，让那些原本抽象的公式突然间有了物理意义。读完这一部分，我感觉自己对数字信道中的“噪声”有了更深层次的敬畏和理解，明白了为什么在今天的移动通信中，编码和调制是如此密不可分的核心技术。