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沈连丰，李正权 著

图书标签:

• 信息论
• 编码学
• 通信原理
• 信源编码
• 信道编码
• 数据压缩
• 密码学
• 数字通信
• 信息处理
• 理论基础

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030291776

版次：1

商品编码：10360390

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2010-11-01

用纸：胶版纸

页数：215

编辑推荐

　　 《信息理论与编码基础》是“普通高等教育电子通信类特色专业系列规划教材”之一，全书共分10个章节，主要对信息理论与编码基础知识作了介绍，具体内容包括信息的度量、离散信源及其信源编码、离散信道及其信道编码、限失真信源编码、差错控制的基本概念等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

内容简介

　　 《信息理论与编码基础》较为系统地论述信息理论和编码的基础知识，内容包括绪论、信息的度量、离散信源及其信源编码、离散信道及其信道编码、连续消息和连续信道、限失真信源编码、差错控制的基本概念、线性分组码、卷积码、信道编码新进展简介(包括Turbo码、空时分组码、低密度奇偶校验码、网络编码与协作)等。每章后面都附有思考题和习题。全书针对本科教学的特点，力求深入浅出，把严密的数学语言、合理的物理解释和丰富的应用实例相结合，将经典理论介绍和新研究成果相结合，便于学生自学。
　　 《信息理论与编码基础》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，可作为高等院校通信类、电子信息类、计算机科学与工程类、自动控制类等专业本科生教材，也可作为相关学科硕士研究生的教学参考书以及有关技术、科研和管理人员的参考书。

目录

前言
常用符号
第1章 绪论
1.1 通信系统的基本单元
1.2 信息科学的有关概念
1.2.1 信息的特征
1.2.2 信息理论要解决的基本问题
1.2.3 信息论的创始人
1.2.4 信息科学的定义及迅速发展的背景一
1.2.5 信息理论的研究内容
1.3 香农信息论梗概
思考题
第2章 信息的度量
2.1 度量信息的基本思路
2.1.1 单符号离散信源
2.1.2 自信息量
2.2 信源熵和条件熵
2.2.1 信源熵
2.2.2 条件自信息量
2.2.3 条件熵
2.3 互信息量和平均互信息量
2.3.1 互信息量
2.3.2 互信息量的性质
2.3.3 条件互信息量
2.3.4 平均互信息量
2.3.5 平均互信息量的性质
2.3.6 平均互信息量的物理意义
2.4 多维随机变量的熵
2.4.1 熵的链接准则
2.4.2 信息链接准则
2.4.3 熵的界
2.4.4 数据处理不等式
本章小结
思考题
习题
第3章 离散信源及其信源编码
3.1 信源分类
3.1.1 信源分类方法
3.1.2 自然语信源
3.1.3 马尔可夫信源
3.2 离散信源的熵
3.2.1 发出单符号消息离散无记忆信源的熵
3.2.2 发出符号序列消息离散无记忆信源的熵
3.2.3 发出符号序列消息的离散有记忆信源的熵
3.2.4 发出符号序列消息的马尔可夫信源的熵
3.2.5 各种离散信源的时间熵
3.3 信源的冗余度
3.3.1 最大信源熵
3.3.2 信源的冗余度
3.4 信源编码及其描述
3.4.1 信源编码模型
3.4.2 编码效率
3.5 单义可译定理
3.5.1 单义可译码
3.5.2 即时码的构造
3.5.3 单义可译定理
3.5.4 平均码长界定定理
3.6 香农第一定理
3.6.1 元失真信源编码
3.6.2 等长码的信源编码
3.7 信源编码实例
3.7.1 费诺编码方法
3.7.2 霍夫曼编码方法
3.7.3 Lempel-Ziv编码
本章小结
思考题
习题
第4章 离散信道及其信道编码
4.1 信道的分类
4.2 离散信道的传输特性
4.2.1 无扰离散信道的传输特性
4.2.2 有扰离散信道的传输特性
4.2.3 几种特殊的有扰离散信道
4.2.4 消息在有扰离散信道上的信息传输速率
4.2.5 有扰离散信道的信道容量
4.3 译码准则
4.3.1 常用的译码准则
4.3.2 关于译码准则的讨论
4.4 香农第二定理
4.4.1 信道编码与平均错误译码概率
4.4.2 汉明距离与编码原则
4.4.3 有扰离散信道的信道编码定理
本章小结
思考题
习题
第5章 连续消息和连续信道
5.1 连续消息的信息度量
5.1.1 基本思路
5.1.2 几种连续信源的相对熵
5.1.3 条件熵
5.1.4 平均互信息量
5.1.5 连续消息熵的性质
5.1.6 最大相对熵定理
5.1.7 熵功率和熵功率不等式
5.2 连续消息在信道上的传输问题
5.3 香农信道容量公式
5.3.1 高斯信道的信道容量
5.3.2 带限信道的信道容量
5.3.3 香农公式的含义
本章小结
思考题
习题
第6章 限失真信源编码
6.1 失真函数和平均失真度
6.1.1 失真函数
6.1.2 平均失真度
6.2 信息率失真函数
6.2.1 保真度准则
6.2.2 失真许可的试验信道
6.2.3 信息率失真函数及其性质
6.2.4 几种典型信源的信息率失真函数
6.3 保真度准则下的信源编码定理
本章小结
思考题
习题
第7章 差错控制的基本概念
7.1 差错控制系统的分类
7.1.1 自动请求重传系统
7.1.2 前向纠错系统
7.1.3 信息重复查询系统和混合纠错系统一
7.2 纠错编码的分类及其性能评价
7.2.1 纠错编码的分类
7.2.2 纠错码的基本概念
7.2.3 纠错编码方法的性能评价
本章小结
思考题
习题
第8章 线性分组码
8.1 有关概念
8.1.1 线性分组码的定义及其性质
8.2 线性分组码的编码和译码
8.2.1 线性分组码的编码
8.2.2 线性分组码译码
8.2.3 线性分组码举例
8.3 循环码的描述
8.3.1 循环码的定义
8.3.2 循环码的性质
8.3.3 生成矩阵和一致校验矩阵
8.4 循环码的编码和译码
8.4.1 循环码的编码
8.4.2 循环码的译码
8.4.3 循环码的检错能力
8.4.4 循环码的缩短与扩展
8.5 二元BCH码
8.5.1 BCH码的描述
8.5.2 BCH码的编码和译码
8.6 多元BCH码和R-S码
8.7 纠突发错误码
8.7.1 纠突发错误码的定义及基本性质
8.7.2 交织码
本章小结
思考题
习题
第9章 卷积码
9.1 卷积码的编码及其描述
9.1.1 卷积码的编码
9.1.2 卷积码的描述
9.2 卷积码的最大似然译码
9.2.1 Viterbi译码
9.2.2 序列译码
9.3 卷积码的性能评估
9.3.1 译码的错误扩展及恶性卷积码
9.3.2 卷积码的自由距离
本章小结
思考题
习题
第10章 信道编码新进展简介
10.1 Turbo码
10.1.1 Turbo码的编码及其性能
10.1.2 Turbo码的译码简介
10.2 空时分组码
10.2.1 正交空时分组码
10.2.2 正交空时分组码的译码
10.2.3 准正交空时分组码
10.2.4 准正交空时分组码的译码
10.3 低密度奇偶校验码
10.3.1 低密度奇偶校验码的定义
10.3.2 低密度奇偶校验码的译码
10.4 网络编码与协作
10.4.1 网络编码
10.4.2 网络编码协作
本章小结
思考题
习题
参考文献
索引

前言/序言

《信息时代的新基石：数字信号处理与现代通信》 这是一个关于信息如何被编码、传输、解码，以及如何在数字世界中被理解和利用的探索之旅。本书旨在揭示支撑我们现代数字生活方方面面的底层技术原理，从您手中的智能手机到全球互联网的庞大网络，再到尖端的科学研究，都离不开信息处理的核心概念。 一、 数字信号的诞生与演变 在深入探讨信息处理之前，我们首先需要理解信息是如何在数字世界中被“具象化”的。本书将从模拟信号的本质出发，阐述为何在信息时代，数字化成为不可逆转的趋势。我们将细致地讲解采样（Sampling）这一关键步骤，它如何将连续变化的模拟信号离散化，并探讨采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的重要性，理解其对信号保真度的决定性影响。您将了解到，信号的频率、采样率以及奈奎斯特频率之间的微妙平衡，是保留原始信息关键的基石。 接着，量化（Quantization）将是我们探索的下一个环节。量化是将连续的采样值映射到有限的离散值集的过程。本书将深入剖析不同类型的量化方法，如均匀量化和非均匀量化，并分析它们在实际应用中的优劣。您将理解量化误差（Quantization Error）是如何产生的，以及如何通过增加量化比特数来减小误差，从而提高数字信号的精度。从简单的开关信号到复杂的音频波形，量化技术都在确保信息能够以数字形式精确表示方面扮演着至关重要的角色。 二、 噪声的挑战与信号的抗衡 在信息的传输和处理过程中，噪声几乎是不可避免的。本书将深入剖析各种常见的噪声源，如热噪声、散粒噪声、外部干扰等，并分析它们对数字信号的破坏性影响。您将了解，噪声不仅会降低信号的清晰度，更可能导致信息失真甚至丢失。 面对噪声的挑战，我们并非束手无策。本书将重点介绍信号去噪（Signal Denoising）的关键技术。我们将从经典的滤波器理论出发，介绍低通、高通、带通和带阻滤波器的工作原理，以及它们在不同场景下的应用。您将理解傅里叶变换（Fourier Transform）在信号分析和滤波中的核心作用，如何通过频域分析来识别和抑制噪声。此外，本书还将触及一些更高级的去噪方法，如小波去噪（Wavelet Denoising）和统计信号处理（Statistical Signal Processing）技术，它们能够更精细地处理非平稳信号和复杂噪声环境。通过学习这些技术，您将能够有效地从嘈杂的数据中提取出有价值的信息。 三、 信息压缩的艺术：数据的精炼之道 随着数字信息的爆炸式增长，如何高效地存储和传输这些数据成为一个巨大的挑战。信息压缩（Information Compression）应运而生，它旨在用最少的比特数来表示信息，同时尽可能地保留原始信息。本书将系统地介绍两大类信息压缩技术：无损压缩（Lossless Compression）和有损压缩（Lossy Compression）。 在无损压缩方面，我们将深入讲解游程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等经典算法。您将理解这些编码方法如何利用数据的统计冗余，将重复出现的符号或序列用更短的代码表示，从而实现压缩。例如，霍夫曼编码如何根据符号出现的概率构建最优的前缀码树，以及算术编码如何将整个消息映射到一个概率区间内，实现更高的压缩比。 对于有损压缩，我们将聚焦于那些允许一定信息损失以换取更高压缩率的技术。本书将重点介绍离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）在图像和视频压缩中的应用，例如JPEG和MPEG标准。您将了解到，DCT如何将信号从时域转换到频域，将能量集中在少数几个系数上，然后通过量化丢弃那些不重要的低能量系数，从而实现显著的压缩。此外，本书还将探讨其他有损压缩技术，如感知编码（Perceptual Coding）和预测编码（Predictive Coding）。通过这些章节，您将深刻理解信息压缩的奥秘，以及它在多媒体、数据存储和网络传输中的重要性。 四、 噪声下的通信：信道编码的智慧 信息的可靠传输是数字通信的生命线。然而，物理信道（如无线电波、光纤等）充满了噪声和干扰，使得信息的完整性面临严峻考验。信道编码（Channel Coding）技术正是为了解决这一难题而设计的，它通过在信息中添加冗余，使得接收端能够检测甚至纠正传输过程中发生的错误。 本书将详细介绍信道编码的分类和基本原理。我们首先会介绍前向纠错码（Forward Error Correction, FEC），这类编码在发送端添加冗余，接收端在不知道错误发生的情况下尝试纠正错误。我们将深入讲解几种重要的线性分组码，如汉明码（Hamming Codes）和循环冗余校验码（Cyclic Redundancy Check, CRC），理解它们如何构建校验位来检测错误。 随后，我们将重点介绍纠错码，即能够自动检测和纠正一定数量错误的编码。您将学习到卷积码（Convolutional Codes）和Turbo码（Turbo Codes）的编码和解码原理，理解它们如何通过迭代解码来逼近香农极限，实现高效的纠错能力。本书还将介绍现代通信系统中广泛应用的LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes），解析其在高性能通信和存储系统中的关键作用。通过学习信道编码，您将理解信息如何在充满挑战的环境中被安全可靠地传输。 五、 信号的变身：调制与解调的魔法 数字信息最终需要转化为物理信号才能在信道中传输。调制（Modulation）是将数字基带信号（如0和1）转换为适合在物理信道上传输的高频载波信号的过程。而解调（Demodulation）则是调制过程的逆过程，它将接收到的载波信号还原为原始的数字基带信号。 本书将深入剖析各种关键的数字调制技术。您将学习到幅移键控（Amplitude Shift Keying, ASK）、频移键控（Frequency Shift Keying, FSK）和相移键控（Phase Shift Keying, PSK）的基本原理，理解它们如何通过改变载波的幅度、频率或相位来表示数字信息。在此基础上，我们将进一步介绍更高级的调制方式，如正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation, QAM），它结合了幅度和相位的变化，能够在一瞬携带更多的信息，显著提高频谱利用率。 此外，本书还将探讨调制在实际通信系统中的应用，例如在Wi-Fi、蜂窝通信和卫星通信等领域。您将理解不同调制方式如何根据信道条件和性能要求进行选择。通过对调制和解调技术的深入学习，您将洞悉数字通信的奥秘，理解信息如何在数字世界和物理世界之间自由穿梭。 六、 信息之眼：数据分析与模式识别的启迪 在海量的数据时代，如何从纷繁复杂的信息中提取出有价值的洞察，成为一项至关重要的技能。本书将引导您进入数据分析（Data Analysis）与模式识别（Pattern Recognition）的世界，探索隐藏在数据背后的规律和模式。 我们将从基础的数据可视化技术开始，介绍如何通过图表和图形来直观地理解数据分布和趋势。接着，我们将深入讲解统计分析方法，包括均值、方差、相关性等基本概念，以及如何运用统计检验来验证假设。 在模式识别方面，本书将介绍机器学习（Machine Learning）的一些基础算法，例如监督学习（Supervised Learning）中的线性回归、逻辑回归和支持向量机（Support Vector Machines, SVM），以及无监督学习（Unsupervised Learning）中的聚类算法（Clustering Algorithms）。您将了解这些算法如何通过从数据中学习，来识别图像中的对象、预测股票价格、或者对文本进行分类。 本书还将触及信号处理在模式识别中的应用，例如如何利用傅里叶变换、小波变换等技术来提取信号的特征，从而为机器学习算法提供更有效的信息。通过这些章节，您将掌握从数据中发现知识和洞察的强大工具，为您的决策和创新提供坚实的基础。 结语 《信息时代的新基石：数字信号处理与现代通信》是一本旨在为您打开数字信息世界大门的著作。它不仅是对抽象理论的梳理，更是对现实世界中各种技术难题的解答。本书将以清晰的逻辑、详实的案例，帮助您理解支撑现代社会运转的底层信息技术，并激发您在信息科学领域进行更深入探索的兴趣。无论您是初学者还是希望巩固知识的专业人士，都能从中受益匪浅，站在信息时代的浪尖，洞悉未来。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个非计算机专业的读者来说，想要深入理解信息理论和编码是一项不小的挑战。但《信息理论与编码基础》这本书，却以其独特的视角和深入浅出的讲解，让我重新审视了这项挑战。作者在书中并没有一味地追求数学的严谨性，而是更加注重概念的直观理解和实际应用的结合，这一点对我这样的初学者来说至关重要。 我尤其喜欢书中关于“信源编码”和“信道编码”的区分与联系，作者通过大量形象的比喻，例如“压缩行李”和“加上保护层”等，让我迅速把握了它们各自的核心功能。当我读到关于熵编码和霍夫曼编码的介绍时，虽然涉及了一些数学公式，但作者始终强调其背后的思想，即如何找到最优的编码方式来表示信息，从而达到压缩的目的。这种“以理解为先，以应用为导向”的教学理念，让我觉得学习过程并不枯燥，反而充满趣味。 这本书还让我看到了信息论在现实世界中的广泛应用，从数据压缩到通信安全，再到机器学习，几乎无处不在。这极大地拓宽了我的视野，让我意识到信息理论不仅仅是一门理论学科，更是驱动现代科技发展的核心动力之一。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻开《信息理论与编码基础》之前，我对信息论和编码的认知是非常模糊的，总觉得它们是遥不可及的学术概念。然而，这本书却以一种出人意料的亲切感，迅速消弭了我与这些概念之间的距离。作者的语言风格非常朴实，没有过多的学术术语堆砌，而是用一种娓娓道来的方式，将复杂的概念变得生动形象。 我印象最深刻的是书中关于“信息冗余”的讨论，作者通过对比不同语言的书写方式，以及图片压缩的例子，让我深刻理解了为什么在信息传输中需要加入冗余，以及如何巧妙地利用冗余来提高传输的可靠性。这本书让我觉得，原来我日常生活中接触到的很多技术，背后都有信息理论的支撑。比如，我平时使用的U盘、手机存储卡，甚至是网络通信，都离不开编码技术的应用。这本书让我对这些技术有了更深层次的认识，并且激起了我对更前沿技术的好奇心，例如如何用更少的资源传输更高质量的信息，以及如何抵御越来越复杂的网络攻击。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！一直以来，我对信息传输的本质和其中的奥秘都充满好奇，但又苦于找不到一本既系统又易懂的入门读物。《信息理论与编码基础》这本书的出现，就像在茫茫知识海洋中点亮了一盏指路明灯。它不像那些晦涩难懂的专业教材，上来就抛出复杂的数学公式和抽象的概念，而是用一种非常平易近人的方式，循序渐进地为我揭开了信息世界神秘的面纱。 我尤其喜欢作者在讲解每个概念时所举的生动有趣的例子。比如，在解释熵的时候，他并没有直接给我一个公式，而是通过掷骰子、猜谜语等生活化的场景，让我直观地理解信息量和不确定性之间的关系。这种“润物细无声”的教学方式，让我不会因为遇到困难而产生畏难情绪，反而激发了我进一步探索的兴趣。当我读到关于信道容量的部分时，作者巧妙地将电话线、无线电波等实际应用场景融入其中，让我惊叹于信息理论在现实世界中的强大力量。这本书让我觉得，原来那些看似高深莫测的理论，其实离我们的生活如此之近，并且在默默地影响着我们。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对信息如何被编码、传输和解码的过程感到着迷，但往往因为专业知识的限制，很难找到一本能够真正触及本质的书籍。《信息理论与编码基础》这本书，恰恰填补了这一空白。它并没有将复杂的数学模型作为门槛，而是从最基本的信息概念出发，一步步引导读者进入信息世界的深层结构。 我特别赞赏作者在讲解“熵”这个核心概念时所采用的多角度阐释。他不仅从统计学的角度解释了信息量，还通过生活中的实例，比如天气预报的不确定性，来帮助读者建立直观的感受。当我读到“信道容量”时，作者并没有直接抛出香农公式，而是先从信息传输的瓶颈出发，让我们理解为什么存在一个理论上的上限。这种层层剥茧的讲解方式，让我在不知不觉中就掌握了核心思想。 这本书让我觉得，信息论和编码不仅仅是技术问题，更是一种思维方式。它教会我如何去量化不确定性，如何去设计高效的编码方案，如何在噪声干扰下保证信息的可靠性。这种知识的获得，让我对整个数字世界都有了更清晰的认识，也为我未来深入学习更复杂的领域打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息理论与编码基础》给我带来的最大惊喜，莫过于它在逻辑结构的构建上是如此的严谨而又流畅。作者仿佛是站在一个高维度的视角，将信息理论的整个体系梳理得井井有条，每一章的内容都紧密承接上一章，层层递进，直至最终构建起一个完整的知识框架。我特别欣赏它在引入基本概念时所做的铺垫，无论是对于概率论、信息论基本公理的介绍，还是对各种编码方式的分类与比较，都显得逻辑清晰，条理分明，让人很容易跟随作者的思路进行理解。 尤其是书中所阐述的各种编码技术，比如海明码、卷积码、Turbo码等，作者并没有仅仅停留在对算法的罗列，而是深入剖析了它们的设计思想、纠错原理以及在不同场景下的适用性。读到后面，我甚至能感受到作者在引导我思考“如何在有限的资源下，尽可能高效且可靠地传输信息”这个核心问题。这种“由表及里，由浅入深”的学习体验，让我不仅掌握了知识，更重要的是培养了解决问题的思维方式。这本书让我觉得，学习信息理论不仅仅是记忆公式和算法，更是一种对信息本质的深刻洞察。