信息论与信源编码理论及应用 刘建成 9787563519309 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘建成 著

图书标签:

• 信息论
• 信源编码
• 通信原理
• 数据压缩
• 编码理论
• 数字通信
• 模式识别
• 信息处理
• 信号处理
• 理论基础

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563519309

商品编码：29514372256

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

---

内容提要

---

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

---

引论
章 熵与互信息
1.1 离散变量
1.2 离散矢量
1.3 非离散变量和矢量
1.4 信源的冗余度
第2章 离散无记忆信道及其容量—代价函数
2.1 引言
2.1.1 无干扰，隋况
2.1.2 有干扰无记忆的情况
2.1.3 有干扰有记忆的情况
2.2 容量—代价函数
2.3 信道容量的计算
2.4 信道编码定理
第3章 离散无记忆信源及其速率-失真函数
3.1 速率—失真函数
3.2 信源编码定理
第4章 高斯信道和信源
4.1 高斯信道
4.2 高斯信源
第5章 信源-信道编码定理
第6章 统计编码理论
6.1 引言
6.2 固定长度编码
6.3 变长编码的基本定理
6.4 变长编码的编码方法
第7章 预测变换编码
7.1 引言
7.2 语音的树图编码
7.3 小均方误差(MMSE)准则
7.4 预测编码的性能估计
7.5 非线性预测及大误差准则
第8章 正交变换编码
8.1 引言
8.2 佳变换(K-L变换)
8.3 离散付氏变换
8.4 沃尔什—哈德曼变换(WHT)
8.5 HrT、ST、DCT 以及二维变换
8.6 变换域的统计分析
8.7 变换采样的准则与编码
第9章 现代编码技术
9.1 小波编码
9.2 分形编码
9.3 模型编码
附录 凸函数和颜森不等式
参考文献

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

信息论：揭示信息奥秘，赋能通信与计算的基石 在浩瀚的知识海洋中，信息论犹如一座灯塔，照亮了我们理解和运用信息的基本规律。它不仅仅是一门抽象的学科，更是连接数学、物理、工程、计算机科学乃至社会科学的桥梁，深刻地影响着我们生活的方方面面。从电话、互联网到大数据、人工智能，信息的传递、存储与处理无处不在，而信息论正是这一切背后的理论支撑。 信息论的起源与核心概念 信息论的诞生，离不开数学家克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年发表的划时代论文《通信的数学理论》。在这篇开创性的工作中，香农首次将“信息”量化，提出了信息熵（Entropy）的概念。信息熵度量了一个随机变量的不确定性，即接收到某个信息所能带来的“惊喜”程度。一个事件发生的可能性越小，它的信息量就越大。例如，听到“太阳明天会升起”这条信息，其信息量几乎为零，因为这是必然事件。而听到“我中了头奖”这条信息，信息量则极大，因为它发生的概率极低。 与信息熵紧密相关的另一个核心概念是比特（bit）。比特是信息量的基本单位，代表一个二进制的选择，即“0”或“1”。一个事件的熵值，可以用它需要多少个比特来唯一确定其结果来衡量。例如，抛一枚硬币，结果只有“正面”或“反面”，需要1比特来表示。 除了信息熵，信息论还引入了互信息（Mutual Information）和信道容量（Channel Capacity）等关键概念。互信息衡量的是两个随机变量之间共享的信息量，即知道其中一个变量的值，能减少另一个变量多少不确定性。这对于理解信号在噪声干扰下的传递至关重要。信道容量则定义了在给定噪声干扰的情况下，一个通信信道能够可靠地传输信息的最大速率。这个概念直接指导了通信系统的设计，帮助我们找到在有限资源下实现高效通信的极限。 信源编码理论：压缩信息的艺术 在信息论的框架下，信源编码理论致力于用尽可能少的比特来表示原始信息，同时又要保证信息的完整性。其核心目标是在不损失关键信息的前提下，实现信息的压缩，从而节省存储空间和传输带宽。 信源编码主要分为两类：无损编码（Lossless Coding）和有损编码（Lossy Coding）。 无损编码 保证了编码后的信息可以完全恢复到原始信息，没有任何信息丢失。这对于文本、程序代码、医学影像等对信息精度要求极高的场景至关重要。常见的无损编码方法包括： 霍夫曼编码（Huffman Coding）：这是一种基于符号出现频率的变长编码方法。出现频率高的符号分配较短的编码，出现频率低的符号分配较长的编码，从而达到整体压缩的目的。例如，在英文文本中，“e”和“t”是最常见的字母，它们会被分配很短的编码；而“z”和“q”则较少出现，会分配较长的编码。霍夫曼编码的优点是实现简单，效率较高，但它需要预先知道符号的统计分布。 算术编码（Arithmetic Coding）：与霍夫曼编码逐个符号进行编码不同，算术编码将整个消息看作一个整体，用一个单一的实数来表示。它能够更精细地利用符号的概率分布，通常能获得比霍夫曼编码更好的压缩比，但其实现复杂度也更高。算术编码的优势在于它不受限于码字长度必须为整数的限制，能够更充分地逼近理论熵限。 LZ系列编码（LZ77, LZ78, LZW）：这类编码方法基于查找和替换的原理，将重复出现的字符串序列用一个指向前面出现位置的指针和长度来代替。这种方法对于包含大量重复模式的数据（如文本文件、程序代码）非常有效。例如，在一段文本中，“information”这个词如果重复出现多次，就可以用一个指向第一次出现“information”的引用来代替后续出现的“information”，大大节省了存储空间。 有损编码 则允许在编码过程中丢失一部分信息，以换取更高的压缩比。这种方法适用于对信息精度要求不那么苛刻的场景，如图像、音频和视频的压缩。关键在于丢失的信息是人眼或人耳不易察觉的，或者对整体感知影响最小的。常见的有损编码方法包括： 离散余弦变换（DCT）：这是JPEG图像压缩和MPEG视频压缩中的核心技术。DCT将图像或视频信号从空间域（像素点）转换到频率域，然后对高频分量进行量化（舍弃或用较少的比特表示），因为人眼对高频信息的敏感度较低。通过丢弃不重要的频率信息，实现大幅度的数据压缩。 离散小波变换（DWT）：与DCT类似，DWT也是一种将信号分解到不同频率子带的方法，但它能够同时捕捉信号的频率和位置信息，在图像和信号压缩领域有广泛应用。小波变换在表示信号的局部特征方面表现更优，因此在处理非平稳信号时，其压缩性能往往优于DCT。 心理声学模型（Psychoacoustic Models）：在音频压缩（如MP3）中，利用人耳的听觉特性进行编码。例如，人耳对某些频率的声音不敏感，或者某些声音会被其他更强的声音掩盖，这些不被注意的声音就可以被舍弃或用较低的精度表示。 运动估计与补偿（Motion Estimation and Compensation）：在视频压缩中，由于视频帧之间通常存在大量的冗余（相邻帧的物体变化不大），可以通过预测下一帧与当前帧的差异来编码，而不是编码整个帧。运动估计寻找帧与帧之间的运动模式，运动补偿则利用这些模式来预测，从而实现高效的视频压缩。 信道编码理论：对抗噪声的守护者 信息在传输过程中，不可避免地会受到噪声的干扰，导致信息发生错误。信道编码理论正是为了解决这一问题而生，它通过在原始信息中添加冗余，使得接收端能够检测并纠正错误，从而实现可靠的通信。 信道编码的核心思想是在信息位中加入校验位，构成“码字”。接收端通过校验位来检查信息是否出错。信道编码主要分为以下几类： 检错码（Error Detection Codes）：这类码只能检测出错误，但不能纠正。例如： 奇偶校验码（Parity Check Code）：在数据块的末尾添加一个比特，使得数据块中“1”的个数为奇数（奇校验）或偶数（偶校验）。如果接收到的数据块违反了奇偶校验规则，则表明发生了错误。这是一种非常简单的检错方法，但只能检测出单个比特错误。 循环冗余校验码（CRC）：CRC是一种更强大的检错码，通过多项式运算来生成校验码。CRC能够有效地检测出突发错误（连续多个比特错误）以及其他多种类型的错误，在网络通信、存储设备中广泛应用。 纠错码（Error Correction Codes, ECC）：这类码不仅能够检测出错误，还能够纠正一定数量的错误。这是信道编码中最重要也是最复杂的部分。 汉明码（Hamming Code）：汉明码是一种线性分组码，能够检测出两位错误并纠正一位错误。其编码和译码过程相对简单，在早期计算机存储器和通信系统中得到广泛应用。 卷积码（Convolutional Codes）：与分组码不同，卷积码将信息比特序列经过一个卷积过程，生成校验比特。卷积码的编码过程可以看作是一个有限状态机，其译码算法（如维特比算法）能够高效地找到最可能的原始信息序列。卷积码在无线通信、卫星通信等领域表现出色。 里德-所罗门码（Reed-Solomon Code, RS码）：RS码是一种非二元码，其基本单位是符号（通常是字节）。RS码具有很强的纠错能力，特别擅长纠正突发错误，在CD、DVD、条形码、数字电视传输以及卫星通信等领域有着广泛的应用。例如，DVD的光盘表面有划痕，RS码能够有效地纠正由此产生的错误，保证数据的正常读取。 低密度奇偶校验码（LDPC码）：LDPC码是一种接近香农极限的现代纠错码，其编码结构稀疏，译码算法（如消息传递算法）效率较高。LDPC码在Wi-Fi、5G通信、卫星通信等现代通信系统中得到了广泛应用，能够实现极高的传输可靠性。 Turbo码：Turbo码是继LDPC码之前的一种接近香农极限的优秀编码，它通过迭代解码的方式，将两个简单的卷积码并联起来，并引入交错器，能够获得非常好的纠错性能。Turbo码在3G通信标准中得到了应用。 信息论与信源编码理论的应用 信息论和信源编码理论早已渗透到我们生活的方方面面，其应用之广泛，令人惊叹： 通信系统：无论是手机通信、无线网络（Wi-Fi）、卫星通信，还是光纤通信，都离不开信息论的指导。信道编码技术确保了信号在噪声干扰下能够可靠传输，而信源编码技术则实现了数据的有效压缩，提高了传输效率。5G、6G等新一代通信技术的飞速发展，更是对信息论提出了更高的要求，以应对海量数据的传输需求。 数据存储：硬盘、闪存、光盘等存储介质都采用了信源编码技术来压缩数据，提高存储密度。同时，纠错码也用于保护存储的数据免受物理损坏或读写错误的影响，确保数据的完整性。 图像与视频处理：JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准，正是基于信息论和信源编码理论的杰出成果。它们能够以极高的压缩比，在人眼难以察觉的情况下，保存图像和视频的绝大部分视觉信息，极大地促进了多媒体技术的普及。 计算机科学：在数据压缩、文件传输、网络协议设计、数据库管理等领域，信息论都发挥着重要的作用。例如，ZIP、RAR等压缩算法就是信源编码理论的实际应用。 人工智能与机器学习：信息熵在特征选择、模型评估、决策树构建等方面有着广泛的应用。互信息可以用来衡量特征与目标变量之间的相关性，为特征选择提供依据。交叉熵是常用的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。 生物信息学：DNA序列的分析、基因比对、蛋白质结构预测等领域，也受益于信息论工具。例如，信息熵可以用来衡量DNA序列的复杂度和多样性。 密码学：信息论的某些概念，如熵，也为设计安全的密码系统提供了理论基础。高熵意味着更高的随机性和不可预测性，这对于加密算法的安全至关重要。 展望未来 信息论与信源编码理论并非静止的学科，它们仍在不断发展和演进。随着信息时代的深入，我们面临着前所未有的数据爆炸和通信需求。未来的研究将更加关注： 更接近香农极限的编码：不断探索新的编码方案，使传输速率更接近理论极限，提高通信效率。 智能编码与解码：将人工智能技术融入编码和解码过程，实现更智能、更自适应的压缩和纠错。 量子信息论：量子信息论作为信息论的延伸，探索在量子力学框架下信息的传递、存储和计算，预示着下一代信息技术的发展方向。 跨领域融合：信息论将继续与其他学科深度融合，催生新的理论和技术，解决更复杂的科学和工程问题。 总而言之，信息论与信源编码理论是理解和驾驭信息时代的双翼。它们不仅提供了精巧的数学工具，更蕴含着深刻的智慧，指引着我们如何更有效地获取、处理、存储和传递信息，不断推动着科技进步和社会发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图文并茂的讲解方式，极大地提升了阅读体验。很多复杂的数学公式和流程图，如果处理不好，很容易让人望而却步，但在这本书里，它们都被处理得井井有条，逻辑清晰，视觉上也没有丝毫的压迫感。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总会先给出一个直观的例子或者类比，这对于初学者来说简直是救星。比如，在解释香农-范诺编码时，作者没有仅仅停留在公式上，而是通过一个具体的例子，清晰地展示了如何根据符号的出现频率来构建最优（或接近最优）的编码树，那种代入感让原本枯燥的算法过程变得生动有趣起来。这种注重“可读性”和“应用性”的编撰思路，无疑是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

从应用的角度来看，这本书的价值更是无可替代。它不仅详细介绍了经典的哈夫曼编码、算术编码，还深入探讨了更现代的LZW算法及其在无损压缩中的地位。我发现作者对“理论指导实践”的把握拿捏得非常到位，每讲完一个编码理论，都会紧接着分析它在实际文件格式或通信协议中的具体实现和局限性。这种“知其所以然，再知其所以然”的学习路径，极大地满足了我希望将学到的知识立刻应用到实际问题中的渴望。坦白说，以前看一些偏理论的书籍时，总感觉学完后还是不知道如何动手去实现，但这本书填补了这一空白，它提供了一个坚实的理论基础，也为后续的算法设计和优化指明了方向，让人感觉手中的知识是“活的”，而不是静止的公式堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体行文风格，透露出一种严谨而又充满热情的学人风范。它不像一些学术著作那样冷硬，而是处处体现出作者对信息科学的热爱和对读者学习过程的关怀。在一些关键的证明环节，作者总是会给出清晰的数学推导，并在关键的步骤用加粗或特殊的标注来提示读者注意，这种细致入微的处理，极大地减少了读者在啃读复杂证明时的挫败感。更难得的是，书中对于一些历史上的重要贡献者和他们的工作都有简要的提及，这让信息论的学习过程不再是孤立的公式学习，而是融入到了整个科学发展的脉络之中。读完后，我不仅获得了知识，更体会到了一种探索真理的学术氛围，非常推荐给所有对数据本质和信息高效处理感兴趣的人。

评分☆☆☆☆☆

作者在内容的选择上展现出极高的专业素养和前瞻性。除了传统的信息论核心内容，书中还穿插了一些关于信道编码和现代网络编码的初步介绍，虽然篇幅不长，但足以引导读者对更广阔的领域产生兴趣。我特别喜欢作者在讨论信源冗余度时，所采用的统计学视角，它帮助我理解了为什么某些信息可以被高效压缩，而另一些则难以进行进一步的缩减。这本书的难度设置得恰到好处，它不会故作高深地堆砌冷僻的定理，而是紧紧围绕信息论的核心目标——如何在不损失信息的前提下实现最大程度的压缩和可靠传输。这种聚焦核心、适度拓展的编排策略，使得这本书既适合作为专业课程的教材，也适合有一定基础的工程师进行系统性的回顾和深化。

评分☆☆☆☆☆

最近读了一本关于信息理论和信源编码的书，这本书的深度和广度都让我感到非常惊艳。作者在阐述基本概念时，总是能巧妙地将抽象的数学模型与实际应用场景结合起来，让人在理解理论的同时，也能感受到它在现代通信和数据压缩领域的核心地位。特别是关于熵、互信息和信源编码定理的讲解，那种层层递进的逻辑推导，简直像是在欣赏一件精密的工程设计。读完之后，感觉自己对数字世界底层运行的逻辑有了更清晰的认识，那种“茅塞顿开”的喜悦是难以言喻的。对于那些希望从零开始系统学习信息论，并希望将理论知识转化为实际解决问题能力的读者来说，这本书无疑是一份极佳的指路明灯。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心引导你穿越复杂的理论迷雾。