9787115338143 信息论与编码 人民邮电出版社 于秀兰,王永,陈前斌著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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于秀兰，王永，陈前斌著 著

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• 信息论
• 编码学
• 通信原理
• 信息与通信工程
• 人民邮电出版社
• 于秀兰
• 王永
• 陈前斌
• 高等教育
• 教材

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115338143

商品编码：29530091901

包装：平装

出版时间：2014-02-01

基本信息

书名：信息论与编码

定价：45.00元

作者：于秀兰,王永,陈前斌著

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2014-02-01

ISBN：9787115338143

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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1、具有鲜明的通信工程和科研案例教学法特色
2、新教材适用面比传统信息论教材适用面更广
3、既保持理论的完整性和系统性，又力求概念清楚、易读好懂

内容提要

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本书重点介绍了香农信息论和编码理论的基本原理及其应用。在保持理论深度的基础上，尽可能地简化繁杂的公式、定理的证明，采用较多的例题和图示来展示基本概念和原理的应用。叙述上力求概念清楚、重点突出、深入浅出、通俗易懂，内容上力求科学性、先进性、系统性与实用性的统一。
本书共9章，内容包括：绪论、信息的统计度量、离散信源和熵、无失真信源编码、离散信道和信道容量、有噪信道编码、连续信源和连续信道、限失真信源编码和网络信息论初步。
本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程等相关专业的本科生教材，也可作为相关领域中教学与科研人员和工程技术人员的参考用书。

目录

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章 绪论
1.1 信息的概念
1.1.1 什么是“信息”
1.1.2 如何度量“信息”
1.2 信息传输系统
1.2.1 信息传输系统模型
1.2.2 信息传输系统的性能指标
1.3 信息论的研究内容
1.3.1 基本信息论的研究内容
1.3.2 一般信息论的研究内容
1.3.3 广义信息论的研究内容
1.4 信息论和编码理论的形成和发展
习题

第2章 信息的统计度量
2.1 变量的统计特性
2.1.1 变量的分类及其描述
2.1.2 信源的统计特性
2.1.3 信道的传输特性
2.2 离散变量的自信息和信息熵
2.2.1 自信息量
2.2.2 信息熵
2.2.3 信息熵的性质
2.3 离散变量的联合自信息和联合熵
2.3.1 联合自信息
2.3.2 联合熵
2.4 离散变量的条件自信息和条件熵
2.4.1 条件自信息
2.4.2 条件熵
2.4.3 各类熵之间的关系
2.5 离散变量的互信息和平均互信息
2.5.1 互信息
2.5.2 互信息的性质
2.5.3 平均互信息
2.5.4 平均互信息的性质
2.5.5 平均互信息与各类熵之间的关系
2.5.6 联合互信息和条件互信息
2.5.7 信息处理定理
2.6 连续变量的信息度量
2.6.1 连续变量的熵
2.6.2 连续变量的平均互信息
本章小结
习题

第3章 离散信源和熵
3.1 离散信源的分类
3.2 离散信源的N次扩展信源
3.2.1 N次扩展信源的数学模型
3.2.2 离散信源的N次扩展信源的熵
3.2.3 离散无记忆信源的N次扩展信源的熵
3.3 离散平稳信源
3.3.1 离散平稳信源的数学定义
3.3.2 有限维离散平稳信源的条件熵
3.3.3 二维离散平稳信源的平均符号熵
3.3.4 离散平稳信源的极限熵
3.3.5 计算极限熵的处理方法
3.4 马尔可夫信源
3.4.1 马尔可夫信源的描述
3.4.2 齐次遍历的马尔可夫信源
3.4.3 齐次遍历马尔可夫信源的极限熵
3.5 信源的相关性和剩余度
本章小结
习题

第4章 无失真信源编码
4.1 信源编码的基本概念
4.1.1 信源编码的数学模型
4.1.2 信源编码的分类
4.1.3 可译码和即时码
4.1.4 编码效率
4.2 无失真信源编码定理
4.2.1 无失真定长信源编码定理
4.2.2 无失真变长信源编码定理
4.3 常见的无失真信源编码方法
4.3.1 香农(Shannon)码
4.3.2 霍夫曼(Huffman)码
4.3.3 费诺(Fano)码
4.3.4 香农-费诺-埃利斯码
4.3.5 算术码
4.3.6 LZ码
本章小结
习题

第5章 离散信道和信道容量
5.1 离散信道的分类
5.2 离散信道的数学模型
5.3 信道容量
5.3.1 信道的信息传输率
5.3.2 信道容量的定义
5.4 单符号离散信道及其信道容量
5.4.1 典型信道的信道容量
5.4.2 串联信道及其信道容量
5.4.3 一般离散信道的信道容量
5.4.4 信道容量的迭代算法
5.5 多符号离散信道及其信道容量
5.5.1 多符号离散信道的平均互信息
5.5.2 离散无记忆信道的信道容量
5.5.3 独立并联信道及其信道容量
5.6 信源与信道的匹配
本章小结
习题

第6章 有噪信道编码
6.1 错误概率
6.1.1 错误概率和译码规则
6.1.2 错误概率与编码方法
6.2 有噪信道编码定理
6.3 联合信源信道编码定理
6.4 信道编码的基本概念
6.4.1 信道编码的分类
6.4.2 线性分组码的检错和纠错能力
6.4.3 小汉明距离译码
6.4.4 差错控制的三种方式
6.4.5 差错控制的途径
6.5 线性分组码
6.5.1 线性分组码的编码
6.5.2 线性分组码的译码
6.5.3 完备码和汉明码
6.5.4 对偶码
6.5.5 扩展码、缩短码和删信码
6.6 循环码
6.6.1 循环码的码多项式
6.6.2 循环码的生成多项式和生成矩阵
6.6.3 循环码的监督多项式和监督矩阵
6.6.4 循环码的编码电路
6.6.5 循环码的伴随式
6.6.6 循环码的译码电路
6.6.7 CRC码
6.7 BCH码和RS码
6.7.1 有限域的基本知识
6.7.2 二元BCH码
6.7.3 多元BCH码和RS码
6.8 卷积码
6.8.1 卷积码的解析表示
6.8.2 卷积码的图形描述
6.8.3 卷积码的译码方法
6.8.4 卷积码的特性
6.8.5 删余卷积码
6.8.6 递归型系统卷积码
6.9 交织码
6.10 级联码
6.11 Turbo码
6.11.1 Turbo编码
6.11.2 Turbo译码
6.12 LDPC码
本章小结
习题

第7章 连续信源和连续信道
7.1 连续信源和波形信源的信息度量
7.1.1 一维连续信源的熵
7.1.2 多维连续信源的熵
7.1.3 波形信源的熵率
7.2 连续信源的大熵
7.2.1 峰功率受限的连续信源
7.2.2 平均功率受限的连续信源
7.2.3 连续信源的熵功率
7.3 连续信源熵的变换
7.4 波形信道的分类和处理方法
7.4.1 波形信道的分类
7.4.2 波形信道的处理方法
7.5 连续信道的平均互信息
7.5.1 连续信道
7.5.2 加性信道
7.6 连续信道的信道容量
7.6.1 一维高斯加性信道
7.6.2 多维无记忆高斯加性信道
7.7 波形信道的信道容量
7.7.1 限带AWGN信道的容量
7.7.2 香农公式的讨论
7.8 连续信道编码定理
本章小结
习题

第8章 限失真信源编码
8.1 失真测度
8.1.1 失真函数
8.1.2 平均失真
8.1.3 保真度准则
8.2 信息率失真函数
8.2.1 信息率失真函数的定义
8.2.2 R(D)函数的性质
8.2.3 常见信源的R(D)函数
8.3 限失真信源编码定理
8.4 R(D)函数的计算
8.4.1 R(D)函数的参量表示法
8.4.2 离散对称信源的R(D)函数
8.5 联合限失真信源信道编码定理
本章小结
习题

第9章 网络信息论初步
9.1 网络信源
9.2 网络信道
9.2.1 多址接入信道
9.2.2 广播信道
9.3 网络信源和网络信道的联合/分离
9.4 网络编码
9.4.1 网络编码原理
9.4.2 线络编码原理
9.4.3 网络编码的优势
9.5 协作通信
9.5.1 中继网络中协作策略及其容量
9.5.2 多中继高斯信道的容量

附录A 詹森不等式及其应用
A1 詹森不等式
A2 利用詹森不等式证明的性质和定理
附录B 信息度量的常用公式

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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信息论与编码：构建数字世界的基石 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道。从社交媒体上的文字、图片、视频，到科学研究中的实验数据、天文观测结果，再到通信网络中的每一次信号传输，信息无处不在，并以前所未有的速度增长和流动。然而，这些信息是如何被精确、高效地捕捉、存储、传输和处理的？是什么样的理论和技术支撑着我们如今便捷的信息化生活？《信息论与编码》这本书，正是深入探索这些核心问题的权威指南，它如同数字世界的建造蓝图，揭示了信息传输的极限，以及如何克服现实世界的种种限制，确保信息的可靠传递。 信息论：衡量与压缩信息的艺术 本书的开篇，将带领读者进入信息论的殿堂。信息论，由香农奠基，是一门研究信息量度、传输和处理的数学学科。它提供了一套严谨的框架，来量化“信息”本身。这里的“信息”并非我们日常理解的意义，而是指消除不确定性所需的“惊喜”程度。例如，已知明天太阳一定升起，这句话不包含任何信息量；而预测一场比赛的输赢，则蕴含着相当大的信息量，因为不确定性很高。 本书将详细阐释信息论中的几个关键概念： 信息熵 (Entropy)：这是衡量一个随机变量不确定性或信息量的核心概念。它告诉我们，要准确描述一个事件，至少需要多少比特的信息。例如，抛一枚硬币，出现正面或反面的概率各是0.5，其信息熵就比抛两枚硬币的结果要低，因为前者的不确定性更小。本书会通过生动的例子和严谨的数学推导，帮助读者理解熵的计算方法，并探讨其在不同场景下的应用，例如文本数据的压缩潜力分析。 互信息 (Mutual Information)：当两个随机变量之间存在关联时，互信息衡量了其中一个变量能够提供多少关于另一个变量的信息。这对于理解信号与噪声的关系，或者评估两个特征之间的相关性至关重要。本书将解释互信息如何量化两个变量的依赖程度，并阐述其在特征选择、信息提取等领域的应用。 信道容量 (Channel Capacity)：这是信息论中最具革命性的概念之一。信道容量定义了在给定信道（例如无线电波、光纤）中，能够以任意低的错误率进行可靠通信的最高速率。香农的这一结论，犹如一盏明灯，指明了通信技术的理论极限，并激发了无数关于如何在现实世界中逼近这一极限的研究。本书将深入剖析信道容量的定义，探讨不同信道的容量计算，并强调它对通信系统设计的重要指导意义。 信源编码 (Source Coding)：又称数据压缩，其目标是在不丢失信息（无损压缩）或允许丢失少量信息（有损压缩）的前提下，用尽可能少的比特来表示原始信息。本书将介绍几种经典的信源编码方法，如： 霍夫曼编码 (Huffman Coding)：这是一种广泛应用的变长编码方法，它根据符号出现的概率分配不同长度的编码，出现概率高的符号分配短码，概率低的分配长码，从而实现整体压缩。本书将通过实例演示霍夫曼编码的构造过程，并分析其最优性。 算术编码 (Arithmetic Coding)：与霍夫曼编码将每个符号独立编码不同，算术编码将整个消息视为一个小数，并用一个区间来表示。这种方法在压缩效率上通常优于霍夫曼编码，尤其是在符号概率分布较为极端时。本书将详细解释算术编码的原理和实现步骤。 LZ系列算法 (LZ77, LZ78, LZW)：这些算法是现代无损压缩软件（如ZIP, GZIP）的基础，它们利用文本中的重复模式来压缩数据。本书将揭示这些算法如何通过建立字典或滑动窗口来寻找和编码重复子串，从而达到高效压缩的目的。 有损编码：对于图像、音频、视频等数据，我们通常可以容忍一定程度的信息损失以换取更高的压缩率。本书将介绍一些基本概念，如离散余弦变换 (DCT) 和量化，它们是有损图像和视频压缩（如JPEG, MPEG）的关键技术。 编码理论：为信息保驾护航 在信息传输的过程中，由于噪声、干扰等因素，数据往往会发生错误。为了确保信息的可靠性，我们需要引入编码理论。编码理论的主要目标是在信息中添加冗余，使得接收端即使在接收到错误数据后，也能检测到错误，甚至纠正错误。本书将深入探讨编码理论的各个方面： 线性分组码 (Linear Block Codes)：这是编码理论中最基本也是最重要的一类编码。它将信息码组映射成一个较长的码组，增加的冗余部分由信息码组通过线性运算生成。本书将重点介绍： 海明码 (Hamming Codes)：一种非常经典且高效的纠错码，能够纠正单个比特错误。本书将讲解海明码的构造原理、校验矩阵、译码过程，以及其在存储设备和通信系统中的应用。 循环码 (Cyclic Codes)：这是一类特殊的线性分组码，它们的码字具有循环移位不变的性质，这使得它们的编码和译码过程可以通过移位寄存器和多项式运算来实现，效率很高。本书将介绍生成多项式、校验多项式等概念，以及如何设计和译码循环码。 BCH码 (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes)：一种能够纠正多比特错误的强大纠错码，被广泛应用于CD、DVD、卫星通信等领域。本书将阐述BCH码的数学原理，包括有限域、最小多项式等，并介绍其生成和译码算法。 Reed-Solomon码 (RS Codes)：这是BCH码的一个特例，它在符号（而非比特）层面进行纠错。RS码在纠正突发错误方面表现出色，是CD、DVD、条形码、QR码、Wi-Fi和DSL等许多现代通信和存储技术中的关键编码方案。本书将深入分析RS码的构造、其在有限域上的运算，以及其强大的纠错能力。 卷积码 (Convolutional Codes)：与分组码将信息分成独立的码组进行编码不同，卷积码将信息流连续地编码，输出的码字不仅取决于当前输入的信息比特，还取决于之前的一定数量的信息比特。本书将介绍： 编码器的结构：包括移位寄存器和异或门。 码树 (Trellis Diagrams)：这是表示卷积码结构和状态转移的重要工具。 维特比译码算法 (Viterbi Algorithm)：这是目前最流行、最有效的最大似然译码算法，能够找到最有可能发送的原始信息序列。本书将详细解释维特比算法的工作原理，并通过实例进行演示。 Turbo码和LDPC码 (Low-Density Parity-Check Codes)：这些是近年来在纠错编码领域取得突破性进展的先进编码技术，它们能够非常逼近香农信道容量的极限。 Turbo码：通过迭代解码的方式，将两个或多个简单的卷积码并联或穿插连接，实现高性能的纠错。本书将介绍Turbo码的迭代译码过程。 LDPC码：其校验矩阵稀疏（包含大量的零），这使得其编码和译码的复杂度相对较低，同时也能达到非常好的性能。本书将阐述LDPC码的稀疏校验矩阵的构造和迭代译码算法。 贯穿全书的理念与价值 《信息论与编码》不仅仅是概念和算法的堆砌，它更在于揭示信息世界运作的底层逻辑。本书将引导读者理解： 信息与现实的桥梁：信息论为我们提供了衡量和压缩信息的理论工具，而编码理论则为我们提供了在不确定环境中可靠传输信息的实践方法。两者相辅相成，共同构建了现代通信、存储、计算等领域的基础。 效率与可靠性的权衡：在信息系统中，我们常常需要在传输速率、存储空间、计算复杂度以及误码率之间做出权衡。本书将帮助读者理解这种权衡是如何通过信息论和编码理论的原理来实现的。 数学的优雅与力量：信息论和编码理论是数学在信息科学领域最杰出的应用之一。本书将通过严谨的数学推导和清晰的图示，展现数学工具在解决实际工程问题中的强大威力。 工程实践的指导：本书的内容直接服务于实际工程应用。无论是设计更快的互联网、更清晰的电视信号、更可靠的存储设备，还是开发更先进的移动通信系统（如5G、6G），信息论与编码的知识都是不可或缺的。 本书将以清晰的逻辑、丰富的实例和适度的数学深度，为读者构建起一个关于信息论与编码的完整知识体系。无论您是信息工程、计算机科学、通信工程等相关专业的学生，还是在这些领域工作的工程师，抑或是对信息科学的本质充满好奇的读者，本书都将为您提供宝贵的洞察和实用的知识，帮助您更好地理解和驾驭这个被信息深刻塑造的世界。通过阅读本书，您将能够理解为何在数字世界中，信息不仅是一种载体，更是一种能够被量化、被压缩、被保护的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理解一个领域的精髓，需要从最基础的原理入手，而这本书恰恰做到了这一点。书中对信息论的起源和发展历程进行了简要的介绍，这有助于我们从历史的角度理解这个学科的演进和重要性。紧接着，作者们便以非常清晰的逻辑，开始深入讲解信息论的核心概念，比如信息熵、条件熵、互信息等。我特别喜欢书中对于这些概念的图形化解释，以及通过大量清晰的数学推导来加深读者的理解。例如，在解释“信息熵”时，书中似乎用了非常生动的方式来类比，让我这个初学者也能迅速抓住核心要义。我非常期待书中能够详细介绍各种编码技术，特别是那些能够提高信息传输效率和可靠性的编码方法。例如，纠错编码技术在现代通信系统中至关重要，希望书中能有足够的篇幅来解析其原理和应用。这本书就像一本精心绘制的地图，为我规划了一条清晰的学习路径，让我能够有序地探索信息论与编码的广阔天地。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是其严谨的学术风格，但同时又不失可读性。作者们在文字的组织和逻辑的梳理上功力深厚，即使是对于初学者来说，也能够循序渐进地理解那些看似复杂的概念。我特别欣赏书中对于数学推导的清晰展示，每一个公式的由来都经过了细致的阐释，让读者能够深入理解其背后的原理，而不是简单地记忆。例如，在讲到熵的时候，书中对信息量和概率之间的关系进行了非常透彻的分析，并且通过一些形象的比喻，将抽象的数学模型变得更加生动。我非常期待后续章节能进一步探讨不同类型的编码，比如信源编码和信道编码，以及它们在实际应用中的优缺点。我对纠错码部分尤为感兴趣，因为这直接关系到数据传输的可靠性，在数字通信、存储等领域扮演着至关重要的角色。书中是否会涉及到一些前沿的研究成果，比如LDPC码、Turbo码等，是我非常关注的。整体而言，这本书给我的感觉就像是一位经验丰富的老师，耐心地引导学生一步步探索知识的殿堂，让人在学习过程中充满探索的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封面的色彩搭配也十分协调，给人的第一印象就很好。拿到手里，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，排版也很合理，阅读起来非常舒适。作者的名字虽然我之前接触不多，但名字的组合也透露出一种严谨的学术氛围。从书名来看，“信息论与编码”这个主题本身就充满了科学的魅力，是现代通信、计算机科学乃至许多新兴技术的基础。我对这个领域一直抱有浓厚的兴趣，希望通过这本书能够系统地学习其中的奥秘，理解信息是如何被度量、传输和处理的。我特别期待书中能有一些经典的案例分析，能够将抽象的理论与实际应用相结合，让我更直观地感受到信息论在日常生活和科技发展中的重要作用。比如，数据压缩、纠错编码等，这些都是我们日常接触到的技术，如果能从理论层面深入剖析，将是一次非常有价值的学习体验。我对这本书的出版方“人民邮电出版社”也比较熟悉，他们出版的很多计算机类和通信类书籍都质量很高，这让我对这本书的内容质量充满了信心，相信它能够为我打开信息论与编码的新世界。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，我就被它沉甸甸的分量和扎实的纸张所吸引。拿到手上，有一种厚实而可靠的感觉，这通常意味着内容也同样充实。封面设计虽然简洁，但“信息论与编码”这几个字本身就充满了科技感和专业性，让人对其内容充满期待。我了解到这本书由多位作者合著，并且由人民邮电出版社出版，这本身就是一个质量的保证。我对于信息论这个领域一直都充满好奇，因为它是现代通信、数据压缩、密码学等众多尖端技术的基础。我希望这本书能够为我打开一扇通往这个精密而迷人世界的大门。我尤其关注书中对信息熵、互信息等基本概念的阐释，以及它们是如何被用来量化信息和衡量信息之间的关系的。我还希望书中能够深入讲解各种编码技术，特别是那些在实际应用中被广泛采用的编码方案，比如如何实现高效的数据传输和可靠的数据存储。这本书给我带来的第一感觉就是专业、深入，并且具备很高的学术价值，相信阅读后一定会有很大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排方式给我留下了深刻的印象。它并非那种堆砌公式、枯燥乏味的教科书，而是巧妙地将理论知识与实际问题巧妙地融合在一起。序言部分就清晰地阐述了信息论与编码在现代社会中的重要性，并描绘了其广阔的应用前景，这一下子就激发了我深入学习的动力。我注意到书中在介绍核心概念时，会提供一些现实世界的例子，例如，如何压缩图像和视频文件，或者如何在不稳定的网络环境中可靠地传输数据。这种“联系实际”的做法，使得理论不再是空中楼阁，而是能够切实感受到其价值和力量。我很期待书中关于信息论基本定理的讲解，比如信源编码定理和信道编码定理，它们是整个理论体系的基石。能够理解这些定理的内涵和证明过程，对于我全面掌握信息论至关重要。同时，我也希望书中能够对不同编码方案的性能进行比较分析，并指出它们各自的适用场景。这本书的出现，为我提供了一个非常好的平台，去系统地构建我对信息论与编码的认知体系。