信息论与编码基础(第2版) 9787121248061 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐朝京，雷菁 著

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• 信息论
• 编码理论
• 通信原理
• 信息与编码
• 数字通信
• 信道编码
• 源编码
• 信息传输
• 电子工业出版社
• 高等教育教材

店铺： 北京文博宏图图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121248061

商品编码：29588752445

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

书名：信息论与编码基础(第2版)

定价：36.00元

作者：唐朝京,雷菁

出版社：电子工业出版社

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787121248061

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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工信部'十二五'规划教材
　　面向工程应用,工程创新型教材

内容提要

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本书以香农信息论为基础，系统地介绍了通信系统中两大编码理论。重点阐述了香农信息论的基本理论、信源压缩编码及信道编码的原理与具体方法，力图将信息理论及编码理论与实际应用紧密结合。
全书共分8章，其中包括：信息的概念与测度，离散信源、离散信道，信源压缩编码基础，信道编码基本理论，线性分组码，常用纠错码及其应用及纠错编码新技术。
本书文字通俗，概念清晰，重点突出，在内容上既有必要的数学分析，又强调物理概念的理解及直观图示。本书可作为通信工程及信息类专业的高年级本科生教材，也可作为其他专业学生及通信科技工作者的参考书。

目录

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第1章 绪论
1.1 信息概念
1.1.1 信息的概念及其内涵
1.1.2 香农信息定义
1.2 信息论研究的基本问题和主要内容
1.2.1 信息论研究的基本问题
1.2.2 信息论研究的主要内容
1.3 信息理论的发展及其在通信系统中的作用
1.3.1 信息理论的形成及与其他学科的交叉发展
1.3.2 编码技术的发展及其在通信系统中的作用
相关小知识——香农生平
第2章 离散信源
2.1 离散信源的信息熵
2.1.1 信源模型
2.1.2 自信息
2.1.3 信息熵
2.1.4 联合熵与条件熵
2.2 熵的基本性质
2.3 信源的剩余度
本章小结
习题二
综合拓展题
相关小知识——熵的由来
第3章 离散信道
3.1 信道疑义度与平均互信息
3.1.1 信道模型
3.1.2 信道疑义度
3.1.3 平均互信息及其性质
3.2 信道容量
3.2.1 信道容量的定义
3.2.2 简单离散信道的信道容量
3.2.3 对称离散信道的信道容量
3.2.4 扩展信道与并联信道的信道容量
3.2.5 香农公式
3.2.6 保密容量与物理层安全
3.3 有噪信道编码定理
3.3.1 有噪信道编码定理
3.3.2 编码定理的指导意义
本章小结
习题三
综合拓展题
第4章 信源压缩编码基础
4.1 无失真可变长信源编码定理
4.1.1 信源编码器
4.1.2 无失真可变长信源编码定理
4.2 保真度准则下的信源编码定理
4.2.1 失真度与信息率失真函数
4.2.2 保真度准则下的信源编码定理
4.3 预测编码
4.3.1 预测编码的基本原理及预测模型
4.3.2 信源的线性预测编码
4.3.3 语音的线性预测编码
4.4 变换编码
4.4.1 变换编码的基本原理
4.4.2 典型的变换编码方法
4.4.3 DCT压缩的特征
4.5 统计编码
4.5.1 统计编码的概念
4.5.2 统计编码常用方法
4.5.3 MH编码
4.6 压缩编码应用综述
4.6.1 声音压缩标准
4.6.2 静止图像压缩标准
4.6.3 视频压缩标准
本章小结
习题四
综合拓展题
相关小知识——霍夫曼生平
第5章 信道编码基本原理
5.1 概述
5.1.1 数字通信系统模型
5.1.2 差错控制系统分类
5.1.3 纠错编码分类
5.2 信道编码的基本概念
5.2.1 信道编码的一般方法
5.2.2 信道编码的基本参数
5.2.3 大似然译码
5.3 常用检错码
5.3.1 奇偶校验码
5.3.2 水平一致校验码
5.3.3 水平垂直一致校验码
5.3.4 群计数码
5.3.5 等比码
本章小结
习题五
综合拓展题
第6章 线性分组码
6.1 线性分组码的基本原理
6.1.1 基本概念
6.1.2 生成矩阵和一致校验矩阵
6.1.3 线性分组码的译码及纠错能力
6.1.4 汉明码简介
6.2 循环码的基本原理
6.2.1 基本概念
6.2.2 循环码的编码
6.2.3 循环码的一般译码方法
6.2.4 循环汉明码及其派生码
本章小结
习题六
综合拓展题
相关小知识——汉明生平
第7章 常用纠错码及其应用
7.1 CRC码的应用及性能
7.1.1 基本概念
7.1.2 CRC码在数据链路协议中的应用
7.1.3 CRC码在DECT标准中的应用
7.1.4 CRC码在ATM中的应用
7.2 BCH码及RS码的应用及性能
7.2.1 基本概念
7.2.2 CCSDS TC协议中的BCH编码
7.2.3 DVBH标准中的前向纠错方案
7.2.4 RS码在存储系统中的应用
7.3 卷积码的应用及性能
7.3.1 卷积码的概念与描述方法
7.3.2 卷积码在移动通信中的应用
7.3.3 级联卷积编码系统在NASA系统中的应用
7.3.4 宽带无线接入中的纠错编码
7.4 交织技术
7.4.1 基本概念
7.4.2 移动通信中的交织
7.4.3 CCSDS标准中的交织纠错方案
7.5 编码调制技术
7.5.1 TCM技术
7.5.2 BCM技术
7.5.3 BICMID技术
本章小结
习题七
综合拓展题
相关小知识——维特比简介
第8章 纠错编码新技术
8.1 迭代译码及消息传递机制
8.1.1 迭代译码器的建模
8.1.2 迭代译码器消息传递机制
8.1.3 迭代译码器EXIT收敛性分析
8.2 Turbo 码
8.2.1 MAP译码算法
8.2.2 SOVA算法
8.2.3 Turbo码的性能与应用
8.2.4 双二进制Turbo码
8.3 TPC码
8.3.1 TPC码的构造
8.3.2 TPC迭代译码算法
8.3.3 TPC码的性能分析
8.4 LDPC码
8.4.1 LDPC码的概念及图模型
8.4.2 基于消息传递机制的LDPC码迭代译码算法
8.4.3 IEEE 802.16e中的LDPC码
8.4.4 DVBS2中的LDPC码
8.5 喷泉码
8.5.1 LT编码
8.5.2 Raptor码
8.5.3 标准中的Raptor码
8.6 网络编码

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参考文献

英文编写名词对照表

作者介绍

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唐朝京，国防科技大学获信息与通信工程学院 教授,博士。主要从事通信工程及信息安全方面的教学与研究工作。中国通信学会理事、会士，湖南省通信学会副理事长，学校通信工程及信息安全领域的学术带头人。承担了本科生《信息论与编码基础》、《通信原理》，研究生《信息论基础》、《纠错编码》、《保密通信》及《电子信息技术导论》等课程的主讲任务。

文摘

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序言

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概率论与数理统计 内容简介 《概率论与数理统计》是一本系统介绍概率论与数理统计基本概念、理论和方法的教材。全书共十一章，内容涵盖了概率论的随机事件、概率、随机变量及其分布、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理，以及数理统计的参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等核心内容。本书力求在严谨性与易懂性之间取得平衡，既能满足高等院校相关专业本科生和研究生的学习需求，也适合作为相关领域研究人员的参考书。 第一章 随机事件与概率 本章是概率论的基础。首先引入随机现象和随机事件的概念，并给出事件的关系（包含、相等、并、交、差）及其运算。接着，重点介绍概率的基本性质和计算方法，包括古典概型、几何概型以及公理化概率定义。对于一些复杂事件的概率计算，将引入条件概率和乘法公式，并详细阐述独立事件的概念及其应用。此外，还将介绍全概率公式和贝叶斯公式，它们在解决复杂概率问题时具有重要的理论和实践意义。通过本章的学习，读者将建立起对随机性的初步认识，并掌握计算简单随机事件概率的基本技能。 第二章 随机变量及其分布 本章引入随机变量的概念，这是将随机现象数量化的关键。根据随机变量取值的不同，将其分为离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散型随机变量，介绍其概率分布列，并着重讲解几种重要的离散分布，如二项分布、泊松分布、几何分布等。对于连续型随机变量，介绍其概率密度函数和累积分布函数，并详细阐述几种重要的连续分布，如均匀分布、指数分布、正态分布等。正态分布作为一种极其重要的分布，将进行深入的剖析。此外，本章还将介绍分布函数的性质，以及如何利用分布函数判断随机变量的类型。 第三章 多维随机变量及其分布 本章将随机变量的概念推广到多个随机变量的情形，即多维随机变量。重点介绍二维离散型随机变量的联合概率分布列、边缘概率分布列，以及条件概率分布。对于二维连续型随机变量，则介绍其联合概率密度函数、边缘概率密度函数和条件概率密度函数。在此基础上，还将讨论多个随机变量之间的独立性概念，以及常见的二维联合分布，如二维均匀分布、二维正态分布等。理解多维随机变量的分布对于分析变量之间的相互关系至关重要。 第四章 随机变量的数字特征 本章旨在刻画随机变量的统计特征，主要介绍数学期望、方差和协方差等概念。数学期望是对随机变量取值的“平均”水平的度量，本章将给出离散型和连续型随机变量数学期望的计算公式，并探讨其性质。方差是衡量随机变量取值与其数学期望之间离散程度的指标，我们将介绍方差的计算方法和性质，并引入标准差的概念。协方差和相关系数是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标，通过它们可以了解两个变量的变化趋势是否一致。此外，本章还将介绍矩（如二阶矩）和条件期望等概念。 第五章 极限理论：大数定律与中心极限定理 本章是概率论的核心内容之一，是连接概率论与数理统计的桥梁。首先介绍依概率收敛和依期望收敛的概念，然后深入阐述切比雪夫大数定律和伯努利大数定律，它们揭示了大量独立同分布的随机变量的平均值在样本量增大时趋于其数学期望的规律，是统计推断的理论基础。接着，本章将重点介绍中心极限定理，特别是林德伯格-费勒中心极限定理和李雅普诺夫中心极限定理，它们指出，大量独立同分布（或在一定条件下不完全同分布）的随机变量之和（或平均值）的分布近似于正态分布。中心极限定理的重要性在于，它解释了自然界和工程中许多现象都服从正态分布的原因，并为许多统计方法的应用提供了理论依据。 第六章 统计量与抽样分布 本章开始进入数理统计的部分。首先介绍统计量的概念，即由样本构成的函数。接着，重点介绍样本均值、样本方差等常用统计量。在此基础上，详细介绍由这些统计量在不同概率分布下所形成的抽样分布。特别是，我们将介绍样本均值在总体服从正态分布时的分布，以及当样本量较大时，根据中心极限定理，样本均值的分布近似于正态分布。此外，还将介绍与正态分布相关的卡方分布、t分布和F分布，它们是进行统计推断的重要工具。理解抽样分布是进行统计推断的前提。 第七章 参数估计 本章介绍如何根据样本信息来估计总体的未知参数。首先阐述点估计的概念，并介绍几种常用的点估计方法，包括矩估计法和最大似然估计法。对这两种方法的原理、计算步骤及其优缺点进行详细分析。接着，介绍估计量的评价标准，如无偏性、有效性、一致性。然后，深入讲解区间估计的概念，即构造一个包含未知参数的“区间”。重点介绍基于正态分布、t分布和F分布构造置信区间的具体方法，并讨论置信水平与置信区间的关系。通过参数估计，我们可以得到总体参数的近似值以及参数取值范围的估计。 第八章 假设检验 本章是数理统计中另一个核心内容，介绍如何根据样本数据对关于总体的假设进行判断。首先介绍假设检验的基本思想，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，以及检验统计量的选取。详细阐述检验的两类错误（第一类错误和第二类错误）及其概率（显著性水平α和检验功效1-β）。接着，介绍几种常见的参数假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验，并分别讨论它们在均值、方差和比例等参数上的应用。此外，还将介绍P值及其在假设检验中的作用。通过假设检验，我们可以对总体的某些性质作出决策。 第九章 回归分析 本章介绍如何利用一个或多个自变量来预测或解释一个因变量。首先从最简单的简单线性回归模型入手，讲解模型的建立、参数的最小二乘估计，以及回归方程的显著性检验。接着，将模型推广到多元线性回归，讨论多个自变量对因变量的影响。本章还将介绍回归系数的置信区间和预测区间，以及模型拟合优度（如决定系数）的评价。此外，还会触及一些非线性回归模型和模型诊断的内容。回归分析在预测、控制和理解变量之间的关系方面有着广泛的应用。 第十章 方差分析 本章介绍方差分析（ANOVA），这是一种用于比较两个或多个样本均值是否相等的统计方法。主要介绍单因素方差分析和双因素方差分析。通过将总变异分解为不同来源的变异（如处理效应、随机误差），并利用F检验来判断不同因素对观测变量的影响是否显著。本章将详细介绍方差分析的原理、计算步骤以及结果的解读。方差分析在农业、医学、工业等领域的研究中扮演着重要角色，常用于比较不同处理或分组的效果。 第十一章 补充内容与应用 本章将对前述内容进行适当的补充和拓展，并给出一些概率论与数理统计在实际问题中的应用示例。可能包括非参数检验、时间序列分析的初步介绍，以及一些机器学习和数据科学领域中概率统计方法的应用。通过这些补充内容和实际案例，读者可以更好地理解概率论与数理统计的实用性和强大之处，并激发进一步学习的兴趣。 《概率论与数理统计》旨在为读者打下坚实的理论基础，培养分析和解决实际问题的能力，是进一步学习统计学、机器学习、数据科学以及相关工程技术领域必不可少的入门教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，一眼就能看出是学术类教材的风格。我买这本书是因为我所在的实验室对信息传输的可靠性要求非常高，而我的导师强烈推荐我阅读相关的基础理论，所以我抱着学习和解决实际问题的目的翻开了它。拿到书的那一刻，我便被它厚实的分量和清晰的排版所吸引。第一章就深入浅出地介绍了信息熵的概念，这对于初学者来说是一个非常重要的起点。作者用了很多生动的例子，比如抛硬币、文本信息等，来解释抽象的熵值是如何量化的。我印象最深的是关于“信息量”的定义，它不仅仅是信息的多少，更重要的是信息带来的不确定性的减少。接下来的章节，作者详细阐述了信源编码的各种方法，包括霍夫曼编码、香农-费诺编码等，并且详细分析了它们的优缺点以及适用场景。我尤其喜欢书中关于信源独立性、马尔可夫链等数学模型的讲解，这些都为理解更复杂的编码技术打下了坚实的基础。虽然书中涉及大量的数学公式和推导，但作者的叙述逻辑清晰，一步步引导读者理解。我特别欣赏的是，每章后面都配有相应的习题，这些习题的设计既有理论巩固，也有一些初步的应用探索，对我理解和检验学习成果非常有帮助。当然，作为一本基础读物，它也为我后续深入学习更高级的编码理论，比如信道编码和差错控制编码，指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码基础(第2版)》简直是我学习过程中的一场及时雨。作为一名对通信原理充满好奇的学生，我一直渴望能够系统地了解信息是如何被编码、传输和解码的。这本书恰好满足了我的需求。作者在开篇就对信息的概念进行了深入剖析，从信息熵的角度，让我明白了信息量不仅仅是数据的多少，更是不确定性的减少。书中的内容循序渐进，从最基础的信源编码，到后面可能涉及的信道编码，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中对各种编码算法的介绍，比如如何通过冗余位来检测和纠正错误，这让我对通信的可靠性有了全新的认识。此外，书中还穿插了一些历史文献的引用和重要的数学定理的证明，这不仅增加了内容的学术严谨性，也让我看到了这项学科的发展脉络。虽然书中包含不少公式和定理，但作者的讲解方式十分到位，通过大量的例子和图示，让抽象的理论变得生动形象。我曾尝试解决其中的一些习题，感觉非常有挑战性，但也非常有成就感，这让我对知识的掌握更加牢固。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己像是踏上了一条通往信息世界奥秘的奇妙旅程。书中的概念非常具有启发性，尤其是在探讨信息传输的极限方面。它让我深刻理解到，即使在最嘈杂的环境下，只要我们对信息本身的特性有足够深刻的认识，并且能够利用有效的编码手段，就能在一定程度上克服传输过程中的干扰，实现可靠的信息交换。作者在解释信源编码的原理时，运用了大量的图示和表格，将复杂的算法流程变得直观易懂。我尤其对书中关于“平均码长”和“信息熵”的关系的阐述印象深刻，这让我看到了信息编码的精妙之处——如何用尽可能少的比特来表示信息，同时又不丢失关键内容。除了理论讲解，书中还穿插了一些历史发展的脉络，讲述了信息论和编码技术是如何一步步演进至今的，这让我对这项技术的历史意义和深远影响有了更深的认识。虽然我目前还没有机会将书中的内容应用到实际的工程项目中，但我能够预见到，这些基础知识在未来必然会有广泛的应用前景，尤其是在大数据、人工智能、物联网等新兴领域。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位引路人，为我对信息科学的进一步探索铺平了道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大感受是，信息并非随机无序，而是蕴含着深刻的数学规律。作者以一种非常清晰且有逻辑的方式，将信息论和编码学的核心概念一一呈现。我尤其喜欢书中对“信道”和“噪声”的引入，这让我理解到，真实世界的信息传输从来都不是完美的，总会伴随着各种干扰。而编码技术，正是为了在这样的干扰下，尽可能地保证信息的完整性和准确性。书中对几种典型信道模型（如二元对称信道）的分析，以及基于这些模型设计的信道编码（虽然我还没有完全深入到信道编码部分，但已经对基本概念有所了解）的介绍，都让我大开眼界。它让我意识到，原来我们日常使用的通信设备，背后都隐藏着如此精妙的理论设计。书中的例子也十分贴切，例如模拟信号的数字化处理，以及如何通过差错检测和纠正码来保证数据传输的可靠性。对我来说，这本书的价值不仅在于知识的传授，更在于思维方式的启迪，它让我学会用更系统、更抽象的视角去审视信息，并思考如何更有效地处理它。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对信息压缩技术颇感兴趣的工程师，一直在寻找能够系统性地学习相关理论的资料。偶然间发现了这本《信息论与编码基础(第2版)》，并被其详实的目录和作者在业界的声誉所吸引。拿到书后，我立刻投入到阅读之中。书中关于信源编码的各个章节，对我来说是重中之重。从熵的概念出发，作者一步步讲解了如何将冗余最小化，实现信息的有效压缩。我特别喜欢书中对香农熵的详细解释，它不仅仅是一个数学公式，更是对信息内在价值的一种度量。书中列举的各种编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等，都有详细的算法步骤和数学推导，这让我能够清晰地理解它们的工作原理。而且，作者并没有止步于理论，还通过一些简化的算例，展示了这些编码方法在实际应用中的效果。这对我来说非常有价值，因为我需要了解的是如何将这些理论转化为可行的技术方案。虽然书中有不少数学推导，但作者的语言风格相对严谨而不失流畅，使得理解难度并不算太高。我个人认为，对于想要深入理解信息压缩和编码的读者，这本书无疑是一本不可多得的参考书。