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
• 编码学
• 通信原理
• 信息与编码
• 数字通信
• 信道编码
• 数据压缩
• 现代通信
• 电子工业出版社
• 教材

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121248061

商品编码：29589898258

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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信息之美：理论、实践与未来的探索 引言 自古以来，人类对信息的传递与理解就从未停止过探索。从结绳记事到烽火传信，再到如今铺天盖地的数字洪流，信息的形式和传播方式发生了翻天覆地的变化。然而，在这纷繁复杂的信息世界背后，隐藏着一套深刻而普适的理论规律，指引着我们如何高效、可靠地处理信息。本书将带领读者深入探寻信息论的基石，揭示编码的奥秘，并展望它们在未来的广阔前景。我们将聚焦于信息论的核心概念，探讨信息度量的本质，理解信源编码与信道编码的原理，并触及一些前沿的研究方向，为读者构建一个坚实的信息科学知识体系。 第一章：信息论的基石——信息的度量与熵 本章是信息论的起点，我们将深入理解“信息”的本质。信息不再是抽象的概念，而是可以量化的物理属性。 信息的定义与量化： 我们将从概率的角度来定义信息。一个事件发生的概率越小，它所包含的信息量就越大。例如，连续晴朗天气中下一刻依旧晴朗的消息，其信息量微乎其微；而在一场暴风雨中，突然放晴的消息则包含了巨大的信息量。我们将引入“比特”（bit）作为信息量的基本单位，并阐述其数学计算方法。 信源与信道： 信息从何而来？又如何传输？我们将引入“信源”的概念，它代表信息产生的载体，可以是语言、图像、声音等。而信息在传输过程中，不可避免地会受到干扰，这就需要“信道”来描述传输的介质。信道的特性，如噪声、衰减等，将直接影响信息的质量。 熵：信息的不确定性与平均信息量： 熵，作为信息论的核心概念，代表了信源输出符号的不确定性。一个高熵的信源，其输出的随机性强，蕴含的信息量大；反之，低熵的信源则相对可预测，信息量较少。我们将详细介绍熵的计算公式，并探讨不同概率分布下熵的特性。熵不仅仅是理论上的度量，它更是信源编码的理论极限，为我们压缩信息提供了指导。 联合熵、条件熵与互信息： 当我们考察两个或多个信源之间的关系时，就需要引入联合熵和条件熵。联合熵描述了多个信源联合起来的不确定性，而条件熵则是在已知某个信源信息的情况下，另一个信源的不确定性。互信息则量化了两个随机变量之间共享的信息量，它揭示了信源之间传递信息的有效程度，对于理解信道容量至关重要。 第二章：信源编码——高效压缩信息的艺术 有了对信息量的度量，我们便可以开始思考如何更有效地表示和存储信息，这就是信源编码的任务。 信源编码的目标： 信源编码的核心目标是利用信息论的原理，尽可能地压缩原始信息，去除冗余，使其在表示和传输时占用更少的资源，同时又不丢失重要的信息。 变长编码： 并不是所有符号都具有相同的信息量。例如，在自然语言中，字母“e”出现的频率远高于“z”。变长编码正是利用这一特性，为高频符号分配较短的码字，为低频符号分配较长的码字，从而达到整体压缩的目的。 霍夫曼编码： 作为一种经典的变长编码算法，霍夫曼编码能够为任意给定的符号概率分布生成最优的前缀码。我们将详细讲解霍夫曼编码的构建过程，并通过实例演示如何将文本或数据进行高效压缩。 算术编码： 相比于霍夫曼编码，算术编码在压缩效率上通常更高，它将整个消息表示为一个（0,1）区间内的单个实数。我们将介绍算术编码的基本思想，理解其如何通过不断细分区间来逼近符号的概率分布，实现近乎理论极限的压缩。 无损编码与有损编码： 本章主要关注无损编码，即编码后的数据可以完全恢复原始数据，例如ZIP压缩。而有损编码则允许在一定程度上丢失信息，以换取更高的压缩率，例如JPEG图像压缩。我们将简要介绍有损编码的原理和应用领域。 第三章：信道编码——抵御噪声的坚盾 在信息传输过程中，信道中的噪声和干扰是不可避免的，它们会破坏信息的完整性。信道编码的任务就是在信息中加入一定的冗余，以便在接收端检测和纠正这些错误。 信道模型： 我们将介绍几种常见的信道模型，如二元对称信道（BSC）、加性高斯白噪声信道（AWGN）等，理解不同信道模型对信息传输的影响。 错误检测与纠正： 信道编码的基本原理是利用编码后的信息具有的某种结构性，来判断接收到的信息是否出错，并尝试恢复原始信息。 线性分组码： 作为一类重要的信道编码，线性分组码通过将原始信息分组，并施加线性变换来生成冗余位。我们将介绍海明码（Hamming code）等经典线性分组码，理解其编码和译码的原理，以及它们在错误检测和纠正能力上的权衡。 卷积码： 与分组码不同，卷积码对整个信息序列进行编码，其编码过程可以看作是一个有限状态的有限状态机。我们将探讨卷积码的编码器结构、译码算法（如维特比算法），以及其在移动通信等领域的应用。 纠错码的性能评估： 评估纠错码的性能，关键在于其错误概率，即在给定信道条件下，接收端出现错误的概率。我们将介绍一些衡量纠错码性能的指标，以及如何根据应用场景选择合适的编码方案。 第四章：信道容量——信息传输的极限 信道容量是信息论中一个极其重要的概念，它标志着一个信道在给定噪声条件下，能够可靠传输信息的最大速率。 香农-哈特利定理： 这是信息论中最具标志性的定理之一。它为我们揭示了带宽和信噪比与信道容量之间的关系。定理指出，在存在噪声的情况下，信息传输的速率有一个理论上的上限，即信道容量。超过这个容量，信息的可靠传输将变得不可能。 信噪比（SNR）的重要性： 信噪比是衡量信号强度与噪声强度之比的关键参数。高信噪比意味着信号清晰，可以传输更多信息；低信噪比则表示噪声干扰严重，传输速率受到限制。 信息论的指导意义： 信道容量的理论为通信系统设计提供了根本性的指导。它告诉我们，任何通信系统都必须将传输速率保持在信道容量之下，才能实现可靠通信。同时，它也激励着科学家们不断研发更先进的编码技术，以逼近理论极限。 第五章：现代编码与前沿探索 随着信息技术的飞速发展，编码技术也在不断演进，涌现出许多更强大、更高效的编码方案，并拓展到新的应用领域。 Turbo码与LDPC码： 这两种编码是20世纪90年代以来在信道编码领域取得的重大突破，它们能够逼近香农极限，大大提高了通信系统的性能。我们将简要介绍Turbo码和LDPC码的基本原理，理解它们如何通过迭代译码实现高效的纠错。 Polar码： 作为一种新近发现的编码，Polar码在理论上被证明是第一个能够达到香农极限的编码。其独特的极化思想为信息传输带来了新的可能性。 编码在存储系统中的应用： 除了通信领域，编码技术在数据存储领域也扮演着至关重要的角色。例如，硬盘、固态硬盘、光盘等存储介质都采用了各种编码技术来提高数据的可靠性和存储密度，如纠删码（Erasure codes）在分布式存储系统中扮演着关键角色。 信息论与机器学习的交叉： 信息论的概念，如熵、互信息等，在机器学习领域有着广泛的应用。它们被用于特征选择、模型评估、理解数据分布等方面，为机器学习的理论研究和实践提供了强大的工具。 未来展望： 我们将简要探讨信息论和编码在量子计算、生物信息学、人工智能等新兴领域中的潜在应用，展望信息科学未来的发展方向。 结语 信息论与编码是现代通信、计算和数据处理领域不可或缺的基石。从理解信息本质的熵，到高效压缩的信源编码，再到坚实可靠的信道编码，每一个环节都体现着人类对信息处理的深刻洞察。本书通过系统性的介绍，希望能帮助读者建立起扎实的信息科学知识体系，理解信息传输的极限，并激发对这个充满活力和创新领域的进一步探索。掌握这些基本原理，不仅有助于理解我们身边的数字世界，更能为未来信息技术的创新和发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜，在于它对理论与实践结合的把握。很多信息论的书籍，要么就是纯粹的数学推导，让人望而却步；要么就是只讲一些高层的概念，缺乏深度。但这本书在这方面做得非常出色，它在介绍理论概念的同时，会立刻联系到实际的应用场景，而且还会给出一些简化的算法描述或者伪代码，让你能真切地感受到这些理论是如何在实际中发挥作用的。比如在讲信源编码的时候，它会提到JPEG、MP3这些我们日常接触到的压缩技术，然后解释它们背后的原理。在讲信道编码的时候，也会提到我们在通信过程中遇到的各种干扰，以及如何通过编码来克服这些问题。这种“学以致用”的感觉，极大地增强了我的学习动力。我不再觉得这些是高不可攀的理论，而是能够直接应用到解决实际问题中的工具。感觉这本书就像是一座桥梁，连接了抽象的数学模型和生动的现实世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计我真是爱了！封面那种沉稳的学术风格，拿到手里就感觉是干货满满。翻开内页，纸张的质感也很好，不是那种薄薄的、容易透的纸，阅读体验一下子就提升了。而且，我注意到字体的大小和行距都处理得恰到好处，长时间阅读眼睛也不会觉得疲劳。那种细致到页眉页脚的风格，以及章节标题和正文之间的留白，都透着一股严谨认真的劲儿。我尤其喜欢它在一些关键概念或者公式旁边，会用一种略微不同的字体或者颜色进行标注，这对于初学者来说，简直是福音，能够迅速抓住重点。而且，这本书的图表制作也非常精良，线条清晰，配色得当，不会让人眼花缭乱，反而能很直观地帮助理解那些复杂的数学模型和原理。偶尔出现的插图，也很有品味，不会显得突兀，而是恰到好处地点缀了文本，让整个阅读过程更加生动有趣。总而言之，在装帧和排版上，这本书绝对是下了一番功夫的，这让我对它内容质量也充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书对于我这样的初学者来说，真的是太友好了。我之前对信息论和编码这块一直有点畏惧，觉得里面充斥着各种复杂的数学公式和抽象的概念，肯定学不会。但这本书的作者，非常有耐心，也很擅长引导。他会从最基础的概念讲起，而且在讲解每一个概念的时候，都会用一些生动的比喻或者简单的例子来帮助理解，比如解释熵的时候，他会用“不知道下一张牌是什么”来类比，这种方式一下子就把抽象的概念拉近了。而且，书中的例题也非常多，从简单到复杂，循序渐进，让我能够边学边练，巩固知识。我特别喜欢它在每个章节的末尾，都会有“习题”部分，而且答案也给得比较详细，这让我能够及时检测自己的学习效果，并且查漏补缺。对于那些担心数学不好的人来说，这本书真的可以打消你的顾虑，它会让你的学习过程变得轻松愉快。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对信息和通信的理解层次，一下子拔高了好几个维度。它不是那种只讲皮毛的科普读物，而是真的深入到信息论的底层逻辑。从熵的概念讲起，一步一步地引出信道容量，然后到编码的必要性和不同编码方案的原理，整个逻辑链条非常清晰，而且循序渐进。我特别欣赏作者在讲解过程中，会不时穿插一些经典的例子，比如香农的那几个著名定理，他会用一种非常通俗易懂的方式来解释其背后的含义，而不是简单地罗列公式。还有在讲纠错码的时候，它不仅仅是介绍了海明码、卷积码这些，更重要的是讲清楚了它们的设计思想和优缺点，让我知道为什么要有这些码，以及在什么场景下适合用哪种。甚至对于一些更前沿的编码技术，也给出了方向性的介绍，虽然没有深入展开，但足以勾起我对这方面进一步探索的兴趣。这本书给我的感觉，就像是在一个经验丰富的向导带领下，探索信息世界的奇妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码基础(第2版)》给我带来的，是一种思维方式的重塑。在阅读之前，我可能对信息和通信的理解是比较模糊的，更多是停留在“数据传输”这样一个层面。但这本书，特别是它对“信息”这个概念的定义，以及信息量、熵这些核心概念的阐释，让我开始从一个全新的角度去审视这个问题。它教会我如何量化信息，如何衡量不确定性，以及如何在有噪声的环境下进行可靠的通信。这种思维方式的训练，对于我理解很多其他领域的知识，都有了极大的启发。比如，在数据挖掘、机器学习领域，很多算法都与信息的量化和传输有关，有了这本书打下的基础，我对这些领域的理解也更加透彻。它不仅仅是教我一些具体的知识点，更重要的是，它培养了我一种分析问题、解决问题的通用思维模型，这是我在这本书中收获的最宝贵的东西。