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

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刘建成 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563519309

商品编码：29659166312

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

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内容提要

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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

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作者介绍

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文摘

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序言

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《信息论与信源编码理论及应用》 引言 在信息爆炸的时代，信息的获取、处理、存储与传输效率至关重要。信息论，作为一门研究信息本质、度量、传输与变换的学科，为我们理解和驾驭海量信息提供了坚实的理论基础。而信源编码，作为信息论的核心分支之一，致力于在不损失或尽可能少损失信息的前提下，实现信息的压缩，从而提高存储与传输效率。本书《信息论与信源编码理论及应用》旨在系统深入地阐述信息论的基本原理，并在此基础上，详细介绍信源编码的各类理论、算法及其在现实世界中的广泛应用。 第一部分：信息论基础 信息论的基石在于对“信息”的量化。我们并非从语义或情感层面理解信息，而是将其视为一种能够消除不确定性的“东西”。 信息量与熵（Entropy）：本部分将从信息量开始，介绍如何用数学语言描述一个事件发生所带来的信息量。我们知道，一个不太可能发生的事件发生时，其信息量更大。基于此，我们将引入概率论中的概念，定义单个随机变量的信息量。在此基础上，进一步提出“熵”的概念。熵是随机变量所有可能取值的期望信息量，它度量了随机变量的不确定性。熵越大，表示该随机变量的不确定性越高，其信息量越大。我们将详细探讨离散信源和连续信源的熵计算方法，以及熵的各种重要性质，例如非负性、最大值、可加性等。 联合熵、条件熵与互信息（Mutual Information）：现实世界中的信息往往是相互关联的。因此，我们需要研究多个随机变量之间的关系。联合熵描述了多个随机变量联合不确定性的程度。条件熵则是在已知一个随机变量的条件下，另一个随机变量的不确定性。它能够揭示当我们获取了部分信息后，剩余信息的不确定性是如何降低的。互信息是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的关键指标。它表示一个随机变量的已知能够减少另一个随机变量多少不确定性。我们将深入剖析互信息的定义、性质，以及它与联合熵、条件熵之间的关系，理解信息是如何在不同变量之间传递和共享的。 信道（Channel）与信道容量（Channel Capacity）：信息需要通过信道进行传输。信道是信息从发送端传递到接收端的媒介，它可能引入噪声，导致信息失真。本部分将定义各种类型的信道，包括离散无记忆信道、离散输入输出信道、连续信道等。其中，二元对称信道（BSC）和二元Erasure信道（BEC）将作为重要的模型进行详细分析。在信道模型的基础上，我们将引入“信道容量”这一核心概念。信道容量定义了在给定信道条件下，能够可靠传输信息的最大速率。它是一个信道的“带宽”或“吞吐量”的度量。我们将探讨如何计算不同信道的容量，并理解信道容量的意义——它为我们设定了信息传输的理论极限。 速率失真理论（Rate-Distortion Theory）：在某些应用场景下，信息的完全无损传输可能是不现实的，或者说代价过高。此时，我们可以允许一定程度的失真，以换取更高的传输速率或更低的复杂度。速率失真理论正是研究这个问题的。它定义了失真测度，并在此基础上推导出失真率函数（Rate-Distortion Function）。失真率函数描述了在允许特定失真水平下，能够实现的信息编码速率的最小值。本书将深入探讨失真测度的选择，以及不同信源的失真率函数的计算方法，为有损数据压缩提供理论依据。 第二部分：信源编码理论 信源编码的目标是在不损失信息（无损编码）或以可接受的失真（有损编码）为前提下，用尽可能少的比特数来表示信源输出的信息。 无损信源编码（Lossless Source Coding）：无损信源编码旨在将信源输出的符号序列精确地还原，不允许任何信息的丢失。 变长编码（Variable-Length Coding, VLC）：这是最经典的无损编码方式。其基本思想是为出现频率高的符号分配短码字，为出现频率低的符号分配长码字，从而实现整体的压缩。 前缀码（Prefix Codes）：为了能够唯一地解码变长编码序列，必须满足“前缀码”的特性，即任何码字都不是另一个码字的前缀。我们将详细介绍前缀码的构造方法，例如霍夫曼编码（Huffman Coding）。霍夫曼编码是一种最优的二叉前缀码，它能够达到理论上的最优平均码长。我们将阐述霍夫曼编码的构建算法，并分析其性能。 香农-法诺编码（Shannon-Fano Coding）：作为另一种变长编码方法，香农-法诺编码也基于符号概率进行编码。我们将介绍其编码思想和算法，并与霍夫曼编码进行比较，分析两者的优缺点。 块编码（Block Coding）：将多个原始符号组合成一个块，然后对整个块进行编码。例如，算术编码（Arithmetic Coding）。算术编码将整个消息视为一个单一的数值，并将其映射到一个小数区间。它能够更精细地利用符号的概率信息，通常能获得比霍夫曼编码更好的压缩率，尤其是在概率分布不均匀的情况下。我们将详细介绍算术编码的编码和解码过程，以及其高压缩率的数学原理。 字典编码（Dictionary-Based Coding）：这类编码方法将重复出现的序列存储在字典中，用指向字典条目的指针来代替重复序列。 LZ77 / LZ78 / LZW 算法：LZ系列算法是现代无损压缩算法的基础。LZ77将当前缓冲区中的已编码数据视为一个字典，查找当前输入串在字典中的匹配项。LZ78使用一个动态构建的字典。LZW是LZ78的变种，其编码和解码过程更为简洁高效。我们将详细介绍这些算法的原理、实现细节以及它们在实际应用中的优势。 有损信源编码（Lossy Source Coding）：有损信源编码允许在一定程度上牺牲信息的保真度，以换取更高的压缩比。 量化（Quantization）：量化是将连续或离散的输入值映射到有限个输出值（量化级别）的过程。这是有损编码的核心步骤。 标量量化（Scalar Quantization, SQ）：将信源的每个符号（或样本）独立地进行量化。我们将介绍均匀量化和非均匀量化，以及德-拉内（D-L）量化器和K-均值（K-means）量化器等优化量化器设计方法。 矢量量化（Vector Quantization, VQ）：将一组输入符号（一个矢量）作为一个整体进行量化。矢量量化通常比标量量化能够实现更高的压缩率，因为它可以捕捉符号之间的相关性。我们将深入探讨矢量量化的码书设计、搜索算法（如K-d树搜索、最近邻搜索），以及LBG（ Linde-Buzo-Gray）算法等码书训练方法。 预测编码（Predictive Coding）：利用信源的统计特性，预测下一个符号的值，然后只编码预测误差。这种方法在处理具有较高自相关性的信号（如音频、图像）时非常有效。我们将介绍线性预测编码（LPC）等经典预测模型。 变换编码（Transform Coding）：将信源信号从原始域（如时域）变换到另一个域（如频域），然后对变换后的系数进行量化和编码。变换编码可以有效地将信号能量集中到少数几个系数上，从而更容易实现压缩。 离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）：DCT在图像和视频编码中应用极为广泛，它能够将信号能量集中在低频系数上。我们将详细介绍DCT的原理及其在压缩中的作用。 小波变换（Wavelet Transform）：小波变换具有良好的时频局部化特性，能够同时捕捉信号的频率信息和位置信息，在图像压缩、信号去噪等领域有着重要的应用。 比特平面编码（Bit-Plane Coding）：将每个符号（如图像像素的灰度值）分解成多个比特平面，并对每个比特平面进行独立的编码。这种方法可以灵活地控制编码的精度和速率。 第三部分：信源编码的应用 信源编码的理论和算法在信息技术领域的各个方面都发挥着至关重要的作用。 文本压缩：日常文件（如文档、代码）的压缩，如ZIP、GZIP等格式，广泛应用了霍夫曼编码、LZ77/LZW等无损压缩技术。 图像压缩： 无损图像压缩：PNG、GIF（早期）等格式采用无损编码技术，适用于对图像质量要求极高的场景。 有损图像压缩：JPEG标准是现代图像压缩的典范，它采用了DCT变换、量化和熵编码等技术，实现了高压缩比的同时保持了可接受的视觉质量。我们将深入分析JPEG的编码流程。 其他图像编码技术：BMP、TIFF（无损）、WebP（有损）等格式及其背后的编码原理。 音频压缩： 无损音频压缩：FLAC、APE等格式，旨在保留原始音频的所有细节。 有损音频压缩：MP3、AAC等格式，通过人耳听觉模型，去除人耳难以察觉的声音信息，实现高压缩比。我们将介绍感知编码（Perceptual Coding）的原理。 视频压缩：视频数据量巨大，对压缩效率要求极高。视频压缩结合了帧内预测（类似于图像压缩）和帧间预测（利用相邻帧之间的冗余），以及运动估计和运动补偿技术。 MPEG系列标准（MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4）：这些标准奠定了现代视频压缩的基础，广泛应用于DVD、蓝光、数字电视等领域。 H.264/AVC 和 H.265/HEVC：当前最先进的视频编码标准，实现了更高的压缩效率，适用于高清、4K等视频传输。我们将概述这些标准的核心技术。 语音编码：电话通信、语音助手等应用需要对语音进行高效编码，以降低带宽占用。我们将介绍一些典型的语音编码器，如G.711（脉冲编码调制）、G.729（语音编码器）等。 数据存储与传输：所有涉及数据存储和传输的领域，从文件系统到网络协议，都离不开信源编码技术来提高效率和降低成本。 通信系统：在通信系统中，信源编码用于压缩用户数据，然后传输层再进行信道编码以抵抗噪声。 结论 《信息论与信源编码理论及应用》将为读者提供一个全面而深入的学习框架。通过对信息论基础概念的透彻理解，读者将能够把握信息衡量的基本原则；通过对各类信源编码理论和算法的学习，读者将掌握实现数据压缩的关键技术。本书的最终目标是使读者不仅能够理解这些理论，更能将其灵活应用于实际问题，解决信息处理、存储和传输中的挑战，从而在信息科学和工程领域取得更大的进展。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，还是从事相关领域研究和开发的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版和图表的清晰度简直是业界标杆。对于涉及大量数学公式和信息流图的学科来说，如果排版不佳，阅读效率会直线下降。这本书在这方面做得非常出色，每一个图示都精准地服务于文字的阐述，没有丝毫多余的修饰，直指核心。特别是那些用来解释编码流程和解码过程的流程图，逻辑清晰，一目了然，即便是复杂的迭代过程也能被清晰地描绘出来。我发现自己可以很快地在不同章节间进行跳转和回顾，因为概念之间的关联性被图文并茂的方式完美地呈现了。这种高质量的视觉呈现，极大地减少了阅读疲劳，使得我可以更长时间地专注于理解那些深层次的数学证明和概念辨析。可以说，这本书的物理呈现质量，是支撑其厚重内容得以被有效吸收的重要保障。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，让我意识到信息论不仅仅是一门关于“信息量化”的学科，更是一种看待世界、分析复杂系统的哲学视角。作者在贯穿全书的过程中，始终保持着一种宏大的视野，将信源编码理论置于整个信息科学的框架内进行审视。读到后面关于极限性能的探讨时，我体会到了一种近乎诗意的严谨美感——自然界和数学结构对信息传输施加的根本限制，是如此清晰而不可逾越。这种超越具体技术实现层面的思考，极大地提升了我对该领域敬畏之心。它不仅教会了我如何设计更有效的压缩算法，更重要的是，它教会了我如何用信息的角度去质疑和审视一切数据表示的效率问题。对于任何一个有志于在通信、数据科学或人工智能领域有所建树的研究者来说，这本书提供的思维基础是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是信号处理和通信领域的一本里程碑式的著作！我拿到它的时候就被它那严谨的数学框架和对核心概念的深入剖析所吸引。作者在阐述信息论基础时，那种步步为营、层层递进的逻辑推导，简直堪称教科书级别的范本。特别是关于熵、互信息和信道容量的讨论，不仅仅停留在公式的罗列，而是真正挖掘了它们背后的物理意义和信息论直觉。我记得我对“无损信源编码定理”的理解，在读完相关章节后豁然开朗，原本模糊的概念变得清晰无比。书中对经典编码方法，比如霍夫曼编码和算术编码的讲解细致入微，不仅给出了算法步骤，还深入剖析了它们在理论极限上的差距和实用价值。对于那些希望打下坚实理论基础，并且未来想从事高效数据压缩或信道编码研究的人来说，这本书绝对是案头必备的工具书，它的深度和广度都达到了一个令人敬佩的高度，读起来酣畅淋漓，充满了知识的获得感。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的学术价值无可置疑，但更让我惊喜的是它在“应用”层面的覆盖广度。很多理论书籍往往停留在理论推导的象牙塔里，读者读完后会感觉理论很美，但不知如何落地。然而，这本书在深入讲解了理论基石之后，非常自然地将讨论延伸到了实际的编码方案和系统设计上。它对当前主流的无损压缩标准背后的基本思想都有所提及和剖析，这使得读者在掌握了原理后，能够迅速地将知识映射到实际的工程问题中去。我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，更像是在学习一套解决信息传输和存储问题的思维工具箱。书中对各种编码方法的性能评估和复杂度分析也做得非常到位，对于工程师而言，这部分内容无疑是决定技术选型和资源分配的关键信息。它成功地架起了理论美感与工程实用性之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的组织结构简直是为自学者量身定做的，内容编排的流畅性和递进感让人印象深刻。我刚开始接触这方面内容时，觉得很多概念晦涩难懂，但这本书巧妙地将复杂的理论拆解成易于消化的模块。作者似乎非常理解初学者的思维定势和容易卡壳的地方，总能在关键节点插入精妙的例子或类比来辅助理解。例如，在讲解信源的建模和统计特性时，作者使用了非常贴近现实世界的案例，这极大地降低了抽象数学工具的应用门槛。我尤其欣赏它对“信源编码效率”的衡量标准和各种优化策略的对比分析。它不只是告诉你“应该怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做是最优的”，这种对“为什么”的深究，是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。读完前几章，我立刻感觉自己对如何高效地描述和压缩信息有了一个全新的认识框架，这对于我后续的专业学习至关重要。