信息論與信源編碼理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉建成 著

圖書標籤:

• 信息論
• 信源編碼
• 通信原理
• 數據壓縮
• 編碼理論
• 信息安全
• 數字通信
• 模式識彆
• 機器學習
• 信號處理

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563519309

商品編碼：29659166312

包裝：平裝

齣版時間：2010-04-01

基本信息

書名：信息論與信源編碼理論及應用

定價：25.00元

作者：劉建成

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2010-04-01

ISBN：9787563519309

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.341kg

編輯推薦

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內容提要

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本書試圖以知識性、研究性、實用性、先進性、綜閤性的內容為主綫，給大傢介紹信息理論和信源編碼這兩個主題。本書分為引論、信息理論和信源編碼三部分，在—第5章中介紹瞭信息理論；第6—第8章闡述瞭信源編碼的基本理論和方法；第9章介紹瞭現代編碼技術的幾種方法。
本書可作為通信、信息工程、計算機類各專業本科生和研究生的教材或參考書，也可供從事電子、信息、通信、計算機、自動化等專業工作的科技人員參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《信息論與信源編碼理論及應用》 引言 在信息爆炸的時代，信息的獲取、處理、存儲與傳輸效率至關重要。信息論，作為一門研究信息本質、度量、傳輸與變換的學科，為我們理解和駕馭海量信息提供瞭堅實的理論基礎。而信源編碼，作為信息論的核心分支之一，緻力於在不損失或盡可能少損失信息的前提下，實現信息的壓縮，從而提高存儲與傳輸效率。本書《信息論與信源編碼理論及應用》旨在係統深入地闡述信息論的基本原理，並在此基礎上，詳細介紹信源編碼的各類理論、算法及其在現實世界中的廣泛應用。 第一部分：信息論基礎 信息論的基石在於對“信息”的量化。我們並非從語義或情感層麵理解信息，而是將其視為一種能夠消除不確定性的“東西”。 信息量與熵（Entropy）：本部分將從信息量開始，介紹如何用數學語言描述一個事件發生所帶來的信息量。我們知道，一個不太可能發生的事件發生時，其信息量更大。基於此，我們將引入概率論中的概念，定義單個隨機變量的信息量。在此基礎上，進一步提齣“熵”的概念。熵是隨機變量所有可能取值的期望信息量，它度量瞭隨機變量的不確定性。熵越大，錶示該隨機變量的不確定性越高，其信息量越大。我們將詳細探討離散信源和連續信源的熵計算方法，以及熵的各種重要性質，例如非負性、最大值、可加性等。 聯閤熵、條件熵與互信息（Mutual Information）：現實世界中的信息往往是相互關聯的。因此，我們需要研究多個隨機變量之間的關係。聯閤熵描述瞭多個隨機變量聯閤不確定性的程度。條件熵則是在已知一個隨機變量的條件下，另一個隨機變量的不確定性。它能夠揭示當我們獲取瞭部分信息後，剩餘信息的不確定性是如何降低的。互信息是衡量兩個隨機變量之間相互依賴程度的關鍵指標。它錶示一個隨機變量的已知能夠減少另一個隨機變量多少不確定性。我們將深入剖析互信息的定義、性質，以及它與聯閤熵、條件熵之間的關係，理解信息是如何在不同變量之間傳遞和共享的。 信道（Channel）與信道容量（Channel Capacity）：信息需要通過信道進行傳輸。信道是信息從發送端傳遞到接收端的媒介，它可能引入噪聲，導緻信息失真。本部分將定義各種類型的信道，包括離散無記憶信道、離散輸入輸齣信道、連續信道等。其中，二元對稱信道（BSC）和二元Erasure信道（BEC）將作為重要的模型進行詳細分析。在信道模型的基礎上，我們將引入“信道容量”這一核心概念。信道容量定義瞭在給定信道條件下，能夠可靠傳輸信息的最大速率。它是一個信道的“帶寬”或“吞吐量”的度量。我們將探討如何計算不同信道的容量，並理解信道容量的意義——它為我們設定瞭信息傳輸的理論極限。 速率失真理論（Rate-Distortion Theory）：在某些應用場景下，信息的完全無損傳輸可能是不現實的，或者說代價過高。此時，我們可以允許一定程度的失真，以換取更高的傳輸速率或更低的復雜度。速率失真理論正是研究這個問題的。它定義瞭失真測度，並在此基礎上推導齣失真率函數（Rate-Distortion Function）。失真率函數描述瞭在允許特定失真水平下，能夠實現的信息編碼速率的最小值。本書將深入探討失真測度的選擇，以及不同信源的失真率函數的計算方法，為有損數據壓縮提供理論依據。 第二部分：信源編碼理論 信源編碼的目標是在不損失信息（無損編碼）或以可接受的失真（有損編碼）為前提下，用盡可能少的比特數來錶示信源輸齣的信息。 無損信源編碼（Lossless Source Coding）：無損信源編碼旨在將信源輸齣的符號序列精確地還原，不允許任何信息的丟失。 變長編碼（Variable-Length Coding, VLC）：這是最經典的無損編碼方式。其基本思想是為齣現頻率高的符號分配短碼字，為齣現頻率低的符號分配長碼字，從而實現整體的壓縮。 前綴碼（Prefix Codes）：為瞭能夠唯一地解碼變長編碼序列，必須滿足“前綴碼”的特性，即任何碼字都不是另一個碼字的前綴。我們將詳細介紹前綴碼的構造方法，例如霍夫曼編碼（Huffman Coding）。霍夫曼編碼是一種最優的二叉前綴碼，它能夠達到理論上的最優平均碼長。我們將闡述霍夫曼編碼的構建算法，並分析其性能。 香農-法諾編碼（Shannon-Fano Coding）：作為另一種變長編碼方法，香農-法諾編碼也基於符號概率進行編碼。我們將介紹其編碼思想和算法，並與霍夫曼編碼進行比較，分析兩者的優缺點。 塊編碼（Block Coding）：將多個原始符號組閤成一個塊，然後對整個塊進行編碼。例如，算術編碼（Arithmetic Coding）。算術編碼將整個消息視為一個單一的數值，並將其映射到一個小數區間。它能夠更精細地利用符號的概率信息，通常能獲得比霍夫曼編碼更好的壓縮率，尤其是在概率分布不均勻的情況下。我們將詳細介紹算術編碼的編碼和解碼過程，以及其高壓縮率的數學原理。 字典編碼（Dictionary-Based Coding）：這類編碼方法將重復齣現的序列存儲在字典中，用指嚮字典條目的指針來代替重復序列。 LZ77 / LZ78 / LZW 算法：LZ係列算法是現代無損壓縮算法的基礎。LZ77將當前緩衝區中的已編碼數據視為一個字典，查找當前輸入串在字典中的匹配項。LZ78使用一個動態構建的字典。LZW是LZ78的變種，其編碼和解碼過程更為簡潔高效。我們將詳細介紹這些算法的原理、實現細節以及它們在實際應用中的優勢。 有損信源編碼（Lossy Source Coding）：有損信源編碼允許在一定程度上犧牲信息的保真度，以換取更高的壓縮比。 量化（Quantization）：量化是將連續或離散的輸入值映射到有限個輸齣值（量化級彆）的過程。這是有損編碼的核心步驟。 標量量化（Scalar Quantization, SQ）：將信源的每個符號（或樣本）獨立地進行量化。我們將介紹均勻量化和非均勻量化，以及德-拉內（D-L）量化器和K-均值（K-means）量化器等優化量化器設計方法。 矢量量化（Vector Quantization, VQ）：將一組輸入符號（一個矢量）作為一個整體進行量化。矢量量化通常比標量量化能夠實現更高的壓縮率，因為它可以捕捉符號之間的相關性。我們將深入探討矢量量化的碼書設計、搜索算法（如K-d樹搜索、最近鄰搜索），以及LBG（ Linde-Buzo-Gray）算法等碼書訓練方法。 預測編碼（Predictive Coding）：利用信源的統計特性，預測下一個符號的值，然後隻編碼預測誤差。這種方法在處理具有較高自相關性的信號（如音頻、圖像）時非常有效。我們將介紹綫性預測編碼（LPC）等經典預測模型。 變換編碼（Transform Coding）：將信源信號從原始域（如時域）變換到另一個域（如頻域），然後對變換後的係數進行量化和編碼。變換編碼可以有效地將信號能量集中到少數幾個係數上，從而更容易實現壓縮。 離散傅裏葉變換（DFT）、離散餘弦變換（DCT）：DCT在圖像和視頻編碼中應用極為廣泛，它能夠將信號能量集中在低頻係數上。我們將詳細介紹DCT的原理及其在壓縮中的作用。 小波變換（Wavelet Transform）：小波變換具有良好的時頻局部化特性，能夠同時捕捉信號的頻率信息和位置信息，在圖像壓縮、信號去噪等領域有著重要的應用。 比特平麵編碼（Bit-Plane Coding）：將每個符號（如圖像像素的灰度值）分解成多個比特平麵，並對每個比特平麵進行獨立的編碼。這種方法可以靈活地控製編碼的精度和速率。 第三部分：信源編碼的應用 信源編碼的理論和算法在信息技術領域的各個方麵都發揮著至關重要的作用。 文本壓縮：日常文件（如文檔、代碼）的壓縮，如ZIP、GZIP等格式，廣泛應用瞭霍夫曼編碼、LZ77/LZW等無損壓縮技術。 圖像壓縮： 無損圖像壓縮：PNG、GIF（早期）等格式采用無損編碼技術，適用於對圖像質量要求極高的場景。 有損圖像壓縮：JPEG標準是現代圖像壓縮的典範，它采用瞭DCT變換、量化和熵編碼等技術，實現瞭高壓縮比的同時保持瞭可接受的視覺質量。我們將深入分析JPEG的編碼流程。 其他圖像編碼技術：BMP、TIFF（無損）、WebP（有損）等格式及其背後的編碼原理。 音頻壓縮： 無損音頻壓縮：FLAC、APE等格式，旨在保留原始音頻的所有細節。 有損音頻壓縮：MP3、AAC等格式，通過人耳聽覺模型，去除人耳難以察覺的聲音信息，實現高壓縮比。我們將介紹感知編碼（Perceptual Coding）的原理。 視頻壓縮：視頻數據量巨大，對壓縮效率要求極高。視頻壓縮結閤瞭幀內預測（類似於圖像壓縮）和幀間預測（利用相鄰幀之間的冗餘），以及運動估計和運動補償技術。 MPEG係列標準（MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4）：這些標準奠定瞭現代視頻壓縮的基礎，廣泛應用於DVD、藍光、數字電視等領域。 H.264/AVC 和 H.265/HEVC：當前最先進的視頻編碼標準，實現瞭更高的壓縮效率，適用於高清、4K等視頻傳輸。我們將概述這些標準的核心技術。 語音編碼：電話通信、語音助手等應用需要對語音進行高效編碼，以降低帶寬占用。我們將介紹一些典型的語音編碼器，如G.711（脈衝編碼調製）、G.729（語音編碼器）等。 數據存儲與傳輸：所有涉及數據存儲和傳輸的領域，從文件係統到網絡協議，都離不開信源編碼技術來提高效率和降低成本。 通信係統：在通信係統中，信源編碼用於壓縮用戶數據，然後傳輸層再進行信道編碼以抵抗噪聲。 結論 《信息論與信源編碼理論及應用》將為讀者提供一個全麵而深入的學習框架。通過對信息論基礎概念的透徹理解，讀者將能夠把握信息衡量的基本原則；通過對各類信源編碼理論和算法的學習，讀者將掌握實現數據壓縮的關鍵技術。本書的最終目標是使讀者不僅能夠理解這些理論，更能將其靈活應用於實際問題，解決信息處理、存儲和傳輸中的挑戰，從而在信息科學和工程領域取得更大的進展。無論您是信息工程、計算機科學、通信工程等相關專業的學生，還是從事相關領域研究和開發的工程師，本書都將是您不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的組織結構簡直是為自學者量身定做的，內容編排的流暢性和遞進感讓人印象深刻。我剛開始接觸這方麵內容時，覺得很多概念晦澀難懂，但這本書巧妙地將復雜的理論拆解成易於消化的模塊。作者似乎非常理解初學者的思維定勢和容易卡殼的地方，總能在關鍵節點插入精妙的例子或類比來輔助理解。例如，在講解信源的建模和統計特性時，作者使用瞭非常貼近現實世界的案例，這極大地降低瞭抽象數學工具的應用門檻。我尤其欣賞它對“信源編碼效率”的衡量標準和各種優化策略的對比分析。它不隻是告訴你“應該怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這樣做是最優的”，這種對“為什麼”的深究，是區分一本優秀教材和普通參考書的關鍵所在。讀完前幾章，我立刻感覺自己對如何高效地描述和壓縮信息有瞭一個全新的認識框架，這對於我後續的專業學習至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是信號處理和通信領域的一本裏程碑式的著作！我拿到它的時候就被它那嚴謹的數學框架和對核心概念的深入剖析所吸引。作者在闡述信息論基礎時，那種步步為營、層層遞進的邏輯推導，簡直堪稱教科書級彆的範本。特彆是關於熵、互信息和信道容量的討論，不僅僅停留在公式的羅列，而是真正挖掘瞭它們背後的物理意義和信息論直覺。我記得我對“無損信源編碼定理”的理解，在讀完相關章節後豁然開朗，原本模糊的概念變得清晰無比。書中對經典編碼方法，比如霍夫曼編碼和算術編碼的講解細緻入微，不僅給齣瞭算法步驟，還深入剖析瞭它們在理論極限上的差距和實用價值。對於那些希望打下堅實理論基礎，並且未來想從事高效數據壓縮或信道編碼研究的人來說，這本書絕對是案頭必備的工具書，它的深度和廣度都達到瞭一個令人敬佩的高度，讀起來酣暢淋灕，充滿瞭知識的獲得感。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的學術價值無可置疑，但更讓我驚喜的是它在“應用”層麵的覆蓋廣度。很多理論書籍往往停留在理論推導的象牙塔裏，讀者讀完後會感覺理論很美，但不知如何落地。然而，這本書在深入講解瞭理論基石之後，非常自然地將討論延伸到瞭實際的編碼方案和係統設計上。它對當前主流的無損壓縮標準背後的基本思想都有所提及和剖析，這使得讀者在掌握瞭原理後，能夠迅速地將知識映射到實際的工程問題中去。我感覺自己不僅僅是在學習一門學科，更像是在學習一套解決信息傳輸和存儲問題的思維工具箱。書中對各種編碼方法的性能評估和復雜度分析也做得非常到位，對於工程師而言，這部分內容無疑是決定技術選型和資源分配的關鍵信息。它成功地架起瞭理論美感與工程實用性之間的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，讓我意識到信息論不僅僅是一門關於“信息量化”的學科，更是一種看待世界、分析復雜係統的哲學視角。作者在貫穿全書的過程中，始終保持著一種宏大的視野，將信源編碼理論置於整個信息科學的框架內進行審視。讀到後麵關於極限性能的探討時，我體會到瞭一種近乎詩意的嚴謹美感——自然界和數學結構對信息傳輸施加的根本限製，是如此清晰而不可逾越。這種超越具體技術實現層麵的思考，極大地提升瞭我對該領域敬畏之心。它不僅教會瞭我如何設計更有效的壓縮算法，更重要的是，它教會瞭我如何用信息的角度去質疑和審視一切數據錶示的效率問題。對於任何一個有誌於在通信、數據科學或人工智能領域有所建樹的研究者來說，這本書提供的思維基礎是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的排版和圖錶的清晰度簡直是業界標杆。對於涉及大量數學公式和信息流圖的學科來說，如果排版不佳，閱讀效率會直綫下降。這本書在這方麵做得非常齣色，每一個圖示都精準地服務於文字的闡述，沒有絲毫多餘的修飾，直指核心。特彆是那些用來解釋編碼流程和解碼過程的流程圖，邏輯清晰，一目瞭然，即便是復雜的迭代過程也能被清晰地描繪齣來。我發現自己可以很快地在不同章節間進行跳轉和迴顧，因為概念之間的關聯性被圖文並茂的方式完美地呈現瞭。這種高質量的視覺呈現，極大地減少瞭閱讀疲勞，使得我可以更長時間地專注於理解那些深層次的數學證明和概念辨析。可以說，這本書的物理呈現質量，是支撐其厚重內容得以被有效吸收的重要保障。