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徐家品著 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040316001

商品编码：29867719614

包装：平装

出版时间：2011-03-01

基本信息

书名：信息论与编码(高等学校教材)

定价：29.50元

作者：徐家品著

出版社：高等教育出版社

出版日期：2011-03-01

ISBN：9787040316001

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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为适应信息技术发展的新形势，应广大师生的要求，编者结合这些年在教学中的使用情况和科研体会，在已使用6年的《信息论与编码》讲义的基础上编写了本书。徐家品编著的《信息论与编码》共8章，包括香农信息论的基本内容及主要结论；压缩编码的基本原理；纠错原理、方法及其在现代通信系统中的应用等内容。在传统内容的基础上充实了信息理论特别是编码技术发展的新成果和应用。内容涵盖了通信中有关信息处理的基本原理和方法。

内容提要

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徐家品编著的《信息论与编码》着重讲授以经典信息论内容为主的信息论基础；信息论的起源、发展及研究的内容；香农信息论的三大基本概念：信息熵、信道容量和信息率失真函数以及与之对应的三大定理；解决信息传输系统有效性、可靠性和安全性的三类编码；网络信息论与网络编码。本书围绕信息传输系统这一工程应用背景，特别强调概念阐述清楚、突出重点、深入浅出。逻辑关系上，力求通过建立信息与编码理论的分析方法，在写法上条理清楚，实例丰富翔实，注意循序渐进、难度适中，并注重理论对实际应用的指导作用，引导读者理解信息论与编码的基本方法，培养抽象分析能力和系统工程概念。本书在体系结构上力求科学性、先进性与实用性相统一，内容安排注重体现系统性和相对的完整性。每章后配有习题。《信息论与编码》可作为高等学校通信工程、电子信息工程、信息工程、电子信息科学与技术和信息安全等专业高年级本科生和研究生教材及教学参考书，不同专业可根据不同的学时数在内容上有所取舍。本书也可以作为信息、通信、电子工程相关专业技术人员的参考书。

目录

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章 绪论 1.1 信息的基本概念 1.1.1 信息的一般概念 1.1.2 信息的特点和性质 1.1.3 香农信息的定义 1.2 信息论与编码理论的形成与发展 1.3 信息论与编码理论研究的内容 1.3.1 信息论与编码理论的研究对象 1.3.2 信息论与编码理论的研究范畴第2章 信源及信息测度 2.1 信源的分类及数学模型 2.1.1 信源的分类 2.1.2 单符号离散信源的数学模型 2.1.3 多符号离散信源 2.1.4 连续信源及波形信源 2.2 信息的度量——信息熵 2.2.1 无条件概率、联合概率与条件概率 2.2.2 自信息 2.2.3 互信息 2.2.4 信息熵 2.2.5 各熵之间的关系 2.2.6 信息熵的基本性质及定理 2.2.7 平均互信息及其特性 2.3 多符号离散平稳信源 2.3.1 消息序列的熵 2.3.2 离散平稳信源的数学模型 2.3.3 离散平稳信源的信息熵和极限熵 2.3.4 马尔可夫信源的信息熵 2.4 信源的相关性与冗余度 2.4.1 信源的相关性 2.4.2 冗余度 2.5 连续信源的熵和互信息 习题第3章 离散信道及其信道容量 3.1 信道的分类及其描述 3.2 单符号离散信道的数学模型 3.2.1 单符号离散信道的概念 3.2.2 一般单符号离散信道的一些概率关系 3.3 信道容量及其计算方法 3.3.1 信道容量的定义 3.3.2 无噪离散信道的信道容量 3.3.3 对称离散信道的信道容量 3.3.4 准对称离散信道的信道容量 3.3.5 一般离散信道的信道容量 3.4 多符号离散信道的数学模型 3.5 离散无记忆扩展信道的信道容量 3.6 组合信道及其信道容量 3.6.1 独立并联信道及其信道容量 3.6.2 串联信道及其信道容量 3.7 信源与信道的匹配 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 4.1.2 信源编码的码字类型及码树 4.2 无失真变长信源编码的特点 4.2.1 定长信源编码定理 4.2.2 变长编码的特点 4.2.3 变长编码存在的问题及应对措施 4.3 信源编码定理 4.3.1 无失真变长信源编码定理 4.3.2 统计匹配码 4.3.3 克拉夫特不等式 4.4 变长编码方法 4.4.1 香农—费诺—埃利斯码 4.4.2 费诺编码 4.4.3 霍夫曼码 4.4.4 游程编码 4.4.5 算术编码 4.4.6 通用编码 习题第5章 信道编码 5.1 信道编码定理 5.1.1 信道与差错 5.1.2 差错概率与译码规则 5.1.3 有噪信道编码定理 5.2 信道编码及其基本原理 5.2.1 信道编码的基本概念 5.2.2 信道编码的基本原理 5.3 线性分组码 5.3.1 线性分组码的基本概念 5.3.2 线性分组码生成矩阵和一致监督矩阵 5.3.3 线性码的检错、纠错能力 5.3.4 汉明码 5.3.5 线性分组码的编码 5.3.6 线性分组码的译码 5.4 循环码 5.4.1 循环码的基本概念 5.4.2 循环码的生成矩阵和监督矩阵 5.4.3 循环码的编码 5.4.4 循环码的译码 5.4.5 自动请求重传方式(ARQ) 5.4.6 循环码的捕错译码和大数逻辑译码 5.4.7 BCH码和RS码 5.5 卷积码 5.5.1 卷积码的编码原理 5.5.2 卷积码的描述 5.5.3 卷积码的编码 5.5.4 维特比译码 5.6 级联码、交织码及TCM码 5.6.1 级联码 5.6.2 交织码 5.6.3 TCM码 5.6.4 前向纠错方式 5.7 Turbo码 5.7.1 Turbo码编码器 5.7.2 Turbo码译码器 5.8 LDPC码 5.8.1 LDPC码的定义及其描述 5.8.2 LDPC码的Tanner图表示 5.8.3 LDPC码的构造 习题第6章 保真度准则下的信源编码 6.1 失真度和平均失真度 6.1.1 失真度 6.1.2 平均失真度 6.2 信息率失真函数及其性质 6.2.1 信息率失真函数 6.2.2 信息率失真函数的性质 6.3 信息率失真函数的参量表述及其计算 6.4 二元信源和离散对称信源的只(d)函数 6.4.1 二元对称信源的R(D)函数 6.4.2 离散对称信源的R(D)函数 6.5 连续信源的信息率失真函数 6.5.1 连续信源的信息率失真函数 6.5.2 高斯信源的信息率失真函数 6.5.3 连续信源R(D)函数的参量表述及其计算 6.6 保真度准则下的信源编码定理 6.6.1 保真度准则下的信源编码定理 6.6.2 限失真信源编码定理的应用 6.7 标量量化编码与矢量量化编码 6.7.1 均匀量化 6.7.2 优量化 6.7.3 矢量量化编码 6.8 语音压缩编码 6.8.1 波形编码基本原理 6.8.2 参量编码 6.8.3 混合编码 6.9 图像压缩编码 6.9.1 静止图像压缩编码及JPEG标准 6.9.2 活动图像压缩编码 6.9.3 H.26x建议 6.9.4 MPEG标准 习题第7章 网络信息论与网络编码初步 7.1 网络信息论概述 7.1.1 网络信息论研究的基本问题及内容 7.1.2 网络信息论的应用 7.2 网络的信道容量 7.2.1 多址系统 7.2.2 广播信道 7.2.3 相关信源的多用户信道问题 7.3 无线信道 7.3.1 信道模型 7.3.2 圆对称复数高斯矢量 7.3.3 MIMO高斯信道容量 7.4 网络编码技术 7.4.1 网络编码的基本原理 7.4.2 线络编码 习题第8章 通信系统的保密与安全 8.1 密码系统和密码体制 8.1.1 密码体制的基本组成 8.1.2 密码编码和密码分析 8.1.3 经典密码体制 8.1.4 安全保密性与性 8.2 对称加密体制 8.2.1 数据加密标准DES 8.2.2 DES密码的演化设计 8.3 公开密钥密码 8.3.1 单钥密码体制存在的问题 8.3.2 公开密钥的一般原理 8.3.3 RSA体制 8.4 认证技术 8.4.1 消息认证系统 8.4.2 消息认证码和消息认证 8.4.3 身份认证 8.4.4 数字 8.5 认证鉴权与加密在通信系统中的应用 8.5.1 GSM系统的认证鉴权与加密 8.5.2 WCDMA系统的认证鉴权与加密 8.5.3 CDMA2000系统的认证鉴权与加密 习题参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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数字时代的信息脉搏：信号、噪声与可靠传输的奥秘 在信息爆炸的今天，我们被海量的数据洪流所包围。从手机上的每一次通讯，到网络上的每一次浏览，再到储存设备里的每一个文件，背后都隐藏着一套精密的体系，支撑着信息的产生、传输、存储和解读。而这套体系的基石，正是我们对信息本身本质的理解，以及如何让信息在嘈杂的世界中保持其完整与可靠。 本书将带您踏上一段深入探索信息科学核心的旅程。我们并非仅仅关注信息的“内容”，而是聚焦于信息在物理世界中的“载体”——信号，以及在传输过程中不可避免的“干扰”——噪声，并在此基础上，揭示如何设计出高效且鲁棒的“编码”机制，以实现信息的可靠传输。 第一部分：信息之量——量化信息的尺度 首先，我们需要一个统一的语言来描述信息。信息量的大小，究竟该如何衡量？在日常生活中，我们可能凭直觉感受信息的多少，但在科学领域，这需要严谨的数学定义。本书将从信息熵的概念入手，深入剖析香农信息论的伟大成就。 比特（Bit）的诞生： 我们将从最基本的信息单位——比特（Bit）开始，理解它是如何代表“是”或“否”这样最简单的选择。通过一系列二元选择的例子，您将直观地感受到比特的威力。 信息熵的定义与意义： 接下来，我们将引入“信息熵”这一核心概念。它不仅量化了信息的不确定性，更揭示了信息传递的极限。您将学会计算不同信源的信息熵，理解熵的直观含义——即平均而言，需要多少比特才能准确地描述一个事件。例如，一个公平的硬币抛掷，其信息熵是多少？一个不公平的硬币呢？ 联合熵、条件熵与互信息： 信息的关联性也是一个重要的研究方向。我们将探讨两个随机变量之间共享的信息量，即互信息。这对于理解变量之间的依赖关系，以及如何从一个变量的信息推断另一个变量的信息至关重要。例如，在语音识别中，相邻音素之间的互信息会极大地帮助我们识别当前的音素。 信道容量的极限： 在一个充满噪声的传输系统中，我们能以多快的速度可靠地传输信息？香农为此设定了一个理论上的上限——信道容量。我们将详细讲解信道容量的定义，以及影响它的关键因素，如带宽和信噪比。理解信道容量，就是理解通信系统的理论性能边界，这对于设计高效的通信系统至关重要。 第二部分：信号的低语——模拟与数字的转换 信息在现实世界中往往以连续的模拟信号形式存在，但数字化的处理和传输更为方便高效。如何将模拟信号转化为数字信号，又如何将数字信号还原为模拟信号？这涉及到一系列关键的技术。 信号的表示与特性： 在深入转换之前，我们需要对信号有一个基本的认识。本书将介绍连续时间信号和离散时间信号的基本概念，包括周期信号、能量信号、功率信号等。我们还将探讨信号的频率域表示，即傅里叶变换，理解信号的频谱特性，对于信号的分析和处理至关重要。 采样定理的奥秘： 将连续信号转化为离散信号的关键在于“采样”。尼奎斯特-香农采样定理将告诉我们，以多高的采样率才能保证在还原信号时不会丢失原始信息。我们将通过生动的例子，阐释采样定理的原理及其在音频、视频等领域的广泛应用。 量化的挑战： 采样后，信号的幅值仍然是连续的。为了将其转化为数字信号，我们需要进行“量化”，即将连续的幅值映射到有限的离散值。我们将探讨不同量化方法，如均匀量化和非均匀量化，以及量化误差的产生与控制。 模数（A/D）与数模（D/A）转换： 本节将详细介绍模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的工作原理，理解它们如何在模拟世界与数字世界之间架起桥梁，确保信息的无损转换。 第三部分：噪声的干扰——信号的敌人 现实世界的通信环境并非完美，噪声是无处不在的敌人，它会扭曲信号，导致信息的丢失或错误。理解噪声的来源、特性以及对信号的影响，是设计可靠通信系统的第一步。 噪声的分类与模型： 我们将从不同角度审视噪声，包括热噪声、散粒噪声、外部干扰噪声等。本书将介绍几种常见的噪声模型，如加性白高斯噪声（AWGN），并阐述它们在数学上的表示方式。 噪声对信号的影响： 噪声是如何影响信号的？我们将分析噪声对信号幅度、相位等参数的扰动，以及它可能导致的信号失真。理解这些影响，有助于我们设计相应的抗噪声措施。 信噪比（SNR）的衡量： 信噪比（SNR）是衡量信号质量的关键指标。我们将学习如何计算信噪比，并理解它与信号的清晰度、可理解度之间的关系。高信噪比意味着清晰的信号，低信噪比则意味着信号被噪声严重淹没。 第四部分：编码的智慧——让信息更可靠 面对噪声的挑战，我们需要“编码”的智慧。编码不仅仅是为了压缩信息，更重要的是为了在传输过程中增加冗余，从而检测甚至纠正错误。本书将深入探讨各种编码技术。 信息论的编码基础： 在进入具体编码技术之前，我们将重温信息论中关于数据压缩和数据恢复的理论基础。例如，霍夫曼编码和算术编码是如何通过改变符号的表示长度来压缩数据的，以及它们与信息熵的关系。 信源编码： 信源编码的目标是减少数据的冗余，使信息更紧凑，从而提高传输效率。我们将介绍一些经典的信源编码方法，如变长编码，理解它们如何在保证信息无损的前提下，减小数据量。 信道编码： 信道编码才是真正应对噪声的关键。它通过向原始信息中添加人为的冗余，使得接收端能够检测并纠正传输过程中产生的错误。 线性分组码： 我们将从最基础的线性分组码开始，如汉明码，理解它们如何通过添加校验位来检测和纠正特定数量的错误。您将学习如何构造校验矩阵、生成矩阵，以及进行译码。 卷积码： 与分组码不同，卷积码的编码是连续的，其编码输出不仅取决于当前输入，还取决于之前的若干个输入。我们将探讨卷积码的编码器结构，以及维特比算法等解码方法，理解它们在语音通信等领域的应用。 现代编码技术： 随着通信技术的飞速发展，更强大的编码技术应运而生。本书将简要介绍Turbo码、LDPC码等现代编码技术，它们在追求接近香农极限的传输速率方面取得了巨大成功，是当前4G、5G通信等领域的关键技术。 差错控制策略： 除了编码，我们还将探讨一些其他的差错控制策略，如自动重传请求（ARQ），理解它如何在发生错误时要求发送方重新发送数据，以及不同的ARQ协议（如停止等待ARQ、滑动窗口ARQ）的优缺点。 第五部分：应用与展望——信息技术的核心驱动力 信息论与编码的技术并非仅仅是理论的探索，它们是支撑现代信息技术发展不可或缺的核心驱动力。 通信系统的设计： 从手机的蜂窝网络，到卫星通信，再到光纤通信，无不体现着信息论与编码的精髓。我们将探讨这些系统在信道编码、调制解调、多址接入等方面的具体应用。 数据存储与处理： 硬盘、闪存、云存储等数据存储技术，也离不开编码的保护。例如，纠错码在硬盘中用于检测和纠正数据读取错误，确保数据的完整性。 信息安全与密码学： 虽然本书的重点并非信息安全，但信息论也为密码学提供了理论基础，例如香农提出的安全通信的定义。 未来发展趋势： 随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的蓬勃发展，对信息传输的速率、可靠性和安全性提出了更高的要求。我们将展望信息论与编码在未来发展中的作用，以及可能出现的新技术和新挑战。 通过本书的学习，您将不仅仅掌握一套技术，更重要的是，您将获得一种全新的视角，去理解和分析我们周围无处不在的信息现象。您将能够洞察数字世界背后的数学原理，理解信息传输的奥秘，并为解决信息时代面临的各种挑战提供理论支撑。让我们一起，揭开信息脉搏的奥秘，拥抱更美好的数字未来。

评分☆☆☆☆☆

《信息论与编码（高等学校教材）》这部作品，着实为我打开了一扇通往信息世界的大门，其严谨的学术态度和系统性的内容编排，让我受益匪浅。初次接触这本书时，我最为深刻的印象是作者在讲解信息熵时，没有直接给出复杂的公式，而是从信息的不确定性入手，通过一系列生活化的例子，比如天气预报的准确性、股票价格的波动等，来阐述熵的概念。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了理解门槛。随后，书中对于各种信源编码方法的介绍，从游程编码到香农-范诺编码，再到最终的霍夫曼编码，每一种方法都配有详细的算法描述和算例分析，让我能够清晰地理解它们的工作原理和各自的优缺点。尤其是在学习霍夫曼编码时，我尝试着手动构建编码树，将理论知识与实践操作相结合，获得的满足感是难以言表的。在信道编码的部分，本书对于线性分组码的代数结构和最小汉明距离的阐述，为理解纠错能力提供了理论依据。作者对于生成矩阵和校验矩阵的讲解，以及如何利用它们进行编码和译码，都做到了深入透彻。我尤其欣赏书中对卷积码的描述，它通过状态图和维特比译码算法的引入，让我看到了如何将复杂的编码问题转化为可操作的算法。这本书的价值在于，它不仅教授了理论知识，更重要的是培养了读者解决实际问题的能力，让我能够将所学的知识应用于更广泛的领域。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够启发思维的《信息论与编码（高等学校教材）》。我尤其欣赏作者在讲解信息熵时，所采用的类比和直观解释，比如将熵比作信息的不确定性，或者将信息量比作消除不确定性所需的平均操作数。这种方式极大地降低了初学者的理解难度。书中对于信源编码的介绍，从游程编码到霍夫曼编码，再到算术编码，每一种算法都配有详细的步骤和实例，让我能够清晰地理解它们的实现过程和优劣势。我曾经尝试着自己实现一个霍夫曼编码器，通过手动构建编码树并对文本进行编码，这个过程让我深刻体会到了算法的精妙之处。在信道编码方面，本书对线性分组码的介绍，特别是对最小汉明距离的讲解，让我明白了为什么某些纠错码的纠错能力更强。作者通过对生成矩阵和校验矩阵的详细阐述，以及如何利用它们进行编码和译码，让我对纠错码的设计原理有了深入的理解。我曾尝试着手动进行简单的分组码的译码，通过计算陪集并查找错误，这个过程让我对纠错码的作用有了更直观的认识。此外，书中对卷积码和Turbo码的介绍，虽然较为复杂，但通过图示和伪代码的辅助，让我能够把握其核心思想，理解它们在现代通信系统中的重要作用。这本书不仅教授了知识，更重要的是培养了我解决实际问题的能力，让我能够将所学的知识应用于更广泛的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码（高等学校教材）》真是让我眼前一亮，翻开扉页，一股严谨又不失亲切的学术气息扑面而来。作为一名初涉信息科学领域的学生，我一直对数据如何被压缩、如何被可靠传输感到好奇，而这本书恰好满足了我的求知欲。它不像一些入门读物那样浮于表面，而是深入浅出地讲解了信息论的核心概念，比如熵的定义、信息量的计算，以及信息传输的各种理论极限。其中关于香农第二定理的阐述，我反复看了好几遍，才算勉强理解了它在理论上的重要意义。书中的例题设计得非常巧妙，能够将抽象的理论知识具象化，让我能够更直观地体会到这些概念的实际应用。例如，在讲解信源编码时，作者通过一系列生动的例子，展示了霍夫曼编码、算术编码等如何有效地减少数据冗余，从而实现高效的存储和传输。这让我不禁联想到日常生活中我们使用的各种压缩格式，如ZIP、JPEG等，原来背后都有如此深厚的理论支撑。此外，书中对信道编码的介绍也同样精彩，纠错码的设计原理、不同纠错码的优缺点比较，都讲解得条理清晰。我特别喜欢作者在讲解卷积码和Turbo码时所采用的图示和流程图，这极大地降低了理解难度。虽然有些章节的内容确实需要花费大量的时间和精力去消化，但每一次的豁然开朗都带来了巨大的成就感。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步探索信息世界的奥秘。它不仅教授我知识，更重要的是培养了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

读完《信息论与编码（高等学校教材）》的初版，我至今仍对其内容记忆犹新，尤其是对于初学者而言，它提供了一个相对完整且系统性的学习路径。书中对于信息度量单位“比特”的引入，以及信息熵的概念，都给出了详尽的数学推导和直观的解释，让我明白了信息的“量”到底意味着什么。作者在阐述信源编码时，没有停留在简单的概念介绍，而是深入探讨了最优编码的条件，以及不同编码方式在实际应用中的权衡。例如，对于一些低概率事件，如何通过巧妙的编码策略将其映射到较短的码字，而高概率事件则分配较长的码字，这种反直觉的设计却蕴含着深刻的统计规律，令人拍案叫绝。在信道编码部分，书中对线性分组码、循环码等经典编码的介绍，配合其代数结构和译码算法的阐述，为理解纠错机制打下了坚实的基础。特别是对汉明码的讲解，我花了很多时间去理解其校验位的计算和错误定位的过程，虽然过程稍显繁琐，但一旦掌握，便能体会到其强大的错误检测和纠正能力。此外，本书对信道容量的定义和计算，以及它所揭示的传输极限，更是让我对通信系统的设计有了全新的认识。虽然部分章节的数学推导涉及线性代数、概率论等预备知识，但作者都尽可能地给出了清晰的引导，使得学习过程不会过于生涩。我曾经尝试过阅读一些在线的教程，但它们往往缺乏系统性和深度，而这本书的出现，无疑为我提供了一个扎实的理论基石，让我能够更有信心地深入研究信息科学的其他分支。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《信息论与编码（高等学校教材）》在内容深度和广度上都达到了一个相当高的水准，作为一本高校教材，它成功地在理论性和实践性之间取得了平衡。这本书对于“比特”这一基本单位的定义和在不同场景下的意义进行了深入的探讨，让我对信息量有了更深刻的认识。当我阅读到关于信息熵的章节时，我被作者对于不同概率分布下熵值的计算和比较所吸引。通过这些例子，我理解了为什么某些信息的“含金量”更高，而另一些信息则相对“廉价”。在信源编码方面，本书详细介绍了各种无损压缩算法，如霍夫曼编码、算术编码等，并分析了它们在压缩效率、编码复杂度等方面的差异。作者在讲解算术编码时，虽然涉及一些小数的运算，但其核心思想——将一个概率区间映射到数字，却非常巧妙。信道编码的部分则是我学习的重点和难点，书中对线性分组码的介绍，特别是对陪集以及最小汉明距离的阐述，让我明白了纠错码的原理。我花了很多时间去理解如何通过校验矩阵来检测和纠正错误，这个过程虽然需要耐心，但一旦贯通，便能体会到其精妙之处。此外，书中对于卷积码和Turbo码的介绍，虽然复杂，但通过图示和流程图的辅助，使得我能够把握其核心思想，理解它们在现代通信系统中的重要作用。这本书不仅提供了知识，更重要的是培养了我严谨的逻辑思维和分析问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《信息论与编码（高等学校教材）》，我仿佛置身于一个逻辑严谨的数学世界，却又充满了对信息本质的探索乐趣。书中对于信息熵的阐述，从概率论的基础出发，逐步引申到信息熵的定义，并详细探讨了不同信源的熵值计算。我曾经尝试过对一段文本进行熵值的估算，虽然计算过程较为繁琐，但最终的结果却让我对文本的“信息含量”有了全新的认识。在信源编码方面，本书对几种主要的编码算法进行了介绍，包括霍夫曼编码、算术编码等，并详细分析了它们的压缩性能和实现复杂度。作者在讲解霍夫曼编码时，通过构建编码树的过程，让我清晰地看到了如何为出现频率不同的符号分配不同长度的码字，从而达到最优的无损压缩。信道编码的部分则是我学习的重点，书中对线性分组码的代数结构进行了深入的剖析，特别是对最小汉明距离与纠错能力的关联，以及如何通过校验矩阵进行错误检测和纠正。我花费了大量时间去理解线性代数在纠错码设计中的应用，例如生成矩阵和校验矩阵的构造，以及如何利用它们进行编码和译码。此外，本书还对卷积码和Turbo码等现代编码技术进行了介绍，虽然篇幅不多，但其核心思想的阐述，让我对这些高效编码有了初步的了解。这本书不仅教授了知识，更重要的是培养了我严谨的逻辑思维和解决实际问题的能力，让我能够更深入地理解信息科学的魅力。

评分☆☆☆☆☆

《信息论与编码（高等学校教材）》这本书，在我学习信息科学的道路上，扮演了至关重要的角色，它所包含的知识体系对于我理解现代通信和数据处理技术有着不可估量的价值。作者在讲解信息的度量和信源编码时，不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实例，展示了如何将抽象的数学模型应用于实际的数据压缩。我尤其对书中关于“平均码长”和“熵”之间的关系进行了详细的推导，这让我深刻理解了香农第一定理的意义，即信源的平均码长不可能小于其熵。在信道编码方面，本书对线性分组码的代数结构进行了详尽的分析，特别是对最小汉明距离的计算和纠错能力的关联，我反复钻研，才逐渐掌握。书中关于生成矩阵和校验矩阵的讲解，以及如何利用它们进行编码和译码，都做到了深入浅出。我曾尝试着自己设计一个简单的分组码，并手动进行译码，这个过程让我对纠错码的原理有了更直观的理解。此外，本书对卷积码的介绍，特别是维特比译码算法，虽然复杂，但作者通过图示和伪代码的辅助，让我能够清晰地把握其核心思想。理解了这些编码技术，让我能够更好地理解我们在日常生活中接触到的各种通信设备和数据传输方式。这本书不仅让我增长了知识，更重要的是培养了我对复杂问题进行拆解和分析的能力，为我未来的学习和研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻开《信息论与编码（高等学校教材）》这本书时，就被其严谨的学术风格和清晰的逻辑结构所吸引。书中对于信息熵的阐述，从概率论的基础出发，逐步深入，并结合了信息论的独特视角，让我对信息的“不确定性”有了更深刻的理解。我曾尝试着对一段随机生成的文本进行熵值的计算，这个过程让我体会到了计算的复杂性，但也让我对信息的度量有了全新的认识。在信源编码部分，本书详细介绍了霍夫曼编码、算术编码等多种无损压缩算法，并分析了它们在压缩率和实现复杂度方面的权衡。作者在讲解霍夫曼编码时，通过构建编码树的过程，让我清晰地看到了如何为出现频率不同的符号分配不同长度的码字，从而达到最优的无损压缩。信道编码的部分则是我学习的重点，书中对线性分组码的代数结构进行了深入的剖析，特别是对最小汉明距离与纠错能力的关联，以及如何通过校验矩阵进行错误检测和纠正。我花费了大量时间去理解线性代数在纠错码设计中的应用，例如生成矩阵和校验矩阵的构造，以及如何利用它们进行编码和译码。此外，本书还对卷积码和Turbo码等现代编码技术进行了介绍，虽然篇幅不多，但其核心思想的阐述，让我对这些高效编码有了初步的了解。这本书不仅教授了知识，更重要的是培养了我严谨的逻辑思维和解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《信息论与编码（高等学校教材）》这本书，对于我这样一个初学者来说，如同打开了一扇通往信息世界的大门。书中对信息熵的引入，并非直接给出复杂的公式，而是从“信息量”的概念出发，通过生活中的例子，如天气预报的准确性、新闻报道的稀有度等，引导读者理解信息熵的本质。我特别喜欢作者在讲解信源编码时，通过比较不同编码方式的效率，如霍夫曼编码和算术编码，让我明白了在实际应用中，我们需要根据具体需求来选择合适的编码算法。例如，对于需要极高压缩率的场景，算术编码可能更优，而对于实现简单、效率也不错的场景，霍夫曼编码则是一个不错的选择。在信道编码方面，本书对线性分组码的阐述，尤其是对校验矩阵和生成矩阵的讲解，让我对纠错码的原理有了清晰的认识。我曾尝试着自己设计一个简单的汉明码，并手动进行错误检测和纠正，这个过程让我深刻体会到了编码技术的神奇。此外，书中对卷积码和Turbo码的介绍，虽然概念较为抽象，但作者通过图示和伪代码的辅助，让我能够把握其核心思想，并理解它们在现代通信系统中的重要作用。这本书不仅让我学到了理论知识，更重要的是培养了我分析问题和解决问题的能力，让我对信息科学有了更浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

《信息论与编码（高等学校教材）》这本书，对于我这样一个在信息科学领域摸索前行的人来说，无疑是一盏指路明灯，它系统地梳理了信息论和编码的基本原理，并将其与实际应用紧密结合。书中对于信息量和信息熵的讲解，从基础的概率论出发，逐步深入，让我对信息的度量有了深刻的理解。我尤其对作者在分析不同信源的熵值时所做的对比，让我明白了为什么某些信息更加“有价值”。在信源编码方面，本书详细介绍了各种无损压缩算法，如霍夫曼编码、算术编码等，并分析了它们在压缩效率、编码复杂度等方面的差异。作者在讲解算术编码时，虽然涉及一些小数的运算，但其核心思想——将一个概率区间映射到数字，却非常巧妙，这为我理解现代数据压缩技术提供了基础。信道编码的部分则是我学习的重点和难点，书中对线性分组码的介绍，特别是对陪集以及最小汉明距离的阐述，为理解纠错能力提供了理论依据。我曾尝试着手动进行简单的分组码的编码和译码，这个过程让我对纠错码的原理有了更直观的认识。此外，书中对卷积码和Turbo码的介绍，虽然复杂，但通过图示和流程图的辅助，使得我能够把握其核心思想，理解它们在现代通信系统中的重要作用。这本书不仅提供了知识，更重要的是培养了我解决实际问题的能力，让我能够将所学的知识应用于更广泛的领域。