信息论与编码基础/高等院校通信与信息专业规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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戴善荣 著

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• 信息论
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• 信息专业
• 数字通信
• 信源编码
• 信道编码

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111148876

版次：1

商品编码：12047995

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等院校通信与信息专业规划教材

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：259

字数：415000

正文语种：中文

内容简介

　　《信息论与编码基础/高等院校通信与信息专业规划教材》以Shannon信息理论为依据，分基础篇、信道编码篇、信源编码篇、网络篇共12章讲述了信息与编码理论的基本概念、基本原理和在通信及信息工程等领域的应用。内容包括：信息的定义及度量、信源及其信息量、信道及其容量、分组码、卷积码、TCM与Turbo码、离散信源无失真编码、限失真信源编码理论、信源编码实践、网络信息论初步和信息安全中的密码技术等。
　　《信息论与编码基础/高等院校通信与信息专业规划教材》可作为通信、计算机、信息工程等专业的教材或参考书，也可供信息领域科技工作者、工程技术人员参考。

内页插图

目录

出版说明
前言

第1篇 基础篇
第1章 概论
1．1 信息论的形成和发展
1．2 通信系统模型
1．3 Shannon信息论的框架与本书的编排
1．3．1 Shannon信息论的框架结构
1．3．2 本书的编排
第2章 信息的度量
2．1 离散变量的自信息量
2．1．1 消息、信息与概率空间
2．1．2 离散变量的自信息量
2．1．3 信息量单位
2．2 离散变量集的平均信息量
2．2．1 信息熵
2．2．2 熵函数性质
2．3 互信息量
2．3．1 联合自信息量与条件自信息量
2．3．2 互信息量的概念
2．3．3 事件互信息的性质
2．3．4 离散集的平均互信息量
2．4 信息不增性原理
2．4．1 平均条件互信息量
2．4．2 信息处理定理
2．5 连续随机变量的信息度量
2．5．1 连续随机变量的微分熵
2．5．2 微分熵性质
2．5．3 连续随机变量的互信息量
2．5．4 连续随机变量的最大熵
2．6 小结
2．7 习题
第3章 信源及其信息■
3．1 信源分类
3．2 信源概率模型与熵函数
3．3 Markov信源
3．3．1 Markov过程与状态转移图
3．3．2 遍历Markov信源及稳定分布
3．3．3 遍历Markov信源的熵
3．4 扩展信源的概念
3．4．1 无记忆扩展信源
3．4．2 Markov扩展信源
3．5 小结
3．6 习题
第4章 信道及其容量
4．1 信道模型与信道分类
4．1．1 信道模型
4．1．2 信道分类
4．2 离散无记忆信道
4．2．1 转移概率矩阵与信道线图
4．2．2 信道的输出熵与互信息
4．2．3 DMC信道的容量
4．2．4 对称DMC
4．2．5 组合信道
4．3 离散无记忆扩展信道
4．3．1 Ⅳ次扩展信道的转移概率矩阵
4．3．2 Ⅳ次扩展信道的容量
4．4 连续信道的容量
4．4．1 时间离散连续信道
4．4．2 时间连续的连续信道
4．5 小结
4．6 习题

第2篇 信道编码篇
第5章 分组码
5．1 编码定理与纠错码的基本概念
5．1．1 编码定理与差错控制方式
5．1．2 码字的纠错能力
5．1．3 译码准则
5．2 线性分组码
5．2．1 一致监督方程和一致监督矩阵
5．2．2 线性分组码的编码与译码
5．3 循环码
5．3．1 循环过程的数学表达式
5．3．2 循环码的生成多项式
5．3．3 系统码形式的循环码
5．3．4 循环码的译码
5．4 BCH码和RS码
5．4．1 BCH码
5．4．2 RS码
5．5 小结
5．6 习题
第6章 卷积码
6．1 基本概念
6．1．1 引言
6．1．2 约束度与约束长度
6．1．3 系统卷积码与卷积码的多项式描述
6．2 卷积码编码过程的图形描述
6．2．1 树状图
6．2．2 网格图
6．2．3 状态图
6．3 Viterbi译码简介
6．3．1 VB译码的度量
6．3．2 VB译码原理
6．4 卷积码的删余
6．5 小结
6．6 习题
第7章 TCM与Turbo码
7．1 引言
7．2 TCM技术
7．2．1 TCM思想的由来
7．2．2 TCM系统模型
7．2．3 TCM设计中的关键技术
7．3 Turbo码
7．3．1 引言
7．3．2 Turbo码编码器
7．3．3 Turbo码的译码
7．3．4 Turbo码在移动通信系统中的应用
7．4 小结
7．5 习题

第3篇 信源编码篇
第8章 离散信源无失真编码
8．1 数据可压缩编码原理
8．1．1 引言
8．1．2 单义可译码
8．1．3 Shannon-Fano编码与无失真编码定理
8．2 基于信源统计特性的编码方法
8．2．1 Huffman编码
8．2．2 算术码
8．3 基于数据串特性的编码
8．3．1 字典编码与LZ码
8．3．2 LZ编码算法
8．3．3 LZ码的译码过程
8．3．4 LZ码的压缩性能
8．4 小结
8．5 习题
第9章 限失真信源编码理论
9．1 失真的度量
9．1．1 失真函数
9．1．2 多维矢量的失真函数与平均失真
9．1．3 量化失真度量
9．2 信息率，失真函数的定义与性质
9．2．1 基本概念与定义
9．2．2 R（D）函数的性质
9．3 R（D）函数的计算
9．3．1 条件极值的Lagrangian乘子法
9．3．2 二元信源的R（D）函数
9．4 连续信源的R（D）函数及Shannon低界
9．4．1 连续信源的R（D）函数
9．4．2 差值误差测量的R（D）函数与Shannon低界
9．5 小结
9．6 习题
第10章 信源编码实践
10．1 限失真信源编码技术基础
10．1．1 引言
10．1．2 时域波形编码
10．1．3 频域波形编码
10．1．4 基于模型的信源编码
10．1．5 人类感知特性的应用
10．2 视频编码实践
10．2．1 引言
10．2．2 JPEG标准
10．2．3 H．2 61与H．2 63建议
10．2．4 MPEG编码标准
10．3 音频编码实践
10．3．1 引言
10．3．2 语音数字编码标准
10．3．3 高保真立体声音频编码标准
10．4 小结
10．5 习题

第4篇 网络篇
第11章 网络信息论初步
11．1 引言
11．1．1 网络信息论的发展概况
11．1．2 网络信息论研究的问题与信道模型
11．2 相关信源编码
11．2．1 Slepian-Wolf定理
11．2．2 应用校正子的相关信源编码（DTSCUS）
11．3 相关信源协同编码
11．4 多址接入信道（MAC）
11．4．1 离散多址接入信道
11．4．2 多址接入Gaussian噪声信道
11．4．3 相关信源的多址接入信道
11．5 广播信道
11．5．1 离散无记忆广播信道（DMBC）
11．5．2 退化广播信道
11．6 小结
11．7 习题
第12章 信息安全中的密码技术
12．1 信息安全与密码学
12．2 Shannon的保密系统理论
12．2．1 密码学的基本概念
12．2．2 理想保密性（perfectsecrecy）
12．2．3 乘积加密系统
12．3 信息加密技术
12．3．1 对称密码体制
12．3．2 公钥（非对称）密码体制
12．4 信息认证技术
12．4．1 信息认证算法
12．4．2 数字签名
12．5 网络通信的信息安全技术
12．5．1 密码管理和分配
12．5．2 Internet的信息安全
12．6 小结
12．7 习题

参考文献

前言/序言

　　本书是机械工业出版社组织编写的“高等院校通信与信息专业规划教材”中的《信息论与编码基础》教材。本书内容的组织没有像专著那样分为信息理论与编码理论两个系统。而是综合成一个以形成高效、可靠、安全的信息传输（存储）码为目标，以Shannon关于信息的定义与质量为基础的Shannon信息论（或称狭义信息论）框架结构。该框架结构由1个共同的基础理论即Shannon信息理论，和相对独立的3个编码理论即信源编码理论、信道编码理论和密码理论所组成。这个框架基本上涵盖了以Shannon信息理论为基础的所有信息编码领域。在内容选材上还包括了新近正发展的、虽不成熟但已形成研究热点的课题，如网络信息论、Turbo码等，以及为大众所关心的音视频信源编码的应用标准介绍。
　　信息理论与编码理论的发展与数学密不可分，而且曾是数学的一个专门化领域，其数学基础并非为一般本科大学生所具有。因此，虽有许多优秀的专著，但并不适合作教材。从已出版的教材中可以看到不同程度的普及化努力，这些给予了作者很好的借鉴。然而作者在教学实践中仍然觉得这是一个很棘手的问题，是本课程的一个特殊性。作为教材，要求必须有一定的数学理论高度，事实上数学是一个具有严谨性和推理功能的理论工具，用它可以准确、简洁、明了地表达出定理与科学结论。但如果使用太深的数学工具，就会使读者觉得抽象、不知所云与不可接受，而起反作用。本书所要求的数学知识基础为：普通高等数学、基础概率论（古典概率论）和一般的线性代数知识。没有引用数论与近世代数等知识，也没有引入典型序列概念。对一些定理与结论的证明会因此而发生困难，只好采取应用例证与物理概念解释相结合的办法。对于像公钥密码体制那样非应用数论知识不可的，则归纳出14条结论予以例证，然后应用这些结论推导公钥密码算法。
　　与框架结构相对应，本书由基础篇、信道编码篇、信源编码篇和网络篇共12章组成。其中基础篇4章，介绍Shannon信息论的形成、发展和框架结构；信息的度量；信源及其信息量；信道及其容量等关于信息的基本理论。这是Shannon信息理论的基本知识，也是本书其余各章的共同基础。
　　信道编码篇由分组码（第5章）、卷积码（第6章）和TCM与Turbo码（第7章）组成。分组码和卷积码在理论与技术上都比较成熟，而TCM与Turbo码是正在研究发展中的两种编码技术，理论上并未完善，技术上也未成熟，但却显示出各自的优异性能，被认为是20世纪末在信道编码领域中具有里程碑意义的两大成就。将它们编成一章，除了两者都应用了有反馈的卷积码这个共同点外，并无更多的理论与技术上的原因，两者都是信道编码领域中正在发展的颇受关注的新技术，这是更主要的考虑。
　　信源编码篇除了第8章离散信源无失真编码，第9章限失真信源编码理论外，还包括第10章信源编码实践。这是因为信源编码的理论与技术在微电子与计算技术的催化下，使音、视频系统数码技术的发展、应用成了20世纪90年代信息领域的一大亮点，引发了人们对信息技术的关注与兴趣。在学习信源编码基本理论的同时，了解一下这些理论的应用与标准对理解抽象的理论是有益的。
　　将第11章网络信息论初步和第12章信息安全中的密码技术合编成网络篇，唯一的理由由它们都是网络通信中有特殊意义的课题。应该说密码理论与技术并非以网络为依托的，但网络通信离开密码技术就会失去其实用意义。至于网络信息论，显然应该是网络发展的基础，但由于理论上的困难，至今研究成果甚少，与网络的高速发展极不相称。本章对已报导的一些成果作了初步的介绍，其意义不在于应用这些结果，更在于从中可了解、发现网络信息论研究中的困难与问题。
　　本书每章均附有习题，以加深对基本内容的理解，难度不高，只是书本内容的直接应用。在教学中，针对不同的专业需要，应增加一些结合专业的综合练习题。
　　作者要感谢在编写过程中参阅过的相关著作的作者，他们的著作给作者以很大的启发与借鉴，恕不能一一举名致谢。特别要感谢王育民教授、王新梅教授、郑志航教授以及美国的R.B.Wells教授。作者在编写本书的过程中曾参阅过他们的著作并应用了其中的某些资料。作者还要感谢徐澄圻教授对编写大纲及书稿所提出的宝贵建议与改进意见。
　　尽管作者在准确性与合理性方面作了努力，但疏漏之处终难避免，祈盼指正，以便不断改进。

信息论与编码基础 内容梗概： 本书是一本面向高等院校通信与信息专业学生的权威教材，深入浅出地介绍了信息论与编码的基础理论、核心概念及其在通信系统中的关键应用。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建扎实的理论基础，培养解决实际问题的能力。 第一部分：信息的度量与信源编码 本部分将带领读者进入信息的奥秘世界，从信息论的基石——熵（Entropy）出发，探讨如何量化信息的不确定性。我们将深入剖析不同类型的信源模型，包括离散无记忆信源、马尔可夫信源等，并通过具体的例子说明如何计算其信息熵。理解熵的内涵，对于后续的信道容量和编码效率的分析至关重要。 接着，我们将聚焦于信源编码（Source Coding）的核心目标：如何在尽可能保留信息的前提下，对信息进行高效的压缩。我们将详细介绍各种经典的信源编码算法，包括： 变长编码（Variable-Length Coding, VLC）： 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 这是最为人熟知的最优二元码，我们将从其构建原理、算法流程入手，详细讲解如何为不同概率的信源符号构建等长或不等长的编码。重点分析其最优性证明，并探讨其在实际应用中的优势与局限。 香农-法诺编码（Shannon-Fano Coding）： 作为霍夫曼编码的先驱，我们将介绍其编码思想和步骤，并与霍夫曼编码进行对比，分析两者的异同以及各自适用的场景。 算术编码（Arithmetic Coding）： 这种编码方式能够更接近信源的熵限，尤其擅长处理概率分布复杂的信源。我们将深入剖析其编码原理，包括区间划分、概率累积等核心概念，并分析其编码效率的优势。 行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）： 适用于具有重复字符序列的信源，我们将介绍其基本原理和应用场景，例如图像和传真信号的压缩。 Lempel-Ziv（LZ）系列编码： 包括LZ77、LZ78以及其改进算法如LZW，这些算法通过查找和替换重复的子串来压缩数据，是许多现代无损压缩软件（如ZIP、GZIP）的基础。我们将详细解析其字典构建和匹配过程。 在介绍完这些编码算法后，我们将深入探讨信源编码的理论极限——熵率（Entropy Rate），以及无损信源编码定理（Source Coding Theorem），理解信息论的奠基人克劳德·香农（Claude Shannon）提出的信息传输的根本约束。 第二部分：信道容量与信道编码 本部分将从信息的传输过程出发，引入信道（Channel）的概念，并探讨信息在传输过程中可能遇到的各种干扰和噪声。我们将重点分析离散无记忆信道（Discrete Memoryless Channel, DMC），并引入互信息（Mutual Information）的概念，它量化了输入信息对输出信息的了解程度，是衡量信道传输信息能力的度量。 核心概念——信道容量（Channel Capacity）将被深入剖析。我们将阐述信道容量的定义，它是指在给定信道条件下，能够可靠传输的最大信息速率。我们将通过实际的信道模型，例如二元对称信道（Binary Symmetric Channel, BSC）、加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信道，来计算其信道容量，并重点介绍香农关于信道容量的著名定理：香农-信道编码定理（Shannon-Channel Coding Theorem）。该定理揭示了只要传输速率低于信道容量，就存在能够实现任意低错误概率的编码方案，这是信息通信领域最鼓舞人心的结论之一。 基于对信道容量的深刻理解，本部分将重点介绍信道编码（Channel Coding）的技术，其核心目标是在传输过程中引入冗余，以检测和纠正信道引入的错误，从而提高传输的可靠性。我们将系统地介绍各类信道编码方案： 线性分组码（Linear Block Codes）： 汉明码（Hamming Codes）： 一种简单但有效的纠错码，我们将详细讲解其生成矩阵、校验矩阵的构造，以及如何进行错误检测和纠正。 循环码（Cyclic Codes）： 一种特殊的线性分组码，具有很强的代数结构，易于硬件实现。我们将介绍其多项式表示、生成多项式、校验多项式，并探讨其解码算法。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）： 一类多重错误纠正码，具有强大的纠错能力，是很多现代通信系统（如DVD、卫星通信）的关键技术。我们将介绍其代数结构和解码原理。 RS码（Reed-Solomon Codes）： 一种基于有限域理论的BCH码的特例，特别擅长纠正突发错误，应用极为广泛。我们将深入讲解其有限域运算、生成多项式和Berlekamp-Massey算法等解码关键技术。 卷积码（Convolutional Codes）： 编码过程： 与分组码不同，卷积码的编码是连续的，其输出取决于当前的输入以及过去一段时间的输入。我们将介绍其编码器结构（移位寄存器和异或门）和生成多项式。 解码算法： 维特比算法（Viterbi Algorithm）： 这是用于解码卷积码的最优最大似然（ML）算法。我们将详细讲解其状态转移、路径度量更新以及回溯过程，并分析其复杂度和性能。 序贯解码（Sequential Decoding）： 另一种重要的解码算法，适用于码长较长的情况。 此外，我们还将介绍低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check, LDPC）和Turbo码（Turbo Codes）。这两种现代编码技术在性能上非常接近香农极限，是下一代通信系统（如5G）的核心组成部分。我们将探讨它们的设计思想（迭代解码、并行联合解码等）和优越的纠错能力。 第三部分：源信道联合编码与应用 在掌握了信源编码和信道编码各自的理论与技术后，本部分将探讨源信道联合编码（Joint Source-Channel Coding）的思想。传统上，信源编码和信道编码是分开设计的，但在某些情况下，将两者结合起来进行联合优化，可以获得更好的整体性能。我们将讨论联合编码的优势，以及如何根据信道条件动态调整编码策略。 本书还将拓展到信息论与编码在其他相关领域的应用，包括： 数据压缩技术： 详细介绍JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准背后的信息论原理。 语音编码： 分析GSM、AMR等语音编码技术如何利用人类听觉特性和信息论原理实现高效压缩。 存储系统： 探讨纠错码在硬盘、光盘等存储介质中的应用，保证数据可靠性。 网络传输： 分析TCP/IP协议中的拥塞控制和错误恢复机制与信息论思想的联系。 机器学习与人工智能： 探讨信息论在特征选择、模型评估、概率图模型等方面的应用。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解信息、熵、互信息等信息论基本概念。 掌握不同类型的信源编码算法及其原理。 理解信道容量的定义及其重要性。 熟悉各种重要的信道编码技术，包括分组码和卷积码。 了解LDPC码和Turbo码等现代先进编码技术。 能够分析信息论与编码在各类通信系统中的应用。 为进一步学习信息论、编码理论、通信系统设计等高级课程打下坚实基础。 本书理论与实践相结合，配有大量的例题和习题，旨在帮助读者建立清晰的逻辑思维，提升分析问题和解决问题的能力，为未来在通信与信息领域的学习和工作做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码基础》真的可以说是为我们这种通信与信息专业的学生量身定做的。翻开书，最直观的感受就是它的体系非常完整，从最基础的信息熵、信源编码，到信道编码、纠错码，再到更深入的速率失真理论，基本上把信息论和编码理论的核心知识点都涵盖了。不像有些书，可能讲一个点讲得很深，但整体脉络不清。这本书的好处在于，它能让你一步一步地构建起整个知识框架，理解每个概念之间的内在联系。例如，它在介绍香农第一定理的时候，会非常清晰地阐述信息熵的意义，以及它如何限制了无损编码的极限，这对于我这种初学者来说，简直是醍醐灌顶。而且，书中的例子也选得恰到好处，既有理论的严谨性，又不至于过于抽象，能够帮助我们理解那些复杂的公式和定理在实际中的应用。比如，在讲霍夫曼编码的时候，它不仅给出了算法的推导，还附带了几个不同信源的编码实例，让我们能够亲手去计算，去体会这种最优编码的魅力。我个人觉得，对于想扎实掌握信息论和编码理论基础的同学来说，这本书绝对是不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将毕业的学生，我深切体会到理论知识的深度和广度对未来职业发展的重要性。这本《信息论与编码基础》无疑为我打下了坚实的根基。这本书的内容安排循序渐进，从信息的基本度量单位——比特，到信息传输的根本限制——信道容量，再到各种有效的编码技术，逻辑链条非常清晰。书中对各种编码方案的介绍，如线性分组码、循环码、卷积码等，都配以详尽的数学推导和图示，这使得原本抽象的编码原理变得具象化，更容易被理解和记忆。特别值得称赞的是，书中对译码算法的讲解，特别是关于最大似然译码和最小距离译码的介绍，为我们理解如何从含有噪声的接收信号中恢复原始信息提供了清晰的思路。此外，书中还涉及到了一些更高级的话题，比如速率失真理论，这让我对信息压缩的理论极限有了更深入的认识。总而言之，这本书的深度和广度都恰到好处，既有理论的严谨性，又不失工程的实用性，对于我们深入理解通信系统的本质和发展方向具有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样比较注重实操性的学习者而言，一本好的教材必须要有足够的习题和案例来巩固学习成果。《信息论与编码基础》在这方面做得非常出色。每章的结尾都配有大量精心设计的习题，从基础概念的理解到复杂算法的推导，覆盖了本章的所有重点和难点。而且，这些习题的难度梯度设计得很好，既有帮助我们巩固基础的简单题，也有能够挑战我们思维的综合题。我经常会花很多时间去钻研这些习题，有些题目甚至需要结合书本上的多个章节的知识才能解决，这极大地加深了我对理论知识的理解和应用能力。此外，书中也穿插了一些实际的通信系统案例分析，比如如何在实际的通信链路中应用信源编码和信道编码来提高传输效率和可靠性。这些案例让我看到了理论知识的价值，也激发了我对未来从事通信工程的兴趣。总的来说，这本书不仅提供了丰富的理论知识，更提供了一个绝佳的实践平台，让我们能够真正地学以致用。

评分☆☆☆☆☆

我之前看过几本关于信息论和编码的书，但都觉得要么过于偏重数学理论，要么过于偏重工程应用，很难找到一个平衡点。这本《信息论与编码基础》在这方面做得非常均衡。它在讲解理论的同时，并没有回避其背后的数学基础，而是以一种清晰易懂的方式呈现，比如在推导一些关键公式时，会给出详细的步骤和解释，让我能够理解公式的来龙去脉，而不是死记硬背。同时，它也没有忽略理论在工程实践中的应用，会适时地结合一些实际的通信场景，解释理论如何指导工程设计。比如，在讲到纠错码的时候，它会详细介绍不同码的性能指标，以及它们在不同应用场景下的适用性。这对于我们理解不同编码方案的设计思路和权衡取舍非常有帮助。这本书的语言风格也很平实，没有过多华丽的辞藻，直击主题，让我能够专注于知识本身。对于想要全面掌握信息论和编码理论，并了解其工程应用的读者来说，这本教材无疑是一个非常好的选择。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习信息论和编码，最怕的就是理论脱离实际，或者讲得过于高深莫测。幸运的是，这本《信息论与编码基础》在这方面做得相当不错。它不仅仅是罗列公式和定理，更注重引导读者去思考这些理论背后的物理意义和工程含义。举个例子，它在解释信道容量的时候，并没有直接抛出一个公式就完事，而是通过对噪声信道模型的深入剖析，让我们理解为什么这个容量是信息传输的根本限制。而且，书中在介绍各种编码方案时，比如汉明码、卷积码，都详细地讲解了它们的编码原理、译码算法以及在实际应用中的优缺点。这对于我们在设计和分析通信系统时，选择合适的编码策略非常有帮助。我印象特别深刻的是，书中关于代数码的讲解，虽然这部分内容相对复杂，但作者通过循序渐进的推导和大量的图示，化繁为简，让原本晦涩的概念变得易于理解。阅读这本书，感觉就像是有一位经验丰富的老师在旁边耐心指导，不断地为你扫清知识的盲点，让你在不知不觉中就掌握了重要的知识。