9787302192992 信息论与编码(第2版)(高等院校信息与通信工程系列教材) 清 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹雪虹，张宗橙著 著

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• 信息与通信工程
• 第二版
• 清华大学出版社
• 理论基础
• 数字通信

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302192992

商品编码：29547082321

包装：平装

出版时间：2009-02-01

基本信息

书名：信息论与编码(第2版)(高等院校信息与通信工程系列教材)

定价：29.00元

作者：曹雪虹,张宗橙著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2009-02-01

ISBN：9787302192992

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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普通高等教育“十五”*规划教材

“十二五”江苏省高等学校重点教材

信息论与编码是电子信息类专业的基础，对于理论研究和工程应用均由重要的指导作用。对于本科生和工程技术人员来说，由于理论基础的不足以及实际应用的需要，不可能花很多精力去研读复杂难懂、枯燥乏味的证明，他们迫切需要一本介绍信息论基础知识且与实际应用紧密联系的书籍，本书就是出于这样的目的编写的。从多年的销售数据和读者的积极反馈来看，本书也起到了很好的普及作用。

本书特色：

（1）注重基本概念，用较通俗的文字解释其物理意义，辅以的例题和图表说明。不再以复杂的公式来证明这些孰知的公理。

（2）联系当前实际通信技术，使读者学习后概念清晰，可以有目标地将概念应用于实际工作中。

（3）配有丰富的教学资源，包括习题、PPT、实验系统和教学平台等，可以在清华大学出版社网站下载。

内容提要

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《高等院校信息与通信工程系列教材：信息论与编码（第2版）》重点介绍由香农理论发展而来的信息论的基本理论以及编码的理论和实现原理。全书分7章，在介绍了有关信息度量的基础上，重点讨论了信道容量、率失真函数，以及无失真信源编码、限失真信源编码、信道编码和密码学中的理论知识及其实现原理。《高等院校信息与通信工程系列教材：信息论与编码（第2版）》注重概念，采用通俗的文字，联系目前实际通信系统，用较多的例题和图不阐述基本概念、基本理论及实现原理，尽量减少繁杂的公式定理证明。在各章的后还附有内容小结和大量习题，书后附有部分习题答案，便于读者学习，加深对概念和原理的理解。此外，《高等院校信息与通信工程系列教材：信息论与编码（第2版）》有配套电子教案。

目录

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章　绪论
1.1　信息论的形成和发展
1.2　通信系统的模型
习题

第2章　信源与信息熵
2.1　信源的描述与分类
2.1.1　无记忆信源
2.1.2　有记忆信源
2.1.3　马尔可夫信源

2.2　离散信源熵和互信息
2.2.1　自信息量
2.2.2　离散信源熵
2.2.3　互信息
2.2.4　数据处理中信息的变化
2.2.5　熵的性质

2.3　离散序列信源熵
2.3.1　离散无记忆信源的序列熵
2.3.2　离散有记忆信源的序列熵

2.4　连续信源熵和互信息
2.4.1　幅度连续的单个符号信源熵
2.4.2　波形信源熵
2.4.3　大熵定理
2.5　冗余度
本章小结
习题

第3章　信道与信道容量
3.1　信道的基本概念
3.1.1　信道的分类
3.1.2　信道参数
3.1.3　信道容量的定义

3.2　离散单个符号信道及其容量
3.2.1　无干扰离散信道
3.2.2　对称DMC信道
3.2.3　准对称DMC信道
3.2.4　一般DMC信道
3.3　离散序列信道及其容量

3.4　连续信道及其容量
3.4.1　连续单符号加性信道
3.4.2　多维无记忆加性连续信道
3.4.3　限时限频限功率的加性高斯白噪声信道
3.5　信源与信道的匹配
本章小结
习题

第4章　信息率失真函数
4.1　平均失真和信息率失真函数
4.1.1　失真函数
4.1.2　平均失真
4.1.3　信息率失真函数R（D）
4.1.4　信息率失真函数的性质
4.1.5　信息率失真函数与信道容量的比较
4.2　离散信源和连续信源的R（D）计算
本章小结
习题

第5章　信源编码
5.1　编码的定义
5.2　无失真信源编码
5.2.1　定长编码定理
5.2.2　变长编码定理
5.2.3　佳变长编码
5.3　限失真信源编码定理

5.4　常用信源编码方法简介
5.4.1　游程编码
5.4.2　算术编码
5.4.3　矢量量化
5.4.4　预测编码
5.4.5　变换编码
本章小结
习题
第6章　信道编码
第7章　加密编码
附录　本书所用符号及含义
部分习题参考答案
参考文献

作者介绍

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曹雪虹，南京工程学院副校长，南京邮电大学通信与信息工程学院教授、博士生导师。长期从事信息与通信工程专业的教学和科研工作，开设“信息论基础”、“编码理论”、“信息论与编码”、“数字信号处理”等本科和研究生课程。主持或参加国家自然科学基金、信息产业部、省自然科学基金等科研项目十余项，内容包括无线通信、多媒体传输等方面的理论研究和产品研发。已在外学术刊物和会议上发表学术论文70多篇，其中多篇被SCI/EI/ISTP收录。主编和参编出版专著和教材5本，其中主编《信息论与编码》被列入“十五”*规划教材，《信息论基础》被列入“十一五”*规划教材。《信息论与编码》已经被全国百余所高校选用，累计印刷20余次，销售量超过10万册。

文摘

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序言

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《信息与通信原理导论》 第一章：通信的基石——信息的度量与表达 在本章中，我们将一同探索信息世界的奥秘，深入理解信息作为通信最基本载体的本质。我们将从信息论的奠基人克劳德·香农的伟大思想出发，揭示信息的度量单位——比特（bit）的深刻含义。我们将学习如何量化信息的不确定性，理解熵（entropy）在信息论中的核心地位，它不仅仅是一个数学概念，更是衡量信息量或数据混乱程度的标尺。 我们会详细阐述离散随机变量的熵计算方法，并通过丰富的实例，例如抛硬币、掷骰子，甚至更复杂的文本和图像数据，来直观地理解不同事件发生概率对信息量的影响。高熵意味着信息量大，低熵则意味着信息量小。接着，我们将引申到联合熵（joint entropy）、条件熵（conditional entropy）以及互信息（mutual information）的概念。联合熵描述了两个或多个随机变量共同携带的信息总量，而条件熵则衡量了在已知一个随机变量的情况下，另一个随机变量所包含的信息量。互信息则进一步揭示了两个随机变量之间的依赖程度，即一个变量的出现能够减少多少对另一个变量的不确定性。这些概念是理解信息传输、存储以及压缩的基石，它们帮助我们量化信息之间的关联，为后续的编码和解码技术奠定理论基础。 在信息的表达方面，我们将审视信息的不同表现形式。从最基础的二进制编码，到更复杂的字符编码（如ASCII、Unicode），以及图形、音频、视频等非文本信息的数字化表示方法，我们将一一解析其背后的原理和编码机制。我们将讨论数据的冗余度，以及如何通过不同的编码方式来优化信息的存储和传输效率。此外，本章还会触及信息的可观测量，即我们可以通过何种方式来获取和感知信息，以及这些感知方式如何转化为可被处理和传输的数据。我们将强调，对信息的准确度量和有效表达是构建任何高效通信系统的首要前提。 第二章：信道的模型与限制——信息传输的物理媒介 本章将聚焦于信息传输的物理实体——信道（channel）。我们将深入剖析不同类型信道的特性，理解它们在信息传输过程中所扮演的角色以及可能带来的挑战。我们将首先介绍理想信道模型，它是一种理论上的抽象，假设信道不会对传输的信息产生任何失真或噪声。然而，在现实世界中，理想信道几乎不存在。 我们将重点探讨随机信道的概念，以及信道容量（channel capacity）这一核心指标。信道容量定义了在特定信道上，能够可靠传输的最大信息速率。我们将学习香农-哈特利定理（Shannon-Hartley theorem），这是通信理论中最具里程碑意义的公式之一，它揭示了在加性高斯白噪声（AWGN）信道中，信道容量与信道的带宽（bandwidth）和信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）之间的关系。我们将通过具体的数学推导和图示，来清晰地解释带宽如何影响信息传输的速度，以及信噪比的提高如何有效降低误码率，从而提升通信的可靠性。 噪声（noise）是信道中不可避免的干扰因素，它会引入随机的扰动，导致信息失真。我们将详细介绍不同类型的噪声，例如热噪声、散粒噪声、冲激噪声等，并理解它们对信号的影响。针对这些噪声，我们将探讨一些基本的抗噪声技术，例如信号的放大、滤波以及差错控制编码的初步概念，为后续章节深入讨论这些技术做好铺垫。 此外，本章还会涉及不同物理媒介的信道模型，如导线、光纤、无线电波等，分析它们各自的传输特性、带宽限制以及易受的干扰类型。我们将理解，不同的信道模型需要采用不同的编码和调制技术来克服其固有的限制，从而实现高效可靠的信息传输。本章的目的是让读者对信息传输的物理环境有一个全面的认识，理解信道的制约因素，并为设计和优化通信系统提供必要的理论指导。 第三章：高效信息的编码——压缩与信源 在信息论的框架下，编码（encoding）是信息处理的核心环节。本章将深入探讨信源编码（source coding），其主要目标是在不丢失或最小化丢失信息的前提下，对信息进行压缩，以降低存储和传输的成本。我们将从信源的特性出发，理解其统计规律和冗余度，并据此设计最优的编码方案。 我们将详细介绍两种主要的信源编码方法：无损编码（lossless coding）和有损编码（lossy coding）。无损编码保证了解码后的信息与原始信息完全一致，适用于对数据精度要求极高的场景，例如文本文件、程序代码等。我们将学习变长编码（variable-length coding）的原理，其中，出现频率较高的信息用较短的码字表示，而出现频率较低的信息用较长的码字表示。例如，霍夫曼编码（Huffman coding）就是一种经典的无损变长编码算法，我们将详细介绍其构建过程和最优性证明。另外，我们将介绍算术编码（arithmetic coding），它能够更有效地利用信源的概率分布，实现比霍夫曼编码更高的压缩率。 对于有损编码，我们将探讨其在图像、音频、视频等多媒体信息处理中的重要性。有损编码允许在一定程度上丢失信息，以换取更高的压缩效率。我们将讨论人类感知系统的特点，利用人眼和人耳对某些信息的敏感度较低的特性，去除那些不易被察觉的冗余信息。本章将介绍一些有损编码的基本思想，例如量化（quantization）和变换编码（transform coding）的初步概念，为后续更深入的多媒体编码技术打下基础。 此外，本章还会讨论不同信源的特性，例如马尔可夫信源（Markov sources）的建模，以及如何利用信源的统计特性来设计更有效的编码器。我们将强调，信源编码的最终目标是逼近信源的熵，实现理论上的极限压缩。通过本章的学习，读者将能够理解信息压缩的原理，掌握各种信源编码算法，并了解其在实际应用中的重要意义。 第四章：可靠信息的传递——信道编码与纠错 在信息传输过程中，信道的不确定性和噪声的存在会导致信息的错误。本章将聚焦于信道编码（channel coding），它是一项至关重要的技术，旨在通过在原始信息中添加冗余信息，来提高信息传输的可靠性，抵抗信道噪声的影响，并实现错误的检测和纠正。 我们将首先介绍信道编码的基本原理：如何通过添加冗余比特来构建纠错码。我们将区分错误检测码（error detection codes）和错误纠正码（error correction codes）。错误检测码只能判断信息是否出错，例如奇偶校验码（parity check code）。而错误纠正码则能够在检测出错误的同时，定位并纠正错误，例如汉明码（Hamming code）和卷积码（convolutional code）。 我们将详细介绍几种经典的线性分组码（linear block codes），例如汉明码，分析其码字结构、生成矩阵、校验矩阵以及译码方法。我们将通过具体的例子，演示汉明码如何能够检测多位错误并纠正一位错误。接着，我们将引申到更复杂的纠错码，例如循环码（cyclic codes）和BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem codes），这些码具有更强的纠错能力，能够纠正多位错误，并且在实际通信系统中得到了广泛应用。 本章还将深入探讨卷积码（convolutional codes）。与分组码将信息划分成固定长度的块进行编码不同，卷积码对输入信息流进行连续编码，其编码过程可以用状态图或编码树来描述。我们将介绍卷积码的生成多项式、译码算法（如维特比算法 Viterbi algorithm），并理解它在移动通信、卫星通信等领域的重要作用。 最后，本章还将讨论纠错码的性能评估指标，例如码率（code rate）、纠错能力以及译码复杂度。我们将强调，信道编码的设计需要在提高可靠性和增加开销之间取得平衡。通过本章的学习，读者将对如何构建可靠的通信系统有深刻的认识，掌握各种信道编码技术，并理解它们在现代通信中的核心地位。 第五章：信息传输的流程与系统——从源到目的地 在本章中，我们将把前几章所学的理论知识整合起来，构建一个完整的信息传输系统模型。我们将从信息的源头出发，详细分析信息在传输过程中经历的各个环节，以及每个环节所扮演的角色和所面临的挑战。 我们将从信息源（source）开始，讨论信息源的建模和特性分析。接着，我们将进入信源编码（source coding）阶段，利用信源的统计特性，对信息进行压缩，以减少传输所需的比特数。然后，我们提及数据在存储或传输前可能需要进行的一些预处理，例如数据格式的转换。 紧随其后的是调制（modulation）过程。调制是将数字信息转换成适合在物理信道上传输的模拟信号的关键步骤。我们将介绍几种基本的数字调制技术，例如幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）和相移键控（PSK），并解释它们的工作原理和各自的优缺点。我们将理解，调制的目标是将数字信息“映射”到模拟信号的某些属性上，以便在信道中有效传输。 信息信号被调制后，将通过物理信道（channel）进行传输。我们将在本章中重温信道的特性，包括带宽限制、噪声和失真。我们将再次强调，信道对信息传输的可靠性和速率具有决定性的影响。 在接收端，首先进行的是解调（demodulation）过程，它与调制过程相反，将接收到的模拟信号恢复成数字信号。紧接着是信道译码（channel decoding），利用信道编码时添加的冗余信息，检测并纠正传输过程中可能产生的错误。我们将在本章中回顾前面章节介绍的各种译码算法。 最后，经过信道译码后的信息将进入信源译码（source decoding）阶段，进行信息的还原或重构。如果使用的是有损信源编码，那么在这个阶段，信息可能会被近似还原。最终，信息将到达信息的目的地（destination），供用户或其他系统使用。 本章还将讨论信息传输系统的整体性能评估指标，例如误码率（BER）、信噪比（SNR）、信道利用率以及系统的整体吞吐量。我们将强调，一个优化的信息传输系统需要在各个环节之间进行精心的设计和权衡，以达到最佳的性能表现。通过对整个信息传输流程的梳理，读者将能够形成一个全面的、系统性的认知，理解信息论和编码技术如何在实际通信系统中协同工作，实现信息的可靠、高效传递。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码》的第三版简直是理论与实践完美结合的典范。我记得第一次翻开它的时候，就被作者深入浅出的讲解方式深深吸引了。对于那些初次接触信息论的读者来说，那些抽象的公式和概念往往像一座座大山，让人望而生畏。然而，这本书巧妙地用生活中的例子来阐释熵、互信息这些核心概念，使得原本晦涩的理论变得生动起来。特别是关于信源编码和信道编码的部分，讲解得极其细致到位，不仅停留在数学推导层面，更重要的是，它清晰地展示了如何将这些理论应用于实际的通信系统中，比如如何通过霍夫曼编码来最大化数据压缩效率，或者在存在噪声的信道中，如何利用信道编码来保证信息传输的可靠性。这本书的排版和插图也值得称赞，清晰的图表帮助我构建了更直观的知识结构，每一次阅读都像是一次全新的探索，受益匪浅，绝对是通信工程领域必备的案头工具书。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理自己大学时期的教材，发现这本《信息论与编码》的第二版虽然有些年头了，但其内容之扎实，至今仍然让人叹服。它最大的特点在于其严谨的数学基础和清晰的逻辑脉络。不同于一些只注重应用而忽略原理的书籍，它花了相当大的篇幅来构建信息论的数学框架，从概率论的基础开始，逐步推导出香农的几大核心定理。对于希望深入理解信息论底层逻辑的读者来说，这本书提供的数学推导过程是无与伦比的。我特别喜欢它对“容量”概念的阐述，作者没有简单地抛出公式，而是通过一系列思想实验和证明，让你真正理解为什么存在一个信息传输的极限。尽管是第二版，书中的许多核心思想，比如对信道建模的思路，至今仍是业界的主流视角，这足以证明原作者深厚的学术功底和前瞻性的眼光。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本教材时，我有点担心它会过于学术化，毕竟是面向“高等院校信息与通信工程系列教材”的。但实际阅读体验出乎我的意料。作者在保证理论深度的同时，非常注重知识的连贯性和层次感。比如，在讲解线性分组码时，它非常清晰地引入了代数基础，然后自然地过渡到汉明码、循环码等具体实例，读者可以清晰地看到从一般性理论到特殊实现的完整路径。更令我欣赏的是，这本书不仅仅是一本“教你如何算”的工具书，它更像是在引导你思考“为什么这样做”。它探讨了信息论在现代通信系统设计中的哲学意义——如何在不确定的世界中，以最经济的方式可靠地传递信息。对于准备考研或者希望打下坚实基础的同学来说，这本书提供了绝佳的阶梯，让你能稳步攀登信息科学的高峰。

评分☆☆☆☆☆

对于需要快速掌握信息论核心技能的工程师来说，这本书的实用性体现在其对具体编码方案的详尽介绍上。我尤其欣赏它在介绍卷积码和Viterbi译码算法时的处理方式。很多教材只是给出了状态图和转移矩阵，但读者往往看不出这些图表和实际数据流处理之间的联系。而这本书则通过一个详细的、步进式的例子，将编码、调制、噪声、解码的整个流程串联起来，让你能亲手“走”一遍，理解为什么Viterbi算法能够以最大似然准则进行译码。这种“手把手”的教学方式，极大地降低了复杂算法的学习门槛。读完相关章节，我感觉自己不仅理解了算法的原理，更掌握了在实际工程中对这些算法进行优化和选择的关键思路。它不是高高在上的理论，而是可以立即应用到实践中的宝贵知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常精妙，它仿佛为你构建了一个完美的知识地图。我注意到作者在每一章的末尾都会设置一个“本章小结”和一些富有挑战性的“思考题”。这些思考题的质量非常高，它们往往不是简单的公式套用，而是要求读者将不同章节的知识点融会贯通进行分析。例如，有些题目会让你比较不同信道模型下的容量限制，这迫使你跳出单一章节的限制，从整体信息论框架下审视问题。这种引导式的学习方法，极大地培养了读者的批判性思维和解决复杂工程问题的能力。这种深度和广度兼备的教材，实属难得。它不像某些流行读物那样追求快速成型，而是致力于打磨你的内功，让你对信息传输的本质有更深刻的洞察。