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

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王勇 等 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302316091

商品编码：29751822782

包装：平装

出版时间：2013-03-01

基本信息

书名:信息论与编码(高等院校信息与通信工程系列教材)

定价：36.00元

售价：25.2元,便宜10.8元,折扣70

作者:王勇 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2013-03-01

ISBN：9787302316091

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.558kg

编辑推荐

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内容提要

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　　王勇、黄雄华、蔡国永编写的这本《信息论与编码》对信息论的基本概念(熵、平均互信息量、信道容量、信息率失真函数)以及与此相对的香农三大极限编码定理(无失真信源编码定理、限失真信源编码定理和信道编码定理)做了系统的介绍，并以信息论为基础，介绍了信源编码、信道编码和加密编码的基本原理和方法，对一些具体编码方法的现实应用和编程实现也做了简单介绍，后，对相关领域的发展进行了概述和展望，在附录中还给出了一些科研与创新的相关经验。
　　《信息论与编码》注重启发式的教学，注重创新能力的培养，对难于理解的信息论与编码的关键性问题给出了思考提示。在编写方式上进行了创新，采用不同字体区分不同内容，为读者留出了创新空间。
　　《信息论与编码》适用于高等院校信息工程、通信工程、雷达、信息安全、计算机、电子学、信息与计算科学等相关专业的本科生、研究生的教学，也可以用于教学、科研和工程的参考。

目录

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章 绪论第2章 信源及信息度量第3章 信道及其容量第4章 无失真信源编码第5章 信息率失真函数与限失真编码第6章 信道编码第7章 加密编码第8章 香农信息论的局限性与发展展望第9章 信息论与编码技术的实现与应用附录 寄语及学习研究的经验和方法分享参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信息论与编码》 内容简介： 本书是一本面向高等院校信息与通信工程专业学生的教材，旨在系统地介绍信息论的基础理论、核心概念及其在编码技术中的应用。全书紧密结合通信工程的实际需求，从信息量的度量、信道容量的分析到纠错编码的设计与实现，层层递进，力求为读者构建坚实的信息科学理论基础，并培养解决实际通信工程问题的能力。 第一部分：信息论基础 信息论是研究信息传输、处理和存储的数学理论，是现代通信、计算机科学、统计学等领域的重要基石。本部分将从信息量的基本概念出发，深入探讨信息论的核心原理。 信息量与熵： 我们将首先定义信息量的概念，并引入不确定性的度量——熵。信息量的大小与事件发生的概率息息相关，概率越低的事件包含的信息量越大。熵则可以理解为一个随机变量所包含的平均信息量，它反映了该随机变量的随机程度。我们将分析离散随机变量的熵，并进一步推广到连续随机变量的熵，介绍微分熵的概念。同时，还将讨论联合熵、条件熵和互信息的概念，这些概念是理解信息传输过程中信息量损失与保留的关键。互信息衡量了两个随机变量之间共享的信息量，是信息论中一个极其重要的度量。 信源编码： 信源编码的目标是去除信息中的冗余，以最少的比特数来表示信息，从而达到压缩数据的目的。本部分将深入介绍信源编码的基本原理和常用方法。 无损信源编码： 我们将重点讨论两种经典的无损信源编码方法： 哈夫曼编码（Huffman Coding）： 介绍哈夫曼编码的构造原理，如何根据符号出现的概率构建最优的前缀码。我们将通过详细的算例分析，演示如何构建哈夫曼树，并计算其编码效率。 算术编码（Arithmetic Coding）： 讲解算术编码的实现原理，它将整个消息映射到一个小数区间，从而达到更高的编码效率，尤其在处理概率分布不均衡的信源时表现出色。我们将分析算术编码的编码和解码过程。 有损信源编码： 简要介绍有损信源编码的基本思想，即在保证可接受的失真度前提下，进一步压缩信息。这部分内容将为后续深入学习图像、语音等信号的压缩技术打下基础。 信道与信道容量： 在信息传输过程中，信道是信息的载体。不同的信道具有不同的特性，会引入噪声或失真，导致信息丢失。本部分将分析信道的数学模型，并引入信道容量的概念。 离散无记忆信道： 介绍最基本的信道模型，如二元对称信道（BSC）和离散输入输出无记忆信道。我们将分析这些信道的转移概率矩阵，并计算它们的互信息。 连续信道： 引入高斯信道等连续信道模型，探讨在连续信号传输中信息量的度量和信道容量的计算。 信道容量（Channel Capacity）： 信道容量是信道能够可靠传输信息的最大速率，是信息论中的一个核心概念，由香农（Shannon）提出。我们将详细阐述信道容量的定义，并介绍计算不同信道容量的方法，如高斯信道的信道容量公式。信道容量的存在证明了在任何信道中，只要传输速率低于其信道容量，就可以通过编码技术实现任意低的差错概率。 第二部分：编码理论与技术 编码理论是信息论在通信工程中的直接应用，其核心目标是设计有效的编码方案，以抵抗信道噪声，提高通信系统的可靠性。本部分将深入探讨各种纠错编码的原理、构造和性能分析。 纠错编码基础： 差错的产生与检测： 分析信道噪声导致的数据差错类型，如比特翻转。介绍差错检测的基本思想，例如使用奇偶校验位来检测单个比特错误。 纠错编码的基本原理： 讲解纠错编码如何通过引入冗余信息来检测和纠正错误。我们将介绍线性分组码的基本概念，包括生成矩阵和校验矩阵，以及它们在编码和译码过程中的作用。 监督者（Syndrome）的概念： 详细解释监督者在差错检测和定位中的作用，如何利用监督者来确定错误发生的位置并进行纠正。 线性分组码（Linear Block Codes）： 线性分组码是一类重要的纠错码，具有良好的代数结构，易于设计和译码。 汉明码（Hamming Codes）： 介绍汉明码作为一种简单高效的纠错码，能够纠正单个比特错误。我们将详细讲解汉明码的构造过程，包括校验位的确定以及其校验矩阵的结构。 循环码（Cyclic Codes）： 介绍循环码的概念，即码字在循环移位后仍然是码字。我们将讨论循环码的代数结构，以及如何使用多项式运算来表示和实现循环码的编码和译码。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）： 介绍BCH码作为一类多错纠正码，能够纠正多个比特错误。我们将讨论BCH码的生成方法和纠错原理，以及其在实际应用中的优势。 RS码（Reed-Solomon Codes）： 讲解RS码作为一类最成功的纠错码之一，能够纠正随机错误和突发错误。RS码工作在符号（而非比特）层面，在CD、DVD、二维码、卫星通信等领域有着广泛的应用。我们将介绍RS码的基本原理和编码结构。 卷积码（Convolutional Codes）： 与分组码不同，卷积码的编码输出不仅依赖于当前输入，还依赖于之前的若干个输入。 卷积码的结构： 介绍卷积码的编码器结构，包括移位寄存器和生成多项式。我们将用代数和图形化的方式来描述卷积码的编码过程。 卷积码的译码： 重点介绍维特比算法（Viterbi Algorithm），这是一种高效的动态规划算法，用于找到最有可能的原始信息序列。我们将详细分析维特比算法的步骤和计算过程。 卷积码的性能： 分析卷积码的性能指标，如最小距离，并讨论其在不同信道条件下的纠错能力。 Turbo码与LDPC码（低密度奇偶校验码）： Turbo码： 介绍Turbo码作为一种近乎香农极限的先进纠错码，其强大的纠错能力使其在3G、4G等移动通信系统中得到广泛应用。我们将阐述Turbo码的迭代译码原理，即通过多个译码器之间的信息交换来逐步逼近最优译码。 LDPC码： 介绍LDPC码是另一种性能优越的纠错码，其译码算法相对简单，且可以通过图形化的方式表示其校验结构。LDPC码在Wi-Fi、5G等通信标准中也扮演着重要角色。我们将讨论LDPC码的校验矩阵的稀疏性特点以及其译码的基本思想。 第三部分：信息论与编码在通信工程中的应用 本部分将探讨信息论与编码理论在实际通信系统设计中的重要作用，以及一些前沿的研究方向。 通信系统的设计原则： 结合信息论的信道容量概念，讨论如何设计高效率、高可靠性的通信系统。我们将分析信息速率、带宽、信噪比之间的关系，以及如何权衡这些因素以达到最佳性能。 现代通信系统中的编码技术： 结合实际通信标准，如Wi-Fi、4G LTE、5G NR，介绍其中所使用的关键编码技术，如Turbo码、LDPC码、极化码（Polar Codes）等。 信息论与机器学习的交叉： 简要探讨信息论在机器学习中的应用，如特征选择、模型评估等，以及机器学习方法在信息论和编码理论研究中的潜力。 未来发展趋势： 展望信息论与编码技术在未来通信技术发展中的作用，如在量子通信、人工智能通信等领域的应用前景。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 理解信息的基本概念，掌握熵、互信息等核心度量。 2. 掌握信源编码的基本原理，包括哈夫曼编码和算术编码，并能进行简单的信源压缩设计。 3. 理解信道的模型和信道容量的概念，认识到其在通信系统设计中的理论极限。 4. 掌握线性分组码和卷积码的基本构造与译码算法。 5. 理解BCH码、RS码、Turbo码和LDPC码等先进纠错码的原理和优势。 6. 将信息论和编码理论的知识应用于实际通信系统的分析与设计。 7. 培养严谨的科学思维和解决复杂工程问题的能力。 本书结构清晰，理论与实践相结合，配以丰富的例题和习题，旨在帮助读者深入理解信息论与编码的精髓，为未来在信息与通信工程领域的研究和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从排版和印刷质量上看，这本书的“高等院校教材”的身份也显得有些名不副实。纸张的质感比较粗糙，油墨的清晰度也欠佳，长时间阅读下来，眼睛非常容易疲劳。更别提其中穿插的一些公式，有时候因为排版问题，上下标的界限就变得模糊不清，这在信息论这种对符号精度要求极高的学科中，简直是致命的错误。我不得不经常停下来，眯着眼睛去辨认一个下标是 $i$ 还是 $j$，或者某个希腊字母究竟是 $eta$ 还是 $ u$。这种低劣的制作工艺，不仅影响了阅读的流畅性，更在潜移默化中降低了对知识本身的尊重感。仿佛出版方只是随便找了个文本处理软件导出了内容，然后就匆匆付梓了事，完全没有体现出作为国家级教材应有的专业水准和对读者的诚意。这样的实体书，实在是很难让人沉下心来，进行那种需要高度专注力的深度学习。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，我对于《信息论与编码》这本书的体验，是充满矛盾和失望的。它拥有一个极具潜力的主题，但呈现方式却像是未经雕琢的原矿石，价值被埋藏在了层层叠叠的晦涩和不友好的设计之下。我承认，书中所涵盖的知识点本身是严谨且重要的，但这套严谨性是以牺牲可读性和可教性为代价的。它更像是某个资深研究人员的个人笔记汇编，而非一套精心为下一代工程师精心打磨的教育产品。如果有人只是想快速掌握信息论和编码的核心概念，我更建议他们去寻找那些以“应用”或“直观解释”为导向的替代读物。这本书，更像是一道高耸的学术壁垒，考验的不是学习者的智力，而是他们的毅力和对符号的耐受力。它成功地让我认识到了这个领域的复杂性，但也差点让我彻底放弃了深入探索的念头。

评分☆☆☆☆☆

这本号称是高等院校信息与通信工程系列教材的读物，老实说，我拿到手的时候还是有些期待的。毕竟“信息论与编码”这个领域，听起来就充满了高深的理论和严谨的逻辑，对于一个想在这个行业里扎根的人来说，无疑是块敲门砖。然而，翻开目录，那种期待感很快就被一种难以言喻的失落感取代了。书里洋洋洒洒列出的那些章节，每一个标题都像是用一套晦涩的符号系统写成的，初学者光是理解这些术语的含义，可能就要耗费掉大半精力。更要命的是，很多基础概念的引入，似乎直接就跳到了复杂的数学推导，完全没有给读者一个循序渐进的过渡。感觉作者默认了读者已经具备了相当的数学背景，仿佛我们不是初学者，而是已经站在山顶上准备攀登更高峰的探险家。这对于我这种需要从零开始构建知识体系的人来说，简直是灾难性的。阅读体验就像是直接被扔进一片知识的汪洋大海，没有救生圈，没有清晰的航线图，只能靠自己拼命扑腾，期望能侥幸摸到一块浮木。那种强烈的挫败感，让我一度怀疑自己是不是根本不适合接触这门学科。

评分☆☆☆☆☆

作为一本专业教材，我对它的期望是它能提供清晰、系统的知识架构，并且能够用最恰当的方式将复杂的概念可视化。然而，这本书在这方面做得实在是差强人意。图表的使用非常稀疏，即便是用了图表，也大多是那种教科书式的、缺乏直观解释的示意图。比如，在讲解信道容量的推导过程时，书中只是机械地罗列了一堆公式，中间的逻辑跳跃之大，让人看得云里雾里。我花了好大力气，不得不去翻阅网络上其他资源，比如视频讲解或者其他版本的教材，才勉强把那个核心概念给捋顺。这让我不禁要问，既然是为高等院校设计的教材，为何不能多花点心思在教学设计上？教材的核心价值难道不就在于将“难懂”的东西“变懂”吗？这本书似乎完全背弃了教育的本质，更像是一份精心整理但缺乏温度的理论文档集。它似乎更适合已经了然于胸的专家用来查阅，而不是用来传授知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计也是一个让人颇为头疼的问题。通常情况下，教材的习题是检验学习成果、巩固理解的最佳途径。然而，这里的习题要么是过于简单，仅仅是公式的套用，无法考察深层理解；要么就是难度陡增，需要结合跨章节的知识点进行复杂的综合运用，而且很多题目甚至没有给出详细的解题步骤或答案提示。这使得我们在独立学习时，一旦遇到卡壳的题目，就完全失去了自我修正和提升的机会。你知道自己哪里错了，但就是不知道正确的思路是什么，那种“知道自己不知道”的焦虑感会不断累积。一本好的教材，应该像一个耐心的导师，在你尝试犯错后，能温柔地指出问题所在，并引导你走向正确的方向。这本书给我的感觉，更像是一个冷漠的裁判，只是亮出了分数，却不解释判罚的依据，这对于培养学生的独立解决问题的能力，简直是南辕北辙。