信息论基础与应用/普通高等教育“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

　　《信息论基础与应用/普通高等教育“十二五”规划教材》系统地讲述了信息论与编码的基本理论，共8章，内容包括：香农信息论的基本概念，各种离散信源、连续信源及其信息测度，离散信道、连续信道及其信道容量的计算，无失真信源编码定理、限失真信源编码定理及其常用的信源编码方法，有噪信道编码定理及其编码方法，信息论相关学科的应用与发展。在离散信源的信息熵、离散信道、离散信源编码以及信道编码章节后面都提供了相应内容的MAT LAB仿真源程序，供教学使用。每章内容都力求内容精练、易读，强调掌握信息论与编码的基本理论与方法以及在通信系统中的应用。
　　《信息论基础与应用/普通高等教育“十二五”规划教材》可作为高等院校通信与信息类及相关专业本科生或低年级研究生学习的教材或教学参考书，也可供从事相关专业的科研和工程技术人员参考。

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目录

第1章 绪论
1.1 信息的基本概念
1.1.1 信息的定义
1.1.2 信息的特征
1.1.3 信息、消息和信号的关系
1.2 信息论研究的内容
1.2.1 通信系统模型
1.2.2 信息论研究的内容
1.3 信息论的建立、发展与应用
习题一

第2章 离散信源
2.1 信源的数学模型及分类
2.1.1 随机变量描述信源输出的消息
2.1.2 随机序列描述信源输出的消息
2.1.3 随机过程描述信源输出的消息
2.2 离散信源的信息熵
2.2.1 自信息
2.2.2 信息熵
2.2.3 信息熵的基本性质
2.3 信息熵的唯一性定理
2.4 离散无记忆的扩展信源
2.5 离散平稳信源
2.5.1 离散平稳信源的数学定义
2.5.2 二维平稳信源及其信息熵
2.5.3 离散平稳信源的极限熵
2.6 马尔可夫信源
2.6.1 马尔可夫信源的定义
2.6.2 m阶马尔可夫信源
2.6.3 马尔可夫信源的信息熵
2.7 信源冗余度与自然语言的熵
2.7.1 信源冗余度的定义
2.7.2 冗余的利用
2.8 离散信源的MATLAB实现
2.8.1 离散信源的相关原理
2.8.2 MATLAB实验内容
本章小结
习题二

第3章 离散信道
3.1 信道的基本概念
3.1.1 信道的分类
3.1.2 离散信道的数学模型
3.1.3 单符号离散信道
3.2 平均互信息
3.2.1 信道疑义度
3.2.2 平均互信息
3.2.3 平均条件互信息
3.2.4 平均互信息的特性
3.3 信道容量的计算方法
3.3.1 离散无噪信道的信道容量
3.3.2 对称离散信道的信道容量
3.3.3 一般离散信道的信道容量
3.4 离散无记忆扩展信道及其信道容量
3.5 串联信道的互信息和数据处理定理
3.6 信源与信道匹配
3.7 信道容量的MATLAB实现
3.7.1 信道容量的相关原理
3.7.2 MATLAB实验内容
本章小结
习题三

第4章 连续信源和连续信道
4.1 连续信源的熵及其特性
4.1.1 连续信源熵的定义
4.1.2 连续信源熵的特性
4.2 几种连续信源的熵
4.3 连续信源的最大熵
4.4 熵功率
4.5 连续熵的变换
4.6 连续信道及其信道容量
4.6.1 连续信道的分类
4.6.2 连续信道的平均互信息
4.6.3 连续信道平均互信息的特性
4.6.4 连续信道的信道容量
4.6.5 连续信道编码定理
本章小结
习题四

第5章 无失真信源编码
5.1 信源编码的基本概念
5.1.1 信源编码器
5.1.2 信源编码的分类
5.1.3 唯一可译变长码与即时码
5.2 信源编码定理
5.2.1 渐近等分割性和t典型序列
5.2.2 等长信源编码定理
5.2.3 变长信源编码定理
5.3 信源编码方法
5.3.1 香农编码
5.3.2 霍夫曼码
5.3.3 费诺码
5.3.4 香农一费诺一埃利斯码
5.4 几种实用的无失真信源编码方法
5.4.1 游程编码和MH编码
5.4.2 算术编码
5.4.3 LZ编码
5.5 无失真信源编码的MATLAB实现
5.5.1 无失真信源编码相关原理
5.5.2 MATLAB实验内容
本章小结
习题五

第6章 有噪信道编码
6.1 信道编码的概念
6.1.1 译码规则
6.1.2 编码方法
6.2 香农第二定理
6.2.1 有噪信道编码定理
6.2.2 有噪信道编码逆定理
6.2.3 信源信道编码定理
6.3 差错控制概述
6.3.1 二元对称信道和错误格式
6.3.2 差错控制分类
6.3.3 常用差错控制码
6.4 信道编码方法
6.4.1 线性分组码
6.4.2 汉明码
6.4.3 循环码
6.4.4 卷积码
6.5 MATLAB实现循环码编码
本章小结
习题六

第7章 限失真信源编码
7.1 失真测度与失真矩阵
7.1.1 失真函数
7.1.2 失真矩阵
7.1.3 平均失真度
7.2 信息率失真函数
7.2.1 D失真许可信道
7.2.2 信息率失真函数的定义
7.2.3 信息率失真函数的性质
7.3 信息率失真函数的计算
7.4 限失真信源编码定理
7.4.1 信源编码定理
7.4.2 信源编码逆定理
7.4.3 联合信源信道编码定理
7.4.4 限失真信源编码定理的应用
7.5 限失真信源编码
7.5.1 预测编码
7.5.2 变换编码
7.6 信源编码的应用
7.6.1 语音信息编码
7.6.2 图像信息编码
7.6.3 视频信息编码
7.7 MATLAB实现率失真函数曲线
7.7.1 实验原理
7.7.2 实验内容
本章小结
习题七

第8章 信息理论的应用与发展
8.1 信息理论的应用
8.2 信息论与其他学科的交叉发展
8.2.1 密码学的应用
8.2.2 金融工程中的信息论问题
8.2.3 信息论在决策树中的应用
8.2.4 人工智能
8.2.5 生命科学
8.2.6 统计学
8.2.7 网络信息论

附录
实验一 离散信源的信息熵
一、实验设备
二、实验目的
三、实验原理
四、实验内容及要求
实验二 离散信道
一、实验目的
二、实验原理
三、实验内容及要求
实验三 离散信源编码
一、实验目的
二、实验原理
三、实验内容及要求
实验四 信道编码
一、实验目的
二、实验原理
三、实验内容及要求

习题一 参考答案
习题二 参考答案
习题三 参考答案
习题四 参考答案
习题五 参考答案
习题六 参考答案
习题七 参考答案
上机作业参考答案

实验一 离散信源的信息熵
实验二 离散信道
实验三 离散信源编码
实验四 信道编码
参考文献

《信息之海的导航：信号、编码与通信的奥秘》 在这个信息爆炸的时代，我们被无处不在的数据洪流所包围。从手机上的即时消息，到电视里的高清画面，再到支撑整个互联网运转的复杂系统，这一切都离不开一个核心概念——信息。然而，信息究竟是什么？我们如何有效地捕捉、存储、传输和理解信息？当信息在传播过程中遇到干扰，又该如何保证其可靠性？《信息之海的导航：信号、编码与通信的奥秘》正是为了解答这些 fundamental 的问题而诞生的。本书旨在为读者揭示信息科学的深刻内涵，勾勒出信息传递的完整图景，并展现其在现代科技和社会发展中的关键作用。 本书并非一本仅仅堆砌晦涩公式的学术专著，而是一次引人入胜的探索之旅。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到信息编码、信道容量、纠错码等核心理论，最终触及信息在实际通信系统中的应用。我们的目标是让读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。 第一部分：信息的量化与编码——将世界转化为数字 我们首先从“信息”的本质说起。信息并非物质，但它能够减少不确定性，赋予我们知识。本书将介绍信息论的奠基者克劳德·香农（Claude Shannon）提出的信息量概念，通过概率模型来量化信息的多少。一个不确定性越高的事件，其发生所带来的信息量就越大。例如，抛硬币正面朝上的信息量，远小于某位名人今天是否会公开宣布一件惊天大新闻的信息量。我们将深入探讨熵（Entropy）这一核心概念，它是衡量信息不确定性的平均值，也是信息论的基石。 接着，我们将进入信息编码的世界。为了在计算机中存储和传输信息，我们需要将原始信息转化为一种标准化的形式，也就是编码。本书将详细介绍各种经典的编码方法，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。霍夫曼编码是一种基于概率的最优前缀编码，能够根据字符出现的频率，用较短的码字表示高频字符，用较长的码字表示低频字符，从而实现数据的无损压缩。我们将通过生动的例子，演示如何构建霍夫曼树，以及如何对文本、图像等数据进行编码和解码，直观感受其压缩的威力。 除了无损压缩，我们还会探讨有损压缩（Lossy Compression）的原理，例如在图像和音频处理中常见的JPEG和MP3编码。虽然有损压缩会丢失部分信息，但它能在保证可接受的视觉或听觉效果的前提下，实现更高的压缩率，这在流媒体和数字媒体领域至关重要。 第二部分：通信的瓶颈与容量——信号的传递之路 有了信息的载体，接下来就要考虑如何将信息有效地传递出去。这便是通信系统要解决的问题。本书将深入分析通信系统的基本模型，包括信息源、编码器、信道、解码器和接收者。其中，“信道”（Channel）扮演着至关重要的角色，它是信息传输的媒介，但信道并非完美无缺，往往会引入噪声（Noise）。 噪声是信息传递的最大敌人之一。它可能来源于电子设备的干扰、大气层中的电磁波，甚至是宇宙背景辐射。噪声会导致接收到的信号发生失真，使得接收者难以正确地解读原始信息。本书将详细阐述不同类型的噪声，以及它们对信号的影响。 在此基础上，我们将引入香农关于信道容量（Channel Capacity）的革命性理论。信道容量是信息在特定信道上能够可靠传输的最大速率。它受到信道带宽（Bandwidth）和信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的制约。香农定理告诉我们，只要信息传输速率低于信道容量，就存在一种编码方式，使得信息的误码率（Bit Error Rate）可以任意小。反之，如果传输速率高于信道容量，则必然存在不可避免的错误。理解信道容量，就如同找到了信息传递的“速度极限”，为设计高效可靠的通信系统提供了理论指导。 第三部分：纠错的力量——对抗噪声的智慧 即使我们已经了解了信道容量的限制，但在实际通信中，噪声总是难以完全避免。因此，开发能够检测和纠正错误的技术变得尤为重要。本书将重点介绍错误检测与纠正码（Error Detection and Correction Codes）的原理与应用。 我们将从简单的循环冗余校验（Cyclic Redundancy Check, CRC）和奇偶校验（Parity Check）开始，理解如何通过添加冗余信息来检测错误。然后，我们将深入探讨更强大的纠错码，如汉明码（Hamming Codes）、卷积码（Convolutional Codes）和里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes）。这些编码技术通过巧妙的数学构造，能够在接收端发现并修正一定数量的错误，极大地提高了通信的可靠性。 我们将详细讲解这些纠错码的工作原理，例如汉明码如何通过增加校验位来定位并纠正单个比特的错误。同时，我们也会探讨它们在不同应用场景下的优势，例如里德-所罗门码在CD、DVD、条形码和卫星通信中的广泛应用，以及卷积码在无线通信和蜂窝网络中的重要作用。 第四部分：信息与现实世界的融合——应用场景的探索 在掌握了信息论的基础理论和核心技术后，本书将带领读者将这些知识应用于实际的通信系统和信息处理领域。我们将探讨以下几个重要的应用方向： 数字通信系统： 从我们日常使用的手机通信，到全球范围内的互联网，都离不开高效的信息传输。本书将剖析现代数字通信系统的架构，包括调制解调（Modulation and Demodulation）、多路复用（Multiplexing）等技术，以及它们如何利用信息论的原理来优化性能。我们将讨论频分复用（Frequency Division Multiplexing, FDM）、时分复用（Time Division Multiplexing, TDM）和码分复用（Code Division Multiplexing, CDM）等技术，以及它们在不同通信标准中的应用。 数据存储与检索： 信息的可靠存储是信息科学的另一大支柱。我们将探讨硬盘、闪存等存储介质如何通过编码技术来保证数据的完整性，以及如何通过冗余存储（如RAID）来提高系统的容错能力。 信号处理与模式识别： 在图像识别、语音识别、医学影像分析等领域，信息论的概念和工具也扮演着关键角色。我们将初步介绍如何利用信息论的原理来提取信号的特征，并构建模型进行识别和分类。 网络安全： 信息安全是信息时代不可忽视的重要课题。虽然本书不侧重于密码学，但信息论的某些原理，如信息熵，也与密码学的安全强度息息相关。 结语 《信息之海的导航：信号、编码与通信的奥秘》力求以清晰易懂的语言，辅以丰富的图示和案例，引导读者深入理解信息论的精髓。我们相信，通过本书的学习，读者将能够： 建立对信息本质的深刻认识： 理解信息是如何被度量、编码和传输的。 掌握通信系统设计的核心原理： 了解信道容量的限制以及如何克服噪声的影响。 认识纠错码在现代科技中的重要性： 学习如何利用数学工具保证信息的可靠性。 拓展对信息科学应用领域的视野： 看到信息论如何支撑起我们熟悉的数字世界。 本书的目标是激发读者对信息科学的兴趣，培养其分析和解决信息相关问题的能力，为他们在未来信息技术领域的学习和实践打下坚实的基础。信息之海浩瀚无垠，而本书将为您提供一座通往信息深处的导航罗盘。