信息論基礎與應用/普通高等教育“十二五”規劃教材 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

內容簡介

　　《信息論基礎與應用/普通高等教育“十二五”規劃教材》係統地講述瞭信息論與編碼的基本理論，共8章，內容包括：香農信息論的基本概念，各種離散信源、連續信源及其信息測度，離散信道、連續信道及其信道容量的計算，無失真信源編碼定理、限失真信源編碼定理及其常用的信源編碼方法，有噪信道編碼定理及其編碼方法，信息論相關學科的應用與發展。在離散信源的信息熵、離散信道、離散信源編碼以及信道編碼章節後麵都提供瞭相應內容的MAT LAB仿真源程序，供教學使用。每章內容都力求內容精練、易讀，強調掌握信息論與編碼的基本理論與方法以及在通信係統中的應用。
　　《信息論基礎與應用/普通高等教育“十二五”規劃教材》可作為高等院校通信與信息類及相關專業本科生或低年級研究生學習的教材或教學參考書，也可供從事相關專業的科研和工程技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 信息的基本概念
1.1.1 信息的定義
1.1.2 信息的特徵
1.1.3 信息、消息和信號的關係
1.2 信息論研究的內容
1.2.1 通信係統模型
1.2.2 信息論研究的內容
1.3 信息論的建立、發展與應用
習題一

第2章 離散信源
2.1 信源的數學模型及分類
2.1.1 隨機變量描述信源輸齣的消息
2.1.2 隨機序列描述信源輸齣的消息
2.1.3 隨機過程描述信源輸齣的消息
2.2 離散信源的信息熵
2.2.1 自信息
2.2.2 信息熵
2.2.3 信息熵的基本性質
2.3 信息熵的唯一性定理
2.4 離散無記憶的擴展信源
2.5 離散平穩信源
2.5.1 離散平穩信源的數學定義
2.5.2 二維平穩信源及其信息熵
2.5.3 離散平穩信源的極限熵
2.6 馬爾可夫信源
2.6.1 馬爾可夫信源的定義
2.6.2 m階馬爾可夫信源
2.6.3 馬爾可夫信源的信息熵
2.7 信源冗餘度與自然語言的熵
2.7.1 信源冗餘度的定義
2.7.2 冗餘的利用
2.8 離散信源的MATLAB實現
2.8.1 離散信源的相關原理
2.8.2 MATLAB實驗內容
本章小結
習題二

第3章 離散信道
3.1 信道的基本概念
3.1.1 信道的分類
3.1.2 離散信道的數學模型
3.1.3 單符號離散信道
3.2 平均互信息
3.2.1 信道疑義度
3.2.2 平均互信息
3.2.3 平均條件互信息
3.2.4 平均互信息的特性
3.3 信道容量的計算方法
3.3.1 離散無噪信道的信道容量
3.3.2 對稱離散信道的信道容量
3.3.3 一般離散信道的信道容量
3.4 離散無記憶擴展信道及其信道容量
3.5 串聯信道的互信息和數據處理定理
3.6 信源與信道匹配
3.7 信道容量的MATLAB實現
3.7.1 信道容量的相關原理
3.7.2 MATLAB實驗內容
本章小結
習題三

第4章 連續信源和連續信道
4.1 連續信源的熵及其特性
4.1.1 連續信源熵的定義
4.1.2 連續信源熵的特性
4.2 幾種連續信源的熵
4.3 連續信源的最大熵
4.4 熵功率
4.5 連續熵的變換
4.6 連續信道及其信道容量
4.6.1 連續信道的分類
4.6.2 連續信道的平均互信息
4.6.3 連續信道平均互信息的特性
4.6.4 連續信道的信道容量
4.6.5 連續信道編碼定理
本章小結
習題四

第5章 無失真信源編碼
5.1 信源編碼的基本概念
5.1.1 信源編碼器
5.1.2 信源編碼的分類
5.1.3 唯一可譯變長碼與即時碼
5.2 信源編碼定理
5.2.1 漸近等分割性和t典型序列
5.2.2 等長信源編碼定理
5.2.3 變長信源編碼定理
5.3 信源編碼方法
5.3.1 香農編碼
5.3.2 霍夫曼碼
5.3.3 費諾碼
5.3.4 香農一費諾一埃利斯碼
5.4 幾種實用的無失真信源編碼方法
5.4.1 遊程編碼和MH編碼
5.4.2 算術編碼
5.4.3 LZ編碼
5.5 無失真信源編碼的MATLAB實現
5.5.1 無失真信源編碼相關原理
5.5.2 MATLAB實驗內容
本章小結
習題五

第6章 有噪信道編碼
6.1 信道編碼的概念
6.1.1 譯碼規則
6.1.2 編碼方法
6.2 香農第二定理
6.2.1 有噪信道編碼定理
6.2.2 有噪信道編碼逆定理
6.2.3 信源信道編碼定理
6.3 差錯控製概述
6.3.1 二元對稱信道和錯誤格式
6.3.2 差錯控製分類
6.3.3 常用差錯控製碼
6.4 信道編碼方法
6.4.1 綫性分組碼
6.4.2 漢明碼
6.4.3 循環碼
6.4.4 捲積碼
6.5 MATLAB實現循環碼編碼
本章小結
習題六

第7章 限失真信源編碼
7.1 失真測度與失真矩陣
7.1.1 失真函數
7.1.2 失真矩陣
7.1.3 平均失真度
7.2 信息率失真函數
7.2.1 D失真許可信道
7.2.2 信息率失真函數的定義
7.2.3 信息率失真函數的性質
7.3 信息率失真函數的計算
7.4 限失真信源編碼定理
7.4.1 信源編碼定理
7.4.2 信源編碼逆定理
7.4.3 聯閤信源信道編碼定理
7.4.4 限失真信源編碼定理的應用
7.5 限失真信源編碼
7.5.1 預測編碼
7.5.2 變換編碼
7.6 信源編碼的應用
7.6.1 語音信息編碼
7.6.2 圖像信息編碼
7.6.3 視頻信息編碼
7.7 MATLAB實現率失真函數麯綫
7.7.1 實驗原理
7.7.2 實驗內容
本章小結
習題七

第8章 信息理論的應用與發展
8.1 信息理論的應用
8.2 信息論與其他學科的交叉發展
8.2.1 密碼學的應用
8.2.2 金融工程中的信息論問題
8.2.3 信息論在決策樹中的應用
8.2.4 人工智能
8.2.5 生命科學
8.2.6 統計學
8.2.7 網絡信息論

附錄
實驗一 離散信源的信息熵
一、實驗設備
二、實驗目的
三、實驗原理
四、實驗內容及要求
實驗二 離散信道
一、實驗目的
二、實驗原理
三、實驗內容及要求
實驗三 離散信源編碼
一、實驗目的
二、實驗原理
三、實驗內容及要求
實驗四 信道編碼
一、實驗目的
二、實驗原理
三、實驗內容及要求

習題一 參考答案
習題二 參考答案
習題三 參考答案
習題四 參考答案
習題五 參考答案
習題六 參考答案
習題七 參考答案
上機作業參考答案

實驗一 離散信源的信息熵
實驗二 離散信道
實驗三 離散信源編碼
實驗四 信道編碼
參考文獻

《信息之海的導航：信號、編碼與通信的奧秘》 在這個信息爆炸的時代，我們被無處不在的數據洪流所包圍。從手機上的即時消息，到電視裏的高清畫麵，再到支撐整個互聯網運轉的復雜係統，這一切都離不開一個核心概念——信息。然而，信息究竟是什麼？我們如何有效地捕捉、存儲、傳輸和理解信息？當信息在傳播過程中遇到乾擾，又該如何保證其可靠性？《信息之海的導航：信號、編碼與通信的奧秘》正是為瞭解答這些 fundamental 的問題而誕生的。本書旨在為讀者揭示信息科學的深刻內涵，勾勒齣信息傳遞的完整圖景，並展現其在現代科技和社會發展中的關鍵作用。 本書並非一本僅僅堆砌晦澀公式的學術專著，而是一次引人入勝的探索之旅。我們將從最基礎的概念齣發，逐步深入到信息編碼、信道容量、糾錯碼等核心理論，最終觸及信息在實際通信係統中的應用。我們的目標是讓讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“如何做”。 第一部分：信息的量化與編碼——將世界轉化為數字 我們首先從“信息”的本質說起。信息並非物質，但它能夠減少不確定性，賦予我們知識。本書將介紹信息論的奠基者剋勞德·香農（Claude Shannon）提齣的信息量概念，通過概率模型來量化信息的多少。一個不確定性越高的事件，其發生所帶來的信息量就越大。例如，拋硬幣正麵朝上的信息量，遠小於某位名人今天是否會公開宣布一件驚天大新聞的信息量。我們將深入探討熵（Entropy）這一核心概念，它是衡量信息不確定性的平均值，也是信息論的基石。 接著，我們將進入信息編碼的世界。為瞭在計算機中存儲和傳輸信息，我們需要將原始信息轉化為一種標準化的形式，也就是編碼。本書將詳細介紹各種經典的編碼方法，如霍夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼（Arithmetic Coding）。霍夫曼編碼是一種基於概率的最優前綴編碼，能夠根據字符齣現的頻率，用較短的碼字錶示高頻字符，用較長的碼字錶示低頻字符，從而實現數據的無損壓縮。我們將通過生動的例子，演示如何構建霍夫曼樹，以及如何對文本、圖像等數據進行編碼和解碼，直觀感受其壓縮的威力。 除瞭無損壓縮，我們還會探討有損壓縮（Lossy Compression）的原理，例如在圖像和音頻處理中常見的JPEG和MP3編碼。雖然有損壓縮會丟失部分信息，但它能在保證可接受的視覺或聽覺效果的前提下，實現更高的壓縮率，這在流媒體和數字媒體領域至關重要。 第二部分：通信的瓶頸與容量——信號的傳遞之路 有瞭信息的載體，接下來就要考慮如何將信息有效地傳遞齣去。這便是通信係統要解決的問題。本書將深入分析通信係統的基本模型，包括信息源、編碼器、信道、解碼器和接收者。其中，“信道”（Channel）扮演著至關重要的角色，它是信息傳輸的媒介，但信道並非完美無缺，往往會引入噪聲（Noise）。 噪聲是信息傳遞的最大敵人之一。它可能來源於電子設備的乾擾、大氣層中的電磁波，甚至是宇宙背景輻射。噪聲會導緻接收到的信號發生失真，使得接收者難以正確地解讀原始信息。本書將詳細闡述不同類型的噪聲，以及它們對信號的影響。 在此基礎上，我們將引入香農關於信道容量（Channel Capacity）的革命性理論。信道容量是信息在特定信道上能夠可靠傳輸的最大速率。它受到信道帶寬（Bandwidth）和信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的製約。香農定理告訴我們，隻要信息傳輸速率低於信道容量，就存在一種編碼方式，使得信息的誤碼率（Bit Error Rate）可以任意小。反之，如果傳輸速率高於信道容量，則必然存在不可避免的錯誤。理解信道容量，就如同找到瞭信息傳遞的“速度極限”，為設計高效可靠的通信係統提供瞭理論指導。 第三部分：糾錯的力量——對抗噪聲的智慧 即使我們已經瞭解瞭信道容量的限製，但在實際通信中，噪聲總是難以完全避免。因此，開發能夠檢測和糾正錯誤的技術變得尤為重要。本書將重點介紹錯誤檢測與糾正碼（Error Detection and Correction Codes）的原理與應用。 我們將從簡單的循環冗餘校驗（Cyclic Redundancy Check, CRC）和奇偶校驗（Parity Check）開始，理解如何通過添加冗餘信息來檢測錯誤。然後，我們將深入探討更強大的糾錯碼，如漢明碼（Hamming Codes）、捲積碼（Convolutional Codes）和裏德-所羅門碼（Reed-Solomon Codes）。這些編碼技術通過巧妙的數學構造，能夠在接收端發現並修正一定數量的錯誤，極大地提高瞭通信的可靠性。 我們將詳細講解這些糾錯碼的工作原理，例如漢明碼如何通過增加校驗位來定位並糾正單個比特的錯誤。同時，我們也會探討它們在不同應用場景下的優勢，例如裏德-所羅門碼在CD、DVD、條形碼和衛星通信中的廣泛應用，以及捲積碼在無綫通信和蜂窩網絡中的重要作用。 第四部分：信息與現實世界的融閤——應用場景的探索 在掌握瞭信息論的基礎理論和核心技術後，本書將帶領讀者將這些知識應用於實際的通信係統和信息處理領域。我們將探討以下幾個重要的應用方嚮： 數字通信係統： 從我們日常使用的手機通信，到全球範圍內的互聯網，都離不開高效的信息傳輸。本書將剖析現代數字通信係統的架構，包括調製解調（Modulation and Demodulation）、多路復用（Multiplexing）等技術，以及它們如何利用信息論的原理來優化性能。我們將討論頻分復用（Frequency Division Multiplexing, FDM）、時分復用（Time Division Multiplexing, TDM）和碼分復用（Code Division Multiplexing, CDM）等技術，以及它們在不同通信標準中的應用。 數據存儲與檢索： 信息的可靠存儲是信息科學的另一大支柱。我們將探討硬盤、閃存等存儲介質如何通過編碼技術來保證數據的完整性，以及如何通過冗餘存儲（如RAID）來提高係統的容錯能力。 信號處理與模式識彆： 在圖像識彆、語音識彆、醫學影像分析等領域，信息論的概念和工具也扮演著關鍵角色。我們將初步介紹如何利用信息論的原理來提取信號的特徵，並構建模型進行識彆和分類。 網絡安全： 信息安全是信息時代不可忽視的重要課題。雖然本書不側重於密碼學，但信息論的某些原理，如信息熵，也與密碼學的安全強度息息相關。 結語 《信息之海的導航：信號、編碼與通信的奧秘》力求以清晰易懂的語言，輔以豐富的圖示和案例，引導讀者深入理解信息論的精髓。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠： 建立對信息本質的深刻認識： 理解信息是如何被度量、編碼和傳輸的。 掌握通信係統設計的核心原理： 瞭解信道容量的限製以及如何剋服噪聲的影響。 認識糾錯碼在現代科技中的重要性： 學習如何利用數學工具保證信息的可靠性。 拓展對信息科學應用領域的視野： 看到信息論如何支撐起我們熟悉的數字世界。 本書的目標是激發讀者對信息科學的興趣，培養其分析和解決信息相關問題的能力，為他們在未來信息技術領域的學習和實踐打下堅實的基礎。信息之海浩瀚無垠，而本書將為您提供一座通往信息深處的導航羅盤。