高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材：信息论、编码及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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禹思敏 编

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• 信息论
• 编码学
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• 通信工程
• 信号处理
• 数字通信
• 信息与通信工程

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560627540

版次：1

商品编码：10970587

包装：平装

丛书名： 高等学校电子与通信类专业"十二五"规划教材

开本：16开

出版时间：2012-03-01

用纸：胶版纸

页数：183

字数：278000

内容简介

《高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材：信息论、编码及应用》主要内容包括绪论、离散信源及其信息测度、离散信道及其信道容量，连续信源与连续信道、无失真信源编码和有噪信道编码简介、保密通信的基本概念与方法、数字图像加密。《高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材：信息论、编码及应用》压缩了一部分偏深偏难的内容和一些偏重于理论证明方面的内容，重点突出对信息论、编码理论及保密通信的基本原理和基本概念的分析与叙述，便于教学与自学。

目录

第1章 绪论
1.1 信息的一般含义
1.2 信息论的基本思路
1.3 信息论研究的对象和内容
1.4 保密通信的基本理论及其应用
1.5 信息论的划分范畴
1.6 信息论的发展简史
习题1

第2章 离散信源及其信息测度
2.1 单符号离散信源的数学模型
2.2 自信息和信息函数
2.3信息熵
2.3.1 信息熵的数学表达式
2.3.2 信息熵的物理含义
2.4 信息熵的基本性质
2.4.1 信息熵及其熵函数表示
2.4.2 对称性
2.4.3 非负性
2.4.4 确定性
2.4.5 连续性
2.4.6 扩展性
2.4.7 归一化联合概率和条件概率及其推广形式
2.4.8 强可加性
2.4.9 可加性
2.5 联合熵和条件熵的分解与计算
2.6 信息熵的解析性质
2.6.1 ∩型凸函数及其不等式
2.6.2 ∪型凸函数及其不等式
2.6.3 熵函数的极值性
2.6.4 熵函数的上凸性
2.7 离散信源的量大熵值
2.8 多符号离散平稳信源
2.9 多符号离散平稳无记忆信源及其信息熵
2.9.1 信源XN的信源空间
2.9.2 信源XN的联合熵
2.10 多符号离散平稳有记忆信源及其信息熵2. 10. 1多符号离散平稳有记忆信源及其完备性
2.10.2 多符号离散平稳有记忆信源的联合熵
2.10.3 多符号离散平稳有记忆信源的条件熵
2.10.4 多符号离散平稳有记忆信源的极限熵及其性质
2.11 信源的相关性与冗余度
附录2-1 熵函数的上凸性证明的另外两种方法
习题2

第3章 离散信道及其信道容量
3.1 单符号离散信道的数学模型
3.2 单符号的互信息量
3.3 后验概率与单符号互信息量关系的进一步讨论
3.4 平均互信息、损失熵（疑义度）和噪声熵
3.5 平均互信息的特性
3.5.1 平均互信息的非负性
3.5.2 平均互信息的极值性
3.5.3 平均互信息的对称性（交互性）
3.5.4 平均互信息的凸函数性
3.6 单符号离散信道的信道容量
3.6.1 信道容量的定义
3.6.2 信道容量的一般计算方法
3.6.3 无噪无损离散信道及其信道容量
3.6.4 有噪无损离散信道及其信道容量
3.6.5 无噪有损离散信道及其信道容量
3.6.6 对称离散信道及其信道容量
3.6.7 准对称离散信道及其信道容量
3.6.8 一般离散信道的信道容量迭代计算方法
3.7 多符号离散信道的数学模型
3.8 单符号离散无记忆的N次扩展信道
3.9 扩展信道的信息传输特性
3.10 平均互信息量的不增性与数据处理定理
3.11 信源与信道的匹配
附录3-1 定理3-1的证明
附录3-2 定理3-2的证明
附录3-3 式（3-82）的证明
附录3-4 式（3-86）的证明
附录3-5 定理3-5的物理意义解释
习题3

第4章 连续信源与连续信道
4.1 一维连续随机变量的离散化及其差熵
4.1.1 连续信源空间的数学模型
4.1.2 连续信源的离散化及其差熵
4.2 维连续随机变量的差熵
4.2.1 N维联合差熵
4.2 2 N维条件差熵
4.3 平稳随机过程的N维和无穷维差熵
4.4 两种特殊连续信源的差熵
4.4.1 一维均匀分布连续信源的差熵
4.4.2 N维均匀分布连续信源的差熵
4.4.3 一维高斯分布连续信源的差熵
4.4.4 N维高斯分布连续信源的差熵
4.5 差熵的基本性质
4.6 差熵的极值性与上凸性
4.6.1 差熵的值性
4.6.2 差熵的上凸性
4.7 量大差熵定理
4.7.1 峰值功率受限条件下连续信源的最大差熵定理
4.7.2 平均功率受限条件下连续信源的最大差熵定理
4.8 差熵的变换
4.8.1 概率守恒和概率密度的坐标变换
4.8.2 差熵的坐标变换
4.9 连续信道的平均互信息及其上凸性和极值性
4.9.1 平均互信息的非负性
4.9.2 平均互信息的上凸性
4.9.3 平均互信息的极值性
4.10 平均互信息的不变性与不增性
4.10.1 平均互信息的不变性
4.10.2 平均互信息的不增性
4.11 高斯随机变量加性连续信道及其信道容量
4.12 高斯随机过程加性连续倍道及其信道容量
4.13 香农公式及其应用的有关问题
习题4

第5章 无失真信源编码和有噪信道编码简介
5.1 单义可译定理
5.2 平均码长界限定理
5.3 无失真信源编码定理
5.4 霍夫曼（Huffrnan）编码
5.5 有噪信道的译码和编码
5.5.1 译码规则
5.5.2 平均错误译码概率
5.5.3 最大后验概率译码准则
5.5.4 最大似然译码准则
5.5.5 信道编码与最小平均错误译码概率
5.5.6 有噪离散信道编码定理
习题5

第6章 保密通信的基本概念与方法
6.1 密码体制
6.1.1 换位与代替密码体制
6.1.2 序列与分组密码体制
6.1.3 对称与非对称密钥密码体制
6.2 保密通信的数学理论
6.2.1 数论
6.2.2 信息熵与保密通信的本质联系
6.2.3 复杂度理论
6.3 密码破译
6.3.1 密码破译概述
6.3.2 密码破译规律
6.3.3 密码破译方式
6.3.4 密码破译方法
6.3.5 密码破译步骤
6.4 Shannon保密理论
6.4.1 理论保密体制
6.4.2 实际保密体制
6.4.3 密码系统的评测
习题6

第7章 数字图像加密
7.1 混沌映射与密码学的联系
7.1.1 从分组密码的定义比较密码变换与混沌映射的关系
7.1.2 从分组密码的设计原理比较密码变换与混沌映射的关系
7.1.3 从分组密码的整体结构比较密码变换与混沌映射的关系
7.2 混沌分组密码的构造方法
7.2.1 混沌映射数字化带来的性能下降
7.2.2 混沌映射的选择
7.3 基于二维可逆映射的图像分组加密方案
7.3.1 已有图像加密算法回顾
7.3.2 一类基于二维可逆混沌映射的图像分组加密方案
7.3.3 混沌猫映射
7.3.4 猫映射的离散化
7.3.5 基于混沌猫映射的图像加密方法
7.3.6 安全性能分析
7.4 图像分组加密程序
习题7
参考文献

精彩书摘

第1章 绪 论
信息论是人们在长期的通信工程实践中，将通信技术、概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门科学信息息论的奠基人是当代数学家、美国贝尔实验室杰出的科学家香农（C．E．Shannon）．他在1948年发表了著名的论文《通信的数学理论》，为信息论奠定了理论基础。近半个世纪以来，以通信理论为核心的经典信息论，正以信息技术为物化手段，把人类社会推进到了一个信息化时代。随着信息理论的发展和概念的不断深化，信息论所涉及的内容早已超越了狭义的通信工程范畴，进入了信息科学这一更广阔的领域。
在涉及这门课程的具体内容之前，有必要首先从一般意义上阐述信息的基本含义，然后，再把视野集中到信息论特定的研究范畴中，并指明信息论的假设前提和解决问题的基本思路。这样，才能帮助读者在学习这门课程之前,有一个正确的思路，以便其更好地理解和掌握本书各章中的具体内容。
1.1 信息的一般含义
自古以来，人类就生活在信息的海洋之中。当今，人们越来越广泛地采用“信息”这一词语，那么．信息的含义到底是什么呢？从信息论的众多应用中，我们大致可以从以下几个方面来理解信息的含义。
1．信息是作为通信的消息来理解的
从这个意义上讲，信息是人们在通信¨寸所要告诉对方的“某种内容”。例如，你给朋友写一封信，你所告诉他的是关于你的学习、工作和生活等方面的信息；医生从听诊器中听到关于心脏病患者的信息；等等。总之，这些通信者要告诉对方的消息，或是想要得到的消息，就是人们常说的所谓信息。
一般而言，我们可以把任意两点问的通信或信息在其问的流通情况，归纳为图1-1所示的简化模型。发出信息的通信者称为”信源”，接收信息者称为“信宿”，信息流通的通道称为“信道”。只要发生了信息的流通过程，我们就说进行了某种形式的通信；反之．只要进行了通信，就必定有信息的流通与交换。
通过上述分析可知．信息流通的主要功能是，把本来相互离散的人类个体，连接成为紧密相关的社会整体。因此，信息不但是人与人之间，而且也是整个人类社会，以至于人类社会与自然界之间的“黏合剂”。没有信息的世界，必定是一个沉寂的世界。没有信息的流通与交换，对于人类社会来说，简直是不可思议的事情。
2．信息是作为运算的内容而明确起来的
在这种情况下，信息是人们进行运算和处理所需要的条件、内容和结果，常常表现为数字、数据、图表、内容和结果，并以数字、数据、图表和曲线等形式出现。
例如，商品价格表上的数字是告诉顾客商品价格的信息，出租汽车的计程表上的数字是显示汽车行驶路程的信息，等等。
信息已广泛应用于计算机科学技术领域中。图1 2是计算机的一般功能示意图。用作计算用的计算机，根据计算的方法和条件（原始输入信息），编制出计算程序，经过运算之后（一般称做处理）得到相应的解答，并以数字或图形的形式送至用户（输出信息）。稍为复杂的计算过程往往不是一次完成的，它需要把中间的运算结果作为补充的输入信息，反馈到适当的环节，再进行演算。作控制用的计算机，首先要将理想的控制目标和被控对象的实际原始状态（输入信息）送给计算机，经过处理得到相应的输出信息，并根据这个信息去控制被控对象，然后将理想控制目标与实际控制的误差作为补充信息反馈回去，修正和调整相应的控制程序，直至控制的误差在允许的范围内，达到控制的。
无论用于运算或用下控制，计算机的作用都是对输入信息进行某种形式的处理，从而获得所需的输出信息。
3．信息是作为人类感知的来源而存在的
信息也是人类自身进化的一个基本条件，人类在与外部世界的联系中产生了感知信息和利用信息的需求，闪而逐渐形成和发展了自己的信息器官，如眼、耳、口、脑等。形成和发展这些器官，正是为了从自然界获取信息和利用信息来强化自己，战胜自然。
任何一种生物，如果完全不能从外部世界获得必要的信息，它就无法感知外部世界的变化，当然也就不可能实时地调整自己的状态，改善外部环境的关系来适应这种变化。
这样的生物必然受到自然的淘汰而无法生存，更无从谈到改造外部世界了。
今天能够存在的一切生物，不论它们多么简单和低级，都必然有它独特的从外界获取信息的本领。在这种意义上，我们可以说，具备从外部世界获取信息和利用信息的能力，是一切生物得以生存的必要条件。生物越高级，它获取和利用信息的本领也就越高强。
4．国内外字、词典中有关信息的定义
我们可以在国内外字、词典中找到有关信息的定义。我国的《辞海》中对信息一词的注释是：“信息是指对消息接受者来说预先不知道的报道。”
……

前言/序言

信号的奥秘与信息的传递：一本深度探索信息论、编码及其多元应用的教材 在这信息爆炸的时代，理解并掌握信息如何被生成、传输、存储和处理，已成为电子与通信领域专业人士不可或缺的核心素养。本书，作为“高等学校电子与通信类专业‘十二五’规划教材”系列之一，致力于为学生和研究人员提供一个系统、深入的学习平台，以透彻理解信息论与编码学的基本原理，并洞悉其在当今科技发展中的广泛而深刻的应用。 第一部分：信息论——量化与理解信息的基石 本书的第一部分将带领读者穿越信息论的殿堂，从信息的基本概念出发，逐步构建起对信息量化、传输效率以及信道容量的深刻认识。 信息量与熵： 我们将从信息的基本属性——不确定性入手。信息量的大小，是衡量一个事件发生时所能消除的不确定性的程度。例如，一个已知必然发生的事件（如太阳明天会升起）带来的信息量为零，而一个发生概率极低但影响重大的事件（如一次重大科学发现）则包含巨大的信息量。本书将严谨地定义信息量，并引入信息熵这一核心概念，它量化了随机变量的不确定性或信息的平均量。读者将学习如何计算离散和连续随机变量的熵，理解熵的性质，如非负性、最大值以及其与概率分布的关系。我们将通过大量实例，从简单的抛硬币到复杂的自然语言文本，阐释熵在不同场景下的意义，以及它如何成为衡量信息传输效率的理论极限。 互信息与条件熵： 信息的价值不仅在于其本身的不确定性，更在于它与其他信息之间的关联程度。互信息（Mutual Information）便是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的量。通过学习互信息，读者将理解两个变量共享多少信息，以及一个变量的出现如何减少另一个变量的不确定性。例如，在通信系统中，接收信号与发送信号之间的互信息决定了传输的有效性。同时，我们将深入探讨条件熵（Conditional Entropy），它表示在已知某个随机变量的条件下，另一个随机变量的平均不确定性。条件熵的概念对于分析信道特性、理解信息冗余以及设计高效的编码方案至关重要。 信道模型与信道容量： 现实世界的通信过程并非完美无缺，信号在传输过程中会受到噪声的干扰，导致信息失真。本书将系统介绍各种常见的信道模型，包括离散无记忆信道（如二元对称信道）、高斯信道等，并分析噪声对信息传输的影响。在此基础上，我们将引入香农（Shannon）提出的信道容量（Channel Capacity）这一革命性概念。信道容量代表了一个信道能够可靠传输信息的最大速率。我们将详细推导和解释各种信道容量的计算方法，并探讨影响信道容量的因素，如信道带宽、信噪比等。理解信道容量的意义在于，它为我们设定了通信系统性能的理论上限，指导着我们如何设计更有效的编码和调制方案来逼近这个极限。 率失真理论： 在许多应用场景中，我们并非追求无损地恢复原始信息，而是允许一定程度的失真，以换取更高的传输速率或更低的存储成本。率失真理论（Rate-Distortion Theory）正是研究这种“失真-率”之间权衡关系的理论。本书将介绍失真测度的概念（如均方误差），并阐述率失真函数，它定义了在给定失真水平下，能够实现的最小信息率。通过学习率失真理论，读者将理解如何为有损编码（如音频、视频压缩）设定理论界限，并为开发高效的压缩算法提供理论依据。 第二部分：编码学——高效可靠的信息表示与传输 信息论为我们提供了理解信息的理论框架，而编码学则是将这些理论转化为实际应用的关键技术。本书的第二部分将聚焦于各种重要的编码技术，从纠错编码到数据压缩，全面覆盖信息编码的广阔天地。 数据压缩编码： 在信息存储和传输过程中，减少冗余、提高效率是核心目标。我们将介绍两种主要的无损压缩编码方法： 变长编码（Variable-Length Coding）： 如霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。这些方法根据符号出现的概率来分配不同长度的码字，出现频率高的符号分配较短的码字，出现频率低的符号分配较长的码字，从而实现整体压缩。我们将详细解析这两种编码的原理、构建算法以及性能分析，并探讨它们在文本压缩、图像编码等领域的应用。 字典编码（Dictionary Coding）： 以Lempel-Ziv（LZ）系列算法为代表，如LZ77和LZ78。这些方法通过识别数据中的重复模式，并将重复的子串替换为指向其第一次出现的引用，从而实现压缩。我们将深入剖析LZ算法的工作机制，并介绍其在ZIP、GZIP等流行压缩工具中的应用。 纠错编码（Error-Correcting Codes）： 现实通信信道存在噪声，信息在传输过程中可能发生错误。纠错编码技术能够在传输数据中添加冗余信息，以便在接收端检测和纠正错误。本书将详细介绍： 线性分组码（Linear Block Codes）： 如汉明码（Hamming Codes）和循环码（Cyclic Codes）。我们将讲解分组码的代数结构，包括生成矩阵、校验矩阵、译码方法（如硬判决和软判决译码）以及它们在检测和纠正少量错误方面的能力。 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输入。我们将介绍卷积码的表示方法（如编码器结构图、状态图、转移图），以及维特比译码算法（Viterbi Decoding Algorithm），这是解码卷积码最常用且高效的算法。 现代高性能纠错码： 除了经典的线性码和卷积码，本书还将引入近年来在通信和存储领域取得巨大成功的现代编码技术。这包括： BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）和RS码（Reed-Solomon Codes）： 这些是强大的非二元纠错码，广泛应用于CD/DVD、卫星通信、条形码等领域，能够纠正突发错误。我们将深入探讨其代数构造原理和译码算法。 Turbo码（Turbo Codes）： 作为第一代现代迭代译码码，Turbo码在接近香农极限的信噪比下表现出卓越的性能，极大地推动了通信系统的发展。我们将剖析其并行或串行级联结构以及迭代译码的原理。 LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes）： 作为第二代现代迭代译码码，LDPC码同样具有接近香农极限的性能，并且在实际系统中具有更低的译码复杂度。我们将介绍其稀疏校验矩阵的结构以及各种译码算法（如和积算法、最小和算法）。 第三部分：信息论与编码学的应用——渗透于现代科技的脉络 理解了信息论与编码学的基本原理和技术后，本书的第三部分将带领读者探索这些理论在现实世界中的广泛而深刻的应用，展示信息科学如何驱动着现代科技的进步。 通信系统中的应用： 调制与解调： 我们将探讨不同的调制技术（如ASK, FSK, PSK, QAM）如何将数字信息映射到模拟信号，以及这些调制方案与信道容量、编码效率之间的关系。 信道编码与调制联合设计： 实际通信系统中，编码和调制是紧密结合的。我们将讨论如何根据信道特性选择最优的编码和调制方案，以最大化系统性能。 多址接入技术： 在共享通信资源的场景下，如蜂窝网络，我们将探讨码分多址（CDMA）、时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）等技术，以及它们如何利用信息论和编码学原理实现多用户并行通信。 信息安全与密码学： 信息的保密性是现代社会不可或缺的需求。我们将初步介绍信息论在密码学中的应用，如完美保密性（Perfect Secrecy）的概念，以及香农的信息论为构建安全加密系统提供的理论基础。 数据存储与处理中的应用： 磁盘存储系统： 硬盘驱动器（HDD）和固态硬盘（SSD）的可靠性和容量都离不开先进的纠错编码技术。我们将介绍Raid（廉价磁盘冗余阵列）等技术，以及它们如何利用编码原理实现数据冗余和容错。 光学存储（CD, DVD, Blu-ray）： 这些存储介质的超高密度和可靠性，很大程度上归功于RS码等强大的纠错能力。 分布式存储系统： 云存储、大数据存储等系统同样面临着数据可靠性和效率的挑战，纠错编码在此类系统中扮演着至关重要的角色。 信号处理与人工智能中的应用： 图像与视频压缩： JPEG、MPEG等标准都基于率失真理论和高效的编码技术，实现了对图像和视频数据的有效压缩，从而大大降低了存储和传输的成本。 语音识别与合成： 信息论的概念，如语言模型、熵，是理解和处理自然语言的基础。 机器学习与深度学习： 信息论提供了衡量模型性能、特征重要性以及度量概率分布之间距离的有效工具。互信息、KL散度等信息论度量在特征选择、模型评估和网络结构设计中发挥着重要作用。我们将探讨信息论在深度学习中的应用，如信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）等。 本书的特色与目标 本书在内容组织上，遵循由浅入深、由理论到应用的逻辑顺序，力求使读者在掌握基本概念的同时，能够深刻理解其工程实践意义。每个章节都配有大量的例题、习题和实际案例分析，帮助读者巩固所学知识，并提升解决实际问题的能力。 本书的目标是培养学生扎实的信息论和编码学理论功底，使其能够熟练运用各种编码技术解决实际工程问题，为他们在未来的电子、通信、计算机科学、人工智能等领域的研究和开发打下坚实的基础。通过本书的学习，读者将不仅仅是信息的接收者，更能成为信息的创造者、处理者和高效的传递者。 结语 信息论与编码学是现代电子与通信技术发展的基石。掌握这些知识，如同获得了理解和驾驭信息洪流的钥匙。本书将陪伴读者一同探索信息世界的奥秘，解锁无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排风格，让我感到一种循序渐进的严谨。从最基础的信息论概念，如信息量、熵，逐步过渡到更复杂的信道模型和编码定理。我最喜欢的部分是它对于信息熵的讲解，作者用了好几个不同的角度去阐释这个概念，从概率统计的视角，到信息论的视角，让我对“不确定性”这个词有了全新的理解。然而，在后面的章节，当我接触到各种编码方案，比如香农-范诺编码、霍夫曼编码，甚至是更复杂的信道编码理论，我感觉自己的大脑处理速度有点跟不上。尤其是那些编码的算法和效率分析，需要非常细致的数学计算和逻辑分析。我尝试着去自己推导一些例子，但总是容易出错，或者遗漏一些关键的步骤。这让我意识到，理论知识的学习，仅仅靠阅读是远远不够的，还需要大量的练习和实践来巩固。这本书给我提供了一个很好的理论框架，但如何将这些理论转化为解决实际问题的能力，对我来说还是一条漫长的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的体系结构，就像一座精心设计的学术殿堂，一层层地深入。我最欣赏的是作者在引入编码理论时，非常清晰地勾勒出了编码的两个主要目的：信源编码和信道编码。这让我对整个领域有了宏观的认识。然后，它详细讲解了各种信源编码方法，比如行程长度编码、离散余弦变换等等，这些概念让我开始思考，原来我们日常使用的文件压缩技术，背后有着如此精妙的理论支持。但是，当我翻到信道编码的部分，那些纠错码的原理，比如汉明码、卷积码，以及它们背后的代数结构，让我感到非常吃力。尤其是那些关于编码效率、纠错能力和解码复杂度的权衡，需要非常强的逻辑推理能力和数学功底。我感觉这本书更像是一本“字典”或“百科全书”，它提供了非常详尽和权威的信息，但要真正理解并运用这些信息，还需要读者具备很强的自主学习能力和解决问题的毅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我来说，简直就像一本天书，但又带着一种莫名的吸引力。刚翻开的时候，就被那些密密麻麻的公式和符号给镇住了，感觉自己好像进入了一个全新的数学世界。尤其是那些关于信息熵、信道容量的定义，一开始完全摸不着头脑，感觉就像在听一场关于宇宙奥秘的讲座，每个概念都那么抽象，那么难以捉摸。但是，当我耐下心来，一个字一个字地去啃，一个公式一个公式地去推导时，突然间，那些原本模糊不清的概念，就像被一层薄雾笼罩的风景，慢慢地清晰起来。我开始尝试着去理解那些定理背后的逻辑，去感受信息在传输过程中可能遇到的各种“障碍”，以及我们如何通过精妙的编码技术来克服这些障碍。虽然我还没能完全掌握那些高级的应用，比如纠错码的原理，但仅仅是理解了信息论的基本框架，就觉得自己的思维方式都被拓宽了不少。这种从一无所知到一点点豁然开朗的感觉，真的非常奇妙。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的内容对我来说，真的有点“劝退”。我承认它在理论上的深度和广度是毋庸置疑的，但它的阅读门槛对我而言，确实太高了。我努力去理解那些关于概率分布、条件熵、联合熵的公式，但是一旦涉及到更复杂的概念，比如马尔可夫链、遍历性，我就感觉自己像是置身于一片迷雾之中，完全找不到方向。那些图表和数学符号，虽然对于专业人士来说可能是高效的表达方式，但对我来说，它们就像是另一门我完全不认识的语言。我曾试图去查阅一些参考文献，但发现很多地方的理解都依赖于本书所提供的基础知识，所以我又回到了原点。我觉得这本书更像是为那些已经具备了相当的数理基础，并且有志于在信息论和编码领域进行深入研究的学者和学生量身打造的。对于我这种希望快速了解某个技术领域大概框架的读者来说，它显得过于专业和艰深了。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深的印象，是它在概念的阐述上，虽然严谨，但并没有完全忽略读者的接受程度。我特别喜欢它在讲解过程中，会时不时地穿插一些实际的例子，虽然那些例子我自己也无法完全模拟，但至少能让我对那些抽象的概念有一个更具象的认知。比如，当它讲到信源编码的时候，我就会联想到我们日常生活中手机短信的压缩，虽然原理可能远比这复杂，但这种类比让我觉得信息论和编码并不是高不可攀的理论，而是真实地存在于我们生活中的技术。不过，我遇到的最大挑战还是在于那些数学推导的部分，有时候一个证明步骤的省略，或者一个引理的引用，都会让我卡住好久。我时常会怀疑，我是否真的具备学习这些内容的基础，是不是我之前的学习基础还有太多的欠缺。我感觉这本书更适合那些有扎实数学基础，并且对理论研究有浓厚兴趣的读者，对于我这种更偏向于实际应用和动手操作的读者来说，可能还需要更多的辅助材料和实践练习。