电子与信息工程系列：信息与编码理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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顾学迈，石硕，贾敏 著

图书标签:

• 信息论
• 编码理论
• 电子工程
• 信息工程
• 通信工程
• 数字通信
• 信道编码
• 纠错编码
• 信息安全
• 理论基础

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560349114

版次：1

商品编码：11584390

包装：平装

丛书名： 电子与信息工程系列

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：520000

正文语种：中文

内容简介

　　信息与编码理论是信息技术领域的基础理论，《电子与信息工程系列：信息与编码理论》根据作者多年教学实践经验和体会系统地介绍了信息与编码理论的相关内容。《电子与信息工程系列：信息与编码理论》共10章，包括信息概念及信息度量、信源熵和信道容量、信源编码定理、信道编码定理、率失真编码定理、线性分组码、循环码和卷积码等基本内容，同时也介绍了Turbo码、LDPC码、数字喷泉码及多用户信息论等扩展内容。《电子与信息工程系列：信息与编码理论》力求叙述清晰、深入浅出，着重介绍信息与编码理论的基本概念和基本方法。
　　《电子与信息工程系列：信息与编码理论》适合作为高等院校电子信息类学科的研究生及高年级本科生教材，也可作为信息科学及系统工程专业领域教学科研人员的参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 通信系统与信息
1.1.1 通信系统的基本模型
1.1.2 信息的概念
1.2 信息论的研究范畴
1.2.1 狭义信息论
1.2.2 -般信息论
1.2.3 广义信息论
1.3 信息论与信息科学
1.3.1 信息论的发展历史
1.3.2 信息科学

第2章 离散信源熵与交互信息量
2.1 离散信源的熵
2.1.1 信息的度量
2.1.2 单符号离散无记忆信源的熵
2.1.3 熵函数的性质
2.1.4 离散信源的最大熵
2.1.5 联合熵与条件熵
2.2 离散信道的平均交互信息量
2.2.1 离散信道的数学模型
2.2.2 交互信息量
2.2.3 平均交互信息量
2.3 平均交互信息量的特性
2.3.1 凸函数和Jensen不等式
2.3.2 平均交互信息量的简单性质
2.3.3 平均交互信息量的凸函数性
2.4 离散随机序列信源
2.4.1 Ⅳ维扩展信源的熵
2.4.2 马尔柯夫信源
习题

第3章 信道容量与高斯信道
3.1 离散信道的信道容量
3.1.1 熵速率与信道容量
3.1.2 几种简单信道的信道容量计算
3.1.3 信道容量的一般计算方法
3.1.4 对称信道和准对称信道的信道容量
3.2 串联信道的交互信息量
3.3 连续信源的熵
3.3.1 连续信源熵的定义
3.3.2 几种连续信源的熵
3.4 连续信源的最大熵
3.4.1 连续信源的最大熵
3.4.2 连续信源的熵功率
3.4.3 连续信源熵的变换
3.5 连续有噪声信道的信道容量
3.5.1 连续有噪声信道
3.5.2 连续信道的平均交互信息量
3.5.3 连续信道的信道容量
3.6 Fano不等式
习题

第4章 信源编码与率失真函数
4.1 离散信源编码
4.1.1 编码器
4.1.2 单义可译码
4.1.3 平均码字长度
4.2 无失真信源编码定理
4.2.1 编码效率
4.2.2 无失真信源编码定理
4.3 Huffman编码
4.3.1 Shannon-Fano算法
4.3.2 Shannon-Fano算法的最佳条件
4.3.3 Huffman算法
4.4 率失真函数
4.4.1 失真度与平均失真度
4.4.2 率失真函数的定义
……
第5章 信道编码原理
第6章 代数编码基础
第7章 线性分组码
第8章 卷积码
第9章 信道编码的其他方法
第10章 多用户信息论
参考文献

前言/序言

电子与信息工程系列：信息与编码理论 前言 信息，作为现代社会不可或缺的基石，其传递、处理和存储的效率与可靠性，直接影响着科技发展的脉搏。从浩瀚的宇宙探索到微观的基因测序，从全球通信网络的畅通无阻到数字媒体的丰富多彩，信息技术无处不在，深刻地改变着我们的生活方式和认知边界。而信息与编码理论，正是这一切的理论基石和核心驱动力。它不仅是理解信息世界运行规律的关键，更是实现高效、可靠信息传输和存储的根本方法。 本书《电子与信息工程系列：信息与编码理论》旨在系统而深入地剖析信息与编码理论的精髓，为读者构建一个完整、严谨的知识体系。我们希望通过本书，使读者能够深刻理解信息的基本概念、度量方法，掌握不同信息源的特性，并能灵活运用各种编码技术，以应对日益增长的信息处理挑战。本书不仅适合电子与信息工程、通信工程、计算机科学等相关专业的本科生和研究生，也同样适用于从事信息技术、通信、数据科学等领域的专业人士，以及对信息科学充满好奇心的广大求知者。 第一部分：信息论基础 信息的概念看似直观，但在科学的语境下，我们需要对其进行精确的定义和量化。信息论的奠基人克劳德·香农，将信息定义为“消除不确定性的东西”。这意味着，当我们接收到一个信息时，它能够减少我们对某个事件发生可能性的困惑程度。 1.1 信息量与熵 要量化信息，首先需要定义“信息量”。一个事件发生的概率越小，它所包含的信息量就越大。例如，抛硬币得到“正面”的信息量，远小于“中彩票头奖”的信息量。数学上，一个事件 $x$ 的信息量定义为 $I(x) = -log_b P(x)$，其中 $P(x)$ 是事件 $x$ 发生的概率，$b$ 是对数的底数。通常，我们选择以 2 为底，单位为比特 (bit)，因为二进制是最基本的数字表示方式。 当考虑一个随机变量 $X$ 时，我们用“熵”来衡量其整体的不确定性。熵是所有可能取值的事件信息量的期望值。对于一个离散随机变量 $X$，其熵 $H(X)$ 定义为： $H(X) = - sum_{i} P(X=x_i) log_b P(X=x_i)$ 其中 $P(X=x_i)$ 是 $X$ 取值为 $x_i$ 的概率。熵越高，表示随机变量的不确定性越大，其平均信息量也越大。 基本性质： 熵是非负的，且当所有事件发生的概率相等时，熵达到最大值。例如，对于一个具有 $n$ 个等可能结果的随机变量，其熵为 $log_b n$。 重要应用： 熵的概念不仅用于衡量信息的不确定性，还在数据压缩、模式识别、机器学习等领域发挥着关键作用。例如，在数据压缩中，熵的上界限制了我们能够将数据压缩到多大程度。 1.2 联合熵、条件熵与互信息 在实际应用中，我们常常需要处理多个随机变量之间的关系。 联合熵 (Joint Entropy)： 衡量两个或多个随机变量同时具有的不确定性。对于两个离散随机变量 $X$ 和 $Y$，其联合熵 $H(X, Y)$ 定义为： $H(X, Y) = - sum_{i} sum_{j} P(X=x_i, Y=y_j) log_b P(X=x_i, Y=y_j)$ 其中 $P(X=x_i, Y=y_j)$ 是 $X$ 取值为 $x_i$ 且 $Y$ 取值为 $y_j$ 的联合概率。 条件熵 (Conditional Entropy)： 衡量在已知一个随机变量的情况下，另一个随机变量的不确定性。对于两个离散随机变量 $X$ 和 $Y$，在已知 $Y$ 的情况下 $X$ 的条件熵 $H(X|Y)$ 定义为： $H(X|Y) = sum_{j} P(Y=y_j) H(X|Y=y_j) = - sum_{j} P(Y=y_j) sum_{i} P(X=x_i|Y=y_j) log_b P(X=x_i|Y=y_j)$ 其中 $P(X=x_i|Y=y_j)$ 是在 $Y=y_j$ 的条件下 $X=x_i$ 的条件概率。 一个重要的性质是：$H(X, Y) = H(Y) + H(X|Y) = H(X) + H(Y|X)$。 互信息 (Mutual Information)： 衡量两个随机变量之间相互依赖的程度，即一个随机变量的取值能够减少另一个随机变量多少不确定性。互信息 $I(X; Y)$ 定义为： $I(X; Y) = H(X) - H(X|Y) = H(Y) - H(Y|X) = H(X) + H(Y) - H(X, Y)$ 互信息是非负的，当两个随机变量相互独立时，互信息为零。互信息在特征选择、信道容量分析等领域具有广泛应用。 1.3 马尔可夫链与信息源 在信息论中，我们经常使用马尔可夫链来建模信息源的生成过程，尤其是在时间序列数据或具有依赖性的序列数据中。 马尔可夫链 (Markov Chain)： 一个随机过程，其未来的状态仅取决于当前状态，而与过去的状态无关。这种“无记忆性”的性质使得马尔可夫链在建模许多自然现象和通信系统中非常有用。 信息源模型： 我们可以将信息源看作是一个产生符号序列的随机过程。常见的模型包括： 零阶信源（独立信源）： 每个符号的产生都与其他符号无关，且概率是固定的。其熵为 $H(X) = -sum_i P(x_i) log P(x_i)$。 一阶马尔可夫信源： 当前符号的产生概率仅取决于前一个符号。其熵为 $H(X_n | X_{n-1}) = sum_i sum_j P(x_i, x_j) log P(x_i|x_j)$。 高阶马尔可夫信源： 当前符号的产生概率取决于前面 $k$ 个符号。 信源编码定理： 香农的第一信源编码定理指出，对于一个平均熵为 $H(X)$ 的信源，其信息可以被无损压缩到一个平均码长为 $L geq H(X)$ 的编码。这意味着 $H(X)$ 是该信源无损压缩的理论极限。 第二部分：信道与编码理论 信息在传输过程中，由于噪声、干扰等因素的影响，不可避免地会发生失真，导致信息丢失或错误。信道模型描述了这种信息传输的媒介和过程，而编码理论则致力于设计有效的编码方案，以最大程度地抵抗信道噪声，确保信息的可靠传输。 2.1 通信模型与信道容量 一个典型的通信系统模型包括：信源、信源编码器、信道编码器、信道、信道解码器、信源解码器和信宿。 通信信道 (Communication Channel)： 连接信源和信宿的信息传输路径。信道可以是有界的（如固定长度的线路）或无界的（如无线电波）。 噪声信道： 实际通信信道通常会引入噪声，导致输出信号与输入信号不完全一致。 信道容量 (Channel Capacity)： 由香农提出的一个核心概念，定义为一个信道能够可靠传输的最大信息速率。它表示在平均错误概率任意小的条件下，通过该信道可以传输的最大信息量。 2.2 离散无记忆信道 (DMC) 离散无记忆信道是信息论中最基本的模型之一，它假设信道在传输过程中不会引入记忆，即当前时刻的输出仅与当前时刻的输入有关，且不受过去输入输出序列的影响。 二元对称信道 (BSC)： 最简单的 DMC 模型，输入和输出都是二元的（0或1）。在传输过程中，输入为 0 时以概率 $p$ 变成 1，输入为 1 时以概率 $p$ 变成 0。 信道矩阵： 对于 BSC，其信道矩阵为 $egin{pmatrix} 1-p & p \ p & 1-p end{pmatrix}$。 信道容量： BSC 的信道容量为 $C = 1 - H(p)$，其中 $H(p) = -p log_2 p - (1-p) log_2 (1-p)$ 是二元熵。 加性高斯白噪声 (AWGN) 信道： 在连续变量系统中，最常见的模型是 AWGN 信道。输入和输出是实数，噪声是均值为零、方差为 $sigma^2$ 的高斯白噪声。 信道容量： AWGN 信道的信道容量由香农-哈特利公式给出： $C = B log_2 (1 + frac{S}{N})$ 其中 $B$ 是信道的带宽，$frac{S}{N}$ 是信噪比（Signal-to-Noise Ratio）。 2.3 编码技术 为了提高信息传输的可靠性，我们需要对原始信息进行编码，增加冗余信息，从而使接收端能够检测和纠正错误。 错误检测码 (Error Detection Codes)： 旨在检测传输过程中是否发生了错误，但不能纠正错误。例如： 奇偶校验码 (Parity Check Code)： 在信息位后添加一个校验位，使得整个码字中 1 的个数为奇数或偶数。 循环冗余校验码 (CRC)： 基于多项式运算的强大检错码，能够有效检测突发错误。 错误纠正码 (Error Correction Codes)： 旨在检测错误并将其纠正。 线性分组码 (Linear Block Codes)： 码字是信息位向量的线性组合。 汉明码 (Hamming Code)： 一种经典的线性分组码，能够纠正单个比特错误，并能检测双比特错误。 BCH 码 (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes)： 一类强大的纠错码，能够纠正多个随机错误。 里德-所罗门码 (Reed-Solomon Codes)： 一种非二元分组码，在处理突发错误方面表现优异，广泛应用于 CD、DVD、二维码等领域。 卷积码 (Convolutional Codes)： 码字与信息位的关系是一个卷积过程，码字长度与信息位长度不是固定比例的。 Viterbi 译码算法： 一种高效的最大似然译码算法，用于解码卷积码。 Turbo 码和 LDPC 码 (Low-Density Parity-Check Codes)： 新一代的强大纠错码，其性能接近香农限，在现代通信系统（如 4G、5G）中得到了广泛应用。它们通常采用迭代译码的方式，逐步逼近最优译码结果。 2.4 现代编码理论的新发展 随着信息技术的飞速发展，对信息传输的速率和可靠性提出了更高的要求。现代编码理论的研究正朝着更高效、更灵活的方向发展。 极化码 (Polar Codes)： 由 E. Arıkan 于 2009 年提出，是第一种被证明能够达到信道容量的编码方法。它们通过对信道进行极化，将具有不同可靠性的子信道分离，从而实现容量逼近。Polar 码已被 5G 标准采纳为控制信道的编码方案。 结论 信息与编码理论作为电子与信息工程的核心学科之一，其重要性不言而喻。本书从信息的基本度量出发，深入探讨了各种信息源的特性，并在此基础上阐述了通信信道模型和信道容量的概念。最后，本书详细介绍了各种经典的错误检测和纠错编码技术，并展望了现代编码理论的最新进展。 我们希望通过本书的学习，读者能够： 深刻理解信息的本质和度量方法， 掌握熵、条件熵、互信息等核心概念。 熟悉不同类型的信息源模型， 并能分析其信息传输特性。 掌握通信信道的分类和模型， 理解信道容量的含义及其对通信性能的限制。 熟练运用各种编码技术， 包括奇偶校验、CRC、汉明码、BCH 码、里德-所罗门码、卷积码等，并了解其优缺点和适用场景。 了解现代先进编码理论的最新发展， 如 Turbo 码、LDPC 码和极化码，及其在高性能通信系统中的应用。 信息与编码理论的知识体系是持续发展的，本书旨在为您构建一个坚实的理论基础，激发您进一步探索更前沿的领域。我们相信，对这些基本原理的深刻理解，将使您在未来的信息工程实践中如虎添翼，为推动信息技术的进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度和目录结构，已经预示着它并非一本轻松读物，而是一部值得深入钻研的学术专著。我尤其看重其“信息与编码理论”这一主题，因为这正是我目前在学习和工作中遇到的瓶颈。我是一名软件工程师，虽然日常接触的是应用层面的开发，但常常会因为对底层通信原理的模糊理解而感到力不从心。特别是当涉及到需要处理大量数据的场景，或者需要优化网络传输效率的时候，对信息编码的深刻理解就显得尤为关键。我希望这本书能为我揭示信息量是如何被量化的，以及不同编码方式在数据压缩和差错控制方面的优劣。我特别期待书中能够详细讲解各种编码算法的设计思想和数学原理，而不是仅仅罗列公式。如果能有配套的习题或者代码示例，帮助我动手实践，那就更是一举两得了。这会让我更有信心去解决实际工程中遇到的信息传输难题，提升我解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种既专业又充满未来感的感觉，墨绿色的背景搭配银白色的字体，标题“电子与信息工程系列：信息与编码理论”显得格外醒目。我一直对信息传输和处理背后的原理非常好奇，所以这本书的名字立刻吸引了我。虽然我还没有深入阅读，但仅仅从书的装帧和名称，就能感受到它在学术上的严谨和前沿性。我猜想它会深入探讨信息熵、信道容量、纠错码等核心概念，并且可能会用大量公式和图表来解释复杂的理论。我非常期待这本书能帮我梳理和理解信息科学的基石，也许还能从中找到一些与我正在进行的某个项目相关的灵感。我从事的是通信设备研发，对如何提高数据传输的稳定性和效率有着持续的追求，这本书的理论知识，我预感会是解决这些实际问题的关键。尤其是在5G、6G以及未来通信技术的发展背景下，对信息编码和解码技术的理解显得尤为重要。我希望这本书能提供扎实的理论基础，同时也具备一定的实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，如同一扇通往信息世界深处的大门，瞬间勾起了我对通信技术和数据处理本质的探索欲。我是一名刚刚步入相关领域的学生，对于“信息”这个概念，从最初的模糊感知，到如今渴望对其进行精确的定义和量化。我希望这本书能够为我提供一个清晰的理论框架，帮助我理解信息论的基本原理，比如熵、互信息等概念的由来和意义。编码理论更是我学习的重点，我希望能了解各种编码技术是如何在确保信息准确性的前提下，最大限度地提高传输效率的。无论是信源编码还是信道编码，我都需要扎实的理论基础来支撑我的学习和研究。我对书中可能会介绍的纠错码的原理非常感兴趣，比如它们是如何通过增加冗余信息来检测和纠正传输过程中产生的错误。我期待这本书能用一种循序渐进、逻辑清晰的方式，引导我掌握这些复杂但至关重要的知识。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的标题来看，它很可能是一本在电子与信息工程领域具有重要参考价值的经典教材或专著。我一直对信息是如何被抽象、量化、存储和传输的过程充满好奇，而“信息与编码理论”正是揭示这一过程的关键。我希望这本书能够深入浅出地讲解信息论的奠基性概念，如信息熵、信道容量等，并在此基础上，详细阐述各种编码技术，包括但不限于纠错码、信道编码、信源编码等。我尤其期待书中能够提供对这些理论的深刻数学推导和直观的图形解释，帮助我更好地理解它们背后的逻辑。我希望这本书能为我提供一个坚实的理论基础，让我能够更清晰地认识到数据压缩的极限、通信的可靠性边界，以及如何设计更高效、更鲁棒的信息传输系统。我可能会在书中寻找关于一些前沿编码技术，如Polar码或者LDPC码的详细介绍，以及它们在现代通信系统中的应用。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，就有一种沉甸甸的知识感扑面而来。厚实的纸张，清晰的排版，每一页都透露着一种“干货满满”的信号。我一直认为，理解信息如何被编码、传输和解码，是信息时代一切技术发展的基石。这本书的标题，直接点明了它的核心主题，让我对内容的深度和广度充满期待。我个人对信息论的几个经典问题，比如香农的信源编码定理和信道编码定理，一直非常着迷，并希望能更深入地理解它们的数学证明和实际应用。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。我猜想书中会涉及一些经典的编码方案，例如汉明码、里德-所罗门码，以及更现代的LDPC码和Turbo码。我对这些编码方式是如何在有限的带宽和噪声环境下，实现可靠的数据传输感到十分好奇。如果书中还能包含一些关于这些编码技术在实际应用中的案例分析，那就更好了，比如在卫星通信、数据存储或者生物信息学等领域。