【XH】 信源編碼原理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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田寶玉（等） 著

圖書標籤:

• 信源編碼
• 信息論
• 數據壓縮
• 通信原理
• 數字通信
• 編碼技術
• 信息處理
• 模式識彆
• 信號處理
• 通信工程

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563545353

商品編碼：29466513872

包裝：平裝

齣版時間：2015-12-01

基本信息

書名：信源編碼原理與應用

定價：48.00元

作者：田寶玉（等）

齣版社：北京郵電大學齣版社

齣版日期：2015-12-01

ISBN：9787563545353

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書以香農信息理論為基礎，較係統全麵地介紹該理論的一個重要組成部分——信源編碼原理與應用。主要內容包括：信源；無損壓縮編碼理論基礎；通用信源編碼；有損壓縮理論基礎；標量量化等14章。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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【XH】 信源編碼原理與應用 內容簡介 本書深入探討瞭信源編碼的核心原理及其在數字通信、數據存儲和信息處理等領域的廣泛應用。全書分為四個主要部分，係統地介紹瞭信源編碼的理論基礎、關鍵技術、具體算法以及實際工程中的挑戰與解決方案。 第一部分：信源編碼基礎理論 本部分首先為讀者構建堅實的理論框架。我們將從信息論的基本概念齣發，闡述熵、條件熵、互信息等核心度量，理解信息量與不確定性的關係，為後續的編碼設計奠定基礎。 信息論基石： 詳細介紹香農信息論的奠基性工作，包括信息熵的定義、性質及其在衡量信息源不確定性方麵的作用。我們將通過實例分析，如離散隨機變量的熵計算，理解不同概率分布對信息量的影響。 信源建模： 探討如何對各種信源進行數學建模。這包括馬爾可夫鏈模型、高斯信源模型以及其他復雜信源的錶示方法。理解信源的統計特性是實現高效編碼的前提，我們將分析不同模型下信源的統計特性，例如一階、二階馬爾可夫信源的自相關性。 信源編碼定理： 詳細闡述信源編碼的基本定理，即香農第一定理。該定理指齣瞭信源編碼能夠達到的理論極限——平均碼長可以逼近信源的熵。我們將深入剖析定理的意義，理解其對實際編碼器設計的指導作用。 數據壓縮的概念與分類： 區分無損壓縮和有損壓縮。無損壓縮保證信息在解碼後能完全恢復，適用於文本、代碼等對精確性要求極高的場景。有損壓縮則通過犧牲部分信息來獲得更高的壓縮率，適用於圖像、音頻、視頻等對感知質量要求更高的場景。我們將分析兩者適用的範圍和權衡。 第二部分：無損信源編碼技術 本部分聚焦於無損信源編碼的經典算法和現代技術。我們將逐一解析這些算法的工作原理、優缺點以及適用場景。 經典編碼方法： 霍夫曼編碼 (Huffman Coding)： 作為最早也是最經典的變長編碼方法之一，霍夫曼編碼通過為齣現頻率高的符號分配較短的碼字，頻率低的符號分配較長的碼字，來達到壓縮的目的。我們將詳細講解構建霍夫曼樹的過程，分析其最優性（在符號獨立且已知概率的情況下），並通過具體算例演示編碼與解碼流程。 算術編碼 (Arithmetic Coding)： 算術編碼是另一種強大的變長編碼技術，它將整個信息序列映射到一個單一的實數區間內，並用該實數的二進製錶示作為編碼結果。與霍夫曼編碼相比，算術編碼通常能獲得更高的壓縮率，尤其是在符號概率分布不均衡時。本書將詳細解釋算術編碼的編碼和解碼算法，包括區間分割、概率更新等關鍵步驟，並討論其在實際應用中的性能優勢。 遊程長度編碼 (Run-Length Encoding, RLE)： RLE是一種簡單而有效的壓縮技術，特彆適用於包含大量連續重復符號的數據。我們將介紹RLE的基本原理，例如將“AAAAABBBCC”編碼為“5A3B2C”，並分析其適用場景和局限性。 現代無損壓縮算法： LZ係列算法： 包括LZ77、LZ78及其衍生算法，如Lempel-Ziv-Welch (LZW)。這些算法的核心思想是利用數據中的重復模式，通過字典匹配的方式進行編碼。我們將詳細闡述LZ77算法的滑動窗口機製，LZW算法的字典構建與查找過程，並分析它們的壓縮效率和計算復雜度。 BWT (Burrows-Wheeler Transform) 及其應用： BWT是一種塊排序變換，它將輸入數據進行重新排列，使得相同字符傾嚮於聚集在一起，從而為後續的RLE或熵編碼創造更有利的條件。我們將深入講解BWT的變換過程和逆變換過程，並分析其在bzip2等著名壓縮工具中的應用。 現代熵編碼器： 介紹更高級的熵編碼技術，如 PPM (Prediction by Partial Matching) 等，這些技術結閤瞭預測模型和熵編碼，能夠根據上下文動態調整概率，進一步提高壓縮效率。 第三部分：有損信源編碼技術 本部分將深入探討有損信源編碼的原理和關鍵技術，主要關注如何通過感知模型和量化技術在損失可接受的情況下實現高壓縮比。 感知模型與心理聲學/視覺模型： 理解人眼和人耳的感知特性是實現高效有損編碼的關鍵。我們將介紹心理聲學模型（用於音頻壓縮）和視覺模型（用於圖像和視頻壓縮），例如掩蔽效應、頻率選擇性、亮度/色度感知差異等。這些模型幫助我們識彆哪些信息對感知影響較小，從而可以被移除或模糊化。 量化技術： 量化是將連續或高精度離散的信號值映射到有限個離散值的過程。我們將詳細講解各種量化方法： 標量量化 (Scalar Quantization, SQ)： 對每個信號樣本獨立進行量化，包括均勻量化和非均勻量化。我們將討論如何設計最優量化器（如Lloyd-Max量化器），以及量化誤差的分析。 矢量量化 (Vector Quantization, VQ)： 將多個信號樣本組閤成矢量進行量化，能夠比標量量化獲得更好的性能，但計算復雜度較高。我們將介紹VQ的基本原理、碼書的構建（如LBG算法）以及其在圖像和語音編碼中的應用。 變換編碼： 離散餘弦變換 (Discrete Cosine Transform, DCT)： DCT是圖像和視頻壓縮領域最廣泛使用的變換方法之一。它將時域（或空域）信號轉換為頻域錶示，使得能量更加集中在少數幾個係數上。我們將詳細講解DCT的數學原理、不同類型DCT（如DCT-II）的性質，以及其在JPEG、MPEG等標準中的應用。 小波變換 (Wavelet Transform, WT)： 小波變換能夠同時在時間和頻率域上提供良好的局部化能力，相比於DCT，它在錶示圖像的奇異性（如邊緣）方麵錶現更佳。我們將介紹小波變換的基本概念，不同類型的小波基，以及其在JPEG 2000等標準中的應用。 預測編碼： 介紹綫性預測編碼（Linear Predictive Coding, LPC）的概念，它通過利用信號的先前樣本來預測當前樣本，並隻對預測誤差進行編碼，從而降低冗餘。LPC在語音編碼中有著重要的應用。 典型的有損編碼標準： 結閤上述技術，我們將簡要介紹一些典型的有損編碼標準，例如JPEG（圖像）、MP3（音頻）、H.264/AVC（視頻）等，分析它們在算法選擇和組閤上的特點。 第四部分：信源編碼的實際應用與挑戰 本部分將探討信源編碼在實際工程中的具體應用場景，以及在實現過程中可能遇到的挑戰和解決方案。 數據壓縮在現代生活中的角色： 文件壓縮： 分析ZIP、RAR、7z等通用文件壓縮工具的內部機製，以及它們如何平衡壓縮率、壓縮速度和解壓速度。 多媒體編碼： 深入探討圖像（JPEG, PNG）、音頻（MP3, AAC, FLAC）和視頻（MPEG, H.264, H.265, AV1）編碼標準如何利用信源編碼技術實現高效存儲和傳輸。 網絡傳輸： 分析數據包在網絡傳輸中如何通過壓縮來節省帶寬，提高傳輸效率，例如在Web傳輸、實時通信（VoIP, 視頻會議）中的應用。 數據存儲： 討論數據庫、文件係統、雲存儲等如何利用信源編碼技術來減小存儲空間，降低存儲成本。 實際工程中的挑戰： 計算復雜度與實時性： 許多先進的編碼算法在理論上性能優越，但在實際應用中需要考慮計算資源限製和實時性要求，例如在嵌入式設備或高速通信係統中。我們將探討如何通過算法優化、硬件加速等方式來解決這些問題。 碼率控製與失真控製： 在有損編碼中，如何在滿足特定碼率要求的同時，最大程度地保持感知質量是一個核心問題。我們將介紹各種碼率控製策略，如固定碼率 (CBR)、可變碼率 (VBR) 等，以及如何通過感知度量來評估和控製失真。 編碼器與解碼器的配閤： 討論編碼器和解碼器之間的協同工作，以及如何設計統一的標準以保證互操作性。 差錯魯棒性： 在有損信道中，編碼數據可能受到損壞，導緻解碼錯誤。我們將探討一些提高編碼魯棒性的技術，例如糾錯碼與信源編碼的結閤，或者采用對信道噪聲更不敏感的編碼策略。 未來發展趨勢： 展望信源編碼的未來發展，例如深度學習在數據壓縮領域的應用，以及對更高效、更智能的編碼技術的探索。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的信源編碼知識體係，無論您是從事通信、計算機科學、多媒體處理，還是對信息壓縮技術感興趣的學生和研究人員，都能從中受益。通過理論講解、算法剖析和實際應用分析，本書力求幫助讀者掌握信源編碼的核心技術，並能將其應用於解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術書籍，不僅僅是傳遞知識，更重要的是能夠啓發思考，培養讀者的創新能力。這本《XH 信源編碼原理與應用》在這方麵做得相當齣色。在講解完基礎的信源編碼原理之後，作者並沒有止步於此，而是花瞭相當大的篇幅去探討信源編碼在實際應用中的挑戰和發展趨勢。比如，他深入分析瞭在處理圖像、音頻、視頻等不同類型數據時，信源編碼需要考慮的特性差異，以及針對這些特性所設計的各種改進算法。我印象特彆深刻的是關於“預測編碼”和“變換編碼”的章節，書中詳細解釋瞭如何利用數據的冗餘性，通過預測或者變換來降低錶示數據的比特數，這部分內容讓我對數據壓縮的深度和廣度有瞭全新的認識。 更讓我贊賞的是，作者並沒有迴避當前信源編碼領域麵臨的一些前沿問題，比如深度學習在信源編碼中的應用。他並沒有給齣過於技術性的細節，而是從宏觀層麵闡述瞭神經網絡模型是如何學習數據的統計特性，並生成更有效的編碼錶示的。這種前瞻性的探討，讓我感覺自己不僅僅是在學習過去的知識，更是在窺探未來的技術發展方嚮。書中的案例分析也很豐富，從早期的JPEG、MP3標準，到如今的H.264/AVC、HEVC等，都進行瞭詳細的解讀，讓我能夠將理論知識與實際應用場景緊密結閤起來。

評分☆☆☆☆☆

這本《XH 信源編碼原理與應用》讀起來真是讓人驚喜連連！我本來對信源編碼這個領域瞭解不多，隻覺得是信息論裏比較枯燥的部分，但這本書的敘述方式卻非常吸引人。作者沒有一開始就拋齣一大堆晦澀的公式和定理，而是先從生活中我們每天都在接觸的各種信息壓縮需求入手，比如手機存儲空間不夠用、視頻流媒體的帶寬限製等等，一下子就拉近瞭和讀者的距離。然後，他巧妙地將這些實際問題引嚮瞭信源編碼的本質，解釋瞭為什麼我們需要編碼，以及編碼的核心目標是什麼。這一點我覺得處理得非常好，它讓你不是為瞭學理論而學理論，而是帶著解決實際問題的目的去深入。 接著，書中對各種經典編碼方法的介紹，比如霍夫曼編碼、算術編碼，也不是簡單地羅列算法步驟。作者用瞭大量生動形象的比喻和圖示，將這些原本抽象的數學模型變得直觀易懂。我特彆喜歡他解釋霍夫曼編碼的部分，通過構建“二叉樹”的過程，一步步展示瞭如何為不同齣現概率的符號分配不同長度的碼字，以及為什麼這種分配方式能夠達到最優。而且，他還會穿插一些曆史背景和發明者的故事，讓學習過程不再枯燥。讀到後麵，對於一些更復雜的編碼方法，比如香農-範諾編碼、遊程長度編碼等等，書中也給齣瞭清晰的邏輯梳理，雖然涉及到一些數學推導，但作者的處理方式讓你覺得跟得上，而不是望而卻步。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在一個偶然的機會接觸到這本《XH 信源編碼原理與應用》的。起初，我以為它隻是一本技術手冊，可能更適閤那些已經在這個領域摸爬滾打多年的工程師參考。但當我翻開它之後，我纔發現自己完全低估瞭它的價值。這本書最讓我印象深刻的一點是，它能夠將非常復雜和抽象的數學原理，用一種非常平易近人、甚至可以說是充滿藝術感的方式呈現齣來。作者在解釋一些關鍵的理論時，會引用一些非常貼切的類比，讓我瞬間豁然開朗。 舉個例子，書中在講解“率失真理論”的時候，並沒有直接拋齣公式，而是通過一個“畫畫”的比喻，生動地說明瞭如何在保證一定視覺質量的前提下，盡可能地壓縮圖像信息。這種將抽象概念具象化的能力，真的是非常瞭不起。此外，書中對各種編碼算法的介紹，也並非韆篇一律。對於一些經典的算法，比如LZW編碼，作者不僅僅介紹瞭其工作原理，還深入分析瞭它在實際應用中的優缺點，以及為什麼它在某些場景下錶現齣色，而在另一些場景下則需要改進。這種對算法的深度剖析，讓我不僅僅是“知其然”，更能“知其所以然”。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我拿到這本《XH 信源編碼原理與應用》時，並沒有抱有太高的期待，想著大概又是那種堆砌公式、晦澀難懂的書籍。然而，事實證明我完全錯瞭！這本書的優點實在太多，讓我一時不知道該從何說起。首先，它的結構設計非常閤理，從最基礎的概念入手，循序漸進，層層深入。作者在引入新概念時，總是會先解釋清楚它齣現的背景和解決的問題，而不是直接扔給我們一個定義。這種“為什麼”的邏輯貫穿全書，讓你在學習過程中始終保持清晰的思路。 我特彆喜歡書中關於信息論基礎的部分，雖然信源編碼是信息論的一個分支，但書中對熵、互信息等基本概念的闡述，既嚴謹又不失趣味性。作者通過一些巧妙的例子，比如撲剋牌的概率分布，讓我們能夠直觀地理解這些抽象概念的含義。然後，在進入具體的編碼算法介紹時，作者的處理方式更是令人稱道。他沒有簡單地給齣算法的僞代碼，而是通過大量的流程圖和圖示，將算法的執行過程可視化，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。讀完之後，我對霍夫曼編碼、算術編碼等算法的理解，比之前任何時候都要深刻。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對信源編碼知識瞭解有限的讀者來說，《XH 信源編碼原理與應用》這本書無疑是一次寶貴的學習經曆。它最成功的地方在於，沒有將讀者視為已經具備深厚理論基礎的專傢，而是像一位循循善誘的老師，一步步引導我們走進信源編碼的奇妙世界。書的開篇部分，作者花瞭很大篇幅去闡述信源編碼的“為何”和“是什麼”，而不僅僅是“怎麼做”。他從信息論的基本原理齣發，解釋瞭信息熵的概念，以及它如何決定瞭一個信源信息量的下限。這一點非常重要，因為它為我們理解後續的各種編碼算法奠定瞭堅實的理論基礎。 隨後，書中對不同編碼方法的介紹，都采取瞭非常清晰的邏輯結構。例如，在講解變長編碼時，作者不僅詳細闡述瞭霍夫曼編碼的構建過程，還對它為什麼能夠達到最優進行瞭嚴謹的證明。更讓我驚喜的是，書中還對比瞭不同變長編碼算法的優缺點，比如與香農-範諾編碼的比較，這讓我能夠更全麵地理解它們的適用場景。在進入更復雜的上下文自適應編碼時，作者的敘述也同樣到位，他能夠將算法的細節與整體的編碼策略相結閤，讓我能夠理解為什麼這些算法能夠有效地利用數據的統計相關性。總的來說，這本書讓我對信源編碼的認識，從最初的模糊概念，提升到瞭一個全新的高度。