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张莲，周登义，余成涂著 著

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• 信源编码
• 信道编码

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出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113086190

商品编码：29729309159

包装：平装

出版时间：2008-04-01

基本信息

书名:高等院校电气信息类规划教材——信息论与编码

定价：26.00元

售价：17.7元,便宜8.3元,折扣68

作者:张莲,周登义,余成涂著

出版社：中国铁道出版社

出版日期：2008-04-01

ISBN：9787113086190

字数：

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版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

本书共分6章，即绪论、信息的量度及离散信源、信源编码、离散信道及信道容量、信道编码、信息工程中的数据保密。内容包括理论基础（前四章）和应用（后两章）两个方面。理论基础部分主要介绍信息的基本理论与基本概念，包括：信息熵、互信息、信息率失真函数、信道容量以及它们的性质与计算等。应用部分主要介绍信息与通信系统中的优化及其实现手段与方法，包括：信源编码定理、无失真的统计匹配编码、解除相关性的预测编码与变换编码、实用性的文字传真编码、语音编码与图像编码等提高系统有效性的信源编码、信道编码定理、分组码的基本理论与方法、卷积码的基本理论与方法等提高系统可靠性的信道编码以及信息工程中的数据保密等。 本书适合作为高等理工科院校电子信息工程、通信工程、信号与信息处理学科的本科生教材，也可供研究生、夜大、自学考试及成人教育有关专业选用，还可供有关科技人员学习参考。

内容提要

本书是一本21世纪教学的有关信息论与编码的教材。全书共分6章，即绪论、信息的量度及离散信源、信源编码、离散信道及信道容量、信道编码以及信息工程中的数据保密。
　　本书重点介绍信息处理的理论基础、实现原理与方法。内容分为两大部分，即理论基础（前四章）和应用（后两章）。理论基础部分主要介绍信息的基本理论与基本概念，包括：信息熵、互信息、信息率失真函数、信道容量以及它们的性质与计算等。应用部分主要介绍信息与通信系统中的优化及其实现手段与方法，包括：信源编码定理、无失真的统计匹配编码、解除相关性的预测编码与变换编码、实用性的文字传真编码、语音编码与图像编码等提高系统有效性的信源编码、信道编码定理、分组码的基本理论与方法、卷积码的基本理论与方法等提高系统可靠性的信道编码以及信息工程中的数据保密等。
　　本书适合作为高等理工科院校电子信息工程、通信工程、信号与信息处理学科的本科生教材，也可供研究生、夜大、自学考试及成人教育等有关专业选用，还可供有关科技人员学习参考。

目录

章 绪论
1.1 信息的概念
1.1.1 信息的定义、特征与性质
1.1.2 信息的分类
1.1.3 信息、消息和信号的区别与联系
1.2 信息传输系统的组成及各部分的功能
1.2.1 模拟信息传输系统
1.2.2 数字信息传输系统
1.3 信息论研究的对象和内容
1.4 信息论发展的历史和趋势
第2章 信息的量度及离散信源
2.1 自信息量和条件自信息量
2.1.1 自信息量
2.1.2 条件自信息量
2.2 互信息量和条件互信息量
2.2.1 互信息量
2.2.2 互信息量的性质
2.2.3 条件互信息量
2.3 离散信源的信息量
2.3.1 信源的数学模型
2.3.2 信源的分类
2.3.3 平均信息量
2.4 熵的基本性质
2.5 消息序列的熵
2.5.1 离散无记忆信源
2.5.2 离散无记忆的扩展信源
2.5.3 离散平稳信源
2.5.4 马尔可夫信源
2.6 信源的相关性和剩余度
习题
第3章 信源编码
3.1 无失真信源编码
3.1.1 编码器
3.1.2 分组码
3.1.3 等长码和等长编码定理
3.1.4 变长码和变长编码定理
3.1.5 变长码的编码方法
3.2 限失真信源编码
3.2.1 失真测度
3.2.2 信息率失真函数
3.2.3 离散信源的信息率失真函数
3.2.4 限失真信源编码定理
3.2.5 连续信源的信息率失真函数
3.3 常用信源编码
3.3.1 矢量量化编码
3.3.2 预测编码
3.3.3 变换编码
3.3.4 传真编码
3.3.5 语音压缩编码
3.3.6 图像编码
习题
第4章 离散信道及信道容量
4.1 信道分类与描述
4.1.1 信道的分类
4.1.2 信道的描述
4.2 离散无记忆信道
4.2.1 离散信道的数学模型
4.2.2 单符号离散信道
4.3 信道传输的平均互信息
4.3.1 信道疑义度
4.3.2 平均互信息
4.4 平均互信息的特性
4.5 信道容量的概念及其计算方法
4.5.1 信道容量的定义
4.5.2 几种典型离散信道的信道容量
4.5.3 对称离散信道的信道容量
4.5.4 一般离散信道的信道容量
4.5.5 离散无记忆的扩展信道及其信道容量
4.5.6 串联信道和并联信道及其信道容量
4.6 信源与信道的匹配
习题
第5章 信道编码
5.1 信道编码的基本概念
5.1.1 信道编码在数字通信系统的地位和作用
5.1.2 信道编码的基本思想和分类
5.1.3 差错控制的基本方式
5.1.4 信道编码基本数学知识
5.2 有噪信道编码
5.2.1 噪声信道的编码问题
5.2.2 错误概率与编码方法
5.2.3 有噪信道编码定理
5.3 线性分组码
5.3.1 分组码的性质
5.3.2 生成矩阵与奇偶校验矩阵
5.3.3 几种典型的分组码
5.4 卷积码
5.4.1 卷积码的编码
5.4.2 卷积码的译码
5.5 纠正突发错误码
5.5.1 突发差错与纠突发差错的基本概念
5.5.2 法尔码
5.6 交织码
习题
第6章 信息工程中的数据保密
6.1 信息保密通信的模型
6.2 传统密码体制
6.2.1 单表代换密码
6.2.2 多表代换密码
6.2.3 多字母代换
6.2.4 转置密码
6.3 分组（块）密码
6.3.1 分组加密的基本概念
6.3.2 数据加密标准（DES）
6.4 公钥密码体制
6.4.1 公钥密钥的一般原理
6.4.2 RSA体制
习题
参考文献

作者介绍

文摘

序言

信息论与编码 一本面向高等院校电气信息类专业的经典教材 内容梗概： 本书旨在为高等院校电气、电子、通信、计算机等信息类专业的学生提供一套全面、深入、系统的“信息论与编码”基础知识。内容涵盖了信息度量、信源编码、信道编码、信道容量等核心概念，并辅以大量实例和习题，力求使读者掌握信息论的基本原理及其在现代信息传输与处理系统中的应用。本书注重理论与实践相结合，既强调数学推导的严谨性，也关注算法实现的有效性，旨在培养学生分析问题、解决问题的能力，为后续更高级别的专业学习和工程实践打下坚实基础。 详细内容介绍： 第一部分：信息论基础 第一章 绪论 信息时代的曙光与信息论的诞生： 追溯信息时代的兴起，以及信息论作为一门新兴学科诞生的历史背景。介绍信息论研究的对象、核心问题以及在现代科学技术中的地位和作用。 香农及其伟大贡献： 详细介绍克劳德·香农（Claude Shannon）及其在信息论领域奠基性的工作，重点阐述他提出的信息熵、信道容量等核心概念，以及这些概念如何深刻地改变了我们对信息传输和处理的理解。 信息论的学科分支与发展趋势： 梳理信息论的主要分支，如理论信息论、编码理论、统计推断、机器学习信息论等，并展望信息论在人工智能、大数据、量子信息等前沿领域的未来发展方向。 本书的结构与学习方法建议： 概述本书的章节安排，介绍各部分内容的重点，并为读者提供有效的学习方法，包括理解数学概念、掌握推导过程、注重联系实际应用等。 第二章 信息熵 随机变量的描述与概率分布： 复习概率论中的基本概念，包括离散型和连续型随机变量，以及概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 信息量的定义与性质： 引入信息量的概念，即一个事件发生的“意外程度”。推导信息量与概率之间的关系：$I(x) = -log_b P(x)$，并探讨信息量的基本性质，如单调性、非负性、可加性等。 离散信源的熵： 定义离散信源的熵 $H(X)$，它是信源不确定性的度量，即信源输出的平均信息量。详细讲解熵的计算方法，并讨论熵的几个重要性质，如非负性、对称性、当事件等概率时熵最大、当事件确定时熵为零等。 连续信源的熵（微分熵）： 介绍连续随机变量的熵，即微分熵 $h(X)$，并指出其与离散熵的异同。强调微分熵不具有非负性，但可以作为连续随机变量不确定性的度量。 联合熵与条件熵： 定义两个随机变量的联合熵 $H(X, Y)$，衡量两个随机变量联合不确定性。定义条件熵 $H(Y|X)$，衡量在已知一个随机变量 $X$ 的取值时，另一个随机变量 $Y$ 的剩余不确定性。推导联合熵与条件熵之间的关系：$H(X, Y) = H(X) + H(Y|X) = H(Y) + H(X|Y)$。 熵的链式法则： 介绍多于两个随机变量的联合熵与条件熵之间的关系，即链式法则。 互信息的概念与计算： 定义互信息 $I(X; Y)$，它是两个随机变量之间相互依赖程度的度量，也表示已知一个随机变量可以减少另一个随机变量多少不确定性。推导互信息与熵之间的关系：$I(X; Y) = H(X) - H(X|Y) = H(Y) - H(Y|X) = H(X) + H(Y) - H(X, Y)$。 相对熵（KL散度）： 定义相对熵 $D(P||Q)$，它是度量两个概率分布之间相似程度的指标。解释其在信息论和机器学习中的应用。 信息论基本定理的预备知识： 为后续的信道容量介绍打下基础，强调熵、条件熵和互信息在信息传输和存储中的理论意义。 第三章 信道与信道容量 离散信道模型： 引入离散信道的概念，将其表示为输入字母表、输出字母表和一个条件概率矩阵（转移概率矩阵）。 几类重要的离散信道： 无损信道： 输入输出完全一致，不引入错误。 无记忆信道： 当前输出仅与当前输入有关，与之前的输入和输出无关。 对称信道： 转移概率矩阵的行和列具有对称性，例如二元对称信道（BSC）。 加性离散高斯信道： 引入噪声是离散随机变量，但累加到输入上。 离散无记忆信道（DMC）： 最普遍的离散信道模型。 信道容量的定义： 定义信道容量 $C$ 为在给定信道下，输入分布 $P(X)$ 使得互信息 $I(X; Y)$ 取得最大值时的最大值。强调信道容量是信道本身的属性，与使用何种输入分布无关。 信道容量的计算： 介绍计算不同类型信道容量的方法，特别是二元对称信道（BSC）和离散无记忆信道（DMC）的信道容量。 信息率失真理论（简介）： 简要介绍信息率失真理论，即在允许一定失真程度下，信息传输的最大速率。为后续更深入的学习和研究提供方向。 第二部分：信源编码 第四章 信源编码定理与基本方法 信源编码的目的与分类： 介绍信源编码的主要目标是实现数据的无损或有损压缩，以降低存储和传输的成本。根据是否允许失真，分为无损信源编码和有损信源编码。 香农第一定理（无损信源编码定理）： 阐述香农第一定理，即任何信源的平均信息量（熵）是该信源无损压缩的理论极限。任何速率大于熵的编码方案都不可能无损地重建信源，而任何速率小于或等于熵的编码方案则可能实现无损重建。 无损信源编码方法： 变长编码： 介绍变长编码的基本思想，即用较短的码字表示出现概率高的符号，用较长的码字表示出现概率低的符号。 前缀码（即时码）： 详细介绍前缀码的性质（任何码字都不是其他码字的前缀），以及前缀码的唯一可译性。 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 详细讲解霍夫曼编码的构建算法，包括其贪心策略和最优性证明。通过具体实例演示霍夫曼编码的生成过程。 算术编码（Arithmetic Coding）： 介绍算术编码的基本思想，即将整个消息映射到一个 $[0, 1)$ 区间内的实数。与霍夫曼编码相比，算术编码可以更接近理论熵值，特别是在符号概率分布极端不均匀时。 高斯信源的压缩： 简要讨论高斯信源的压缩问题，以及与高斯信源相关的编码方法。 信源编码的实际应用： 列举信源编码在文件压缩（如ZIP, GZIP）、图像压缩（如JPEG）、音频压缩（如MP3）等领域的实际应用。 第五章 有损信源编码 有损信源编码的基本思想： 介绍有损信源编码允许一定量的失真，以换取更高的压缩比。 率失真函数（Rate-Distortion Function）： 定义率失真函数 $R(D)$，它表示在允许的最大失真为 $D$ 的情况下，所能达到的最小编码速率。 量化（Quantization）： 标量量化： 介绍标量量化的基本概念，即将连续的输入信号映射到离散的输出值。包括均匀量化和非均匀量化。 矢量量化（Vector Quantization, VQ）： 介绍矢量量化的基本思想，即将输入信号看作是多维矢量，然后将其映射到码书中预定义的矢量。讨论矢量量化的优点和缺点。 感知编码： 介绍基于人类感知特性的编码方法，例如在音频和视频压缩中，利用人耳和人眼对不同频率和空间信息的敏感度差异进行编码。 有损信源编码的代表性算法（简介）： 简要介绍一些典型的有损编码算法，如JPEG（图像）、MP3（音频）、H.264/AVC（视频）等，说明它们是如何结合量化、变换和熵编码等技术实现高效压缩的。 第三部分：信道编码 第六章 差错控制编码原理 差错控制编码的目的与重要性： 阐述差错控制编码的核心任务是在信息传输过程中，通过引入冗余信息来检测和纠正传输过程中可能产生的错误，确保信息的可靠性。强调其在通信系统、存储系统中的关键作用。 信道编码的分类： 检错码（Error Detection Codes）： 只能检测出错误，无法纠正。 纠错码（Error Correction Codes, ECC）： 能够检测出错误，并且在一定程度上能够纠正错误。 编码率（Code Rate）： 定义编码率 $k/n$，其中 $k$ 是原始信息码字的长度，$n$ 是编码后的码字的长度。编码率越高，冗余信息越少，但纠错能力越弱。 最小汉明距离（Minimum Hamming Distance）： 定义码字之间的汉明距离，并引入最小汉明距离 $d_{min}$。阐述最小汉明距离与纠错能力的关系：最多能检测 $d_{min}-1$ 个错误，最多能纠正 $lfloor (d_{min}-1)/2 floor$ 个错误。 线性分组码（Linear Block Codes）： 定义与性质： 介绍线性分组码的代数结构，即码字是生成矩阵的线性组合。 生成矩阵 $G$ 和校验矩阵 $H$： 讲解生成矩阵 $G$ 如何将信息比特映射为码字，以及校验矩阵 $H$ 如何定义一个线性分组码，并验证码字的有效性。 伴随式（Syndrome）： 介绍伴随式的计算方法，它是判断码字是否差错以及定位错误的重要工具。 最大似然译码（Maximum Likelihood Decoding, MLD）： 介绍最大似然译码的基本原理，即选择与接收到的带噪码字最接近的合法码字作为译码结果。指出其最优性，但计算复杂度高。 代数译码（Algebraic Decoding）： 简要介绍代数译码的思想，即利用码字的代数结构来高效地寻找错误位置和纠正错误。 第七章 线性分组码 系统码（Systematic Codes）： 介绍系统码，其特点是将原始信息比特直接放在码字的前面，便于译码。 重复码（Repetition Codes）： 介绍最简单的线性分组码——重复码，探讨其纠错能力和编码效率。 奇偶校验码（Parity Check Codes）： 介绍单比特奇偶校验码，以及多比特奇偶校验码。 汉明码（Hamming Codes）： 详细介绍汉明码的构造方法、校验矩阵的设计以及译码过程。重点讲解其能够纠正一位错误的特性。 CRC码（Cyclic Redundancy Check Codes）： 介绍循环冗余校验码，讲解其生成多项式、校验多项式以及在实际应用中的重要性，尤其是在数据链路层。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）： 介绍BCH码作为一种多错纠正码，讨论其参数（如码长、信息位、最小汉明距离）和纠错能力。 RS码（Reed-Solomon Codes）： 详细介绍RS码，它是BCH码的一个特例，尤其擅长纠正突发错误。讲解其编码和译码原理，并列举其在CD、DVD、二维码、卫星通信等领域的广泛应用。 第八章 卷积码（Convolutional Codes） 卷积码的结构与定义： 介绍卷积码与分组码的区别，即码字不是由独立的信息码组构成，而是由连续的信息比特流经过卷积运算得到。 卷积编码器（Convolutional Encoder）： 讲解卷积编码器的构成，包括移位寄存器和逻辑门（XOR），并用生成多项式或状态图来描述编码器的功能。 编码过程： 展示信息比特流如何通过卷积编码器生成码字。 卷积码的译码： 维特比译码算法（Viterbi Decoding Algorithm）： 详细讲解维特比译码算法，它是卷积码最优的（最大似然）译码算法。通过状态转移图和路径度量来逐步搜索最可能的码字。 软判决与硬判决译码： 讨论软判决译码（接收信号的幅度信息）和硬判决译码（接收信号的二进制值）在译码性能上的差异。 卷积码的参数： 介绍约束长度（Constraint Length）、生成多项式（Generator Polynomials）等参数如何影响卷积码的性能。 卷积码的应用： 列举卷积码在早期卫星通信、移动通信（如GSM）等领域的应用。 第四部分：现代编码技术与应用 第九章 现代编码理论进展 低密度奇偶校验码（LDPC Codes）： 介绍LDPC码作为一类性能接近香农极限的现代高性能编码。讲解其稀疏校验矩阵的结构，以及基于消息传递（Message Passing）的译码算法（如BP译码）。强调LDPC码在3G、4G、5G通信标准中的关键作用。 极化码（Polar Codes）： 介绍极化码作为首个被证明能够达到香农容量的编码，及其构建原理（信道极化）和译码方法。探讨其在5G通信标准中的应用。 Turbo码（Turbo Codes）： 介绍Turbo码，它是另一类高性能编码，通过并行或串行级联两个（或多个）简单的卷积码，并配合迭代译码，可以获得非常接近香农极限的性能。 译码算法的迭代与收敛： 深入探讨LDPC码和Turbo码等现代编码的迭代译码过程，以及它们如何通过多轮消息传递逐渐逼近最优译码结果。 第十章 信息论与编码在信息系统中的应用 通信系统中的应用： 详细阐述信息论与编码在设计高效、可靠通信系统中的作用，包括信号的调制、解调、信道估计、差错控制等方面。 数据存储与纠错： 讲解信息论与编码在硬盘、闪存、光盘等存储介质中的纠错机制，以保证数据的完整性。 信息安全与密码学： 简要介绍信息论的一些概念（如熵、信息量）在信息安全领域的应用，例如随机数生成、信息隐藏等。 机器学习与数据挖掘： 探讨信息论在机器学习中的应用，如特征选择（互信息）、模型评估（KL散度）、决策树构建等。 信号处理与压缩感知： 简要介绍信息论思想在信号处理领域的应用，例如稀疏表示和压缩感知技术。 附录： 概率论与数理统计基础回顾 高等代数基础回顾 部分习题解答 本书特色： 体系完整，内容翔实： 覆盖信息论与编码的经典内容和部分前沿进展。 理论与实践结合： 强调数学推导的严谨性，并辅以大量的实例分析和算法说明。 例题丰富，习题精炼： 帮助读者巩固所学知识，提高分析和解决问题的能力。 语言清晰，逻辑严谨： 采用通俗易懂的语言，使初学者也能顺利掌握。 紧密结合工程应用： 引导读者理解信息论与编码在现代信息技术中的实际价值。 适用对象： 本书适合作为高等院校电气信息类、通信工程、电子工程、计算机科学与技术等专业本科生和研究生“信息论与编码”课程的教材或参考书，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考。 通过学习本书，读者将能够深刻理解信息传输和处理的理论极限，掌握各种编码技术的设计原理和实现方法，为未来在信息科学和工程领域的发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本教材的难度并非轻而易举就能掌握的，它对读者的数学基础有一定的要求，尤其是在涉及最大似然译码和信道容量定理的证明时，需要读者具备扎实的概率论和线性代数功底。但恰恰是这种“硬核”的内容设定，才保证了其作为“高等院校规划教材”的权威性和实用价值。它没有为了迎合所谓的“简单易学”而稀释核心概念，反而以一种近乎严苛的态度，要求读者真正去啃下这些硬骨头。正是因为有了这种对深度和广度的坚持，使得我们这些学生在面对更高年级的专业课程，如通信原理、信息技术基础或更专业的编码理论选修课时，能够拥有一个非常坚实、可以说是“免疫力很强”的基础。比起那些浮于表面的教材，我更信赖这种能经受住时间检验和后续学习挑战的深度之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了沉稳的深蓝色调，配上简洁的白色和亮眼的黄色字体，显得既专业又不失现代感。纸张的质感也相当不错，摸起来厚实平滑，油墨印刷清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。而且，它的开本设计非常人性化，拿在手里刚刚好，无论是放在书包里还是在图书馆的阅读桌上，都显得非常得体。尤其是内页的排版，更是体现了出版方的用心，图文并茂的布局让复杂的概念不再显得那么枯燥乏味，很多公式和图示都安排得恰到好处，既不会拥挤，又能清晰地引导读者的视线。这种对细节的把控，充分展现了这套“高等院校规划教材”系列应有的严谨和高标准。我特别喜欢它在章节开头和结尾处设置的阅读导航和知识点回顾，这对于自学者来说简直是福音，能帮助我快速定位和巩固学习成果，而不是像有些教材那样，读完一章后感觉知识点散落一地，无从下手梳理。这种从物理层面到内容组织的全面优化，无疑为高效的学习奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例分析和习题设计上，展现出了远超一般教材的深度和广度。很多理论教材的习题往往是公式的简单代换，读完后感觉自己只会做“标准题”。然而，这本教材中的例题和思考题，很多都巧妙地结合了现代通信系统和数据存储的实际需求。比如，它没有停留在对线性分组码的理论阐述，而是紧接着给出了一个关于纠错码在卫星通信中应用的简化模型，要求读者分析在特定噪声环境下，不同生成矩阵对纠错能力的实际影响。这种设计迫使我们必须跳出书本的框架，去思考这些数学工具在真实工程世界中是如何被部署和优化的。更值得称赞的是，书后附带的“进阶阅读推荐”部分，列出了一些前沿的学术论文和标准文档，这对于希望继续深造或从事研发工作的同学来说，是极其宝贵的指引，它让这本书不仅仅是一本教学工具，更像是一张通往专业领域的“路线图”。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本教材时，我最大的感受就是其内容的组织逻辑性极强，仿佛有一条清晰的脉络牵引着我们从基础概念一步步深入到复杂的应用场景。它并没有急于抛出那些艰深的数学推导，而是循序渐进地引入信息论的基本要素，比如熵的概念，作者用了很多生活化的例子进行类比，比如抛硬币、掷骰子的概率模型，这使得抽象的理论一下子变得鲜活起来，我不再是单纯地记忆公式，而是真正理解了信息量的度量标准究竟意味着什么。随后，在信源编码和信道编码的部分，教材的编排更是体现了极高的教学智慧。它不仅清晰地阐述了香农-范诺编码和哈夫曼编码的原理和优劣，还通过大量的对比案例，直观地展示了不同编码方式在压缩效率上的差异。这种“先理解后应用”的教学模式，极大地降低了初学者的入门门槛，让我能够带着清晰的认知去面对后面的图论、信道容量等更具挑战性的章节，而不是被一堆陌生的符号吓退。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的电气信息专业的学生，我深知理论知识与实践操作之间的鸿沟。这本书在弥合这一差距方面做得很到位，虽然它本质上是一本理论教材，但其中穿插的“编程实现提示”和“仿真建议”着实给了我不少启发。例如，在讲解卷积码的Viterbi译码算法时，它不仅给出了蝶形图的详细绘制步骤，还附带了一段伪代码的思路梳理，这为我后续使用MATLAB或Python进行模拟实现提供了坚实的起点。这种对“如何把公式变成代码”的关注，是很多偏重数学推导的教材所欠缺的。我尝试按照书中的思路去搭建了一个简单的二进制对称信道模型进行仿真，结果与书中理论预测的误码率曲线高度吻合，那种亲手验证理论正确性的成就感，是单纯做习题无法比拟的。可以说，它有效培养了我们从“理论家”向“工程师”转变的思维习惯。