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劉建成 著

圖書標籤:

• 信息論
• 信源編碼
• 通信原理
• 數據壓縮
• 編碼理論
• 信息安全
• 數字通信
• 模式識彆
• 機器學習
• 信號處理

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563519309

商品編碼：29760677899

包裝：平裝

齣版時間：2010-04-01

基本信息

書名:信息論與信源編碼理論及應用

定價：25.00元

售價：17.0元,便宜8.0元,摺扣68

作者:劉建成

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2010-04-01

ISBN：9787563519309

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.341kg

編輯推薦

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內容提要

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本書試圖以知識性、研究性、實用性、先進性、綜閤性的內容為主綫，給大傢介紹信息理論和信源編碼這兩個主題。本書分為引論、信息理論和信源編碼三部分，在—第5章中介紹瞭信息理論；第6—第8章闡述瞭信源編碼的基本理論和方法；第9章介紹瞭現代編碼技術的幾種方法。
本書可作為通信、信息工程、計算機類各專業本科生和研究生的教材或參考書，也可供從事電子、信息、通信、計算機、自動化等專業工作的科技人員參考。

目錄

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引論
章 熵與互信息
1.1 離散隨機變量
1.2 離散隨機矢量
1.3 非離散隨機變量和矢量
1.4 信源的冗餘度
第2章 離散無記憶信道及其容量—代價函數
2.1 引言
2.1.1 無乾擾，隋況
2.1.2 有乾擾無記憶的情況
2.1.3 有乾擾有記憶的情況
2.2 容量—代價函數
2.3 信道容量的計算
2.4 信道編碼定理
第3章 離散無記憶信源及其速率-失真函數
3.1 速率—失真函數
3.2 信源編碼定理
第4章 高斯信道和信源
4.1 高斯信道
4.2 高斯信源
第5章 信源-信道編碼定理
第6章 統計編碼理論
6.1 引言
6.2 固定長度編碼
6.3 變長編碼的基本定理
6.4 變長編碼的編碼方法
第7章 預測變換編碼
7.1 引言
7.2 語音的樹圖編碼
7.3 小均方誤差(MMSE)準則
7.4 預測編碼的性能估計
7.5 非綫性預測及大誤差準則
第8章 正交變換編碼
8.1 引言
8.2 佳變換(K-L變換)
8.3 離散付氏變換
8.4 沃爾什—哈德曼變換(WHT)
8.5 HrT、ST、DCT 以及二維變換
8.6 變換域的統計分析
8.7 變換采樣的準則與編碼
第9章 現代編碼技術
9.1 小波編碼
9.2 分形編碼
9.3 模型編碼
附錄 凸函數和顔森不等式
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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穿越數字洪流：信息解碼的奧秘與未來 在信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所淹沒。從社交媒體上的動態更新，到科學研究的最新發現，再到高清視頻的流暢播放，這一切都離不開對信息的有效傳遞與處理。然而，在這看似取之不盡的信息海洋背後，隱藏著一套深邃而強大的理論體係，它如同燈塔，指引我們在數據洪流中辨析真僞，提取價值，實現高效溝通。這套理論，便是信息科學的核心基石。 本書旨在為讀者揭示信息科學的精髓，重點聚焦於信息傳輸的原始動力——信源編碼，以及其更廣闊的應用場景。我們並非僅僅堆砌公式與定理，而是力圖通過生動詳實的闡述，帶領讀者深入理解信息是如何被度量、被壓縮、被轉換，最終實現從微觀的比特流到宏觀的意義傳遞。 第一篇：信息的度量與本質 在正式探討編碼之前，我們必須首先厘清“信息”本身的含義。它並非泛泛的知識或內容，而是一種能夠消除不確定性的東西。想象一下，你在等待一個快遞，如果快遞員告訴你“東西還在路上”，這提供的信息量很小，因為你的不確定性沒有得到多少緩解。但如果快遞員告訴你“你的包裹已經送達，就在門口”，那麼不確定性就大大消失瞭，這便是信息。 本書將從信息論的奠基人剋勞德·香農（Claude Shannon）的經典定義齣發，引入信息熵（Entropy）這一核心概念。我們不再將熵僅僅視為物理學中的無序度，而是將其理解為衡量一個信源平均不確定性的尺度。熵越高，意味著信源産生的信息越不可預測，其信息量也越大。通過一係列形象的比喻和直觀的例子，我們將闡釋如何計算一個離散信源的熵，以及熵與概率分布之間的深刻聯係。例如，一個總是發齣相同信號的信源，其熵為零，因為它不提供任何新信息；而一個所有可能信號齣現的概率都相等的信源，其熵最大。 我們將進一步探討聯閤熵（Joint Entropy）和條件熵（Conditional Entropy）。聯閤熵描述瞭兩個隨機變量同時包含的不確定性，而條件熵則衡量瞭在已知其中一個變量的情況下，另一個變量的不確定性。這兩個概念對於理解信息之間的關聯性至關重要，例如，當我們看到一個人麵帶笑容時，我們就能推斷齣他可能心情很好，這裏的“笑容”和“心情”之間就存在著信息上的關聯。 此外，我們還將深入研究互信息（Mutual Information），它量化瞭兩個隨機變量之間共享的信息量。互信息可以被看作是知道一個變量後，另一個變量不確定性減少的程度。這將為我們理解信源編碼的核心目標——如何最大程度地保留信息，同時盡可能地減少冗餘——奠定堅實的理論基礎。 第二篇：信源編碼的藝術與科學 信息熵為我們設定瞭一個理論上的極限，即一個信源所能錶達的信息量的上限。然而，在實際的信息傳輸過程中，原始的信源信號往往包含大量的冗餘，這不僅浪費瞭傳輸資源，還可能引入噪聲乾擾。信源編碼（Source Coding）的核心任務，便是去除這些冗餘，以更緊湊、更高效的方式錶示信息，同時盡可能地保留原始信息的含義。 本書將係統性地介紹各種經典的信源編碼技術，並深入剖析它們的原理和優缺點。 無損信源編碼（Lossless Source Coding）：在某些場景下，我們不允許丟失任何信息，例如文本文件、可執行程序等。無損編碼的目標是在不丟失任何信息的前提下，盡可能地壓縮數據。我們將詳細講解： Huffman 編碼：這是一種經典的變長編碼方法，它根據符號齣現的概率為其分配不同長度的編碼。概率越高的符號，分配的編碼越短，從而實現整體的壓縮。我們將通過具體的例子，演示如何構建Huffman樹，並進行編碼和解碼。 算術編碼（Arithmetic Coding）：與Huffman編碼相比，算術編碼通常能 achieves 更好的壓縮率。它將整個消息錶示為一個 [0, 1) 區間內的實數，並通過不斷縮小該區間來編碼消息。我們將揭示其背後的數學原理，以及如何在實踐中應用。 Lempel-Ziv (LZ) 係列編碼：如LZ77、LZ78和LZW等算法，它們通過尋找數據中的重復模式並用指嚮這些模式的指針來代替，從而實現高效壓縮。我們將深入分析這些算法的工作機製，並探討它們在現代壓縮標準（如ZIP、PNG）中的應用。 有損信源編碼（Lossy Source Coding）：在允許丟失部分信息但又不影響整體感知或功能的場景下，有損編碼能夠實現更高的壓縮比。這在多媒體（如圖像、音頻、視頻）領域尤為重要。我們將探討： 量化（Quantization）：這是有損編碼中最核心的步驟之一，它將連續的或高精度的數值映射到有限的離散值集閤。我們將介紹均勻量化、非均勻量化等方法，並分析量化誤差的來源及其對壓縮率和失真的影響。 變換編碼（Transform Coding）：通過將信號從原始域（如時域）變換到另一個域（如頻域），可以使信號的能量更加集中，從而更容易進行壓縮。我們將重點介紹離散餘弦變換（DCT），它是JPEG圖像壓縮和MPEG視頻壓縮的核心技術。我們將解釋DCT如何將信號中的空間或時間相關性轉化為頻率成分，使得高頻分量可以被捨棄或以較低的精度錶示，從而實現壓縮。 預測編碼（Predictive Coding）：利用信號的局部相關性，預測當前樣本的值，並隻編碼預測誤差。這將大大減少需要傳輸的信息量。 第三篇：信源編碼的廣闊應用 信源編碼並非抽象的理論，而是貫穿於我們數字生活的方方麵麵。本書將帶領讀者走進信源編碼的實際應用場景，讓理論與實踐緊密結閤。 文本壓縮：從電子郵件到文檔，文本文件中的冗餘無處不在。我們將分析各種文本壓縮算法的工作原理，並探討它們在文件歸檔、網絡傳輸中的重要性。 圖像壓縮：JPEG、PNG、GIF等圖像格式背後都蘊含著精妙的信源編碼技術。我們將詳細解析JPEG如何利用DCT和量化來實現高效的圖像壓縮，以及PNG如何通過無損編碼在保持圖像質量的同時減小文件大小。 音頻壓縮：MP3、AAC等音頻編碼格式，如何在有限的比特率下保留令人愉悅的音質？我們將深入瞭解感知音頻編碼的原理，即利用人耳的聽覺特性，丟棄人耳不易察覺的聲音成分。 視頻壓縮：MPEG係列（如MPEG-2、MPEG-4、H.264/AVC、H.265/HEVC）是視頻壓縮領域的標準。我們將揭示視頻壓縮的復雜性，包括幀間預測、塊匹配、運動估計等技術，它們如何有效地利用視頻序列中的時空冗餘來實現驚人的壓縮效果。 通信係統中的信源編碼：在數字通信係統中，信源編碼是傳輸鏈條上的第一環，它直接影響著通信係統的效率和性能。我們將探討信源編碼在固定電話、移動通信（如4G、5G）以及互聯網通信中的作用。 第四篇：麵嚮未來的挑戰與機遇 隨著大數據、人工智能、物聯網等新興技術的飛速發展，對信息處理和存儲的需求正以前所未有的速度增長。信源編碼技術也麵臨著新的挑戰和機遇。 深度學習與信源編碼：我們將初步探討深度學習技術在信源編碼領域的應用，例如如何利用神經網絡學習更優的編碼模型，甚至端到端的學習壓縮和解壓縮過程。 麵嚮特定應用場景的優化：如何根據不同應用場景（如醫療影像、自動駕駛數據、基因序列）的特點，設計更高效、更專業的信源編碼方案。 信息安全與信源編碼的結閤：在追求數據壓縮的同時，如何保障信息的安全和隱私，避免壓縮過程中的信息泄露。 本書的目標讀者不僅限於信息科學、計算機科學及相關領域的學生和研究人員，也麵嚮所有對信息傳播、數據壓縮以及數字技術背後的奧秘充滿好奇的讀者。我們希望通過本書，能夠點燃您對信息科學的探索熱情，讓您在理解這些復雜理論的同時，也能感受到它們在塑造我們數字世界中所扮演的關鍵角色。讓我們一起，以更清晰的視野，穿越數字洪流，解鎖信息世界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和行文風格，呈現齣一種沉穩而嚴謹的學術氣質。它沒有使用花哨的圖錶或過於口語化的錶達來迎閤“快餐式”閱讀，而是堅持用精確的術語和嚴密的邏輯鏈條來構建知識體係。對於那些習慣於深度思考和係統學習的讀者而言，這種風格無疑是最大的福音。每一次翻閱，都仿佛在與一位嚴謹的學者進行對話，他要求你全神貫注，不容許絲毫的思維跳躍。其中關於“隨機過程”與信息論交叉部分的論述，處理得尤其老練，它將隨機性這一看似不可控的因素，納入到可量化、可優化的信息框架內，這種思維上的升華，是很多初級讀物難以企及的。盡管閱讀過程需要投入較多的專注力，但所獲得的心智上的拓展和對底層原理的把握，是任何捷徑都無法替代的。

評分☆☆☆☆☆

初讀這本書時，我最大的感受是它的廣度與深度達到瞭一個令人驚嘆的平衡點。很多專業書籍要麼過於偏重理論的數學推導，讀起來枯燥乏味，要麼隻是泛泛而談，缺乏實際的工程深度。然而，這本著作巧妙地避開瞭這些陷阱。在係統講解完核心的信源編碼（如霍夫曼編碼、算術編碼等）和信道編碼（如捲積碼、Turbo碼的理論基礎）後，書中緊接著用大量的篇幅討論瞭這些理論在真實世界中的實現案例和麵臨的挑戰。我發現自己不僅理解瞭為何某些編碼方案效率更高，更明白瞭在實際的硬件或軟件環境中，如何根據特定的約束條件（如延遲、復雜度、功耗）來權衡選擇最佳的編碼策略。書中對現代壓縮標準，比如JPEG或MPEG背後的信息論原理的剖析，更是精彩絕倫，讓人恍然大悟，原來我們日常使用的技術是建立在如此精妙的數學基礎之上的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的難度是毋庸置疑的，它需要讀者具備紮實的概率論和微積分基礎，否則在麵對復雜的證明時會感到吃力。但正是這種對門檻的要求，保證瞭其內容的純粹性和高價值。我個人認為，這本書最適閤作為研究生階段的進階教材，或者作為一綫研發人員的案頭參考書。它不太適閤純粹的科普讀者，因為它毫不留情地將讀者置於理論的深水區。然而，對於那些願意潛心鑽研並希望在自己的研究領域內實現技術突破的人來說，這本書提供的理論深度和廣度是無可替代的。它就像是為我們構建知識大廈時，提供瞭最堅固、最精確的“地基藍圖”，一旦掌握，未來的任何創新都將建立在堅實可靠的理論基礎之上，讓人對未來的技術發展充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

這本關於信息論與信源編碼理論及其應用的著作，對於那些渴望深入理解現代通信與數據壓縮基石的讀者來說，無疑是一份寶貴的資源。書中對理論的闡述極為紮實，從香農的信息熵概念齣發，逐步深入到信道容量、編碼效率的極限，邏輯層層遞進，毫不含糊。我尤其欣賞作者在解釋那些看似抽象的數學概念時所展現齣的清晰度和耐心，他們似乎總能找到最直觀的比喻來勾勒齣復雜的理論框架，使得即便是初次接觸這些高深概念的讀者，也能感受到一種“原來如此”的豁然開朗。特彆是關於速率失真理論的部分，作者的講解使得原本晦澀的數學推導變得易於理解，這對於希望將理論應用於實際工程設計的人來說，是至關重要的。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的大師在手把手地傳授畢生所學，讓你在領略理論之美的同時，也明確瞭其在現代數字世界中的實際價值和應用邊界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事係統優化工作的工程師，我發現這本書的價值遠超齣瞭信息論的基礎範疇，它更像是一部關於“效率極限”的哲學著作。它不斷地挑戰我們對於信息傳輸和存儲的固有觀念。書中關於“無損壓縮不可能性的證明”以及“有損壓縮的漸進最優性”的討論，強迫讀者去正視信息的本質——即信息總是伴隨著某種不確定性或失真的代價。我特彆欣賞書中對信息論在網絡協議設計、資源調度優化等非傳統領域的引申應用，這些內容極大地拓寬瞭我的視野，讓我意識到信息論不僅僅是通信係的專利，而是所有涉及數據處理和決策係統的核心思維工具。它提供瞭一種看待世界的新視角，即萬物皆可量化為信息，而效率的提升，本質上是對熵流的精妙控製。