信息论与编码(高等学校教材) 9787040316001 高等教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐家品著 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040316001

商品编码：29423491545

包装：平装

出版时间：2011-03-01

基本信息

书名：信息论与编码(高等学校教材)

定价：29.50元

作者：徐家品著

出版社：高等教育出版社

出版日期：2011-03-01

ISBN：9787040316001

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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为适应信息技术发展的新形势，应广大师生的要求，编者结合这些年在教学中的使用情况和科研体会，在已使用6年的《信息论与编码》讲义的基础上编写了本书。徐家品编著的《信息论与编码》共8章，包括香农信息论的基本内容及主要结论；压缩编码的基本原理；纠错原理、方法及其在现代通信系统中的应用等内容。在传统内容的基础上充实了信息理论特别是编码技术发展的新成果和应用。内容涵盖了通信中有关信息处理的基本原理和方法。

内容提要

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徐家品编著的《信息论与编码》着重讲授以经典信息论内容为主的信息论基础；信息论的起源、发展及研究的内容；香农信息论的三大基本概念：信息熵、信道容量和信息率失真函数以及与之对应的三大定理；解决信息传输系统有效性、可靠性和安全性的三类编码；网络信息论与网络编码。本书围绕信息传输系统这一工程应用背景，特别强调概念阐述清楚、突出重点、深入浅出。逻辑关系上，力求通过建立信息与编码理论的分析方法，在写法上条理清楚，实例丰富翔实，注意循序渐进、难度适中，并注重理论对实际应用的指导作用，引导读者理解信息论与编码的基本方法，培养抽象分析能力和系统工程概念。本书在体系结构上力求科学性、先进性与实用性相统一，内容安排注重体现系统性和相对的完整性。每章后配有习题。《信息论与编码》可作为高等学校通信工程、电子信息工程、信息工程、电子信息科学与技术和信息安全等专业高年级本科生和研究生教材及教学参考书，不同专业可根据不同的学时数在内容上有所取舍。本书也可以作为信息、通信、电子工程相关专业技术人员的参考书。

目录

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章 绪论 1.1 信息的基本概念 1.1.1 信息的一般概念 1.1.2 信息的特点和性质 1.1.3 香农信息的定义 1.2 信息论与编码理论的形成与发展 1.3 信息论与编码理论研究的内容 1.3.1 信息论与编码理论的研究对象 1.3.2 信息论与编码理论的研究范畴第2章 信源及信息测度 2.1 信源的分类及数学模型 2.1.1 信源的分类 2.1.2 单符号离散信源的数学模型 2.1.3 多符号离散信源 2.1.4 连续信源及波形信源 2.2 信息的度量——信息熵 2.2.1 无条件概率、联合概率与条件概率 2.2.2 自信息 2.2.3 互信息 2.2.4 信息熵 2.2.5 各熵之间的关系 2.2.6 信息熵的基本性质及定理 2.2.7 平均互信息及其特性 2.3 多符号离散平稳信源 2.3.1 消息序列的熵 2.3.2 离散平稳信源的数学模型 2.3.3 离散平稳信源的信息熵和极限熵 2.3.4 马尔可夫信源的信息熵 2.4 信源的相关性与冗余度 2.4.1 信源的相关性 2.4.2 冗余度 2.5 连续信源的熵和互信息 习题第3章 离散信道及其信道容量 3.1 信道的分类及其描述 3.2 单符号离散信道的数学模型 3.2.1 单符号离散信道的概念 3.2.2 一般单符号离散信道的一些概率关系 3.3 信道容量及其计算方法 3.3.1 信道容量的定义 3.3.2 无噪离散信道的信道容量 3.3.3 对称离散信道的信道容量 3.3.4 准对称离散信道的信道容量 3.3.5 一般离散信道的信道容量 3.4 多符号离散信道的数学模型 3.5 离散无记忆扩展信道的信道容量 3.6 组合信道及其信道容量 3.6.1 独立并联信道及其信道容量 3.6.2 串联信道及其信道容量 3.7 信源与信道的匹配 习题第4章 无失真信源编码 4.1 信源编码的基本概念 4.1.1 信源编码 4.1.2 信源编码的码字类型及码树 4.2 无失真变长信源编码的特点 4.2.1 定长信源编码定理 4.2.2 变长编码的特点 4.2.3 变长编码存在的问题及应对措施 4.3 信源编码定理 4.3.1 无失真变长信源编码定理 4.3.2 统计匹配码 4.3.3 克拉夫特不等式 4.4 变长编码方法 4.4.1 香农—费诺—埃利斯码 4.4.2 费诺编码 4.4.3 霍夫曼码 4.4.4 游程编码 4.4.5 算术编码 4.4.6 通用编码 习题第5章 信道编码 5.1 信道编码定理 5.1.1 信道与差错 5.1.2 差错概率与译码规则 5.1.3 有噪信道编码定理 5.2 信道编码及其基本原理 5.2.1 信道编码的基本概念 5.2.2 信道编码的基本原理 5.3 线性分组码 5.3.1 线性分组码的基本概念 5.3.2 线性分组码生成矩阵和一致监督矩阵 5.3.3 线性码的检错、纠错能力 5.3.4 汉明码 5.3.5 线性分组码的编码 5.3.6 线性分组码的译码 5.4 循环码 5.4.1 循环码的基本概念 5.4.2 循环码的生成矩阵和监督矩阵 5.4.3 循环码的编码 5.4.4 循环码的译码 5.4.5 自动请求重传方式(ARQ) 5.4.6 循环码的捕错译码和大数逻辑译码 5.4.7 BCH码和RS码 5.5 卷积码 5.5.1 卷积码的编码原理 5.5.2 卷积码的描述 5.5.3 卷积码的编码 5.5.4 维特比译码 5.6 级联码、交织码及TCM码 5.6.1 级联码 5.6.2 交织码 5.6.3 TCM码 5.6.4 前向纠错方式 5.7 Turbo码 5.7.1 Turbo码编码器 5.7.2 Turbo码译码器 5.8 LDPC码 5.8.1 LDPC码的定义及其描述 5.8.2 LDPC码的Tanner图表示 5.8.3 LDPC码的构造 习题第6章 保真度准则下的信源编码 6.1 失真度和平均失真度 6.1.1 失真度 6.1.2 平均失真度 6.2 信息率失真函数及其性质 6.2.1 信息率失真函数 6.2.2 信息率失真函数的性质 6.3 信息率失真函数的参量表述及其计算 6.4 二元信源和离散对称信源的只(d)函数 6.4.1 二元对称信源的R(D)函数 6.4.2 离散对称信源的R(D)函数 6.5 连续信源的信息率失真函数 6.5.1 连续信源的信息率失真函数 6.5.2 高斯信源的信息率失真函数 6.5.3 连续信源R(D)函数的参量表述及其计算 6.6 保真度准则下的信源编码定理 6.6.1 保真度准则下的信源编码定理 6.6.2 限失真信源编码定理的应用 6.7 标量量化编码与矢量量化编码 6.7.1 均匀量化 6.7.2 优量化 6.7.3 矢量量化编码 6.8 语音压缩编码 6.8.1 波形编码基本原理 6.8.2 参量编码 6.8.3 混合编码 6.9 图像压缩编码 6.9.1 静止图像压缩编码及JPEG标准 6.9.2 活动图像压缩编码 6.9.3 H.26x建议 6.9.4 MPEG标准 习题第7章 网络信息论与网络编码初步 7.1 网络信息论概述 7.1.1 网络信息论研究的基本问题及内容 7.1.2 网络信息论的应用 7.2 网络的信道容量 7.2.1 多址系统 7.2.2 广播信道 7.2.3 相关信源的多用户信道问题 7.3 无线信道 7.3.1 信道模型 7.3.2 圆对称复数高斯矢量 7.3.3 MIMO高斯信道容量 7.4 网络编码技术 7.4.1 网络编码的基本原理 7.4.2 线络编码 习题第8章 通信系统的保密与安全 8.1 密码系统和密码体制 8.1.1 密码体制的基本组成 8.1.2 密码编码和密码分析 8.1.3 经典密码体制 8.1.4 安全保密性与性 8.2 对称加密体制 8.2.1 数据加密标准DES 8.2.2 DES密码的演化设计 8.3 公开密钥密码 8.3.1 单钥密码体制存在的问题 8.3.2 公开密钥的一般原理 8.3.3 RSA体制 8.4 认证技术 8.4.1 消息认证系统 8.4.2 消息认证码和消息认证 8.4.3 身份认证 8.4.4 数字 8.5 认证鉴权与加密在通信系统中的应用 8.5.1 GSM系统的认证鉴权与加密 8.5.2 WCDMA系统的认证鉴权与加密 8.5.3 CDMA2000系统的认证鉴权与加密 习题参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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信息论与编码 概述 信息论是现代科学技术领域中一个基础性的学科，它以数学的严谨性为工具，研究信息本身的本质、信息的度量、信息的传输、信息的存储以及信息的处理等基本问题。信息论的诞生，不仅为通信系统、数据压缩、密码学等工程技术领域提供了理论指导，更深刻地影响了物理学、生物学、经济学乃至社会科学等多个学科的研究范式。 本书，《信息论与编码（高等学校教材）》，旨在系统地阐述信息论与编码的基本理论、核心概念和重要方法。内容涵盖了信息熵、信源编码、离散信道、信道容量、连续信道、信道编码、纠错码、编码理论的最新进展以及其在不同领域的应用。本书力求在理论的深度和广度上做到兼顾，既能帮助读者掌握信息论与编码的经典理论，又能引导读者了解该领域的前沿发展。 核心内容详解 第一部分：信息论基础 1. 信息的概念与度量 信息量：本部分首先探讨“信息”的哲学内涵及其在科学研究中的具体体现。我们将从随机事件的发生概率出发，引入信息量的数学定义。一个事件发生的概率越小，它所包含的信息量就越大。这种非线性的度量方式，即$I(x) = -log_b P(x)$，其中$b$是信息的单位（通常取2，单位为比特bit）。例如，抛硬币正面朝上的概率是0.5，其信息量是1比特；而抛一枚不均匀的硬币，出现极小概率事件的信息量则非常大。 熵（Entropy）：熵是信息论中最核心的概念之一，它衡量的是一个随机变量的不确定性。一个随机变量的熵越大，表示其可能出现的状态越多，且每种状态出现的概率分布越均匀，那么该变量所携带的信息量就越大。我们定义一个离散随机变量$X$的熵为$H(X) = -sum_i P(x_i) log_b P(x_i)$。熵的引入，使得我们可以量化信息源的“信息率”。 联合熵、条件熵与互信息：在研究多个随机变量之间的关系时，我们还需要引入联合熵（描述两个或多个随机变量共同的不确定性）和条件熵（在已知一个随机变量的取值后，另一个随机变量的剩余不确定性）。互信息（Mutual Information）则度量了两个随机变量之间共享的信息量，即知道一个变量能减少多少对另一个变量的不确定性。这些概念为分析信息传输系统奠定了理论基础。 2. 信源编码（Source Coding） 信源编码的目标：信源编码，也称数据压缩，其目标是在不损失信息（无损压缩）或允许一定信息损失（有损压缩）的情况下，用尽可能少的比特来表示信息源，从而减少存储空间或传输带宽。 无损信源编码： 霍夫曼编码（Huffman Coding）：这是一种广泛应用的经典无损信源编码算法。它通过为出现频率高的符号分配短的编码，为出现频率低的符号分配长的编码，从而达到最优编码（平均码长最短）。算法过程通常涉及构建霍夫曼树。 香农-法诺编码（Shannon-Fano Coding）：与霍夫曼编码类似，香农-法诺编码也是一种基于概率的信源编码方法，但其构建编码树的过程略有不同。 算术编码（Arithmetic Coding）：算术编码是一种更高级的无损压缩技术，它将整个消息表示为一个小数，并将其编码为一个区间。与霍夫曼编码相比，算术编码在压缩效率上通常更优，尤其是在符号概率非常不均匀的情况下。 有损信源编码：有损信源编码允许在一定程度上牺牲信息保真度以换取更高的压缩率。这在图像、音频和视频等领域尤为重要，因为人眼和人耳对某些失真不敏感。本部分会涉及率失真理论（Rate-Distortion Theory），它研究在给定失真度下能够达到的最小比特率，以及在给定比特率下能够达到的最小失真度。 第二部分：离散信道与信道容量 1. 离散无记忆信道（Discrete Memoryless Channel, DMC） 信道模型：本部分将介绍信息传输的数学模型——信道。离散无记忆信道是最基本的一种模型，它假设在任意时刻的输出只取决于当前时刻的输入，与过去的输入和输出无关。我们用转移概率矩阵来描述信道的特性，即$P(y|x)$，表示在输入为$x$时，输出为$y$的概率。 常见的离散信道： 二元对称信道（Binary Symmetric Channel, BSC）：输入和输出都是0或1，信道引入错误（0变为1，1变为0）的概率是相等的。 二元输入输出无对称信道（Binary Input Output Without Symmetry, BOWS）：输入是0或1，输出是0或1，但错误概率不对称。 二元擦除信道（Binary Erasure Channel, BEC）：除了0和1，输出还可能是一个“擦除”符号，表示无法确定是0还是1。 信道容量（Channel Capacity）：信道容量是离散无记忆信道最重要的参数，它定义了在该信道上能够可靠传输信息的最大速率。根据信息论的定义，信道容量$C$是互信息$I(X;Y)$关于输入分布$P(X)$的最大值：$C = max_{P(X)} I(X;Y) = max_{P(X)} sum_{x,y} P(x)P(y|x)logfrac{P(y|x)}{P(y)}$。香农（Claude Shannon）证明了信道容量是信道能够实现可靠通信的极限速率。 2. 连续信道（Continuous Channel） 高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）：这是通信系统中一个非常重要的模型，它假设信道中存在加性的高斯白噪声。即使输入信号是确定的，由于噪声的存在，输出信号仍然是随机的。 连续信道的容量：对于连续信道，容量的计算更为复杂，通常涉及到积分和概率密度函数。对于AWGN信道，其容量是关于带宽$B$和信噪比$S/N$的函数，即著名的香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem）：$C = B log_2(1 + S/N)$。这个公式揭示了在有限的带宽和功率下，通信速率的极限。 第三部分：信道编码（Channel Coding） 1. 信道编码的目标：信道编码的目的是在信息传输过程中，通过引入冗余信息，使得接收端能够检测和纠正传输过程中产生的错误，从而提高传输的可靠性。 2. 编码与解码： 编码器：将原始信息比特通过一定的算法（编码规则）扩展成冗余信息，形成编码序列。 解码器：接收编码序列，并根据解码规则，尽可能地恢复原始信息。 3. 纠错码（Error-Correcting Codes） 线性分组码（Linear Block Codes）： 码字（Codeword）：经过编码后形成的长序列。 生成矩阵（Generator Matrix）G：用于将原始信息向量转换为码字。 校验矩阵（Parity-Check Matrix）H：用于检测码字中的错误。 汉明距离（Hamming Distance）：衡量两个码字之间差异的比特数，它与纠错能力直接相关。最小汉明距离$d_{min}$决定了该码能够检测的错误个数$d_{min}-1$以及纠正的错误个数$lfloor (d_{min}-1)/2 floor$。 典型例子： 汉明码（Hamming Codes）：一种能够纠正单个比特错误的线性分组码，具有较高的效率。 循环码（Cyclic Codes）：具有循环移位特性的线性分组码，其编码和解码可以利用移位寄存器和多项式除法实现，非常高效。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）：一种强大的多重错误纠正码，能够纠正多个比特错误。 里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes）：一种能够纠正突发错误（burst errors）的BCH码，在CD、DVD、条形码和卫星通信等领域得到广泛应用。 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信息，还依赖于之前一定数量的输入信息。它将信息流编织成连续的码流。 编码器结构：通常由移位寄存器和异或门组成。 解码算法： 维特比算法（Viterbi Algorithm）：一种最大似然（ML）解码算法，用于解码卷积码，能够以较高的效率找到最可能的发送码字。 LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes）：一种现代的稀疏校验矩阵码，在接近香农限的性能方面表现出色，在5G通信、Wi-Fi等领域得到广泛应用。 Turbo码（Turbo Codes）：早期开发的接近香农极限的编码技术，通过并行级联两个卷积码并引入交织器实现，具有优异的纠错性能。 4. 编码的性能评估： 编码增益（Coding Gain）：引入编码后，在相同的误码率下，接收端所需的信噪比下降的量。 误码率（Bit Error Rate, BER）：衡量信息传输过程中比特错误的概率。 第四部分：信息论与编码的应用 1. 通信系统：信息论为通信系统设计提供了理论基础，包括信道模型、信道容量、信源编码和信道编码等，确保信息能够高效、可靠地传输。 2. 数据存储：在硬盘、光盘、闪存等存储介质中，利用信源编码（如JPEG、MP3）来压缩数据，利用纠错码（如ECC）来提高数据的可靠性。 3. 数据压缩：在文件压缩（如ZIP）、图像压缩（如JPEG）、视频压缩（如MPEG）、音频压缩（如MP3）等领域，信源编码技术是核心。 4. 密码学：信息论中的熵概念在密码学中用于衡量密钥的强度和信息的保密性。 5. 机器学习与人工智能：信息增益、互信息等概念在特征选择、决策树构建等方面发挥重要作用。 6. 生物信息学：DNA序列的相似性度量、基因信息的编码等也与信息论的思想有关。 本书特色 本书在内容组织上，力求逻辑清晰，循序渐进，从基础概念到高级理论，再到具体应用，形成完整的知识体系。理论推导严谨，公式详尽，便于读者深入理解。同时，本书也提供了丰富的实例和习题，帮助读者巩固所学知识，提升解决实际问题的能力。对于一些前沿技术，如LDPC码和Turbo码，本书也进行了介绍，旨在为读者提供更广阔的视野。 结语 信息论与编码是构建现代信息社会不可或缺的基石。掌握信息论与编码的知识，不仅能帮助我们理解现有技术的工作原理，更能激发我们对未来信息技术发展的思考和创新。本书希望能够成为读者在该领域学习和探索的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触信息论和编码的学生，我曾一度对这个领域的复杂性感到担忧。然而，《信息论与编码》(高等学校教材) 9787040316001 高等教育出版社这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常易于接受的方式，循序渐进地将我引入了信息论的殿堂。从信息熵的定义，到信息传输的度量，再到各种编码理论的原理，作者都用了一种非常直观和清晰的语言来解释。书中大量的图示和例子，让我能够轻松理解那些复杂的概念。比如，在讲解信道容量的时候，书中通过一个非常形象的比喻，让我立刻就明白了信道的“带宽”和“噪声”对信息传输效率的影响。而且，这本书不仅限于理论的讲解，还穿插了一些实际的应用案例，比如通信系统、数据存储等，这让我看到了信息论和编码在现实生活中的重要作用。这本书的语言风格非常严谨，但又充满了启发性，让我对接下来的学习充满了信心。我特别喜欢书中对某些关键定理的推导过程，虽然数学性很强，但作者的讲解非常到位，让我能够一步步地理解其背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我购买这本书的初衷，更多是出于学业的需要，毕竟在信息技术领域，信息论和编码是绕不开的基础。然而，翻开这本书的那一刻，我便被它深深吸引了。书中对各种编码方案的介绍，从线性分组码到卷积码，再到更复杂的Turbo码和LDPC码，其逻辑清晰，条理分明。作者在讲解过程中，巧妙地将数学原理与实际应用相结合，使得那些看似高深的算法变得易于理解。我尤其欣赏书中对纠错码的详细阐述，它让我明白了为什么我们发送的数据即便在noisy environment下也能保持一定的准确性。从汉明码的简单原理到更高级的译码算法，书中都给出了详尽的解释和例证，这对于理解数字通信的鲁棒性至关重要。而且，书中还涉及了源编码的部分，对数据压缩的原理进行了深入探讨，这对于我日后处理多媒体数据非常有帮助。本书的排版设计也相当出色，清晰的章节划分，恰当的公式标注，以及适时的图表辅助，都大大提升了阅读体验。我觉得这本书不仅仅是一本教材，更像是一本能够引领读者深入探索信息世界奥秘的指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读《信息论与编码》这本书，我体验到了一种全新的学习方式。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的导师，一步步引导我理解信息的世界。书中对信息熵的阐述，让我从全新的角度认识了“信息”的量化概念，理解了不同信息所蕴含的“量”。然后，循序渐进地引入了各种编码技术，从最基础的信源编码到信道编码，再到更复杂的纠错码。作者在讲解过程中，非常注重理论的严谨性，同时也穿插了大量实际应用的例子，让我看到了这些理论在现实世界中的价值。例如，在讲解卷积码时，书中提供了详细的译码算法，以及不同码率和约束长度对性能的影响，这让我对通信系统的设计有了更深入的认识。而且，这本书的语言风格非常精炼，用词准确，逻辑清晰，让人在阅读过程中能够保持高度的专注。我特别喜欢书中对信道容量的阐述，它让我理解了信息传输的理论极限，以及如何通过编码来逼近这个极限。总而言之，这本书为我构建了一个完整的知识体系，让我对信息论与编码有了全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码》真是让人爱不释手，作为一名对计算机科学和通信技术充满好奇的学生，我一直被信息如何被压缩、传输和纠错的奥秘所吸引。拿到这本书后，我立刻被其严谨的结构和清晰的讲解所打动。书中从最基础的信息熵概念出发，层层递进，逐步引入信道容量、编码理论等核心内容。让我印象深刻的是，作者并没有回避那些看似枯燥的数学推导，反而通过大量的图示和生动的例子，将抽象的理论变得触手可及。例如，在讲解霍夫曼编码时，书中提供的具体编码过程演示，让我瞬间理解了如何构造最优的前缀码。而对于香农定理的阐述，更是将信息传输的理论极限描绘得淋漓尽致，让我对未来的通信技术充满了无限遐想。这本书的语言风格也非常专业，但又不会过于晦涩，对于初学者来说，既能打下坚实的基础，又能逐步培养深厚的理论功底。我特别喜欢书中穿插的一些历史背景和应用案例，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我更深刻地理解了信息论在现实世界中的巨大价值。总而言之，这是一本值得反复研读的经典教材，它为我打开了通往信息世界的大门，让我对未来学习和研究的方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据传输和信息安全领域非常感兴趣，因此当我看到这本《信息论与编码》时，便毫不犹豫地入手了。这本书的内容非常丰富，从最基本的比特和字节开始，一直讲到复杂的纠错编码和信道模型。让我印象深刻的是，书中对不同编码方案的比较分析，比如分组码和卷积码的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，提供了许多生动的例子和实际的应用场景，这让我对这些抽象的概念有了更深刻的理解。特别是关于信道模型和错误概率的讲解，让我明白了在实际的通信环境中，信息传输会面临怎样的挑战，以及如何通过编码来克服这些挑战。这本书的数学推导也非常严谨，但又不失易读性，许多地方都通过图示和表格来辅助说明，这大大降低了阅读的难度。我尤其喜欢书中对熵编码的介绍，让我了解了如何有效地压缩数据，这对于节省存储空间和提高传输效率都至关重要。