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田宝玉（等） 著

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• 信源编码
• 信息论
• 数据压缩
• 通信原理
• 数字通信
• 编码技术
• 信息处理
• 模式识别
• 信号处理
• 通信工程

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出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563545353

商品编码：29466513872

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名：信源编码原理与应用

定价：48.00元

作者：田宝玉（等）

出版社：北京邮电大学出版社

出版日期：2015-12-01

ISBN：9787563545353

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书以香农信息理论为基础，较系统全面地介绍该理论的一个重要组成部分——信源编码原理与应用。主要内容包括：信源；无损压缩编码理论基础；通用信源编码；有损压缩理论基础；标量量化等14章。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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【XH】 信源编码原理与应用 内容简介 本书深入探讨了信源编码的核心原理及其在数字通信、数据存储和信息处理等领域的广泛应用。全书分为四个主要部分，系统地介绍了信源编码的理论基础、关键技术、具体算法以及实际工程中的挑战与解决方案。 第一部分：信源编码基础理论 本部分首先为读者构建坚实的理论框架。我们将从信息论的基本概念出发，阐述熵、条件熵、互信息等核心度量，理解信息量与不确定性的关系，为后续的编码设计奠定基础。 信息论基石： 详细介绍香农信息论的奠基性工作，包括信息熵的定义、性质及其在衡量信息源不确定性方面的作用。我们将通过实例分析，如离散随机变量的熵计算，理解不同概率分布对信息量的影响。 信源建模： 探讨如何对各种信源进行数学建模。这包括马尔可夫链模型、高斯信源模型以及其他复杂信源的表示方法。理解信源的统计特性是实现高效编码的前提，我们将分析不同模型下信源的统计特性，例如一阶、二阶马尔可夫信源的自相关性。 信源编码定理： 详细阐述信源编码的基本定理，即香农第一定理。该定理指出了信源编码能够达到的理论极限——平均码长可以逼近信源的熵。我们将深入剖析定理的意义，理解其对实际编码器设计的指导作用。 数据压缩的概念与分类： 区分无损压缩和有损压缩。无损压缩保证信息在解码后能完全恢复，适用于文本、代码等对精确性要求极高的场景。有损压缩则通过牺牲部分信息来获得更高的压缩率，适用于图像、音频、视频等对感知质量要求更高的场景。我们将分析两者适用的范围和权衡。 第二部分：无损信源编码技术 本部分聚焦于无损信源编码的经典算法和现代技术。我们将逐一解析这些算法的工作原理、优缺点以及适用场景。 经典编码方法： 霍夫曼编码 (Huffman Coding)： 作为最早也是最经典的变长编码方法之一，霍夫曼编码通过为出现频率高的符号分配较短的码字，频率低的符号分配较长的码字，来达到压缩的目的。我们将详细讲解构建霍夫曼树的过程，分析其最优性（在符号独立且已知概率的情况下），并通过具体算例演示编码与解码流程。 算术编码 (Arithmetic Coding)： 算术编码是另一种强大的变长编码技术，它将整个信息序列映射到一个单一的实数区间内，并用该实数的二进制表示作为编码结果。与霍夫曼编码相比，算术编码通常能获得更高的压缩率，尤其是在符号概率分布不均衡时。本书将详细解释算术编码的编码和解码算法，包括区间分割、概率更新等关键步骤，并讨论其在实际应用中的性能优势。 游程长度编码 (Run-Length Encoding, RLE)： RLE是一种简单而有效的压缩技术，特别适用于包含大量连续重复符号的数据。我们将介绍RLE的基本原理，例如将“AAAAABBBCC”编码为“5A3B2C”，并分析其适用场景和局限性。 现代无损压缩算法： LZ系列算法： 包括LZ77、LZ78及其衍生算法，如Lempel-Ziv-Welch (LZW)。这些算法的核心思想是利用数据中的重复模式，通过字典匹配的方式进行编码。我们将详细阐述LZ77算法的滑动窗口机制，LZW算法的字典构建与查找过程，并分析它们的压缩效率和计算复杂度。 BWT (Burrows-Wheeler Transform) 及其应用： BWT是一种块排序变换，它将输入数据进行重新排列，使得相同字符倾向于聚集在一起，从而为后续的RLE或熵编码创造更有利的条件。我们将深入讲解BWT的变换过程和逆变换过程，并分析其在bzip2等著名压缩工具中的应用。 现代熵编码器： 介绍更高级的熵编码技术，如 PPM (Prediction by Partial Matching) 等，这些技术结合了预测模型和熵编码，能够根据上下文动态调整概率，进一步提高压缩效率。 第三部分：有损信源编码技术 本部分将深入探讨有损信源编码的原理和关键技术，主要关注如何通过感知模型和量化技术在损失可接受的情况下实现高压缩比。 感知模型与心理声学/视觉模型： 理解人眼和人耳的感知特性是实现高效有损编码的关键。我们将介绍心理声学模型（用于音频压缩）和视觉模型（用于图像和视频压缩），例如掩蔽效应、频率选择性、亮度/色度感知差异等。这些模型帮助我们识别哪些信息对感知影响较小，从而可以被移除或模糊化。 量化技术： 量化是将连续或高精度离散的信号值映射到有限个离散值的过程。我们将详细讲解各种量化方法： 标量量化 (Scalar Quantization, SQ)： 对每个信号样本独立进行量化，包括均匀量化和非均匀量化。我们将讨论如何设计最优量化器（如Lloyd-Max量化器），以及量化误差的分析。 矢量量化 (Vector Quantization, VQ)： 将多个信号样本组合成矢量进行量化，能够比标量量化获得更好的性能，但计算复杂度较高。我们将介绍VQ的基本原理、码书的构建（如LBG算法）以及其在图像和语音编码中的应用。 变换编码： 离散余弦变换 (Discrete Cosine Transform, DCT)： DCT是图像和视频压缩领域最广泛使用的变换方法之一。它将时域（或空域）信号转换为频域表示，使得能量更加集中在少数几个系数上。我们将详细讲解DCT的数学原理、不同类型DCT（如DCT-II）的性质，以及其在JPEG、MPEG等标准中的应用。 小波变换 (Wavelet Transform, WT)： 小波变换能够同时在时间和频率域上提供良好的局部化能力，相比于DCT，它在表示图像的奇异性（如边缘）方面表现更佳。我们将介绍小波变换的基本概念，不同类型的小波基，以及其在JPEG 2000等标准中的应用。 预测编码： 介绍线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）的概念，它通过利用信号的先前样本来预测当前样本，并只对预测误差进行编码，从而降低冗余。LPC在语音编码中有着重要的应用。 典型的有损编码标准： 结合上述技术，我们将简要介绍一些典型的有损编码标准，例如JPEG（图像）、MP3（音频）、H.264/AVC（视频）等，分析它们在算法选择和组合上的特点。 第四部分：信源编码的实际应用与挑战 本部分将探讨信源编码在实际工程中的具体应用场景，以及在实现过程中可能遇到的挑战和解决方案。 数据压缩在现代生活中的角色： 文件压缩： 分析ZIP、RAR、7z等通用文件压缩工具的内部机制，以及它们如何平衡压缩率、压缩速度和解压速度。 多媒体编码： 深入探讨图像（JPEG, PNG）、音频（MP3, AAC, FLAC）和视频（MPEG, H.264, H.265, AV1）编码标准如何利用信源编码技术实现高效存储和传输。 网络传输： 分析数据包在网络传输中如何通过压缩来节省带宽，提高传输效率，例如在Web传输、实时通信（VoIP, 视频会议）中的应用。 数据存储： 讨论数据库、文件系统、云存储等如何利用信源编码技术来减小存储空间，降低存储成本。 实际工程中的挑战： 计算复杂度与实时性： 许多先进的编码算法在理论上性能优越，但在实际应用中需要考虑计算资源限制和实时性要求，例如在嵌入式设备或高速通信系统中。我们将探讨如何通过算法优化、硬件加速等方式来解决这些问题。 码率控制与失真控制： 在有损编码中，如何在满足特定码率要求的同时，最大程度地保持感知质量是一个核心问题。我们将介绍各种码率控制策略，如固定码率 (CBR)、可变码率 (VBR) 等，以及如何通过感知度量来评估和控制失真。 编码器与解码器的配合： 讨论编码器和解码器之间的协同工作，以及如何设计统一的标准以保证互操作性。 差错鲁棒性： 在有损信道中，编码数据可能受到损坏，导致解码错误。我们将探讨一些提高编码鲁棒性的技术，例如纠错码与信源编码的结合，或者采用对信道噪声更不敏感的编码策略。 未来发展趋势： 展望信源编码的未来发展，例如深度学习在数据压缩领域的应用，以及对更高效、更智能的编码技术的探索。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的信源编码知识体系，无论您是从事通信、计算机科学、多媒体处理，还是对信息压缩技术感兴趣的学生和研究人员，都能从中受益。通过理论讲解、算法剖析和实际应用分析，本书力求帮助读者掌握信源编码的核心技术，并能将其应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个偶然的机会接触到这本《XH 信源编码原理与应用》的。起初，我以为它只是一本技术手册，可能更适合那些已经在这个领域摸爬滚打多年的工程师参考。但当我翻开它之后，我才发现自己完全低估了它的价值。这本书最让我印象深刻的一点是，它能够将非常复杂和抽象的数学原理，用一种非常平易近人、甚至可以说是充满艺术感的方式呈现出来。作者在解释一些关键的理论时，会引用一些非常贴切的类比，让我瞬间豁然开朗。 举个例子，书中在讲解“率失真理论”的时候，并没有直接抛出公式，而是通过一个“画画”的比喻，生动地说明了如何在保证一定视觉质量的前提下，尽可能地压缩图像信息。这种将抽象概念具象化的能力，真的是非常了不起。此外，书中对各种编码算法的介绍，也并非千篇一律。对于一些经典的算法，比如LZW编码，作者不仅仅介绍了其工作原理，还深入分析了它在实际应用中的优缺点，以及为什么它在某些场景下表现出色，而在另一些场景下则需要改进。这种对算法的深度剖析，让我不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对信源编码知识了解有限的读者来说，《XH 信源编码原理与应用》这本书无疑是一次宝贵的学习经历。它最成功的地方在于，没有将读者视为已经具备深厚理论基础的专家，而是像一位循循善诱的老师，一步步引导我们走进信源编码的奇妙世界。书的开篇部分，作者花了很大篇幅去阐述信源编码的“为何”和“是什么”，而不仅仅是“怎么做”。他从信息论的基本原理出发，解释了信息熵的概念，以及它如何决定了一个信源信息量的下限。这一点非常重要，因为它为我们理解后续的各种编码算法奠定了坚实的理论基础。 随后，书中对不同编码方法的介绍，都采取了非常清晰的逻辑结构。例如，在讲解变长编码时，作者不仅详细阐述了霍夫曼编码的构建过程，还对它为什么能够达到最优进行了严谨的证明。更让我惊喜的是，书中还对比了不同变长编码算法的优缺点，比如与香农-范诺编码的比较，这让我能够更全面地理解它们的适用场景。在进入更复杂的上下文自适应编码时，作者的叙述也同样到位，他能够将算法的细节与整体的编码策略相结合，让我能够理解为什么这些算法能够有效地利用数据的统计相关性。总的来说，这本书让我对信源编码的认识，从最初的模糊概念，提升到了一个全新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的技术书籍，不仅仅是传递知识，更重要的是能够启发思考，培养读者的创新能力。这本《XH 信源编码原理与应用》在这方面做得相当出色。在讲解完基础的信源编码原理之后，作者并没有止步于此，而是花了相当大的篇幅去探讨信源编码在实际应用中的挑战和发展趋势。比如，他深入分析了在处理图像、音频、视频等不同类型数据时，信源编码需要考虑的特性差异，以及针对这些特性所设计的各种改进算法。我印象特别深刻的是关于“预测编码”和“变换编码”的章节，书中详细解释了如何利用数据的冗余性，通过预测或者变换来降低表示数据的比特数，这部分内容让我对数据压缩的深度和广度有了全新的认识。 更让我赞赏的是，作者并没有回避当前信源编码领域面临的一些前沿问题，比如深度学习在信源编码中的应用。他并没有给出过于技术性的细节，而是从宏观层面阐述了神经网络模型是如何学习数据的统计特性，并生成更有效的编码表示的。这种前瞻性的探讨，让我感觉自己不仅仅是在学习过去的知识，更是在窥探未来的技术发展方向。书中的案例分析也很丰富，从早期的JPEG、MP3标准，到如今的H.264/AVC、HEVC等，都进行了详细的解读，让我能够将理论知识与实际应用场景紧密结合起来。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我拿到这本《XH 信源编码原理与应用》时，并没有抱有太高的期待，想着大概又是那种堆砌公式、晦涩难懂的书籍。然而，事实证明我完全错了！这本书的优点实在太多，让我一时不知道该从何说起。首先，它的结构设计非常合理，从最基础的概念入手，循序渐进，层层深入。作者在引入新概念时，总是会先解释清楚它出现的背景和解决的问题，而不是直接扔给我们一个定义。这种“为什么”的逻辑贯穿全书，让你在学习过程中始终保持清晰的思路。 我特别喜欢书中关于信息论基础的部分，虽然信源编码是信息论的一个分支，但书中对熵、互信息等基本概念的阐述，既严谨又不失趣味性。作者通过一些巧妙的例子，比如扑克牌的概率分布，让我们能够直观地理解这些抽象概念的含义。然后，在进入具体的编码算法介绍时，作者的处理方式更是令人称道。他没有简单地给出算法的伪代码，而是通过大量的流程图和图示，将算法的执行过程可视化，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。读完之后，我对霍夫曼编码、算术编码等算法的理解，比之前任何时候都要深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本《XH 信源编码原理与应用》读起来真是让人惊喜连连！我本来对信源编码这个领域了解不多，只觉得是信息论里比较枯燥的部分，但这本书的叙述方式却非常吸引人。作者没有一开始就抛出一大堆晦涩的公式和定理，而是先从生活中我们每天都在接触的各种信息压缩需求入手，比如手机存储空间不够用、视频流媒体的带宽限制等等，一下子就拉近了和读者的距离。然后，他巧妙地将这些实际问题引向了信源编码的本质，解释了为什么我们需要编码，以及编码的核心目标是什么。这一点我觉得处理得非常好，它让你不是为了学理论而学理论，而是带着解决实际问题的目的去深入。 接着，书中对各种经典编码方法的介绍，比如霍夫曼编码、算术编码，也不是简单地罗列算法步骤。作者用了大量生动形象的比喻和图示，将这些原本抽象的数学模型变得直观易懂。我特别喜欢他解释霍夫曼编码的部分，通过构建“二叉树”的过程，一步步展示了如何为不同出现概率的符号分配不同长度的码字，以及为什么这种分配方式能够达到最优。而且，他还会穿插一些历史背景和发明者的故事，让学习过程不再枯燥。读到后面，对于一些更复杂的编码方法，比如香农-范诺编码、游程长度编码等等，书中也给出了清晰的逻辑梳理，虽然涉及到一些数学推导，但作者的处理方式让你觉得跟得上，而不是望而却步。