9787113086190 高等院校电气信息类规划教材——信息论与编码 中国铁道出版社 张 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张莲，周登义，余成涂著 著

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出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113086190

商品编码：29492327793

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

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：375000

页码：245

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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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

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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

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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

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文摘

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序言

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信号的奥秘与数字的语言：信息论与编码的精妙世界 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不在接收、处理和传递着各种各样的信息。从清晨唤醒你的闹钟，到社交媒体上闪烁的文字，再到高清的流媒体视频，一切皆为信息的载体。然而，这些看似纷繁复杂的信息背后，隐藏着一套精妙的数学理论和工程技术，它们共同构筑了现代信息社会的基石——信息论与编码。 信息论：度量与压缩的先驱 信息论，如同信息世界的“度量衡”，为我们提供了量化信息、衡量信息传输效率的强大工具。它最早由克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年提出，其核心概念之一便是“信息熵”。信息熵，顾名思义，就是衡量一个事件的不确定性或信息量的指标。一个事件发生的可能性越小，其携带的信息量就越大。例如，预测明天的天气是晴天，其信息量相对较小，因为晴天的概率较高；而预测某地发生一次百年不遇的地震，其信息量则巨大无比，因为它极其不确定。 信息熵的引入，使得我们可以从数学上精确地描述信息。它不仅能告诉我们一个信息源可能产生的最大信息速率，还能帮助我们理解冗余的概念。冗余，是信息源输出信息中可以被去除的部分，它虽然不提供新的信息，但在实际传输过程中却起着至关重要的作用，比如纠错。信息论的关键贡献之一在于其“信道容量”理论。香农证明了，任何通信信道都存在一个理论上的最大传输速率，即信道容量。只要信息传输速率低于信道容量，理论上就可以实现无差错传输。这一革命性的结论，为后续的通信系统设计指明了方向。 信息论的另一大重要分支是数据压缩。通过对信息源的统计特性进行分析，我们可以发现数据中的冗余，并设计出有效的编码方案来去除这些冗余，从而减小数据的存储空间和传输带宽。赫夫曼编码（Huffman Coding）是早期最经典的变长编码方法，它根据符号出现的概率分配不等长的二进制码字，概率越高的符号分配的码字越短，从而实现整体压缩。算术编码（Arithmetic Coding）则是一种更高级的压缩技术，它将整个消息看作一个单一的、具有小数表示的数字，通过将概率累积来表示消息，能够实现更高的压缩率，尤其在处理小概率事件时表现出色。当然，还有更复杂的压缩算法，如LZ系列（LZ77, LZ78, LZW）和基于字典的压缩方法，它们在实际应用中扮演着重要角色，比如我们日常使用的ZIP、PNG等文件格式都离不开这些压缩技术。 编码：确保信息准确抵达的守护者 如果说信息论是度量和压缩的理论基础，那么编码就是信息可靠传输的实践者。在信息传输过程中，我们常常会遇到各种噪声干扰，这些噪声会破坏原始信息，导致错误。编码技术正是为了对抗这些噪声，确保信息在接收端能够被准确无误地恢复。 编码可以大致分为两大类：信源编码（Source Coding）和信道编码（Channel Coding）。 信源编码，我们前面已经提及，其主要目的是去除信息源中的冗余，实现数据的压缩，从而提高传输效率。比如，将高分辨率的图像压缩成JPEG格式，或者将无损的音频文件压缩成FLAC格式，都属于信源编码的应用范畴。 信道编码，则是为了在信息传输过程中增加冗余，以抵抗噪声干扰，实现可靠传输。它不是去除冗余，而是有目的地“注入”冗余。虽然增加了传输的数据量，但换来的是更高的传输可靠性。这听起来似乎有些矛盾，但其核心思想是通过巧妙的数学设计，让接收端能够检测并纠正传输过程中产生的错误。 信道编码又可以细分为两大类：纠错码（Error-Correcting Codes）和检错码（Error-Detecting Codes）。检错码只能检测到错误的存在，而无法纠正错误。例如，奇偶校验码（Parity Check）是最简单的检错码，它通过计算码字中“1”的个数来判断是否有错误发生。而纠错码则更进一步，不仅能检测错误，还能在一定程度上纠正错误。 经典的纠错码包括： 线性分组码（Linear Block Codes）：这类编码将原始信息分成固定长度的组（信息段），然后通过一个生成矩阵（Generator Matrix）将其映射成固定长度的码字（码组）。码字在传输过程中可能会受到噪声影响，接收端通过一个校验矩阵（Parity-Check Matrix）来判断码字是否正确，并尝试纠正错误。汉明码（Hamming Code）是其中最著名的一种，它能够检测并纠正单个比特错误，并且在特定条件下也能检测到两个比特错误。 卷积码（Convolutional Codes）：与分组码不同，卷积码不将信息分成独立的组，而是对信息序列进行编码，输出的码字不仅取决于当前的信息比特，还取决于之前的一部分信息比特。卷积码的编码过程可以看作是用一个滑动窗口在信息序列上进行操作。它们通常比分组码具有更好的性能，尤其是在高信噪比下。 循环冗余校验码（Cyclic Redundancy Check, CRC）：虽然CRC主要用于检错，但其原理也十分巧妙，它基于多项式除法。在实际应用中，CRC被广泛用于网络通信、存储设备等领域，能够有效地检测出传输错误。 纠喷嚏码（Burst Error Correcting Codes）：某些信道噪声倾向于同时破坏连续的多个比特，形成“错误喷嚏”。针对这类噪声，发展出了专门的纠喷嚏码，例如Reed-Solomon码。Reed-Solomon码在CD、DVD、卫星通信、条形码等领域都有着广泛的应用，其强大的纠错能力使其成为应对复杂噪声环境的有力武器。 现代高效编码：LDPC码和Turbo码：进入21世纪，为了逼近香农极限，研究人员开发出了更为高效的信道编码技术。LDPC（Low-Density Parity-Check）码和Turbo码就是其中的代表。LDPC码是一种稀疏校验矩阵的线性分组码，具有出色的纠错性能，并且可以并行译码，速度较快。Turbo码则是一种迭代译码的结构，它将两个独立的卷积码通过“交织器”连接起来，通过多次迭代译码，能够获得接近香农极限的性能。这两种编码在3G、4G、5G等移动通信标准以及Wi-Fi等领域发挥着至关重要的作用。 信息论与编码的融合应用 信息论与编码并非孤立的理论，它们紧密相连，共同构成了现代通信和信息处理的基石。 通信系统的设计：从早期的电话、电报，到如今的互联网、移动通信，信息论为我们设定了通信系统的理论极限，而编码技术则是实现这些极限性能的手段。通信系统的设计，本质上就是在信息论的指导下，选择和优化编码方案，以在给定的信道条件下，实现尽可能高的信息传输速率和可靠性。 数据存储与恢复：硬盘、闪存、光盘等存储介质都会受到物理损耗和环境干扰，导致数据错误。纠错码的应用，使得我们能够从受损的数据中恢复原始信息，保证数据的完整性和可用性。例如，DVD的纠错能力，使得即使光盘表面有划痕，我们仍然能够正常播放。 多媒体技术的进步：高质量的图片、音频、视频之所以能够高效传输和存储，离不开信息论中的数据压缩原理和信源编码技术。而为了保证这些信息在传输过程中不失真，信道编码也扮演着重要的角色。 人工智能与机器学习：在人工智能和机器学习领域，信息论的概念，如熵、互信息等，被广泛用于特征选择、模型评估、信息增益计算等方面。编码的思想，也体现在数据表示、降维等方面。 结语 信息论与编码，如同数字世界的隐形翅膀，驱动着我们与信息的互动。它们深邃而精妙，既是理论的智慧结晶，也是实践的有力支撑。理解这些原理，不仅能帮助我们更深刻地认识信息传输的本质，也能为我们理解和参与构建更高效、更可靠的未来信息社会提供坚实的知识基础。从最简单的比特信息到浩如烟海的网络数据，都离不开信息论的度量与压缩，以及编码的守护与传递。这是一个充满探索和创新的领域，持续推动着人类社会的进步。

评分☆☆☆☆☆

我手里拿着的另一本关于数字信号处理的参考书，与我正在研读的这本理论性较强的教材形成了鲜明的对比。那本信号处理的书，内容侧重于时域和频域的变换、滤波器的设计与实现，更偏向于工程实践和算法的快速上手。而眼下这本关于信息论的著作，则像是将通信系统的底层逻辑进行了彻底的“手术解剖”。它不满足于告诉你“如何做”，而是深入探究“为什么能这么做”。比如在讨论信道编码时，它并没有直接跳到大家耳熟能详的卷积码或Turbo码，而是先花大量篇幅去构建一个理想的噪声模型，然后从数学上证明出存在一种理论上最优的编码方式（虽然可能无法实际构造），这种对理论极限的极致追求，让人对信息传输的本质有了更深刻的敬畏。书中对代数理论的运用，比如有限域上的运算，虽然在初次接触时略显晦涩，但通过配套的线性分组码和循环码的实例讲解，最终还是能将那些抽象的伽罗瓦域运算与实际的校验位生成过程联系起来，这种严谨的数学基础为后续学习更高级的纠错理论打下了无比坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

作为一本高等院校的规划教材，它在内容的覆盖面上展现出了极强的宏观视野和对未来技术趋势的把握。这本书不仅扎实地覆盖了信息论的基础公理、信源编码、信道编码的核心算法，更在最后几章扩展到了对现代通信系统关键概念的探讨。比如，它对香农-哈特利定理的阐述，不仅仅停留在那个著名的公式上，而是结合了实际的带宽限制和信噪比条件，讨论了如何在有限的物理资源下最大化信息传输速率，这对于理解5G、Wi-Fi等现代无线通信系统的设计哲学至关重要。此外，书中对联合熵、条件熵以及互信息在多用户系统中的初步应用也有所提及，这为我后续学习网络信息论和信息安全打下了良好的基础。与其他教材相比，它展现出一种平衡的美感：既有足够的数学深度来支撑理论的严谨性，又不失工程应用的广度和前瞻性，是一本真正能引导学生从理论走向前沿研究的优秀工具书。

评分☆☆☆☆☆

最近为了准备一个关于数据压缩算法的课程设计，我翻阅了许多资料，发现市面上很多教材在介绍霍夫曼编码时都显得有些单薄，往往只是给出一个构建树的流程图就草草收尾了。然而，这本教材在这方面的处理非常到位。它不仅详细推导了霍夫曼编码的最优前缀性，还对比了费诺编码和算术编码在信息熵效率上的差异。更绝妙的是，它引入了信息论中的“无损压缩的理论极限”——平均码长趋近于信源熵的这个结论，并从信息源的独立同分布假设出发，一步步论证了为什么霍夫曼编码能逼近这个极限。这种对算法背后理论支撑的深度挖掘，对于想要深入理解压缩原理的读者来说，是极其宝贵的财富。我甚至发现，书中在解释算术编码时，用到了区间划分和概率累积的概念，这对于理解现代高效压缩算法（如LZMA或JPEG 2000中的部分熵编码）的思想源头非常有帮助。它不只是一本教材，更像一本关于信息效率的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

我之前上过一门关于通信原理的选修课，当时老师用的教材在信道编码部分处理得比较粗放，很多关于循环冗余校验（CRC）和汉明码的介绍，停留在“如何计算校验位”的层面，缺乏对它们纠错能力的数学解释。这本新的规划教材在这方面展现了极高的专业水准。它在介绍汉明距离和最小汉明距离时，清晰地阐明了为什么一个编码系统可以检测或纠正特定数量的错误。例如，书中通过一个简单的几何视角，将不同的码字视为高维空间中的向量，从而直观地展示了码字之间的“间隔”如何决定了其纠错能力。对于CRC这种在工程中应用极其广泛的校验码，它没有仅仅给出生成多项式和除法算法，而是深入探讨了如何选择好的生成多项式来保证对特定长度突发错误的检测能力，这让原本感觉像是“黑箱操作”的校验过程变得透明且可控，极大地增强了我对通信系统可靠性设计的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与编码》的教材，对于我这个刚接触这个领域的工科生来说，简直是打开了一扇全新的大门。初拿到手时，厚厚的书本和密密麻麻的公式着实让人有点望而生畏，但真正沉下心去读，才发现编者在内容的组织上花了很多心思。比如在介绍香农熵这个核心概念时，作者没有急于抛出复杂的数学定义，而是先从信息的不确定性这一直观角度切入，通过几个经典的例子，比如抛硬币和掷骰子的概率模型，让读者对“信息量”有一个模糊而感性的认识，然后再逐步引入对数函数和期望值的精确描述。这种循序渐进的教学方法，极大地降低了初学者的入门门槛。尤其值得称赞的是，书中对于信道容量和信源编码定理的阐述，逻辑链条非常清晰，即便是那些看似抽象的数学推导，配上详实的图示说明和工程背景的应用，也变得易于理解和消化。我个人特别喜欢它在章节末尾设置的“思考与拓展”部分，它们往往不是简单的习题，而是引导你去思考信息论在现代通信、数据压缩，甚至人工智能领域中的实际应用潜力，这让学习不再是死记硬背，而是一种探索未知的过程。整体来看，它更像一位循循善诱的良师，而非冷冰冰的知识堆砌。