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刘建成 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563519309

商品编码：29760677899

包装：平装

出版时间：2010-04-01

基本信息

书名:信息论与信源编码理论及应用

定价：25.00元

售价：17.0元,便宜8.0元,折扣68

作者:刘建成

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2010-04-01

ISBN：9787563519309

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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本书试图以知识性、研究性、实用性、先进性、综合性的内容为主线，给大家介绍信息理论和信源编码这两个主题。本书分为引论、信息理论和信源编码三部分，在—第5章中介绍了信息理论；第6—第8章阐述了信源编码的基本理论和方法；第9章介绍了现代编码技术的几种方法。
本书可作为通信、信息工程、计算机类各专业本科生和研究生的教材或参考书，也可供从事电子、信息、通信、计算机、自动化等专业工作的科技人员参考。

目录

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引论
章 熵与互信息
1.1 离散随机变量
1.2 离散随机矢量
1.3 非离散随机变量和矢量
1.4 信源的冗余度
第2章 离散无记忆信道及其容量—代价函数
2.1 引言
2.1.1 无干扰，隋况
2.1.2 有干扰无记忆的情况
2.1.3 有干扰有记忆的情况
2.2 容量—代价函数
2.3 信道容量的计算
2.4 信道编码定理
第3章 离散无记忆信源及其速率-失真函数
3.1 速率—失真函数
3.2 信源编码定理
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-信道编码定理
第6章 统计编码理论
6.1 引言
6.2 固定长度编码
6.3 变长编码的基本定理
6.4 变长编码的编码方法
第7章 预测变换编码
7.1 引言
7.2 语音的树图编码
7.3 小均方误差(MMSE)准则
7.4 预测编码的性能估计
7.5 非线性预测及大误差准则
第8章 正交变换编码
8.1 引言
8.2 佳变换(K-L变换)
8.3 离散付氏变换
8.4 沃尔什—哈德曼变换(WHT)
8.5 HrT、ST、DCT 以及二维变换
8.6 变换域的统计分析
8.7 变换采样的准则与编码
第9章 现代编码技术
9.1 小波编码
9.2 分形编码
9.3 模型编码
附录 凸函数和颜森不等式
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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穿越数字洪流：信息解码的奥秘与未来 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没。从社交媒体上的动态更新，到科学研究的最新发现，再到高清视频的流畅播放，这一切都离不开对信息的有效传递与处理。然而，在这看似取之不尽的信息海洋背后，隐藏着一套深邃而强大的理论体系，它如同灯塔，指引我们在数据洪流中辨析真伪，提取价值，实现高效沟通。这套理论，便是信息科学的核心基石。 本书旨在为读者揭示信息科学的精髓，重点聚焦于信息传输的原始动力——信源编码，以及其更广阔的应用场景。我们并非仅仅堆砌公式与定理，而是力图通过生动详实的阐述，带领读者深入理解信息是如何被度量、被压缩、被转换，最终实现从微观的比特流到宏观的意义传递。 第一篇：信息的度量与本质 在正式探讨编码之前，我们必须首先厘清“信息”本身的含义。它并非泛泛的知识或内容，而是一种能够消除不确定性的东西。想象一下，你在等待一个快递，如果快递员告诉你“东西还在路上”，这提供的信息量很小，因为你的不确定性没有得到多少缓解。但如果快递员告诉你“你的包裹已经送达，就在门口”，那么不确定性就大大消失了，这便是信息。 本书将从信息论的奠基人克劳德·香农（Claude Shannon）的经典定义出发，引入信息熵（Entropy）这一核心概念。我们不再将熵仅仅视为物理学中的无序度，而是将其理解为衡量一个信源平均不确定性的尺度。熵越高，意味着信源产生的信息越不可预测，其信息量也越大。通过一系列形象的比喻和直观的例子，我们将阐释如何计算一个离散信源的熵，以及熵与概率分布之间的深刻联系。例如，一个总是发出相同信号的信源，其熵为零，因为它不提供任何新信息；而一个所有可能信号出现的概率都相等的信源，其熵最大。 我们将进一步探讨联合熵（Joint Entropy）和条件熵（Conditional Entropy）。联合熵描述了两个随机变量同时包含的不确定性，而条件熵则衡量了在已知其中一个变量的情况下，另一个变量的不确定性。这两个概念对于理解信息之间的关联性至关重要，例如，当我们看到一个人面带笑容时，我们就能推断出他可能心情很好，这里的“笑容”和“心情”之间就存在着信息上的关联。 此外，我们还将深入研究互信息（Mutual Information），它量化了两个随机变量之间共享的信息量。互信息可以被看作是知道一个变量后，另一个变量不确定性减少的程度。这将为我们理解信源编码的核心目标——如何最大程度地保留信息，同时尽可能地减少冗余——奠定坚实的理论基础。 第二篇：信源编码的艺术与科学 信息熵为我们设定了一个理论上的极限，即一个信源所能表达的信息量的上限。然而，在实际的信息传输过程中，原始的信源信号往往包含大量的冗余，这不仅浪费了传输资源，还可能引入噪声干扰。信源编码（Source Coding）的核心任务，便是去除这些冗余，以更紧凑、更高效的方式表示信息，同时尽可能地保留原始信息的含义。 本书将系统性地介绍各种经典的信源编码技术，并深入剖析它们的原理和优缺点。 无损信源编码（Lossless Source Coding）：在某些场景下，我们不允许丢失任何信息，例如文本文件、可执行程序等。无损编码的目标是在不丢失任何信息的前提下，尽可能地压缩数据。我们将详细讲解： Huffman 编码：这是一种经典的变长编码方法，它根据符号出现的概率为其分配不同长度的编码。概率越高的符号，分配的编码越短，从而实现整体的压缩。我们将通过具体的例子，演示如何构建Huffman树，并进行编码和解码。 算术编码（Arithmetic Coding）：与Huffman编码相比，算术编码通常能 achieves 更好的压缩率。它将整个消息表示为一个 [0, 1) 区间内的实数，并通过不断缩小该区间来编码消息。我们将揭示其背后的数学原理，以及如何在实践中应用。 Lempel-Ziv (LZ) 系列编码：如LZ77、LZ78和LZW等算法，它们通过寻找数据中的重复模式并用指向这些模式的指针来代替，从而实现高效压缩。我们将深入分析这些算法的工作机制，并探讨它们在现代压缩标准（如ZIP、PNG）中的应用。 有损信源编码（Lossy Source Coding）：在允许丢失部分信息但又不影响整体感知或功能的场景下，有损编码能够实现更高的压缩比。这在多媒体（如图像、音频、视频）领域尤为重要。我们将探讨： 量化（Quantization）：这是有损编码中最核心的步骤之一，它将连续的或高精度的数值映射到有限的离散值集合。我们将介绍均匀量化、非均匀量化等方法，并分析量化误差的来源及其对压缩率和失真的影响。 变换编码（Transform Coding）：通过将信号从原始域（如时域）变换到另一个域（如频域），可以使信号的能量更加集中，从而更容易进行压缩。我们将重点介绍离散余弦变换（DCT），它是JPEG图像压缩和MPEG视频压缩的核心技术。我们将解释DCT如何将信号中的空间或时间相关性转化为频率成分，使得高频分量可以被舍弃或以较低的精度表示，从而实现压缩。 预测编码（Predictive Coding）：利用信号的局部相关性，预测当前样本的值，并只编码预测误差。这将大大减少需要传输的信息量。 第三篇：信源编码的广阔应用 信源编码并非抽象的理论，而是贯穿于我们数字生活的方方面面。本书将带领读者走进信源编码的实际应用场景，让理论与实践紧密结合。 文本压缩：从电子邮件到文档，文本文件中的冗余无处不在。我们将分析各种文本压缩算法的工作原理，并探讨它们在文件归档、网络传输中的重要性。 图像压缩：JPEG、PNG、GIF等图像格式背后都蕴含着精妙的信源编码技术。我们将详细解析JPEG如何利用DCT和量化来实现高效的图像压缩，以及PNG如何通过无损编码在保持图像质量的同时减小文件大小。 音频压缩：MP3、AAC等音频编码格式，如何在有限的比特率下保留令人愉悦的音质？我们将深入了解感知音频编码的原理，即利用人耳的听觉特性，丢弃人耳不易察觉的声音成分。 视频压缩：MPEG系列（如MPEG-2、MPEG-4、H.264/AVC、H.265/HEVC）是视频压缩领域的标准。我们将揭示视频压缩的复杂性，包括帧间预测、块匹配、运动估计等技术，它们如何有效地利用视频序列中的时空冗余来实现惊人的压缩效果。 通信系统中的信源编码：在数字通信系统中，信源编码是传输链条上的第一环，它直接影响着通信系统的效率和性能。我们将探讨信源编码在固定电话、移动通信（如4G、5G）以及互联网通信中的作用。 第四篇：面向未来的挑战与机遇 随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的飞速发展，对信息处理和存储的需求正以前所未有的速度增长。信源编码技术也面临着新的挑战和机遇。 深度学习与信源编码：我们将初步探讨深度学习技术在信源编码领域的应用，例如如何利用神经网络学习更优的编码模型，甚至端到端的学习压缩和解压缩过程。 面向特定应用场景的优化：如何根据不同应用场景（如医疗影像、自动驾驶数据、基因序列）的特点，设计更高效、更专业的信源编码方案。 信息安全与信源编码的结合：在追求数据压缩的同时，如何保障信息的安全和隐私，避免压缩过程中的信息泄露。 本书的目标读者不仅限于信息科学、计算机科学及相关领域的学生和研究人员，也面向所有对信息传播、数据压缩以及数字技术背后的奥秘充满好奇的读者。我们希望通过本书，能够点燃您对信息科学的探索热情，让您在理解这些复杂理论的同时，也能感受到它们在塑造我们数字世界中所扮演的关键角色。让我们一起，以更清晰的视野，穿越数字洪流，解锁信息世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的难度是毋庸置疑的，它需要读者具备扎实的概率论和微积分基础，否则在面对复杂的证明时会感到吃力。但正是这种对门槛的要求，保证了其内容的纯粹性和高价值。我个人认为，这本书最适合作为研究生阶段的进阶教材，或者作为一线研发人员的案头参考书。它不太适合纯粹的科普读者，因为它毫不留情地将读者置于理论的深水区。然而，对于那些愿意潜心钻研并希望在自己的研究领域内实现技术突破的人来说，这本书提供的理论深度和广度是无可替代的。它就像是为我们构建知识大厦时，提供了最坚固、最精确的“地基蓝图”，一旦掌握，未来的任何创新都将建立在坚实可靠的理论基础之上，让人对未来的技术发展充满信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和行文风格，呈现出一种沉稳而严谨的学术气质。它没有使用花哨的图表或过于口语化的表达来迎合“快餐式”阅读，而是坚持用精确的术语和严密的逻辑链条来构建知识体系。对于那些习惯于深度思考和系统学习的读者而言，这种风格无疑是最大的福音。每一次翻阅，都仿佛在与一位严谨的学者进行对话，他要求你全神贯注，不容许丝毫的思维跳跃。其中关于“随机过程”与信息论交叉部分的论述，处理得尤其老练，它将随机性这一看似不可控的因素，纳入到可量化、可优化的信息框架内，这种思维上的升华，是很多初级读物难以企及的。尽管阅读过程需要投入较多的专注力，但所获得的心智上的拓展和对底层原理的把握，是任何捷径都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事系统优化工作的工程师，我发现这本书的价值远超出了信息论的基础范畴，它更像是一部关于“效率极限”的哲学著作。它不断地挑战我们对于信息传输和存储的固有观念。书中关于“无损压缩不可能性的证明”以及“有损压缩的渐进最优性”的讨论，强迫读者去正视信息的本质——即信息总是伴随着某种不确定性或失真的代价。我特别欣赏书中对信息论在网络协议设计、资源调度优化等非传统领域的引申应用，这些内容极大地拓宽了我的视野，让我意识到信息论不仅仅是通信系的专利，而是所有涉及数据处理和决策系统的核心思维工具。它提供了一种看待世界的新视角，即万物皆可量化为信息，而效率的提升，本质上是对熵流的精妙控制。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书时，我最大的感受是它的广度与深度达到了一个令人惊叹的平衡点。很多专业书籍要么过于偏重理论的数学推导，读起来枯燥乏味，要么只是泛泛而谈，缺乏实际的工程深度。然而，这本著作巧妙地避开了这些陷阱。在系统讲解完核心的信源编码（如霍夫曼编码、算术编码等）和信道编码（如卷积码、Turbo码的理论基础）后，书中紧接着用大量的篇幅讨论了这些理论在真实世界中的实现案例和面临的挑战。我发现自己不仅理解了为何某些编码方案效率更高，更明白了在实际的硬件或软件环境中，如何根据特定的约束条件（如延迟、复杂度、功耗）来权衡选择最佳的编码策略。书中对现代压缩标准，比如JPEG或MPEG背后的信息论原理的剖析，更是精彩绝伦，让人恍然大悟，原来我们日常使用的技术是建立在如此精妙的数学基础之上的。

评分☆☆☆☆☆

这本关于信息论与信源编码理论及其应用的著作，对于那些渴望深入理解现代通信与数据压缩基石的读者来说，无疑是一份宝贵的资源。书中对理论的阐述极为扎实，从香农的信息熵概念出发，逐步深入到信道容量、编码效率的极限，逻辑层层递进，毫不含糊。我尤其欣赏作者在解释那些看似抽象的数学概念时所展现出的清晰度和耐心，他们似乎总能找到最直观的比喻来勾勒出复杂的理论框架，使得即便是初次接触这些高深概念的读者，也能感受到一种“原来如此”的豁然开朗。特别是关于速率失真理论的部分，作者的讲解使得原本晦涩的数学推导变得易于理解，这对于希望将理论应用于实际工程设计的人来说，是至关重要的。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的大师在手把手地传授毕生所学，让你在领略理论之美的同时，也明确了其在现代数字世界中的实际价值和应用边界。