基本信息
内容简介
《信息论与编码基础》系统论述香农（shannon）信息论的基础理论和编码的基本理论及方法。内容包括：信息的定义、自信息、互信息、信息熵、平均互信息、信道容量与匹配信源、串接信道与数据处理；扩展信源的信息熵、平均符号熵、马尔柯夫（Markov）信源的极限熵、剩余度、扩展信道的平均互信息、独立并列信道的信道容量；连续信源的相对熵、熵功率、高斯白噪声加性信道的最高信息传输速率；单义可译码的结构定理、信源符号速率极限定理、霍夫曼（Huffman）码编码方法及其性能评估、费诺（Fano）码和香农（shannon）码的编码方法；最小平均误码率译码规则、几种纠错码的编码方法及其最小误码率、误码率极限定理、线性分组码的代数结构和编码译码方法、系统完备码的最小平均误码率、汉明（Hamming）码的最优化；信息率-失真函数R（D）的定义和性质、离散信源R（D）的表达式、扩展信源的R（D）与数据压缩的关系等。
《信息论与编码基础》可作为高等院校高年级本科生的教材，也可供相关专业的研究生和从事信息理论、信息技术的科研、教学和工程技术人员参考。
《信息论与编码基础》可作为高等院校高年级本科生的教材，也可供相关专业的研究生和从事信息理论、信息技术的科研、教学和工程技术人员参考。
目录
《信息论与编码基础》
引言
第1章单符号离散信源
1.1信源的信息熵
1.1.1信源的数学模型
1.1.2信源符号的自信量
1.1.3信源的信息熵
1.2信息熵的代数性质
1.2.1熵函数的对称性
1.2.2熵函数的非负性和确定性
1.2.3熵函数的连续性和扩展性
1.2.4熵函数的可加性
1.2.5熵函数的递推性
1.3信息熵的解析性质
1.3.1熵函数的极值性
1.3.2熵函数的上凸性
1.3.3熵函数的最大值
1.4熵函数的唯一性
习题
第2章单符号离散信道
引言
第1章单符号离散信源
1.1信源的信息熵
1.1.1信源的数学模型
1.1.2信源符号的自信量
1.1.3信源的信息熵
1.2信息熵的代数性质
1.2.1熵函数的对称性
1.2.2熵函数的非负性和确定性
1.2.3熵函数的连续性和扩展性
1.2.4熵函数的可加性
1.2.5熵函数的递推性
1.3信息熵的解析性质
1.3.1熵函数的极值性
1.3.2熵函数的上凸性
1.3.3熵函数的最大值
1.4熵函数的唯一性
习题
第2章单符号离散信道
