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信息論――經(jīng)典與現(xiàn)代

信息論――經(jīng)典與現(xiàn)代

定 價:¥88.00

作 者: 劉宴濤 著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項: 普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787121361104 出版時間: 2019-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 308 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書主要包括兩部分內(nèi)容:經(jīng)典香農(nóng)信息論和現(xiàn)代網(wǎng)絡信息論。經(jīng)典香農(nóng)信息論主要討論信息的度量、表示和傳輸?shù)葐栴},包括熵、信道容量、信源編碼和信道編碼等概念和理論,這部分內(nèi)容分布在本書的前11章。第12、13章介紹了現(xiàn)代網(wǎng)絡信息論,主要討論信息在網(wǎng)絡中的有效傳輸問題,包括網(wǎng)絡編碼和網(wǎng)絡容量域,這部分內(nèi)容是近十幾年來信息論研究的新課題。本書內(nèi)容自成體系,讀者只需要具備高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率的數(shù)學基礎(chǔ)即可,本書所使用的其他數(shù)學工具,如有限域、信息不等式等,均以附錄的形式提供給讀者,因此極大地提高了讀者的學習效率。本書可作為高等學校電子信息工程、通信工程及相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生教材,也可供工程技術(shù)人員參考使用。

作者簡介

  劉宴濤,北京理工大學博士,南京工程學院副教授,碩士生導師,IEEE會員,中國電子學會和自動化學會會員。長期從事通信專業(yè)的教學和科研工作,研究方向包括網(wǎng)絡仿真、網(wǎng)絡編碼、無線自組網(wǎng)、網(wǎng)絡信息論等。發(fā)表SCI、EI、核心期刊二十余篇,申請發(fā)明專利兩項(一項已授權(quán)),出版學術(shù)著作兩部。

圖書目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 從通信談起 1
1.2 模擬通信與數(shù)字通信 2
1.3 信息論的誕生――香農(nóng)1948年發(fā)表的論文 3
1.4 什么是信息 4
1.5 信息論的研究內(nèi)容 5
習題 7
第2章 離散信源和離散熵 8
2.1 信源的數(shù)學模型及分類 8
2.2 離散熵 9
2.3 離散熵的性質(zhì) 12
2.4 二維信源的聯(lián)合熵和條件熵 13
2.5 平均互信息 15
2.5.1 兩個隨機變量的平均互信息 15
2.5.2 多個隨機變量的平均互信息 17
2.6 離散平穩(wěn)信源的熵率 18
2.7 馬爾可夫信源 21
2.7.1 馬爾可夫鏈 21
2.7.2 馬爾可夫信源 23
2.8 本章小結(jié) 25
習題 25
第3章 離散無失真信源編碼 28
3.1 信源編碼的基本概念 28
3.1.1 信源編碼的兩種策略 28
3.1.2 信源編碼的分類 29
3.2 漸近等分割性定理 30
3.3 等長信源編碼 33
3.4 變長信源編碼 35
3.5 離散信源編碼方法 39
3.5.1 Huffman編碼 39
3.5.2 Fano編碼 42
3.5.3 香農(nóng)編碼 43
3.5.4 算術(shù)編碼 44
3.6 本章小結(jié) 46
習題 46
第4章 離散信道和信道容量 48
4.1 信道的數(shù)學模型 48
4.1.1 信道的分類 48
4.1.2 信道的數(shù)學模型 49
4.2 平均互信息的凸性 50
4.3 信道容量 52
4.3.1 一般離散信道的信道容量 55
4.3.2 對稱信道的信道容量 60
4.4 多符號信道和并聯(lián)信道 62
4.5 串聯(lián)信道和數(shù)據(jù)處理定理 64
4.6 本章小結(jié) 65
習題 66
第5章 有噪信道編碼 69
5.1 單符號離散信道的譯碼規(guī)則 69
5.2 如何降低譯碼錯誤概率 73
5.3 譯碼錯誤概率和信息傳輸率的折中 76
5.4 信道編碼 80
5.5 聯(lián)合漸近等分割性定理和香農(nóng)第二定理 82
5.6 信源信道分離編碼 88
5.7 本章小結(jié) 89
習題 90
第6章 波形信源和波形信道 92
6.1 隨機過程基礎(chǔ) 92
6.1.1 信號的分類 92
6.1.2 隨機過程 93
6.1.3 隨機波形信源 96
6.2 連續(xù)型隨機變量的微分熵 96
6.2.1 連續(xù)型隨機變量 96
6.2.2 微分熵 99
6.2.3 微分熵的性質(zhì) 102
6.2.4 最大熵分布 103
6.3 連續(xù)信道和波形信道 104
6.3.1 連續(xù)信道和波形信道的分類 104
6.3.2 連續(xù)加性信道的轉(zhuǎn)移概率密度函數(shù) 104
6.3.3 連續(xù)信道和波形信道的信道容量 106
6.4 高斯信道 106
6.4.1 高斯信道與離散信道 107
6.4.2 高斯信道的信道容量 109
6.4.3 限帶AWGN信道的信道容量 111
6.5 香農(nóng)公式 112
6.5.1 增加信道容量的兩種方法 112
6.5.2 Eb/N0和香農(nóng)限 112
6.6 本章小結(jié) 114
習題 115
第7章 率失真理論 116
7.1 量化失真 117
7.2 失真度與率失真函數(shù) 117
7.3 率失真函數(shù)的定義域 121
7.4 率失真函數(shù)的性質(zhì) 125
7.5 率失真函數(shù)的計算 126
7.5.1 離散信源率失真函數(shù)的計算 126
7.5.2 連續(xù)信源率失真函數(shù)的計算 132
7.6 保真度準則下的信源編碼定理 136
7.7 本章小結(jié) 136
習題 137
第8章 線性分組碼 139
8.1 線性分組碼的一般理論 140
8.1.1 基本概念 140
8.1.2 G矩陣和H矩陣 141
8.1.3 伴隨式 144
8.1.4 檢錯和糾錯 144
8.1.5 標準陣譯碼和伴隨式譯碼 147
8.1.6 線性分組碼的幾何解釋和檢錯、糾錯能力 149
8.2 漢明碼(Hamming Code) 150
8.3 本章小結(jié) 152
習題 153
第9章 循環(huán)碼 155
9.1 基本概念 155
9.2 循環(huán)碼的多項式表示法 155
9.3 循環(huán)碼的G矩陣和H矩陣 159
9.4 系統(tǒng)循環(huán)碼 160
9.5 循環(huán)碼的編碼 161
9.6 循環(huán)碼的譯碼 162
9.6.1 梅吉特譯碼 163
9.6.2 捕錯譯碼 165
9.6.3 大數(shù)邏輯譯碼 166
9.7 本章小結(jié) 167
習題 167
第10章 卷積碼 168
10.1 一般概念 168
10.2 卷積碼的多項式表示 173
10.3 卷積碼的狀態(tài)圖表示 174
10.4 卷積碼的網(wǎng)格圖表示 175
10.5 維特比譯碼 176
10.6 本章小結(jié) 178
習題 179
第11章 多用戶信息論 180
11.1 相關(guān)信源編碼 180
11.2 具有邊信息的信源編碼 183
11.3 多址接入信道 183
11.4 廣播信道 186
11.5 中繼信道 187
11.6 本章小結(jié) 188
習題 189
第12章 現(xiàn)代網(wǎng)絡信息論 190
12.1 網(wǎng)絡編碼基本思想 191
12.2 網(wǎng)絡編碼的概念 193
12.3 線性網(wǎng)絡編碼 195
12.3.1 確定網(wǎng)絡編碼 195
12.3.2 隨機網(wǎng)絡編碼 199
12.4 本章小結(jié) 200
習題 201
第13章 網(wǎng)絡容量域 202
13.1 網(wǎng)絡流 202
13.2 網(wǎng)絡容量域 203
13.3 均勻分數(shù)網(wǎng)絡 205
13.4 路由容量域 206
13.4.1 多重單播路由網(wǎng)絡容量域 207
13.4.2 一重組播路由網(wǎng)絡容量域 210
13.4.3 二重混合路由網(wǎng)絡容量域 218
13.5 編碼容量域 221
13.5.1 編碼容量域的理論解 221
13.5.2 編碼容量域的割集限 223
13.6 本章小結(jié) 226
習題 226
附錄A 有限域 227
A.1 集合 227
A.1.1 集合的定義 227
A.1.2 集合的運算 228
A.1.3 映射 230
A.1.4 代數(shù)系統(tǒng) 231
A.2 群 231
A.2.1 群的定義 231
A.2.2 陪集和拉格朗日定理 233
A.3 環(huán) 233
A.3.1 環(huán)的定義 233
A.3.2 整環(huán) 235
A.3.3 多項式環(huán) 236
A.4 域 237
A.4.1 域的定義 237
A.4.2 擴域 240
A.4.3 GF(2) 244
A.5 小結(jié) 246
附錄B 向量空間 247
附錄C 矩形博弈 249
附錄D 信息不等式 253
D.1 從集合論視角看待信息量 253
D.2 熵空間和原子空間 257
D.3 信息不等式 261
D.4 元形式香農(nóng)信息度量 263
D.5 和 266
D.6 267
習題答案 269
參考文獻 295

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