更新时间：2023-08-04 19:21:19
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内容简介
编委会
序
前言
第1版前言
思维导图
第1章 绪论
1.1 什么是信息
1.2 什么是信息论
1.2.1 信息论的早期酝酿
1.2.2 信息论的建立与发展
1.2.3 信息论的近期发展
1.3 通信系统的基本模型
1.4 信息论的应用及成果
1.5 信息论研究范畴
习题1
第2章 信源与信息熵
2.1 预备知识
2.1.1 概率
2.1.2 古典概型
2.1.3 概率性质
2.2 信源的描述和分类
2.2.1 离散单符号信源
2.2.2 离散无记忆序列信源
2.2.3 离散有记忆序列信源
2.2.4 连续信源
2.3 离散单符号信源的熵与互信息
2.3.1 自信息量
2.3.2 离散单符号信源的熵
2.3.3 信息熵的基本性质
2.3.4 互信息量
2.3.5 平均互信息量
2.3.6 平均互信息量的性质
2.4 离散序列信源的熵与互信息
2.4.1 离散平稳序列信源的熵和熵率
2.4.2 马尔可夫信源及其极限熵
2.5 信源的相关性和冗余度
2.6 连续信源的熵与互信息
2.6.1 连续信源的相对熵
2.6.2 连续信源最大熵定理
2.6.3 连续信源的互信息
2.7 熵计算及熵应用
2.7.1 熵计算
2.7.2 熵信息应用
习题2
第3章 信道与信道容量
3.1 信道分类和参数表示
3.2 离散单符号信道及其容量
3.2.1 信道容量定义
3.2.2 离散单符号无噪信道及其容量
3.2.3 离散单符号有噪信道及其容量
3.3 离散序列信道及其容量
3.3.1 并联信道
3.3.2 和信道
3.3.3 扩展信道
3.4 连续信道及其容量
3.4.1 时间离散信道及其容量
3.4.2 时间连续信道及其容量
3.5 信道容量计算及MATLAB程序实现
3.5.1 信道容量的MATLAB计算
3.5.2 MIMO信道容量
习题3
第4章 信源编码理论
4.1 信源编码的基本概念
4.1.1 编码的定义
4.1.2 码的分类
4.1.3 码树
4.2 无失真信源编码定理
4.2.1 典型序列和ε典型序列
4.2.2 无失真定长编码定理
4.2.3 无失真变长编码定理
4.3 限失真信源编码定理
4.3.1 失真测度
4.3.2 信息率失真函数R（D）
4.3.3 离散信源和连续信源的R（D）计算
4.3.4 编码定理
4.4 信源编码方法
4.4.1 无失真信源编码方法
4.4.2 限失真信源编码方法
4.5 信源编码MATLAB计算实现
4.5.1 率失真函数的MATLAB计算实现
4.5.2 几种编码方法的MATLAB实现
习题4
第5章 信道编码理论
5.1 最佳译码准则
5.2 信道编码的基本概念
5.2.1 错误图样
5.2.2 矢量空间和码矢量
5.2.3 码距与纠检错能力
5.3 离散信道编码定理
5.3.1 有噪信道编码定理
5.3.2 有噪信道编码逆定理
5.4 信道编码方法
5.4.1 线性分组码
5.4.2 循环码
5.4.3 卷积码
5.5 信道编码MATLAB计算实现
5.5.1 RS码
