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小波分析及其在图像处理中的应用，ISBN：9787030101709，作者：陈武凡 著
好的，这是一份关于“小波分析及其在图像处理中的应用”的图书简介，内容详实，旨在介绍相关领域的基础理论与实践，完全不涉及该书的实际内容。 --- 图书名称： 《信息论基础与现代编码技术》 图书简介： 本书聚焦于信息科学的核心——信息论的理论基石，并深入探讨了如何利用这些理论指导现代高效、可靠的数据传输与存储系统。全书结构严谨，从信息测量的基本概念出发，逐步构建起一套完整的现代编码体系，旨在为读者提供一个扎实、全面的理论框架和丰富的实践案例。 第一部分：信息论的数学基础与度量 本书的第一部分致力于为读者奠定坚实的信息论基础。我们从信息的本质和量化问题入手，详细阐述了香农熵（Shannon Entropy）的定义、性质及其在不确定性度量中的核心地位。熵的概念不仅是信息量的度量，更是对系统复杂性和随机性的深刻洞察。我们将探讨各种熵的变体，如联合熵、条件熵、互信息以及它们在描述变量之间依赖关系中的作用。特别地，互信息作为衡量两个随机变量之间关联强度的关键指标，将在后续的特征选择和数据融合章节中起到重要指导作用。 此外，我们还会介绍概率分布的度量，如克拉默-劳（Kullback-Leibler, KL）散度，它量化了两个概率分布之间的差异，是评估模型近似程度和信息损失的有力工具。本书强调了信息论在统计推断中的应用，讨论了最大熵原理（Maximum Entropy Principle）在构建无偏预测模型中的重要性。 第二部分：信源编码：无损与有损压缩的艺术 信息论的第一个主要应用方向是信源编码，即如何用最少的平均比特数来表示信息源。本书详细解析了无损信源编码的经典算法，包括霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。我们将深入分析这些算法的编码效率极限，即信源熵所决定的理论下界，并通过详细的实例展示如何构造最优或接近最优的编码器。 更进一步，本书转向了有损信源编码，这是现代多媒体技术不可或缺的部分。我们将讨论感知编码的基本原理，即如何根据人眼的视觉特性（如人耳对不同频率的敏感度差异）来设计量化和编码策略，以在可接受的失真水平下实现极高的压缩率。这部分内容将涉及预处理技术，如色彩空间转换和心理视觉模型的构建，为后续的图像和视频压缩奠定理论基础。 第三部分：信道编码：对抗噪声与干扰 在信息传输过程中，噪声和干扰是不可避免的挑战。本书的第三部分全面阐述了信道编码理论，其目标是在存在干扰的信道上实现可靠的信息传输。我们将从基础的汉明（Hamming）距离和最小距离准则入手，介绍线性分组码，如海明码、循环冗余校验码（CRC）等，这些编码在错误检测和纠正方面发挥着基础作用。 随后，我们将深入研究目前最为高效的现代代数编码技术。这包括卷积码（Convolutional Codes）及其Viterbi译码算法，该算法是现代移动通信系统中广泛采用的序列译码方法。本书还对Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC Codes）进行了详尽的介绍。我们将剖析LDPC码的结构优势、流图（Sum-Product Algorithm）译码过程，并讨论它们如何逼近香农信道容量极限的卓越性能，使其成为下一代通信系统（如5G和Wi-Fi标准）的核心技术。 第四部分：信息传输与网络中的应用 本书的最后一部分将信息论和编码理论的知识应用到实际的通信系统和网络架构中。我们将讨论香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），它是评估特定带宽和信噪比信道容量的基石，指导着通信系统的设计目标。 此外，我们探讨了多址接入技术中的信息论应用，如正交频分复用（OFDM）技术的原理，以及如何通过资源分配策略优化频谱效率。在网络方面，本书讨论了网络编码（Network Coding）的基本概念，展示了它如何在信息路由中提升吞吐量和鲁棒性，超越了传统的基于包转发的路由范式。 目标读者与学习价值： 本书适合于电子工程、计算机科学、通信工程、数据科学等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事数据压缩、存储、通信系统设计和信息安全领域的工程师与研究人员。通过系统的学习，读者将不仅掌握信息论的数学严谨性，更能理解现代编码技术背后的驱动原理，为解决实际工程中的效率和可靠性挑战提供强有力的理论武器。本书的深度与广度确保了读者能够从根本上理解“信息”的价值及其在数字化世界中的精确处理方法。
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