資料壓縮的原理與應用（修訂版）. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:全華

作者:鍾國亮

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20041104

价格:NT$ 420

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isbn号码:9789572145470

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深入探索信息存储与传输的基石：数据压缩技术 本书旨在全面、深入地剖析现代信息社会赖以运转的关键技术——数据压缩的原理、算法及其广泛应用。我们聚焦于如何用更少的比特来承载相同乃至更丰富的信息内容，从而极大地提升存储效率和网络传输速率。这不是一本停留在基础概念介绍上的入门读物，而是面向对信息论、算法设计及高性能计算有兴趣的专业人士、研究人员和高级工程师的深度参考手册。 全书内容结构严谨，从理论基础出发，逐步深入到前沿的实践技术。 第一部分：信息论基础与压缩的理论极限 本部分奠定了理解数据压缩的坚实理论基础。我们将从信息论的视角审视信息本身的本质，这是所有压缩技术设计的出发点。 1.1 信息的量化与熵的概念： 详细阐述香农（Shannon）的信息熵是如何精确量化信息源的不确定性，即其固有的信息量。我们将探讨离散和连续信源的熵计算方法，并讨论联合熵、条件熵以及互信息在衡量数据冗余度上的作用。理解熵是确定任何无损压缩方案理论极限的基石。 1.2 信源编码定理与无损压缩的边界： 深入剖析香农的信源编码定理（Source Coding Theorem），解释为何某些信息源的编码长度可以无限接近其熵值，而不可能低于此值。本章还将讨论Kraft-McMillan不等式，作为构造可变长编码的数学约束。我们不会回避信息论中的复杂证明，而是提供直观的解释，确保读者能够理解这些极限的物理意义。 1.3 概率模型的重要性： 阐述统计模型在压缩中的核心地位。从最基础的零阶模型（仅依赖于单个符号的频率）到高阶模型，再到上下文相关的自适应模型，解析概率分布的准确性如何直接决定压缩率的高低。 第二部分：无损压缩算法的精妙构造 本部分详述了当前主流且具有里程碑意义的无损数据压缩算法，侧重于其内部机制的实现细节和性能分析。 2.1 经典定长与变长编码： 详述霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造过程、最优性证明，并探讨其在内存管理和实现复杂度上的权衡。接着，我们过渡到更高效的算术编码（Arithmetic Coding），重点解析其如何通过将整个信息序列映射到一个区间（0到1之间的一个小数）来实现比霍夫曼编码更接近熵值的压缩，并讨论其在浮点运算精度下的实现挑战。 2.2 字典编码技术的飞跃： 深入研究基于短语匹配的压缩方法，特别是LZ77 (Lempel-Ziv 1977) 和 LZ78 (Lempel-Ziv 1978) 及其衍生算法，如LZW。我们将对比滑动窗口机制、字典构建策略，并分析如何在保持高速解压的同时，优化大文件或流式数据的编码性能。 2.3 现代无损混合编码器： 聚焦于当前高性能压缩的标准，如Deflate算法（LZ77与霍夫曼编码的结合），并深入探讨更先进的Brotli和Zstandard (Zstd) 的设计哲学。这些现代算法往往结合了更精细的上下文建模（如有限状态熵 FSE/tANS）和更复杂的匹配策略，我们对其核心的熵编码部分（如Range Coder或Asymmetric Numeral Systems ANS）进行细致的数学解析。 第三部分：有损压缩——感知与失真优化 有损压缩允许我们以牺牲部分信息为代价，换取极高的压缩比。本部分关注如何“智能地”丢弃信息，使其对人类感知影响最小。 3.1 心理声学与视觉模型： 详细介绍支撑MP3、JPEG等标准的关键技术。在音频领域，分析掩蔽效应（Masking Effect）如何指导量化过程；在图像领域，探讨人眼对高频细节和特定色彩空间（如YCbCr）的敏感度差异。这些模型是确定“可接受失真”范围的依据。 3.2 变换编码： 深入研究如何将信号从空间/时间域转换到变换域，以便更好地分离能量和冗余信息。重点解析离散余弦变换 (DCT) 在图像和视频压缩中的应用，并探讨其在实际硬件实现中计算复杂度的优化方案。同时，也会简要介绍小波变换 (Wavelet Transform) 及其在JPEG2000中的优势，例如提供更好的多分辨率分析能力。 3.3 量化与熵编码的结合： 阐述在变换域中如何进行量化（Quantization）——有损压缩的核心步骤。分析不同量化策略（均匀、非均匀、依赖模型的）对最终压缩质量和码率的影响。随后，讲解如何对量化后的系数序列进行最优的游程编码（Run-Length Encoding），并结合算术编码完成最终的比特流生成。 第四部分：高级主题与面向未来的应用 本部分拓展视野，探讨数据压缩在特定领域中的专业化应用和前沿研究方向。 4.1 专用数据压缩： 针对特定类型的数据结构，介绍专门的压缩方法。包括： 文本与代码的压缩： 针对语法结构和重复短语的优化。 基因序列数据压缩： 解决ATCG四字母模型下的低熵挑战。 大规模稀疏矩阵压缩： 在高性能计算中，如何高效存储和压缩存储单元大量为零的矩阵。 4.2 索引、搜索与压缩数据结构： 探讨如何在不完全解压的情况下，对压缩后的数据进行快速查询和定位（例如，在BWT变换后的数据结构中进行文本搜索），这是当前大数据和生物信息学领域的热点。 4.3 并行化与硬件加速： 随着数据规模的爆炸式增长，单线程压缩已无法满足需求。本章分析如何将复杂的压缩算法（如LZ族匹配和熵编码）分解为可并行执行的任务，并讨论GPU和FPGA在加速压缩和解压缩过程中的架构设计与优化策略。 4.4 机器学习在压缩中的融合： 探讨使用深度神经网络（如自编码器）来学习最优的表示（潜在空间），以实现超越传统统计模型的压缩性能。特别关注可微分压缩框架，以及如何训练模型以最小化重建失真。 本书的特点在于理论推导的严谨性与工程实现的实用性相结合，通过大量的案例分析和算法流程图，帮助读者从“如何做”深入到“为何如此做”，最终构建起完整的数据压缩知识体系。

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这本书在理论的深度和工程实现的广度之间找到了一个绝佳的平衡点，这一点在涉及高级应用时体现得尤为明显。对于现代的多媒体数据压缩标准，比如图像和视频编码中的复杂结构，作者没有止步于概念描述，而是深入到了变换域（如DCT）、量化策略以及熵编码的集成应用层面。书中对这些标准内部的层级划分和数据流的解析，详尽得令人称奇，几乎可以作为实际参与标准制定或系统开发的参考手册。更难能可贵的是，作者并未将这些复杂的实现过程束之高阁，而是通过大量的伪代码和流程图，清晰地勾勒出了算法在真实计算环境下的运作轨迹。这对于那些希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，是无价的资源。比如，在讨论预测模型时，它会结合不同比特率下的失真评估方法进行对比分析，让读者清晰地认识到“压缩比”背后的代价权衡。这种将数学模型与工程优化紧密结合的处理方式，使得整本书的实用价值远远超出了普通教科书的范畴，它更像是一本面向实际问题的“解决方案精粹”。

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我不得不说，作者在构建知识体系的逻辑层次上，展现了非凡的洞察力。全书的章节安排并非简单地线性堆砌，而是遵循着从宏观到微观、从理论基础到工程实践的递进关系。开篇部分对于信息论和统计学的回顾，虽然看似是基础回顾，但其切入点非常巧妙，直接点明了后续所有压缩算法背后的数学原理支撑，为读者打下了极其坚实的理论基石。随后，对于经典无损压缩算法（如霍夫曼编码、算术编码）的讲解，不仅详细复现了推导过程，还穿插了大量的历史背景和思想演变，使得这些“老旧”的技术焕发出了新的活力。最让我印象深刻的是，作者在阐述特定算法时，总能引出其局限性，并自然而然地过渡到下一代更优的方案，这种“问题驱动”的叙事方式，让整个阅读过程充满了探索的乐趣，而非枯燥的知识点记忆。这种高度结构化的内容组织，使得读者在任何一个节点都能清晰地知道自己所处的位置，以及即将前往的方向，极大地提高了学习效率。它不仅仅是知识的罗列，更像是一部技术思想的演化史诗，让人在学习算法的同时，也领悟了技术迭代的内在驱动力。

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阅读体验中，章节间的衔接和专业术语的引入处理得非常人性化。我注意到，全书的术语表和附录部分做得极其详尽，这对于跨学科背景的读者来说，无疑是一大福音。在首次引入一个晦涩的数学概念时，作者总会用一个非常贴近生活或工程场景的类比来加以说明，这种“搭桥”的教学方法极大地缓解了初学者的焦虑感。例如，在解释某个迭代收敛算法时，它会先用一个形象的比喻来描述其迭代的“目标感”，然后再引入严谨的数学表达式。此外，书中对不同流派的思想差异也保持了高度的客观性，既没有过度推崇某一种特定的技术路线，也没有轻视任何一种经典方法。在对某一类算法的优劣进行剖析时，作者总是采用多维度、多场景的对比框架，使得读者能够形成一个全面且不带偏见的认识。这种尊重知识本质、同时又不放弃对读者友好的态度，让阅读过程始终保持着一种积极、探究的氛围，避免了纯粹的学术灌输所带来的疏离感。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面处理，仿佛在向读者预告，这是一部经过精心打磨的学术力作。内页的纸张选择也颇为考究，触感细腻，即便是长时间阅读，眼睛的疲劳感也相对较轻。排版上，作者和出版社显然下了不少功夫，文字的间距、字号的搭配都非常恰当，使得复杂的公式和图表也能够清晰地呈现出来。特别是那些流程图和架构示意图，线条流畅，逻辑分明，极大地降低了理解抽象概念的门槛。初翻阅时，我就被其严谨的学术态度所折服，每一个章节的引入都带着深厚的背景铺垫，绝非那种空泛的理论堆砌。书中对核心概念的阐述，往往采用多角度的阐释方法，使得即便是初学者，也能通过不同的侧重点来把握问题的本质。这种细致入微的编排，体现了编者对读者学习路径的充分考量，让人感觉自己不是在被动接收知识，而是在一位经验丰富的导师的引导下，稳步前行。它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品，光是摆在书架上，都能感受到一种专业知识的厚重感。这种对外在表现的极致追求，无疑为内容的深度奠定了良好的第一印象基础，让人对接下来的学习充满期待。

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从一个长期关注该领域的专业人士角度来看，这本书的参考价值和前瞻性也值得称道。它不仅系统回顾了已有的经典理论，还对近年来新兴的研究热点，如基于学习的压缩方法（Learning-based Compression）进行了适度的介绍和展望。虽然篇幅有限，但作者对这些前沿方向的把握相当精准，指出了其核心优势与当前面临的挑战，为有志于深入研究的读者提供了清晰的未来研究方向地图。书中引用的参考文献列表也体现了编者的广度和深度，涵盖了从早期奠基性论文到最新的顶会报告，这无疑为读者提供了一条自我深造的宝贵路径。更难得的是，全书在讨论未来趋势时，并非简单地罗列技术名称，而是深入剖析了这些新技术背后的驱动力——即现有方法的瓶颈所在——从而论证了变革的必然性。这种将历史回顾与未来预判相结合的叙事结构，使得整部作品不仅具有极高的时效性，更具备了长期的学术参考价值，让人感觉手中的这本书是真正与时俱进的知识载体，而非一本过时的技术手册。

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