信息论与编码技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:冯桂

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2007-3

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787302146551

丛书系列:

图书标签:

• 信息论
• 编码技术
• 通信原理
• 数据压缩
• 信道编码
• 纠错编码
• 信息安全
• 数字通信
• 信号处理
• 理论基础

《信息论与编码技术》 本书旨在深入探讨信息论的核心概念及其在编码技术中的广泛应用。我们将从信息论的基石——香农信息论出发，解析信息的度量方式，如熵、互信息等，并阐述它们在数据压缩、信道容量计算等方面的理论意义。 在信息论部分，我们将详细介绍： 信息熵： 探讨单个随机变量的不确定性度量，以及它如何反映信息的平均量。我们将通过实例展示熵的计算及其在不同概率分布下的特性。 联合熵与条件熵： 分析两个或多个随机变量共同存在时的不确定性，以及已知一个变量时另一个变量不确定性的减少量，即条件熵。 互信息： 深入理解两个随机变量之间共享的信息量，它度量了知道一个变量能减少多少对另一个变量不确定性的认识。 信道容量： 阐述信道传输信息的能力上限，以及香农第二定理（信道编码定理）如何保证在低于信道容量的速率下实现可靠通信。 率失真理论： 介绍在允许一定失真程度下的信息传输速率，这在数据压缩和感知编码中至关重要。 随后，本书将聚焦于编码技术，讲解如何利用信息论的原理实现数据的有效和可靠传输。我们将涵盖以下关键编码技术： 数据压缩： 无损压缩： 深入讲解基于熵编码的压缩算法，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。我们将详细分析它们的编码原理、编码效率，并比较它们的优缺点。 有损压缩： 介绍能够牺牲部分信息以获得更高压缩率的技术，例如离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩中的应用，以及预测编码在视频压缩中的作用。 信道编码： 线性分组码： 详细介绍纠错码的基础，包括码字、码率、汉明距离等概念。我们将深入讲解汉明码（Hamming Codes）的构造和译码原理，以及更通用的线性分组码的生成矩阵和校验矩阵。 卷积码： 介绍能够对连续数据流进行编码的卷积码，包括其编码器结构、约束长度、译码算法（如维特比算法 Viterbi Algorithm）等。 现代编码技术： 探讨更先进的纠错码，如 BCH码、里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes）及其在CD、DVD、通信系统等领域的应用。还将介绍Turbo码和LDPC码（低密度奇偶校验码），它们在现代通信系统中扮演着至关重要的角色，能够逼近香农限。 本书不仅会提供扎实的理论基础，还会结合大量的实例和算法分析，帮助读者理解这些抽象概念的实际应用。我们将讨论各种编码技术在实际通信系统、存储设备、以及现代互联网技术中的实现细节和性能表现。通过学习本书，读者将能够： 深刻理解信息论的数学模型和基本定理。 掌握数据压缩和纠错编码的核心算法和原理。 能够分析和评估不同编码方案的性能。 为进一步学习通信系统、信号处理、机器学习等相关领域奠定坚实的基础。 本书适合通信工程、电子工程、计算机科学以及对信息处理和数据通信感兴趣的学生和研究人员阅读。

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我最近在学习图形学相关的知识，尤其是三维建模和渲染技术。我特别想找一本能够详细介绍各种渲染算法的书，比如光线追踪、路径追踪、全局光照等，以及它们背后的数学原理和实现细节。如果书中还能包含一些关于多边形建模、纹理映射、着色语言（如 GLSL, HLSL）的应用，以及实时渲染的优化技术，那简直就是我梦寐以求的。我目前正在尝试开发一个简单的游戏引擎，在场景的逼真度方面还有很大的提升空间。所以我希望找到一本能够引导我深入理解如何创建逼真三维世界的书籍。最好是能提供一些实际的算法伪代码或者C++、Python等语言的实现示例，这样我就可以对照着进行学习和实践。我希望这本书能够帮助我掌握更高级的图形渲染技巧，让我能够创建出视觉效果更加震撼的游戏场景。

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我最近开始涉足金融工程领域，对量化交易和风险管理产生了浓厚的兴趣。我希望能找到一本能够详细介绍金融衍生品定价模型、投资组合优化策略以及风险计量方法的书籍。我尤其关注 Black-Scholes 模型、二叉树模型等期权定价方法，以及如何利用蒙特卡洛模拟来处理更复杂的定价问题。在风险管理方面，我希望了解 VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量指标的计算方法，以及如何构建有效的风险对冲策略。我目前正在学习如何利用 Python 和相关库（如 NumPy, Pandas, SciPy, QuantLib）来进行金融数据的分析和建模，所以如果书中能够提供相关的代码示例和实践指导，那将非常有帮助。我希望通过学习能够构建出更稳健的量化交易模型，并有效地管理投资组合的风险，从而在金融市场中取得更好的收益。

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这本书我之前有听闻过，据说在一些计算机科学和通信工程的领域是经典教材。我一直对人工智能，特别是自然语言处理方面的内容很感兴趣，所以最近一直在找相关的进阶书籍。我希望能找到一本能够深入讲解神经网络、深度学习模型，以及它们在文本生成、情感分析、机器翻译等实际应用中的原理和实现细节的书。最好是能包含一些最新的研究进展，比如 Transformer 模型、预训练语言模型（如 GPT、BERT）的架构和训练方法，以及如何有效地微调这些模型来解决特定的NLP问题。此外，如果书中还能提供一些实际的代码示例，或者指导如何使用 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架来实现这些模型，那对我来说就非常有帮助了。目前我正在进行一个关于智能客服系统的项目，希望能够通过学习更先进的NLP技术来提升系统的对话理解和生成能力，让用户体验更加自然流畅。这本书在理论和实践方面能否达到我的期望，还需要我仔细研究一下目录和内容。

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最近我对生物信息学和基因组学产生了浓厚的兴趣，尤其是在数据分析和算法应用方面。我希望找到一本能够深入讲解如何利用计算方法来分析海量生物数据的书籍。我特别关注基因测序数据的处理和分析，比如 DNA 序列比对、基因组组装、变异检测等技术。如果书中还能介绍一些关于蛋白质结构预测、基因表达调控、系统生物学等前沿领域的研究方法和常用工具，那我将会非常高兴。我目前正在参与一个关于疾病基因关联研究的项目，需要对大量的基因组数据进行挖掘和分析，以找出与特定疾病相关的基因突变。所以我希望这本书能够提供扎实的理论基础和实用的算法指导，帮助我掌握分析复杂生物数据的能力。最好是能包含一些 R、Python 等语言在生物信息学分析中的应用示例，或者介绍一些主流的生物信息学数据库和分析平台的使用技巧。

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我一直对量子计算的概念非常着迷，虽然它听起来有些晦涩和前沿，但我相信它将是未来计算技术的重要发展方向。我希望找到一本能够清晰易懂地介绍量子力学基本原理，以及如何将其应用于构建量子计算机的书籍。具体来说，我希望了解量子比特（qubit）的概念、量子叠加（superposition）和量子纠缠（entanglement）等核心现象，以及它们如何被用来执行计算。此外，如果书中还能介绍一些经典的量子算法，例如 Shor 算法和 Grover 算法，并解释它们相较于经典算法的优势，那就太棒了。我目前对量子算法的应用场景，例如在密码学、药物研发、材料科学等领域的潜在影响非常感兴趣。如果这本书能够提供一些量子计算模拟器的使用指导，或者介绍一些量子编程语言（如 Qiskit、Cirq），让我能够动手尝试编写简单的量子程序，那将极大地激发我的学习热情。

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