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出版者:Wiley

作者:Bernd Girod

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2001-06-15

价格:USD 77.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471988007

丛书系列:

图书标签:

计算机科学
信号与系统
线性系统
傅里叶变换
拉普拉斯变换
Z变换
时域分析
频域分析
控制系统
通信系统
数字信号处理

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具体描述

This book provides a comprehensive, modern approach to signals and systems, concentrating on those aspects that are most relevant for applications such as communication systems and signal processing. Emphasis is placed on building the reader's intuition and problem-solving ability, rather than formal theorems and proofs.

"The coverage of the book is comprehensive, providing a broad overview, using a whole host of exercises. The wealth of the worked examples and problems complemented by solutions is particularly attractive. The level of mathematics is not too daunting for the good average student and the authors do their utmost to mitigate the difficulties, skilfully using worked examples."

Prof. Lajos Hanzo, University of Southampton

author of Mobile Radio Communications and Single-and Multi-carrier QAM

Check out the companion Website for 'Systool' simulation software using Java applets to animate many of the key examples and exercises from the book.

编码的宇宙：信息论与现代通信的基石本书深入探索了信息论这一革命性学科的核心原理及其在现代通信系统中的广泛应用。它旨在为读者提供一个坚实的基础，理解信息是如何被量化、编码、传输和解码的，从而揭示我们周围数字化世界的运作机制。第一部分：信息的度量与熵本部分从信息科学的哲学基石——“信息”的精确定义开始。我们不再将信息视为模糊的概念，而是通过香农的信息量（Self-Information）进行严格的数学描述。第一章：不确定性与惊喜信息的量化：讨论为什么一个罕见事件比一个常见事件携带更多的信息。引入概率与信息量之间的对数关系，建立了信息的比特（bit）度量单位。信息源的建模：探讨离散信息源（如文本、二进制序列）和连续信息源的表示方法。重点分析独立同分布（i.i.d.）假设下的源特性。第二章：熵——信息量的核心香农熵的定义与性质：详细推导离散信源熵的公式，阐释熵作为信源不确定性的平均度量所具有的数学特性，如非负性、可加性及最大熵原理。联合熵与条件熵：扩展到多随机变量系统。定义联合熵和条件熵，用以衡量多个事件同时发生或一个事件给定后另一个事件的不确定性。互信息（Mutual Information）：引入衡量两个随机变量之间相互依赖程度的关键指标。详细分析互信息与熵之间的关系，揭示它在特征选择和依赖性分析中的核心地位。第三章：信源编码定理数据压缩的理论极限：阐述信源编码定理（Source Coding Theorem），即信源的平均编码长度不能低于其自身的熵。这是所有无损压缩算法的理论上限。无损编码方法：介绍经典和现代的无损压缩算法。包括：霍夫曼编码（Huffman Coding）：构造最优的前缀码，展示如何利用概率分布生成变长编码。算术编码（Arithmetic Coding）：讨论比霍夫曼编码更接近熵极限的编码技术，尤其在处理小概率事件时的优势。 Lempel-Ziv（LZ77/LZ78）家族算法：解释基于字典和重复模式匹配的压缩策略，这是现代文件压缩（如ZIP, GIF）的基础。第二部分：信道容量与噪声处理在信息被量化之后，我们需要将其可靠地通过存在噪声的物理媒介传输。本部分关注信道的能力和限制。第四章：噪声信道与信道容量信道的数学模型：建立描述噪声影响的数学框架，包括离散无记忆信道（DMC）和连续信道的表示。信道容量的定义：引入信道容量（Channel Capacity, C）的概念，定义为在给定信道下，输入输出之间的最大互信息。信道编码定理（Channel Coding Theorem）：阐述香农的第二大定理——只要信息传输速率低于信道容量（$R < C$），就存在一种编码方案可以使错误概率任意小地接近于零。第五章：高斯信道与功率限制加性高斯白噪声（AWGN）信道：详细分析在通信领域最为重要的模型——AWGN信道。信道容量的闭式解：推导香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），给出带宽（W）和信噪比（SNR）如何决定信道容量的精确公式。这一公式是所有现代无线通信系统设计的黄金准则。功率与带宽的权衡：讨论在有限功率和带宽约束下，如何优化系统性能。第三部分：纠错码——从理论到实践本部分聚焦于如何设计有效的编码方案来抵抗信道噪声，实现可靠传输。第六章：代数编码基础线性分组码：介绍构建纠错码的基本数学工具，包括有限域（Galois Field, GF(2)）的运算。定义生成矩阵（G）和校验矩阵（H），以及它们在编码和译码中的作用。汉明码（Hamming Codes）：详细分析这种最具代表性的完美码，解释其最小距离、纠错能力和高效的伴随式译码过程。循环码与BCH码：引入更强大的循环码结构，并深入探讨Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 码，这是现代存储系统（如CD, DVD）和卫星通信中广泛使用的强大代数码族。第七章：卷积码与概率译码卷积码的结构：区别于分组码，卷积码的编码过程依赖于当前的输入和过去的输入状态，用状态图和树状图进行描述。维特比译码（Viterbi Algorithm）：详细讲解基于最大似然准则的维特比算法。阐述如何利用动态规划思想，高效地在状态图中寻找最有可能的传输路径，从而实现最优的软判决或硬判决译码。迭代译码的概念：简要介绍现代高性能编码（如Turbo码和LDPC码）的出现，标志着译码性能开始逼近香农极限。第四部分：信息与网络的交汇本书最后延伸到信息论在更广阔的系统中的应用。第八章：多址接入与网络编码多址接入（Multiple Access）：分析在有限频谱资源下，多个用户如何共享信道。重点比较频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）和码分多址（CDMA）的效率和干扰特性。网络信息论简介：探讨信息论如何应用于通信网络的层次。引入网络编码的概念，解释在网络节点进行信息组合而不是简单转发如何能提高网络的吞吐量和鲁棒性。总结与展望全书通过严谨的数学推导和丰富的工程实例，构建了从信息源到信息信道的完整理论体系。读者将掌握理解所有现代数字通信、数据存储和网络协议的必要工具，认识到信息论如何从根本上决定了数字时代的性能边界。本书旨在激发读者对信息科学未来发展的思考，探索超越当前技术的可能性。