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页数:275

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出版时间:2008-8

价格:29.80元

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isbn号码:9787115177902

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《数据压缩与编码艺术》 在这信息爆炸的时代，数据的产生和传播速度前所未有。然而，有限的存储空间和带宽限制了我们对海量信息的有效利用。《数据压缩与编码艺术》将带您踏上一段探索数据瘦身奥秘的旅程，揭示如何以最经济高效的方式呈现和传递信息。 本书并非高深理论的堆砌，而是聚焦于数据压缩与编码这一实用且极具魅力的领域。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地剖析各种经典和前沿的压缩算法。您将了解到，看似复杂的压缩过程，实则蕴含着精巧的数学原理和巧妙的工程设计。 第一部分：编码的基石——信息量与无损压缩 旅程的开端，我们将深入理解“信息量”这一核心概念。信息量并非简单地与数据量划等号，而是与其发生的概率紧密相关。一个极其罕见的事件，其背后蕴含的信息量往往远高于一个习以为常的事件。我们会从热力学中的熵概念出发，引申到信息论中的信息熵，理解它是衡量信息不确定性的客观尺度，也是数据压缩的理论极限。 随后，我们将聚焦于“无损压缩”，即在保证数据完整性的前提下，尽可能减小数据体积。您将学习到： 霍夫曼编码（Huffman Coding）：一种基于概率的变长编码方法，通过为出现频率高的符号分配短码，为出现频率低的符号分配长码，从而达到压缩的目的。我们会详细讲解霍夫曼树的构建过程，以及如何根据编码表进行编码和解码。 算术编码（Arithmetic Coding）：比霍夫曼编码更为先进的无损压缩技术。它将整个输入消息映射到一个概率区间内的一个单一的实数，从而实现更高的压缩率。我们将探索其背后的数学原理，理解如何通过不断细分区间来编码信息。 LZ家族算法（LZ77, LZ78, LZW）：这一系列算法是现代无损压缩的基石。它们的核心思想是利用数据中的重复模式。LZ77通过滑动窗口来查找重复的字串并用指针进行引用；LZ78和LZW则通过构建字典来替换重复出现的序列。您将深入了解这些算法的工作机制，以及它们在ZIP、PNG等文件格式中的应用。 游程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）：一种简单但有效的压缩方法，适用于连续重复的字符或字节。我们会探讨其适用场景以及简单的实现方式。 第二部分：突破界限——有损压缩的智慧 在追求极致压缩的过程中，我们有时不得不牺牲部分信息，以换取更小的体积。《数据压缩与编码艺术》将带您进入“有损压缩”的奇妙世界，理解如何在感知上保持信息的质量，同时大幅度降低数据量。 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）：JPEG图像压缩的核心技术之一。DCT能够将图像的空间域信息转换到频率域，将图像的能量集中到少数几个低频系数上，从而使得高频系数可以被丢弃或量化得更粗糙，实现压缩。 量化（Quantization）：有损压缩的关键步骤。我们将学习如何根据视觉感知的重要性，对变换后的系数进行有选择性的精度损失，例如将相似的系数合并成一个值。 感知编码（Perceptual Coding）：尤其在音频和视频压缩中至关重要。我们将在心理声学（Psychoacoustics）和视觉感知（Visual Perception）的理论基础上，理解人类的听觉和视觉系统对某些频率或细节不敏感，从而可以大胆地去除这些信息而不引起明显的质量下降。 MP3与AAC编码：在音频领域，我们将深入剖析MP3和AAC等流行音频编码格式的原理，理解它们是如何利用心理声学模型来高效压缩音频数据的。 JPEG与MPEG编码：在图像和视频领域，我们将解析JPEG（静态图像）和MPEG（动态图像）等标准，了解它们如何结合DCT、量化、运动补偿等技术来实现高效压缩。 第三部分：编码的艺术与实践 除了算法本身，本书还将探讨编码在实际应用中的一些重要方面： 熵编码（Entropy Coding）：在无损和有损压缩的最后阶段，通常会使用熵编码技术（如霍夫曼编码或算术编码）来进一步压缩经过前面步骤处理后的数据，充分利用其概率分布特性。 上下文自适应模型（Context-Adaptive Models）：许多先进的压缩算法会利用数据的上下文信息来预测下一个符号的概率，从而实现更精细的编码。我们将介绍一些自适应模型的工作原理。 实例分析与应用：本书将结合实际案例，分析常见文件格式（如ZIP, JPG, PNG, MP3, MP4）的压缩原理，并探讨数据压缩在网络传输、存储系统、多媒体处理等领域的广泛应用。 《数据压缩与编码艺术》是一本为有志于深入理解数据压缩与编码技术的读者量身打造的读物。无论您是计算机科学专业的学生、软件工程师、还是对数据处理充满好奇的技术爱好者，都能从中获得深刻的洞见和实用的知识。通过本书的学习，您将不仅掌握各种压缩算法的精髓，更能领略到信息工程的智慧之美，为解决现实世界中的数据挑战提供强大的工具。

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拿到《信息论基础》这本书，我最看重的是它的逻辑严谨性和内容的深度。作为一名对信息科学有浓厚兴趣的学生，我希望这本书不仅仅停留在概念的介绍，更能深入地探讨其背后的数学原理和推导过程。我希望作者能对每个定理、公式的由来和意义进行详细的阐释，而不是简单地罗列。比如，在介绍香农的熵定义时，我期待书中能够详细讲解其公理化推导，以及熵在度量不确定性方面的深刻含义。此外，我希望书中能包含一些关于信道容量的深入讨论，比如不同类型的信道（加性高斯白噪声信道、离散无记忆信道等）的容量计算方法，以及如何通过编码来逼近信道容量。我也会关注书中是否有对信息论发展历史的简要回顾，以及它与其他数学分支（如概率论、统计学）之间的联系。一本优秀的教材，应该能够激发读者的求知欲，并培养他们独立思考和解决问题的能力，我希望《信息论基础》能够做到这一点。

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阅读《信息论基础》这本书，我希望能够获得一种“融会贯通”的感觉，将信息论的概念与我已有的知识体系巧妙地结合起来。我之前学习过一些关于信号处理和通信系统的课程，对信息论的一些基本概念有所耳闻，比如“比特”和“字节”的概念，以及它们与信息量的关系。我希望这本书能够在我已有的基础上，进一步深化我的理解，并帮助我看到信息论在更广泛的领域中的应用。比如，我希望书中能够阐述信息论如何影响了我们对“知识”和“学习”的理解，它在人工智能和认知科学中扮演着怎样的角色。我也对信息论中的“编码理论”很感兴趣，希望能够了解其在纠错码、信道编码等方面的应用，以及如何利用这些技术来提高数据传输的可靠性。一本好的书，应该能够连接不同的学科领域，展示知识的内在联系，我希望《信息论基础》能给我带来这样的启发。

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对于《信息论基础》这本书，我更看重它是否能够帮助我解决实际工作中的一些难题。我从事的是数据分析领域，经常需要处理大量的数据，并从中提取有用的信息。我希望这本书能够提供一些信息论的工具和方法，让我能够更有效地评估信息量的多少，理解数据中的冗余和噪声，并设计出更高效的数据压缩和编码方案。例如，我希望书中能够讲解如何利用互信息来衡量两个随机变量之间的依赖程度，以及如何将其应用于特征选择和降维。我也很想了解，信息论在量化数据失真方面有哪些应用，比如在使用某种压缩算法后，数据丢失了多少信息，可以通过什么指标来衡量。如果书中能结合一些实际的数据集或者案例，讲解如何应用信息论的原理来分析和处理数据，那将对我非常有帮助。我希望这本书不是一本纯粹的理论书籍，而是能够提供一些可操作性的指导，帮助我在实际工作中提升效率和质量。

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作为一个对信息科学充满好奇的业余爱好者，我希望《信息论基础》能够为我打开一扇全新的大门。我并非科班出身，对复杂的数学公式可能没有那么深的理解。因此，我更倾向于那些能够用通俗易懂的语言解释复杂概念的书籍。我希望作者能够多使用类比和比喻，将抽象的信息论概念具象化，让我能够轻松地理解，比如用“打扑克牌”来解释熵，或者用“漏水的水管”来比喻信道。我也希望书中能包含一些历史故事和人物介绍，比如香农的传奇经历，以及信息论是如何诞生的，这样能够增加阅读的趣味性，也能让我对这个领域产生更深的感情。此外，如果书中能提供一些互动式的练习题或者小挑战，让我能够动手去验证所学到的知识，那就更好了。我希望这本书能够激发我的学习热情，让我觉得信息论并非高不可攀，而是人人都能掌握的有趣学科。

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《信息论基础》这本书，我一直想找一本能够系统地梳理信息论核心概念的读物，尤其是对于像我这样，虽然在相关领域工作，但总觉得基础理论有些模糊的读者来说，一本好的入门书至关重要。我之前尝试过一些零散的在线资料和专业论文，但总感觉碎片化严重，难以构建起完整的知识体系。我希望这本书能够清晰地解释熵、互信息、信道容量等基本概念，并能用直观的例子来辅助理解，而不是堆砌大量的数学公式。同时，我也很关心书的内容是否会涉及到一些信息论在实际应用中的案例，比如在通信、数据压缩、机器学习等领域是如何发挥作用的，这样不仅能加深理论的理解，还能看到它的价值所在。希望这本书的作者能够以一种循序渐进的方式，带领读者从浅入深地认识信息论，最终能够独立地分析和解决一些信息处理方面的问题。我对这本书的期待很高，希望能成为我信息论知识体系构建的重要基石。

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稀里糊涂看完了。

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