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页数:146

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出版时间:2008-9

价格:14.00元

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isbn号码:9787560620879

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《信息之源：数字时代的底层逻辑》 本书简介 在当今这个信息爆炸的时代，我们被无形的数字洪流所包围。从指尖轻触的智能手机到跨越大陆的实时视频通话，再到驱动全球金融市场的复杂算法，一切的背后都依赖于对“信息”的精准把握与高效传输。然而，很少有人停下来思考：这些看似神奇的现象，其运作的基石究竟是什么？ 《信息之源：数字时代的底层逻辑》旨在揭示驱动我们现代生活的核心科学原理，它并非一本专注于特定通信协议或硬件构造的教科书，而是一部深刻探讨信息理论、编码学和系统架构的哲学与工程学交融之作。本书的目标是为读者构建一个宏大而清晰的知识框架，帮助他们理解信息如何在物理世界中被抽象、量化、存储、保护，并最终以我们能够理解的形式呈现在眼前。 全书共分为六个主要部分，层层递进，构建起一个完整的逻辑链条。 --- 第一部分：信息的度量与哲学基石 本章深入探讨“信息”这一概念的本质。我们首先从信息论的奠基人克劳德·香农的深刻洞察出发，阐述信息如何从模糊的主观感受转化为可量化的数学实体——比特（Bit）。我们将详细解析熵（Entropy）的概念，它不仅是信息不确定性的度量，更是衡量一个系统内在复杂度和潜在信息量的关键指标。 读者将学习到如何计算信息源的平均信息量，以及“自信息”和“互信息”的精确定义。我们不满足于停留在公式层面，而是通过大量的实际案例——例如股票价格波动、自然语言文本的冗余度、乃至艺术作品中的信息密度——来阐释这些理论如何在现实世界中指导决策。本部分强调，在没有损耗地理解信息之前，任何传输和处理都是空中楼阁。 第二部分：编码的艺术——从冗余到压缩 信息被量化后，接下来的挑战是如何高效地表示它。第二部分聚焦于信息的编码技术，这是信息处理的“炼金术”。 首先，我们将剖析信源编码（Source Coding），即数据压缩的艺术。我们将系统性地介绍霍夫曼编码（Huffman Coding）的原理，理解如何根据符号出现的频率来分配变长编码，从而最大限度地去除信息中的统计冗余。随后，本书将进阶到更现代、更强大的算法，例如算术编码（Arithmetic Coding）和Lempel-Ziv（LZ）家族算法，探讨它们如何实现接近信息论极限的压缩效率。重点分析这些算法在图像、音频和文本文件压缩中的实际应用与性能权衡。 紧接着，我们将转向信道编码（Channel Coding）——即抵抗噪声的防御工事。在信息传输过程中，物理信道不可避免地会引入错误。本章将详细介绍纠错码（Error Correction Codes）的必要性，从最基础的汉明码（Hamming Codes）开始，逐步过渡到复杂的代数结构，如里德-索罗蒙码（Reed-Solomon Codes）和卷积码（Convolutional Codes）。我们将深入剖析编码增益的概念，解释现代通信系统如何通过增加传输的冗余度来换取更可靠的传输，探讨诸如Viterbi译码等复杂译码过程的工程实现。 第三部分：信道的特性与容量的极限 要设计高效的系统，必须深刻理解信息所穿越的“战场”——信道。第三部分是对各种物理信道建模与分析的集中探讨。 本书将对加性高斯白噪声（AWGN）信道进行详细的数学刻画，并引入信噪比（SNR）作为衡量信道质量的核心参数。随后，我们将探讨更复杂的现实环境，如频率选择性衰落信道和多径效应。 本章的核心在于香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem）的再审视。我们不仅会重述公式，更会深入分析其背后的物理意义：在给定带宽和信噪比的约束下，任何通信系统理论上所能达到的最大可靠传输速率是多少？我们将通过对比有线（如光纤）和无线（如频谱限制）信道的容量限制，帮助读者理解为什么在某些环境下，突破现有速率会变得异常困难。 第四部分：现代调制的数学表达 信息在物理载体上携带，离不开调制（Modulation）技术。第四部分将从信号处理的角度，全面解析如何将数字比特映射到连续的时间或频率域信号上。 本书将详细介绍幅度调制（ASK）、频率调制（FSK）和相位调制（PSK）的基础原理，并重点阐释它们在二维星座图（Constellation Diagram）上的几何表示。随后，我们将分析更高效的组合调制方式，如正交幅度调制（QAM）的不同阶数（16QAM, 64QAM等），解释如何在有限的频谱资源内塞入更多的信息。我们关注的关键点是“谱效率”和“功率效率”之间的权衡，以及如何通过优化信号的相位和幅度组合来最大化单位带宽内的信息传输量。 第五部分：多址接入与频谱共享的博弈 在现实世界中，多个用户往往需要共享同一片物理媒介（如电磁频谱）。第五部分探讨了多址接入（Multiple Access）技术，这是现代蜂窝网络和共享网络的基石。 我们将系统地比较和对比主要的接入方案：时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）和码分多址（CDMA）。重点分析扩频技术（Spread Spectrum）的优势，理解其如何通过伪随机序列将信号能量分散到更宽的频带上，从而实现抗干扰能力和多用户共存。 更进一步，本书将引入面向未来网络的正交频分复用（OFDM）技术。我们将深入解析OFDM如何通过将高速数据流分解为大量低速子载波来有效对抗多径时延弥散，并探讨其在固定和移动通信系统中的核心地位。 第六部分：系统性能的综合评估与未来展望 最后一章将所有前面介绍的理论和技术汇集起来，形成一个完整的端到端系统模型。我们将探讨从信源到信宿的整个链路如何通过串联各种技术（如高效编码、强有力调制、智能接入）来实现性能的优化。 本部分将引入误码率（BER）和系统吞吐量等综合性能指标，并分析实际系统设计中如何根据应用需求（如低延迟 vs. 高可靠性）来配置参数。最后，本书将展望新兴领域，例如信息论在量子计算中的潜在应用，以及人工智能在信道均衡和干扰消除中的新角色，为读者指明信息科学的未来发展方向。 《信息之源》 适合所有对数字世界抱有深刻好奇心的读者——无论是希望从底层理解互联网、5G/6G技术或数据存储系统的工程师、计算机科学家，还是那些渴望洞察现代科技运行秘密的理论爱好者和跨学科研究人员。本书提供的是一把钥匙，它能开启通往信息时代最深层智慧的大门。

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这本书对信息论的阐述，让我对“信息”这个概念有了更深刻的理解。我一直觉得，信息就是文字、声音、图像等等我们感知到的东西。但这本书让我明白，信息其实是可以被量化的。作者引入了“比特”这个基本单位，并讲解了如何计算一个信息源的熵，也就是其不确定性。这就像是说，一个信息越出乎意料，它的信息量就越大。香农的信息论，就像是给信息建立了一套数学语言，让我们能够精确地度量和分析信息。我尤其对信源编码的理论基础，也就是如何用最少的比特来表示信息，印象深刻。这本书让我明白，压缩文件之所以能够减小体积，正是因为它利用了信息论的原理，去除了信息中冗余的部分。这种将抽象的“信息”转化为可以计算和操作的“比特”的过程，对我来说是一种全新的思维方式。

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这本书简直是颠覆了我对信息传递的认知！读完之后，我才意识到我们每天习以为常的手机通话、Wi-Fi上网，背后蕴藏着多么深奥的学问。作者对各种通信模型，从最基础的模拟通信到复杂的数字通信，都进行了深入浅出的剖析。尤其是关于信源编码的部分，我一直觉得压缩技术是凭空变出来的，看完才知道，原来它基于信息论的香农熵原理，通过去除冗余来达到压缩的目的。作者用大量形象的比喻，比如把信息比作礼物，冗余比作包装纸，让我一下子就明白了编码的本质。他还详细讲解了不同编码方式的优劣，比如霍夫曼编码如何根据符号出现的概率分配不同的码长，以及算术编码如何实现更高的压缩率。我甚至开始思考，未来我们看到的更高清的视频、更快速的数据传输，背后一定离不开这些编码技术的不断演进。这本书不仅仅是理论的堆砌，作者还结合了大量的实际应用案例，比如在音频和图像压缩方面的应用，让我看到了这些抽象概念是如何落地生根，改变我们生活的。我以前对那些压缩文件大小的神奇算法一直感到好奇，现在终于有了一个清晰的脉络。这感觉就像是获得了一把解锁现代数字世界背后秘密的钥匙，让我对曾经不以为然的技术有了全新的敬畏感。

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这本书在数字信号处理（DSP）方面的讲解，让我看到了数学和工程的完美结合。我以前对“信号处理”这个概念比较模糊，只觉得它与“滤波”有关。但这本书让我明白，DSP是一门非常广泛的学科，它涉及到对数字信号的各种变换和分析。作者详细介绍了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT），它们是分析信号频谱和频率特性的核心工具。我这才知道，原来我们听到的各种声音，或者看到的图像，都可以通过这些数学工具来分解成不同的频率成分。书中还讲解了各种滤波器，比如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，它们是如何用来去除噪声、提取有用信号的。这让我联想到，手机通话时能够过滤掉背景杂音，以及相机在降噪处理时，背后都离不开这些DSP技术。这种将复杂的信号处理过程用数学模型来描述和实现，让我觉得非常震撼。

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这本书在数据传输的误差控制方面，为我打开了一扇新的大门。我一直以为，一旦数据在传输过程中产生一点点错误，就会导致整个信息的失效。然而，这本书让我看到了，原来通信系统拥有如此强大的“自愈”能力。作者详细介绍了自动请求重传（ARQ）协议，这是一种非常直观的错误控制方法。当接收方检测到错误时，会发送一个否定确认（NAK）信号，要求发送方重新发送出错的数据块。这就像是一次“往返旅行”，确保数据的准确性。在此基础上，书本还介绍了更复杂的选择重传（SR）和回退N（GBN）协议，它们能够更高效地处理重传，减少不必要的等待。我尤其对选择重传协议印象深刻，它允许接收方只重传那些确实出错的数据块，而不需要重传整个序列，这大大提高了传输效率。这种精巧的设计，让我想象到，即使在充满噪声的信道中，通信系统也能像一个细心的校对员，一丝不苟地确保信息的完整性。

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这本书最让我着迷的部分，是它对通信系统性能评估的严谨分析。我以前总觉得，通信系统的好坏，无非就是速度快不快，信号好不好。但这本书让我明白了，评价一个通信系统是否优秀，需要考虑的维度远不止这些。作者详细讲解了各种性能指标，比如误码率（BER）、信噪比（SNR）、信道容量等等，并且解释了它们之间的相互关系。他通过大量的数学推导和仿真结果，清晰地展示了不同的调制方式、编码方案以及滤波技术，如何影响这些性能指标。尤其是对香农信道容量的阐述，让我第一次真正理解了“信息传输的极限”是什么概念。它告诉我们，在给定带宽和信噪比的情况下，信息传输的速度有一个理论上限，这让我对通信系统的设计有了更深刻的认识。原来，我们一直在与物理定律的边界进行博弈，并努力逼近那个极限。作者并没有回避复杂的数学公式，但却用通俗易懂的语言和图示，将它们串联起来，形成了一个完整的知识体系。读完这一部分，我感觉自己仿佛站在了通信技术的顶端，能够俯瞰整个通信世界的运行规律。

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这本书的另一大亮点在于它深入探讨了多路复用技术，让我对如何高效利用有限的通信资源有了全新的认识。在我的认知里，就像一条路只能同时通过有限数量的汽车一样，通信信道似乎也存在类似的限制。然而，这本书揭示了工程师们如何通过巧妙的技术，让一条通信线路能够同时传输多路信息。作者详细讲解了时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）和码分多址（CDMA）等技术。时分复用，就像是将时间分割成小块，每路信号轮流使用信道，听起来很简单，但如何精确同步是个挑战。频分复用，就像是将整个频率范围划分成多个独立的“车道”，每路信号占据一个特定的频率。而码分复用，则是一种更加神奇的技术，它允许不同信号在同一时间和同一频率上同时传输，但通过不同的“编码序列”来区分它们，就像用不同的语言说话，即使在同一个房间里也能互不干扰。我一直对无线通信中的“大家都在同一个地方说话，为什么能听清自己的信息”感到好奇，这本书就给了我答案。

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这本书关于无线通信的部分，让我对手机、Wi-Fi等技术背后的原理有了豁然开朗的理解。我以前总觉得，无线信号就是一种“看不见摸不着”的东西，在空气中传播。但这本书让我明白，无线通信远不止这么简单。作者详细讲解了天线的原理，它是如何将电信号转换为电磁波，又是如何接收电磁波并将其转换回电信号的。我这才知道，原来天线的设计和性能，对无线通信的覆盖范围和信号质量有着至关重要的影响。他还深入探讨了无线信道的衰落和干扰问题，比如多径传播导致信号叠加，以及其他无线设备的干扰。为了克服这些问题，书中介绍了一系列先进的技术，比如分集技术、MIMO（多输入多输出）技术等等。MIMO技术，就像是同时使用多根天线发送和接收信号，极大地提升了数据传输的速率和可靠性，这让我对现在的5G技术有了更深的敬畏。

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这本书就像一个经验丰富的向导，带领我穿越了信号调制的奇妙世界。我以前只知道有“模拟信号”和“数字信号”，但对于它们是如何被“编码”和“传输”的，一直知之甚少。作者详细介绍了各种调制技术，从最基础的幅度调制（AM）、频率调制（FM）到相位调制（PM），再到更复杂的正交幅度调制（QAM）。他不仅讲解了这些调制方式的原理，还分析了它们的优缺点，比如AM的简单易实现但抗干扰能力差，FM的带宽占用大但抗噪声能力强，以及QAM如何利用幅度和相位来同时承载更多信息。我最感兴趣的是他对数字调制技术的讲解，比如ASK、FSK、PSK和QPSK。这些技术是如何将二进制数据“翻译”成不同频率、相位或幅度的载波信号的？书中通过清晰的星座图，直观地展示了信息是如何被映射到信号空间中的，让我一下子就明白了其中的奥秘。这种将抽象的二进制数据转化为可传输的物理信号的过程，对我来说简直是魔法。

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这本书对通信系统架构和网络协议的介绍，让我看到了整个通信体系是如何协同工作的。我以前只觉得，通信就是点对点的传输，但这本书让我明白，现代通信是一个庞大而复杂的网络。作者讲解了分层协议模型，比如OSI七层模型和TCP/IP四层模型。我这才知道，原来我们每一次上网，背后都经历了如此多的层级和协议的处理。从物理层的数据传输，到数据链路层的帧传输，再到网络层的路由选择，以及传输层的可靠传输（TCP）或快速传输（UDP），最后到应用层的各种服务（HTTP、FTP等）。每一个环节都有其特定的协议和功能。这种精巧的系统设计，让我对互联网的稳定性、高效性和灵活性有了更深的理解。就像是一个精密制造的工业流水线，每个环节都各司其职，协同合作，最终将信息准确无误地送达目的地。

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这本书最大的魅力在于它能够将如此宏大的通信系统化繁为简，展现其内在的逻辑和美感。我尤其对其中关于信道编码的部分印象深刻。一直以来，我都觉得信号在传输过程中不可避免地会受到干扰，导致错误。这本书让我明白了，原来工程师们早就想到了应对之策，并且发展出了一整套精巧的纠错和检错机制。作者详细介绍了线性分组码，比如汉明码，它利用一定的冗余信息，不仅能够检测出错误，甚至还能纠正单个或多个比特的错误。这种“自给自足”的纠错能力，在我看来简直是通信界的奇迹！他还讲解了卷积码，其编码过程更像是“记忆”了之前的信息，使得译码更加灵活。书中的例子，比如在卫星通信和深空探测中，由于信号衰减严重，信噪比极低，如果没有高效的信道编码，数据传输几乎是不可能的。读到这里，我才真正体会到，每一次成功的跨洋电话、每一次稳定的网络连接，都是无数工程师在背后默默工作的结晶，而这本书就是揭示了他们工作的一部分原理。那种对错误“先知先觉”的能力，让通信变得如此可靠，真是令人叹为观止。

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