Introduction to Information Theory and Data Compression pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:D.C. Hankerson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-11-20

价格:USD 94.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849339851

丛书系列:

图书标签:

• 信息论
• 数据压缩
• 编码理论
• 通信理论
• 信息论基础
• 数据压缩算法
• 熵
• 信道容量
• 信息传输
• 离散数学

《信息理论与数据压缩导论》内容详述 本书深入浅出地阐释了信息理论的核心概念及其在数据压缩领域的实际应用。我们旨在为读者构建一个坚实的基础，使其能够理解信息是如何被量化、编码以及如何在有损或无损的情况下被高效传输和存储的。 第一部分：信息理论基础 本部分将带领读者穿越信息世界的基石。我们将从信息论的奠基人克劳德·香农（Claude Shannon）的开创性工作出发，探讨信息熵（Entropy）这一核心概念。熵不仅仅是一个数学上的度量，它代表了信息的不确定性，或者说，需要多少比特来无损地描述一个信息源的输出。我们将学习如何计算离散和连续随机变量的熵，并理解熵在衡量信息量上的重要作用。 接着，我们将深入研究信道容量（Channel Capacity），这是信息论中另一个至关重要的概念。信道容量定义了在特定噪声环境下，信息可以被可靠传输的速率上限。我们将学习不同的信道模型，如二元对称信道（BSC）和加性高斯白噪声信道（AWGN），并掌握如何计算它们的信道容量。这一概念的理解对于设计可靠的通信系统至关重要。 此外，我们还将探讨互信息（Mutual Information），它衡量了两个随机变量之间的依赖程度。互信息在理解信息是如何在一个系统中传递和被理解方面起着关键作用，并且是许多信息处理任务的理论基础。 第二部分：数据压缩原理 在信息理论的基础上，我们将无缝过渡到数据压缩的迷人领域。本部分将详细介绍数据压缩的两种基本类型：无损压缩（Lossless Compression）和有损压缩（Lossy Compression）。 无损压缩部分，我们将重点关注如何利用信息源的统计特性来消除冗余，从而达到减小数据量的目的。我们将详细介绍以下关键算法： 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 这是一种经典的、基于符号频率的变长编码方法。我们将学习如何构建最优的霍夫曼树，并理解其编码过程，从而实现高效的数据压缩。 算术编码（Arithmetic Coding）： 相较于霍夫曼编码，算术编码能够更进一步地逼近理论熵，实现更高的压缩比。我们将深入剖析算术编码的原理，理解它如何将整个消息映射到一个小数，以及如何进行编码和解码。 字典编码（Dictionary-based Coding）： 这类方法，如LZ77、LZ78及其衍生算法（如LZW），通过构建一个动态的字典来表示重复出现的字符串序列。我们将详细分析这些算法的工作机制，以及它们在实际文件压缩软件（如ZIP、GZIP）中的应用。 行程长度编码（Run-Length Encoding - RLE）： 对于包含大量连续重复字符的数据（如图像中的背景），RLE是一种简单而有效的压缩方法。我们将学习其基本原理和适用场景。 有损压缩部分，我们将探讨如何通过去除人眼或人耳不易察觉的信息来大幅度减小数据量，同时保持可接受的视觉或听觉质量。本部分将重点介绍： 变换编码（Transform Coding）： 例如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。我们将理解这些变换如何将数据从时域或空域转换到频域，从而使信息在频域上更加集中，便于量化和去除不重要的分量。 量化（Quantization）： 这是有损压缩的核心步骤，它将连续或高分辨率的数值映射到离散的或低分辨率的数值。我们将学习不同类型的量化方法，如均匀量化和非均匀量化，并理解量化误差对压缩效果和失真程度的影响。 预测编码（Predictive Coding）： 这种方法利用前面已编码的数据来预测当前数据，然后仅编码预测误差。我们将探讨线性预测及其在语音和图像压缩中的应用。 在有损压缩部分，我们还将结合具体的应用领域进行深入分析，例如： 图像压缩： 涵盖JPEG标准所采用的技术，包括DCT、量化、霍夫曼编码或算术编码的组合。 音频压缩： 介绍MP3等音频编码格式背后的原理，涉及感知编码、变换和量化。 视频压缩： 探讨视频压缩的独特性，如帧间预测（运动估计和补偿）和帧内编码，以及H.264/AVC、HEVC等标准的核心思想。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了基本理论和算法后，本书将进一步探讨一些高级主题和实际应用。这可能包括： 纠错码（Error-Correcting Codes）： 虽然数据压缩的目的是减小数据量，但在传输过程中，错误是不可避免的。纠错码能够在数据中引入冗余，以便在接收端检测和纠正错误，从而保证数据的可靠性。我们将简要介绍一些纠错码的基本概念，如汉明码（Hamming Codes）和卷积码（Convolutional Codes）。 信息论在机器学习中的应用： 探讨信息论的概念如何应用于特征选择、模型评估、信息度量等方面。 现代压缩技术的前沿： 简要介绍一些正在发展中的先进压缩技术，以及在特定领域（如3D模型、基因组数据）的应用。 本书力求理论与实践相结合，在讲解每个概念和算法时，都会辅以清晰的数学推导和直观的图示。此外，书中可能包含一些代码示例（语言未指定，但通常为Python或C++），以帮助读者更好地理解算法的实现细节。通过学习本书，读者将不仅能够深刻理解信息传输和存储的本质，更能掌握构建高效数据压缩系统的关键技术，为进一步深入研究信息科学和相关工程领域打下坚实的基础。

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