Near-Capacity Variable-Length Coding pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell (an imprint of John Wiley & Sons Ltd)

作者:Lajos Hanzo

出品人:

页数:516

译者:

出版时间:2010-09-10

价格:GBP 85.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470665206

丛书系列:

图书标签:

• Wireless
• Hanzo
• Coding
• 2010
• 信息论
• 编码理论
• 变长编码
• 数据压缩
• 信道编码
• 奈尔编码
• 容量逼近
• 优化算法
• 通信系统
• 数据传输

好的，这是一本图书的详细简介，不包含《Near-Capacity Variable-Length Coding》的内容，专注于其他信息论与编码领域： --- 图书名称： 《Advanced Topics in Low-Density Parity-Check (LDPC) Codes: Decoding Algorithms and Channel Modeling》 作者： [作者姓名可自行设定，例如：Dr. Elena Petrova, Prof. Kenji Tanaka] 出版社： [出版社名称可自行设定，例如：Academic Press of Information Theory] --- 图书简介 《Advanced Topics in Low-Density Parity-Check (LDPC) Codes: Decoding Algorithms and Channel Modeling》 是一部面向信息论研究者、通信系统工程师以及研究生深入探索现代信道编码核心技术的专业著作。本书聚焦于低密度奇偶校验（LDPC）码——这一在现代高速通信标准（如 5G NR、Wi-Fi 6/7、卫星通信）中占据统治地位的纠错技术。全书旨在提供对 LDPC 码结构、关键译码范式及其在复杂真实信道环境下的性能分析的全面而深入的理解。 本书的结构设计旨在平稳过渡，首先巩固读者对 LDPC 码基础理论的掌握，随后深入剖析最先进的译码技术，并将其置于实际信道建模的背景下进行评估。不同于侧重于渐近性能的理论性著作，本书更强调工程实现的可行性、译码复杂度的权衡以及在有限码长下的实际效能。 第一部分：LDPC 码的结构与构造（Foundations and Construction） 本部分奠定了理解高效 LDPC 码设计的基础。我们将超越经典的 Tanner 图可视化，深入探讨校验矩阵 $H$ 的代数结构。 1.1 有限域上的代数构造： 详细阐述了基于有限域（如 $ ext{GF}(2^m)$）的循环结构、行列式构造以及基于矩阵置换的特定稀疏化技术。重点分析了如何通过优化结构参数（如行重、列重、循环移位量）来确保译码性能的均匀性。 1.2 随机构造与伪随机性： 深入研究了基于随机过程的 LDPC 码生成方法，并讨论了如何利用伪随机序列（如 PN 序列或 Lempel-Ove 序列）来构造近似均匀的校验矩阵，以避免性能的“裂缝”（gaps）。 1.3 非二元 LDPC 码（NB-LDPC）： 随着对更强纠错能力需求的增加，本书专门辟出章节讨论基于更高阶有限域的 LDPC 码，分析其在多进制调制方案（如 M-PSK, M-QAM）下的优势，并探讨其校验矩阵的复杂构造方法。 第二部分：译码算法的深度剖析（Advanced Decoding Paradigms） 译码是 LDPC 性能的生命线。本书对译码算法的探讨超越了基础的贝尔曼-福尼算法（BPA）和最小和算法（MSA），专注于提升吞吐量和逼近香农限的机制。 2.1 概率度量与信息流： 详细对比了对数似然比 (LLR)、概率信息以及相对似然比 (R-LLR) 在译码过程中的应用。我们阐明了如何将非概率的度量转化为统一的概率框架下进行消息传递，并分析了不同信息表示对译码稳定性的影响。 2.2 优化迭代译码： 重点分析了分层消息传递算法 (Layered Decoding)，包括串行和并行执行策略，并讨论了如何通过优化消息更新顺序来显著减少迭代次数。此外，本书详细介绍了近似的最小/最大运算（如 Max-Log-MAP 及其变体），以降低硬件实现的复杂性和延迟，同时量化其性能损失。 2.3 译码进阶：硬判决与软判决的融合： 探讨了半软译码 (Semi-Soft Decoding) 的方法，这种方法试图在保持较高纠错能力的同时，降低对输入 LLR 值的精度要求，从而在噪声大和噪声小两种信道条件下实现更平滑的性能过渡。 2.4 译码调度与自适应： 针对高速通信对时延的严格要求，本书提出了译码终止准则的优化方法，包括基于信噪比（SNR）估计的动态迭代次数调整，以及利用译码中间状态信息进行快速判决的技术。 第三部分：信道建模与性能分析（Channel Modeling and Performance Evaluation） LDPC 码的性能高度依赖于其所工作的信道模型。本部分将这些编码技术置于具体的物理层环境下来考察。 3.1 复杂衰落信道的建模： 详细分析了瑞利（Rayleigh）、莱斯（Rician） 衰落模型对 LDPC 译码过程的影响。我们研究了在具有长记忆性的衰落信道下，如何通过交织器（Interleaver） 的设计来有效打散错误簇，以及交织器选择对译码阈值的影响。 3.2 脉冲噪声与量化效应： 针对现代通信中常见的非高斯干扰，如混合高斯噪声 (HGN) 和伽柏（Gamma）分布的脉冲噪声，本书分析了 LDPC 码对这些“重尾”错误源的抵抗能力，并提出了在量化输入 LLR 时的鲁棒性设计原则。 3.3 性能阈值分析与扩展： 深入探讨了 LDPC 码的阈值理论，包括渐近阈值与有限码长效应的差距。重点研究了如何通过修改码结构参数来“提升”有效阈值，从而在给定码率下获得更优的渐近性能。 3.4 错误概率的精确估计： 提供了在特定码长和噪声水平下，通过扩展系综（Ensemble） 和阶梯图分析（Tanner Graph Analysis） 估计误码率（BER）和误块率（PER）的实用工具和数学框架，帮助工程师准确预测系统性能。 目标读者与价值 本书是为那些需要超越标准教科书知识，掌握 LDPC 技术前沿应用的专业人士量身定制的。它不仅是研究生的必备参考书，也是通信系统架构师和 ASIC/FPGA 设计师优化下一代高速传输系统的宝贵资源。通过对译码机制的深入挖掘和对实际信道环境的细致考量，本书致力于弥合信息论理论与实际工程应用之间的差距。读者将掌握如何根据特定的调制、信道条件和功耗约束，定制最优的 LDPC 编码与译码方案。

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**评价四** 对于《Near-Capacity Variable-Length Coding》这本书，我抱有一种审慎而又充满期待的态度。作为一名软件工程师，我深知理论的精妙往往需要经过工程实践的检验。标题中的“Near-Capacity”暗示着对信息论极限的挑战，而“Variable-Length Coding”则直接触及了数据压缩和传输效率的核心。我希望这本书能够在我理解编码原理的基础上，进一步引导我深入探索如何优化编码算法，以期在实际应用中获得更高的性能。我非常关注书中是否会提供具体的算法实现细节，或者至少是算法设计的详细步骤和关键考量因素。例如，对于算术编码的变种，或者一些基于字典的编码方法，在何种条件下能够更有效地接近信道容量？在处理非平稳信源时，如何设计能够适应变化的编码器？我也好奇书中是否会涉及一些关于解码复杂度的讨论，因为在许多实时应用中，解码速度与编码效率同样重要。如果书中能够包含一些实际案例分析，展示这些编码技术在不同场景下的应用效果，并分析其优缺点，那将是极具价值的。我希望这本书能够帮助我理解，在理论上看似完美的编码方案，在实际的计算资源和时间约束下，如何进行取舍和优化。总而言之，我期待这本书能够是一本理论扎实，同时又兼顾工程实用性的著作，能够帮助我将编码理论知识转化为解决实际问题的能力。

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**评价七** 《Near-Capacity Variable-Length Coding》这个书名，在我看来，直接点出了信息论研究中的一个核心痛点和技术瓶颈。作为一名对数据压缩和信息编码有着深入研究的学者，我一直致力于寻找能够最有效地利用通信带宽和存储空间的技术。而“Near-Capacity”这个词，无疑是对信息论中香农极限的直接致敬和挑战，它代表着我们追求的最高效率。同时，“Variable-Length Coding”作为一种灵活且广泛应用的编码技术，其在接近容量方面的研究，更是信息论的精髓所在。我期待这本书能够提供一套严谨的理论体系，来分析和指导我们如何设计出能够在实际应用中尽可能逼近信道容量的可变长度编码方案。我特别关心书中是否会详细介绍一些用于量化“接近容量”的度量标准，以及分析和优化编码性能的数学工具。此外，我也对书中是否会探讨一些前沿的研究方向，例如如何将机器学习与可变长度编码相结合，或者如何设计能够在分布式信道中实现高效且接近容量的可变长度编码感到好奇。如果这本书能够为我提供清晰的理论指导和实用的分析方法，帮助我理解并解决在设计和实现接近容量可变长度编码时遇到的实际问题，那么它将是一本对我个人研究极具价值的著作。

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**评价二** 在我看来，一本真正优秀的计算机科学书籍，不应该仅仅停留在理论的象牙塔中，而应该与实际应用紧密相连，并且能够激发读者的创新思维。特别是对于《Near-Capacity Variable-Length Coding》这样的主题，其潜在的应用价值是毋庸置疑的。想象一下，在需要极高数据传输速率的5G通信、需要精确信息传递的医疗数据编码、或是需要高效存储海量多媒体内容的云服务领域，能够最大程度地接近理论极限的编码技术，将带来多么巨大的效率提升和成本节约。我期望这本书能够不仅仅是理论公式的堆砌，而是能够通过生动具体的案例分析，阐释如何将这些抽象的编码原理转化为实际可行的算法。例如，它是否会深入探讨某种新型的可变长度编码算法，其在特定应用场景下的性能表现如何？是否会提供关于如何选择和优化编码参数的实用建议？更进一步，我希望书中能够引导我思考，在非理想信道条件下，例如存在噪声、干扰或信道衰落时，如何设计鲁棒且高效的可变长度编码。这涉及到对信道模型的深刻理解，以及如何将编码策略与信道特性相结合。我对书中是否会提及一些前沿的研究成果，例如基于机器学习的可变长度编码方法，或是能够自适应信道变化的动态编码方案，充满了好奇。因为在当前技术飞速发展的时代，固守传统可能很快就会被淘汰。我非常看重一本书能否拓宽我的视野，让我看到编码技术未来的发展趋势，并且能够为我的个人研究或工程实践提供新的思路和灵感。如果这本书能够做到这一点，那么它就不仅仅是一本教科书，更是一位良师益友。

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**评价八** 这本书的标题，《Near-Capacity Variable-Length Coding》，立刻引起了我的兴趣。作为一名在数据压缩领域工作的工程师，我深知理论上的香农极限是一个难以企及的目标，但我们一直在努力通过各种编码技术来尽可能地接近它。而“Variable-Length Coding”又是最常见和最灵活的编码形式之一。我非常期待这本书能够深入剖析如何在实际应用中设计出既能保持可变长度编码的灵活性，又能达到接近信道容量效率的编码方案。我尤其希望书中能够提供一些关于如何分析不同可变长度编码算法（如霍夫曼编码、算术编码及其变种）在不同信道模型下的性能，以及如何针对特定应用场景进行优化的指导。我非常感兴趣的是，在处理具有复杂统计特性的数据源时，如何设计能够自适应并高效工作的可变长度编码器。同时，我也希望书中能够提及如何平衡编码效率和解码复杂度，因为在很多实时应用中，解码速度是至关重要的考量因素。如果书中能够提供一些实际的案例分析，展示这些编码技术在不同领域的应用效果，并分析其优缺点，那将对我的工作非常有帮助。总而言之，我希望《Near-Capacity Variable-Length Coding》能够为我提供一套深入的理论框架和实用的工程指导，帮助我更好地理解和应用接近容量的可变长度编码技术。

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**评价九** 《Near-Capacity Variable-Length Coding》这个书名，在我看来，直接点出了信息论研究中的一个核心难点和技术瓶颈。作为一名对数据压缩和信息编码有着深刻理解的学者，我一直致力于探索如何最有效地利用通信带宽和存储空间。而“Near-Capacity”这个词，无疑是对信息论中香农极限的直接致敬和挑战，它代表着我们追求的最高效率。同时，“Variable-Length Coding”作为一种灵活且广泛应用的编码技术，其在接近容量方面的研究，更是信息论的精髓所在。我期待这本书能够提供一套严谨的理论体系，来分析和指导我们如何设计出能够在实际应用中尽可能逼近信道容量的可变长度编码方案。我特别关心书中是否会详细介绍一些用于量化“接近容量”的度量标准，以及分析和优化编码性能的数学工具。此外，我也对书中是否会探讨一些前沿的研究方向，例如如何将机器学习与可变长度编码相结合，或者如何设计能够在分布式信道中实现高效且接近容量的可变长度编码感到好奇。如果这本书能够为我提供清晰的理论指导和实用的分析方法，帮助我理解并解决在设计和实现接近容量可变长度编码时遇到的实际问题，那么它将是一本对我个人研究极具价值的著作。

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**评价一** 作为一个在信息论和编码领域摸爬滚打多年的研究者，我迫切地希望找到能够真正触及“Near-Capacity Variable-Length Coding”核心的文献。市面上充斥着大量关于固定长度编码或在特定模型下进行优化的书籍，但真正聚焦于“接近容量”和“可变长度”这两个关键概念的深入探讨，却显得尤为稀缺。我期待这本书能够如同灯塔，照亮我探索高效、灵活数据压缩算法的道路。在实际应用中，例如在流媒体传输、大数据存储以及物联网通信等场景，我们面临着信道容量的理论极限和实际实现之间的巨大鸿沟，而可变长度编码由于其固有的灵活性，在缓解这种矛盾方面扮演着至关重要的角色。一本能够深入剖析如何设计和分析接近信道容量的可变长度编码方案的著作，无疑将是极其宝贵的。它不仅仅是理论上的探讨，更应该提供一套严谨的分析框架，能够指导我们理解现有方法的优劣，并启发新的研究方向。例如，在分析编码效率时，我们常常会遇到熵编码、算术编码等经典方法，但它们在实际复杂信道下的表现，以及如何进一步逼近香农极限，仍然是亟待解答的问题。我希望这本书能够提供更深层次的见解，例如，它是否会探讨如何处理非独立同分布的数据源？对于具有特定统计特性的信道，是否存在更优的可变长度编码策略？是否会涉及如何平衡编码复杂度和压缩增益？这些都是我在工作中经常思考的问题，也正是我期望从这本《Near-Capacity Variable-Length Coding》中找到答案的地方。尤其是在当前大数据爆炸式增长的背景下，如何以最小的成本存储和传输海量信息，是全社会关注的焦点，而高效的编码技术无疑是其中的关键。我渴望这本书能够提供一套理论完备、实践指导性强的解决方案，帮助我们突破现有瓶颈，迈向更高效的数据处理新时代。

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**评价十** 当我看到《Near-Capacity Variable-Length Coding》这本书时，我的第一反应是它触及了数据通信和信息存储领域的一个关键挑战：如何在理论极限的边缘实现高效且灵活的数据编码。作为一名对信息论有着浓厚兴趣的读者，我一直在寻找能够深入剖析“接近容量”这一概念的书籍，而“可变长度编码”作为一种在实际应用中极为常见的编码方式，其在这方面的探索无疑是最具价值的。我期望这本书能够提供一套严谨的理论框架，用以分析和指导如何设计出能够最大程度逼近香农极限的可变长度编码方案。我特别关注书中是否会涉及一些前沿的研究成果，例如如何利用机器学习的方法来优化可变长度编码的性能，或者如何设计能够在复杂和时变信道条件下保持高效的编码策略。同时，我也好奇书中是否会提供一些关于如何量化“接近容量”的有效度量方法，以及如何评估不同编码方案的性能界限。对于一个工程师来说，理论的深度固然重要，但其在实际工程中的可操作性和有效性同样不可或缺。因此，我希望这本书能够兼顾理论的严谨性和实践的指导性，为我提供解决实际问题的灵感和方法。如果它能够让我更深入地理解“Near-Capacity Variable-Length Coding”这一领域，并为我的未来研究或工程实践提供有价值的参考，那么它将是一本非常成功的著作。

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**评价六** 当我在书架上看到《Near-Capacity Variable-Length Coding》这本书时，我立刻被它所吸引。作为一名对信息传输效率有着极致追求的通信工程师，我深知在实际通信系统中，信道容量的理论极限是一个遥不可及的目标，但可变长度编码提供了一种在灵活性和效率之间取得平衡的可能性。我期望这本书能够深入探讨如何设计出在接近信道容量的前提下，仍能保持可变长度编码的优势的编码方案。这不仅仅是关于数学公式的推导，更重要的是关于如何将这些理论转化为实际可行的工程解决方案。我非常想知道书中是否会提供关于如何分析和优化不同类型可变长度编码（例如霍夫曼编码、算术编码及其变种）在各种信道模型下的性能。特别是，我对于如何处理非独立同分布的信息源，以及如何设计能够在存在噪声和干扰的信道中保持高性能的编码方案充满兴趣。我希望这本书能够给我提供一些关于设计鲁棒性强、解码复杂度可控且能最大程度逼近信道容量的可变长度编码的指导。此外，我也对书中是否会介绍一些最新的研究成果，例如基于深度学习的可变长度编码技术，或者自适应信道条件的可变长度编码策略抱有极大的期待。如果这本书能够让我对“Near-Capacity Variable-Length Coding”这一领域有更深刻的理解，并为我的实际工作提供宝贵的参考，那么它将是一本非常有价值的书籍。

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**评价五** 《Near-Capacity Variable-Length Coding》这个书名本身就充满了吸引力，它点出了信息论研究的核心难题和实际应用中最具挑战性的环节。作为一名对信息压缩和高效数据传输有执着追求的学者，我一直渴望找到能够深入剖析“接近容量”这一概念的书籍。这不仅仅是理论上的一个数字，更是对我们能否充分利用通信资源的终极拷问。而“可变长度编码”作为信息论中最灵活、也最普遍的一种编码方式，其在接近容量方面的探索，无疑是最具研究价值的领域之一。我希望这本书能够为我提供一套严谨的数学工具和分析框架，让我能够清晰地理解不同可变长度编码方案的性能界限，以及如何通过理论设计来逼近这些界限。我特别关心书中是否会探讨一些前沿的研究方向，例如如何结合机器学习的方法来设计更优的可变长度编码，或者在分布式系统中实现高效且接近容量的可变长度编码。这些都是当前信息论和通信领域的热点问题。我期望这本书能够带领我穿越理论的迷雾，直击编码效率的本质，并且能够启发我思考新的研究问题和技术突破。如果书中能够包含一些关于如何评估和度量“接近容量”的有效方法，并提供清晰的证明，那就更加难能可贵了。总之，我期待这本《Near-Capacity Variable-Length Coding》能够成为我在信息论领域的一本里程碑式的参考书。

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**评价三** 读完《Near-Capacity Variable-Length Coding》的标题，我的第一反应是它可能是一本专注于理论深度而非广度的著作。我本身对信息论中的信息源编码和信道编码都有着浓厚的兴趣，但“Near-Capacity”这个限定词，以及“Variable-Length Coding”这个具体的研究对象，立即吸引了我。我一直在寻找能够深入剖析如何设计出在效率上能够逼近香农极限，同时又具备可变长度编码灵活性的方法的书籍。这不仅仅是一个理论上的挑战，更是对信息传输效率的极致追求。我尤其关心书中是否会涉及到一些在分析和设计过程中需要突破传统方法局限的课题。例如，当信源统计特性未知或随时间变化时，如何设计出能够自适应的、接近容量的可变长度编码？在涉及复杂信道模型，例如瑞利衰落信道或泊松噪声信道时，编码的性能会受到怎样的影响，又该如何进行优化？我希望书中能够提供一些关于如何量化“接近容量”的度量标准，以及分析编码性能的严格数学工具。如果书中能够介绍一些最新的理论进展，例如在纠错码和源编码结合方面的突破，或者在分布式可变长度编码方面的研究，那将是对我极大的启发。我期望这本书能够为我提供一种全新的视角来审视数据压缩和信息传输问题，并且能够帮助我理解当前领域内的一些未解之谜。它应该能够让我从更宏观的层面理解编码技术的演进，并且能够为我的未来研究方向提供坚实的基础。

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