简介
《信息论基础》主要介绍信息论中香农基本理论，即信息的度量、信道容量以及信源和信道编码理论等问题。全书共分7章，内容包括绪论、随机变量的信息度量、离散信源及其信息度量、离散信源的无失真编码、信道及信道容量、有噪信道编码、信息率失真函数和限失真信源编码等。每章后面附有习题。
《信息论基础》可作为信息与计算科学、应用数学、通信工程、信息工程等专业本科生的教材，也可为其他相关专业同类课程所选用。
目录
1 绪论
1.1 信息、信息科学和信息论
1.2 信息论研究的对象、目的和内容
2 随机变量的信息度量
2.1 自（互）信息和条件自（互）信息
2.2 离散随机变量的平均自信息（熵）
2.3 离散随机变量的平均互信息
2.4 离散随机变量熵和互信息的凸性
2.5 连续随机变量的互信息和微发熵
习题2
3 离散信源及其信息度量
3.1 信源的数学模型及分类
3.2 离散无记忆信源的扩展信源
3.3 离散平稳有记忆信源
3.4 马尔可夫信源
3.5 信源的相关性和剩余度
习题3
4 离散信源的无失真编码
4.1 信源编码的概念
4.2 离散无记忆信源的渐近等同分割性和等长编码定理
4.3 离散无记忆信源的不等长编码定理
4.4 离散无记忆信源的不等长编码方法
4.5 离散平衡信源和马尔可夫信源的编码定理
习题4
5 信道及信道容量
5.1 信道的数学模型及分类
5.2 离散无记忆信道及其容量
5.3 离散无记忆信道容量的计算方法
5.4 信道的组合
5.5 达到信道容量时输入输出字母概率分布的惟一性
5.6 连续信道及其容量
习题5
6 有噪信道编码
6.1 错误概率和译码规则
6.2 错误概率与编码方法
6.3 有噪信道编码定理
习题6
7 信息率失真函数和限失真信源编码
7.1 离散无记忆信源的信息率失真函数
7.2 离散无记忆信源信息率失真函数的计算
7.3 连续信源的信息率失真函数
7.4 限失真信源编码定理
习题7
参考文献
1.1 信息、信息科学和信息论
1.2 信息论研究的对象、目的和内容
2 随机变量的信息度量
2.1 自（互）信息和条件自（互）信息
2.2 离散随机变量的平均自信息（熵）
2.3 离散随机变量的平均互信息
2.4 离散随机变量熵和互信息的凸性
2.5 连续随机变量的互信息和微发熵
习题2
3 离散信源及其信息度量
3.1 信源的数学模型及分类
3.2 离散无记忆信源的扩展信源
3.3 离散平稳有记忆信源
3.4 马尔可夫信源
3.5 信源的相关性和剩余度
习题3
4 离散信源的无失真编码
4.1 信源编码的概念
4.2 离散无记忆信源的渐近等同分割性和等长编码定理
4.3 离散无记忆信源的不等长编码定理
4.4 离散无记忆信源的不等长编码方法
4.5 离散平衡信源和马尔可夫信源的编码定理
习题4
5 信道及信道容量
5.1 信道的数学模型及分类
5.2 离散无记忆信道及其容量
5.3 离散无记忆信道容量的计算方法
5.4 信道的组合
5.5 达到信道容量时输入输出字母概率分布的惟一性
5.6 连续信道及其容量
习题5
6 有噪信道编码
6.1 错误概率和译码规则
6.2 错误概率与编码方法
6.3 有噪信道编码定理
习题6
7 信息率失真函数和限失真信源编码
7.1 离散无记忆信源的信息率失真函数
7.2 离散无记忆信源信息率失真函数的计算
7.3 连续信源的信息率失真函数
7.4 限失真信源编码定理
习题7
参考文献
信息论基础
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