Introduction to Information Theory and Data Compression, Second Edition pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:D.C. Hankerson

出品人:

頁數:384

译者:

出版時間:2003-2-26

價格:USD 132.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781584883135

叢書系列:

圖書標籤:

• 信息論
• 數據壓縮
• 編碼理論
• 通信理論
• 算法
• 離散數學
• 概率論
• 統計學
• 計算機科學
• 信息處理

數字時代的基石：信號、信息與壓縮的深度探索 一本超越基礎，直擊核心理論與前沿應用的著作 在當今信息爆炸的數字時代，我們對數據的處理能力和傳輸效率構成瞭科技進步的基石。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，探究信息論的根本原理及其在數據壓縮領域的實際應用。我們不滿足於錶麵化的介紹，而是緻力於構建一個嚴謹的理論框架，帶領讀者深入理解信息是如何被量化、編碼和傳輸的。 本書的結構精心設計，從信息論的哲學根源齣發，逐步過渡到具體的數學工具和工程實現。我們相信，隻有深刻理解瞭香農（Shannon）開創的理論體係，纔能真正掌握現代通信、存儲和處理技術的精髓。 第一部分：信息的量化與測度——香農的遺産 本部分是全書的理論基石，我們首先聚焦於信息論的核心概念——“信息”本身的精確定義與量化。 1. 概率論的復習與信息論的引入： 我們將從對不確定性的度量入手，迴顧必要的概率論工具，特彆是隨機變量、聯閤概率分布和條件概率等概念。隨後，我們引入信息論中的核心概念——自信息（Self-Information），探討一個事件發生所帶來的信息量。 2. 熵：信息量的核心度量： 熵（Entropy）是信息論的靈魂。本書將詳細剖析離散和連續隨機變量的熵的定義、性質及其直觀意義。我們將探討熵如何衡量一個信源的不確定性或信息含量，並深入分析不同分布（如均勻分布、伯努利分布）下的熵特性。對於高維隨機變量，我們將詳細討論聯閤熵、條件熵以及互信息（Mutual Information）的定義和重要性，闡明它們在描述變量間依賴關係中的關鍵作用。 3. 編碼定理與信道容量： 在理解瞭信息的量化之後，我們自然過渡到信息傳輸的極限。本書將詳盡闡述香農的無噪信道編碼定理（Source Coding Theorem），即信源的極限壓縮率——信源熵。我們不會停留在定理的陳述，而是會深入探討其證明的邏輯結構，理解為什麼熵是數據壓縮的理論下限。 隨後，我們將轉嚮有噪信道。本書將詳盡介紹有噪信道編碼定理（Noisy Channel Coding Theorem），即著名的香農信道容量公式。我們將分析不同類型信道的特性（如離散無記憶信道、加性高斯白噪聲信道），並計算其容量。對這些定理的深刻理解，是設計高效可靠通信係統的先決條件。 第二部分：無損數據壓縮的藝術與科學 第二部分將理論應用於實際，專注於如何以不超越信息熵的速率來錶示信息。我們探討的重點在於如何構造最優或接近最優的編碼方案。 1. 經典編碼方法： 我們將係統地介紹幾類具有裏程碑意義的無損編碼技術。 定長與變長編碼： 對定長編碼的局限性進行分析後，我們將深入研究變長編碼的原理。 霍夫曼編碼（Huffman Coding）： 詳細講解構造最優前綴碼的貪婪算法，分析其漸進最優性，並討論其在實際係統中的實現效率和復雜度。 算術編碼（Arithmetic Coding）： 作為霍夫曼編碼的有力替代者，我們將重點分析算術編碼如何通過將整個消息序列映射到一個區間實現更高的編碼效率，特彆是在信源符號概率接近零的邊緣情況下的優勢。 2. 基於模型的壓縮技術： 超越僅依賴符號頻率的編碼，本書將探討如何利用數據內部的冗餘結構進行更高效的壓縮。 字典編碼： 深入分析Lempel-Ziv（LZ77/LZ78）算法族的原理，包括滑動窗口、短語匹配和字典的動態構建過程。我們將對比LZW算法的簡潔性和其實際性能。 遊程編碼（Run-Length Encoding）： 針對數據中連續相同符號串的特性，介紹這種簡單而有效的壓縮技術。 第三部分：有損數據壓縮的權衡與優化 有損壓縮是多媒體和存儲領域不可或缺的技術。本部分探討如何在可接受的失真水平下，最大限度地減小數據冗餘。 1. 失真度量與率失真理論（Rate-Distortion Theory）： 我們首先需要量化“失真”。本書將介紹多種失真函數（如均方誤差、漢明距離）的特性。隨後，核心內容轉嚮率失真理論，即在給定失真約束下，信息傳輸的最小比特率。我們將探討香農的率失真函數，理解其在確定有損壓縮極限中的作用。 2. 變換編碼與量化： 有損壓縮的核心在於將數據轉換到更易於量化的域。 傅裏葉和離散餘弦變換（DCT）： 詳細分析這些變換如何將能量集中到少數幾個係數上，從而實現高效的量化。 量化理論： 探討標量和矢量量化的基本原理，包括均勻量化和非均勻量化的設計，以及量化噪聲的分析。 預測編碼： 介紹如何利用信號的先驗相關性進行預測，隻編碼預測誤差，從而實現壓縮。 第四部分：現代應用與交叉領域 本部分將前述理論應用於當代熱門技術領域，展示信息論強大的生命力。 1. 現代壓縮標準中的信息論視角： 我們將從信息論的角度審視如JPEG（圖像）和MPEG（視頻）等標準中關鍵步驟的理論依據，例如其如何結閤DCT、量化和熵編碼來實現高效的視覺信息傳輸。 2. 隨機過程與信道編碼的橋梁： 雖然本書聚焦信息論與壓縮，但我們將簡要探討信道編碼（如循環冗餘校驗、捲積碼和Turbo碼的先導概念）如何利用信息論指導下的冗餘添加，以對抗信道噪聲，確保信息的可靠傳輸，這構成瞭信息工程的另一重要分支。 3. 信息論在機器學習中的體現： 探討互信息、交叉熵（Cross-Entropy）等信息論度量在監督學習、特徵選擇和模型評估中的實際應用，展示信息論工具在處理復雜數據分布時的強大能力。 通過對這些內容的係統梳理和深入分析，讀者將不僅掌握信息論和數據壓縮的經典理論，還能建立起分析和設計未來信息處理係統的理論基礎。本書旨在培養一種批判性的思維模式，使讀者能夠區分技術宣傳與理論極限之間的真實差距。

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坦白說，這本書的某些部分，比如涉及到隨機過程和概率分布的深入討論時，需要讀者具備一定的數學背景，這使得它在麵對完全的門外漢時，確實會顯得有些“高冷”。然而，正是這種對學術嚴謹性的堅守，纔鑄就瞭它經久不衰的地位。它不媚俗地降低難度以取悅所有人，而是設定瞭一個明確的知識標準，並提供清晰的路徑去達到這個標準。我尤其欣賞書中對於不同編碼方案的性能“漸進性”分析，那種展示如何通過增加復雜性來換取性能提升的麯綫圖，直觀地揭示瞭工程中的權衡藝術。讀完後，我不僅是對信息論和數據壓縮有瞭係統的認知，更重要的是，我學會瞭如何以一種更加批判和量化的方式去審視任何涉及信息處理的係統。這本書不僅是知識的傳授者，更是一位優秀的思維訓練導師，它教會我如何用香農的視角去看待這個數字化的世界。

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讀完這本“第二版”，我最大的感受是它在保持經典理論完整性的同時，對現代數據壓縮技術的融入是極其巧妙且及時的。這不是一本僅僅停留在教科書層麵的作品，它更像是一份緊跟時代脈搏的行業白皮書。特彆是對於那些在多媒體處理、網絡通信領域有所涉獵的讀者來說，書中關於綫性分組碼和捲積碼的介紹，不僅僅是理論推導，更像是對現有通信係統設計理念的一次深度剖析。我特彆欣賞作者在講解“信道編碼”時所展現齣的那種係統性的思維，它沒有孤立地看待編碼與解碼，而是將其置於整個通信鏈路中進行考量，強調瞭容錯能力與傳輸效率之間的微妙平衡。而且，相較於其他同類書籍，這本書對於實際應用案例的引用顯得更為精妙，它不堆砌冗餘的例子，而是選取那些最具代錶性的模型進行深入剖析，使得理論不再懸浮於空中，而是緊密貼閤工程實踐。這種理論與實踐的無縫對接，讓我的學習過程充滿瞭“原來如此”的頓悟時刻。

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這本書的排版和結構設計，無疑是其成為優秀教材的另一關鍵因素。它的章節邏輯劃分清晰得令人贊嘆，仿佛是為讀者的認知負荷量量身定做。每一章的開始都會有一個清晰的知識點概覽，這對於時間碎片化的現代學習者來說，簡直是福音。我習慣於在閱讀前快速瀏覽這些導言，心中便對本章的知識地圖有瞭大緻的勾勒，這極大地提高瞭我的閱讀效率和信息吸收率。更值得稱道的是，作者在關鍵公式和定理旁邊的注釋或插圖，往往能起到畫龍點睛的作用，它們不是簡單的重復，而是對公式背後物理意義或數學哲學的另一種解讀。我注意到，即便是那些看似簡單的證明過程，作者也提供瞭多種視角去闡述，比如有的用代數方法，有的則側重於信息論的直覺解釋。這種多維度的呈現方式，確保瞭即便是對數學感到畏懼的讀者，也能從不同的角度切入，最終領悟其精髓。

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這本《信息論與數據壓縮導論，第二版》的閱讀體驗，簡直就像是走進瞭一個精心設計的迷宮，充滿瞭挑戰與驚喜。從一開始，我就被作者那種嚴謹又不失親和力的敘事風格所吸引。它沒有直接用那些晦澀難懂的數學公式將人拒之門外，而是像一位耐心的嚮導，一步步引導我們探索信息世界的底層邏輯。那種將復雜的概念，比如熵、信道容量，用生活化的例子來闡釋的能力，著實令人佩服。我記得有一次讀到關於信源編碼的部分，作者居然能將哈夫曼編碼的構建過程描述得如同解謎遊戲一般引人入勝，讓人在不知不覺中就掌握瞭核心思想。這種教學上的匠心，使得原本枯燥的理論知識變得鮮活起來，極大地降低瞭初學者的入門門檻。當然，書中對理論的深度挖掘也並未放鬆，尤其是在探討香農-範諾編碼與哈夫曼編碼的效率對比時，那種層層遞進的分析，讓人對“最優”的含義有瞭更深刻的理解。對於任何想在信息科學領域打下堅實基礎的人來說，這本書絕對是一個極佳的起點，它鋪設的知識結構異常穩固，為後續更深入的研究打下瞭堅實的基礎。

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對於那些已經在相關領域摸爬滾打瞭幾年，希望尋求理論突破的專業人士而言，這本書的價值同樣不容小覷。它並未止步於基礎概念的普及，而是深入到瞭信息論的哲學層麵，比如對“無損壓縮的極限”的探討，引發瞭我對信息本質的重新思考。書中對率失真理論的闡述，雖然篇幅不算特彆大，但其深度和精準度，足以讓一個有經驗的工程師重新審視自己項目中的優化瓶頸。我發現自己過去基於經驗做齣的某些設計決策，在經過這本書的“理論檢驗”後，暴露齣瞭一些潛在的次優性。它提供瞭一種更嚴格的框架去評估現有技術的性能邊界。閱讀過程中，我常常需要停下來，對照自己過去的工作記錄進行反思，這本書更像是一麵鏡子，映照齣我們在追求效率時可能忽略的理論基石。這是一種從“知其然”到“知其所以然”的升華。

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