Distributed Source Coding pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Dragotti, Pier Luigi/ Gastpar, Michael

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2009-2

价格:1003.00 元

装帧:

isbn号码:9780123744852

丛书系列:

图书标签:

tangrui9105的计算机科学
信息论
分布式编码
数据压缩
通信理论
信号处理
编码理论
多媒体通信
网络编码
无线通信
优化理论

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The advent of wireless sensor technology and ad-hoc networks has made DSC a major field of interest. Edited and written by the leading players in the field, this book presents the latest theory, algorithms and applications, making it the definitive reference on DSC for systems designers and implementers, researchers, and graduate students.

This book gives a clear understanding of the performance limits of distributed source coders for specific classes of sources and presents the design and application of practical algorithms for realistic scenarios. Material covered includes the use of standard channel codes, such as LDPC and Turbo codes, to DSC, and discussion of the suitability of compressed sensing for distributed compression of sparse signals. Extensive applications are presented and include distributed video coding, microphone arrays and securing biometric data.

This book is a great resource covering the breadth and depth of distributed source coding that's appropriate for everyone from theoreticians to practitioners. - Richard Baraniuk, Rice University

*Clear explanation of the principles of distributed source coding (DSC), a technology that has applications in sensor networks, ad-hoc networks, and distributed wireless video systems for surveillance

*Edited and written by the leading players in the field, providing a complete and authoritative reference

*Contains all the latest theory, practical algorithms for DSC design and the most recently developed applications

《分布式信源编码：理论、方法与应用》书籍简介在信息爆炸的时代，如何高效、可靠地采集、传输和存储海量数据，是信息科学领域面临的重大挑战。分布式信源编码（Distributed Source Coding, DSC）作为一种新兴的信息处理范式，为应对这一挑战提供了创新的解决方案。与传统的集中式信源编码不同，DSC旨在解决信源分散采集、信息处理能力受限或通信链路不完全可信的场景。本书《分布式信源编码：理论、方法与应用》深入探讨了DSC的核心理论、前沿方法以及在各个领域的实际应用，旨在为读者提供一个全面而深入的理解。第一章导论本章首先介绍了分布式信源编码的历史渊源与发展脉络。从信息论的奠基性工作开始，追溯到Slepian-Wolf定理和Cover-Thomas定理等里程碑式的理论突破，阐述了DSC作为一种与传统信源编码理论并行发展的分支的重要性。接着，本章梳理了DSC在现代信息系统中的核心地位。特别是在物联网、传感器网络、多媒体通信、人工智能感知等领域，DSC能够显著降低通信带宽、功耗，并提高系统的鲁棒性。随后，本章明确了本书的研究范畴与章节安排，为后续内容的展开奠定基础。第二章 Slepian-Wolf定理与Cover-Thomas定理 Slepian-Wolf定理是DSC理论的基石。本章将对该定理进行详细的阐述，包括其数学表述、核心思想以及关键证明思路。定理指出，当两个或多个信源相关时，即使它们在编码时彼此独立，但通过联合解码，其总速率仍然可以逼近联合信源的总熵，甚至优于独立编码的总和。我们将深入分析该定理在不同相关性假设下的速率-失真区域，并探讨其理论意义。 Cover-Thomas定理是在Slepian-Wolf定理基础上，对多用户场景的扩展。本章将详细介绍Cover-Thomas定理的内容，包括其对多个分布式信源在有损编码场景下的可行速率区域的描述。我们将分析该定理如何为分布式协同感知、多用户数据压缩等问题提供理论指导，并探讨其与Slepian-Wolf定理之间的联系和区别。第三章分布式信源编码的实现方法理论上的可行性是DSC发展的第一步，而有效的实现方法则是将其付诸实践的关键。本章将系统介绍DSC的主要实现技术。基于纠错码的DSC（Error-Correction-Code-Based DSC, ECC-DSC）：这一类方法将DSC问题转化为纠错码的解码问题。我们将重点介绍基于LDPC码、Polar码等先进纠错码的DSC编码和解码方案。详细阐述如何利用纠错码的强大差错校验能力来处理信源间的相关性，实现高效的数据压缩。我们将分析不同纠错码在DSC性能上的优劣，以及它们在速率、复杂度等方面的权衡。基于量化和估计的DSC：针对连续信源，本章将介绍基于联合概率密度估计和联合量化的DSC方法。探讨如何通过对信源联合分布的建模，设计合适的量化器，以最大化利用信源间的相关性。我们将分析不同估计方法（如核密度估计、深度学习模型）在DSC中的应用，以及它们对量化精度的影响。基于信息论引理的DSC：本章还将介绍一些基于信息论引理（如卡耐基引理）的DSC构造方法。这些方法往往提供更紧凑的编码结构，但可能面临更高的解码复杂度。我们将分析其理论优势和实际应用中的挑战。第四章分布式信源编码的性能分析在DSC的设计和应用中，对编码性能的准确评估至关重要。本章将深入探讨DSC的性能分析方法。速率-失真性能：我们将重点分析DSC方案在不同信源相关性、不同编码速率下的失真性能。阐述如何通过仿真和理论分析来衡量编码效率，并将其与Slepian-Wolf边界进行比较。复杂度分析： DSC的实际应用很大程度上受到编码和解码复杂度的限制。本章将详细分析不同DSC实现方案的计算复杂度，包括编码和解码过程中的时间复杂度和空间复杂度。为实际系统设计提供参考。鲁棒性分析：在实际应用中，信源相关性可能不稳定，或者传输过程中存在丢包、噪声等问题。本章将探讨DSC方案在这些不确定条件下的鲁棒性，以及如何通过设计更优的编码策略来提升系统的容错能力。第五章分布式信源编码在特定场景下的应用本章将聚焦DSC在多个关键技术领域的实际应用，通过具体案例展示DSC的强大威力。物联网与传感器网络：在分布式的传感器网络中，传感器节点通常能力有限，且网络带宽有限。DSC能够有效地压缩传感器采集到的数据，降低通信开销，延长节点寿命。我们将探讨DSC在协同监测、环境感知、工业物联网等场景中的具体应用。多媒体通信与视频编码：在分布式视频采集和传输中，例如多视角视频编码、全景视频编码等，DSC可以有效地利用不同视角或不同时间点视频帧之间的相关性，实现更高效的压缩。我们将分析DSC如何协同多个编码器，降低整体比特率，提升视频传输质量。分布式机器学习与联邦学习：在联邦学习场景中，参与训练的设备数据分布在本地，且设备之间可能存在差异。DSC可以被用来压缩设备上传的梯度信息或模型更新，同时保留数据之间的相关性，从而提高训练效率和隐私性。协同感知与目标跟踪：在分布式协同感知系统中，多个传感器独立采集数据，但目标可能存在于多个传感器的观测范围内。DSC可以将这些分布式观测信息进行融合，实现更准确的目标检测和跟踪，而无需集中式传输所有原始数据。网络编码与安全通信：本章还将简要探讨DSC与网络编码、安全通信的交叉应用。例如，如何利用DSC的思想来增强网络传输的鲁棒性，或者如何设计安全可靠的分布式数据共享机制。第六章前沿研究与未来展望在DSC理论和应用日益成熟的同时，仍有许多前沿问题值得深入探索。本章将对DSC领域的最新研究进展进行梳理。深度学习驱动的DSC：深度学习在DSC领域的应用正在快速发展。本章将介绍如何利用神经网络（如自编码器、生成对抗网络）来学习信源间的复杂相关性，并设计更高效的编码器和解码器。考虑实际通信约束的DSC：现实中的通信链路并非理想状态，可能存在丢包、时延、带宽受限等问题。本章将探讨如何在实际通信约束下设计更鲁棒、更高效的DSC方案。信息论与机器学习的融合： DSC与机器学习的交叉融合是未来的重要趋势。本章将展望如何利用信息论工具指导机器学习模型的构建，以及如何利用机器学习技术提升信息论算法的性能。 DSC在新兴领域的潜力：除了已有的应用领域，DSC在自动驾驶、智慧城市、区块链技术等新兴领域的应用潜力也值得关注。结论本书《分布式信源编码：理论、方法与应用》旨在全面深入地介绍分布式信源编码的理论基础、关键技术、性能评估方法以及广泛的应用前景。通过对Slepian-Wolf定理和Cover-Thomas定理的深刻剖析，以及对基于纠错码、量化估计等多种实现方法的详细阐述，本书为读者构建了一个完整的DSC知识体系。同时，本书通过丰富的应用案例，展示了DSC在物联网、多媒体通信、机器学习等领域的巨大价值。最后，对DSC的前沿研究和未来发展方向的展望，为读者指明了进一步探索的道路。本书适合从事信息论、信号处理、通信工程、计算机科学等领域的科研人员、工程师以及对分布式信息处理感兴趣的在校学生阅读。