具体描述
全书共分九章：绪论，谐振功率放大器，小信号谐振放大器，正弦波振荡器，调制与解调，变频器，反馈环路，频率合成器和整机概念。本书的特点是加强了系统概念的内容，面向实际，适作为通信，电子技术及信息技术的本科教材。
深入解析现代通信系统与信号处理的基石：《信息理论与编码技术》 本书旨在全面而深入地探讨现代通信系统赖以运行的理论基础与核心技术，即信息论和信道编码理论。它不仅是一本面向电子工程、通信工程及相关专业学生和研究人员的教材，更是一部为系统设计者和算法工程师提供的理论与实践参考手册。 第一部分：信息论基础——量化信息与传输极限 本部分奠定了信息论的数学基础，并阐述了信息度量的核心概念。 第一章：概率论回顾与随机变量基础 尽管读者可能已具备基础概率知识，本章将聚焦于通信系统所需的特定概率模型。我们将从离散和连续随机变量出发，详细介绍其概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。重点讨论高斯随机变量、泊松过程以及马尔可夫链等在通信信道建模中至关重要的工具。拉普拉斯变换和傅里叶变换在描述随机信号时的应用将被深入剖析。 第二章：信息量的度量与熵 本章的核心在于信息的量化。我们将严谨地定义自信息（Self-Information）及其单位——比特（bit）。随后，引入香农熵（Shannon Entropy），将其定义为随机变量不确定性的度量。我们不仅讨论离散随机变量的熵，还会深入探讨连续随机变量的微分熵，并分析其局限性（如依赖于坐标系的选取）。 第三章：联合熵、条件熵与互信息 在多变量系统中，单一变量的熵已不足以描述复杂关系。本章将细致展开联合熵、条件熵的概念，并建立它们之间的基本不等式关系（如链式法则）。核心内容是互信息（Mutual Information, MI），它量化了两个随机变量之间的相互依赖程度。我们将从互信息出发，探究信息流动的方向和强度，为后续的信道容量分析做好铺垫。 第四章：信息源的无损压缩与熵编码 本章关注信息论在数据压缩领域的应用。首先，介绍数据压缩的基本模型：源编码器与解码器。随后，详细推导和分析霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造原理和最优性证明。在此基础上，我们将进一步探讨算术编码（Arithmetic Coding），它能更高效地逼近信源的理论熵极限。对于连续信源，则引入微分熵的极限处理和基于模型的编码方法。 第五章：信道容量定理与香农极限 这是信息论的基石。本章将信道模型化为输入、输出和噪声的随机过程。我们将定义信道矩阵和转移概率分布。核心成果是信道容量（Channel Capacity, $C$）的定义——即在所有可能的输入分布中可获得的最大互信息。随后，我们将详细推导著名的有噪高斯信道（AWGN Channel）的容量公式（Shannon-Hartley 定理），并分析带宽、信噪比（SNR）与容量之间的对数关系。本章强调，容量代表了在该信道上无错误传输的理论速率上限。 --- 第二部分：信道编码技术——对抗干扰与衰减 本部分将理论知识转化为实际的纠错和检错技术，使数据能够在含有噪声的信道上可靠传输。 第六章：编码基础：线性分组码 本章介绍系统性的代数编码方法。我们将从最基础的线性分组码入手，定义码字空间、生成矩阵（$G$）和校验矩阵（$H$）。重点在于汉明距离（Hamming Distance）和最小距离的概念，它们直接决定了码的纠错能力。本章将深入分析汉明码（Hamming Codes）的设计、编码过程和最小距离解码（如使用伴随式 Syndromes）。 第七章：循环冗余校验码（CRC）与代数解码 CRC是当前数据链路层和存储设备中最常用的检错机制。本章将介绍多项式域上的运算，定义生成多项式 $g(x)$，并推导出发送方如何利用模二运算生成校验位。本章会详细论证 CRC 如何有效地检测突发错误（Burst Errors）。 第八章：卷积码与 Viterbi 译码 针对连续数据流，本章引入卷积码（Convolutional Codes）。我们将使用状态图（State Diagram）和网格图（Trellis Diagram）来表示编码过程。核心内容是维特比（Viterbi）算法，该算法基于最大似然准则，利用动态规划高效地进行最佳软判决或硬判决译码，极大地提高了性能。 第九章：代数译码与纠错的上限逼近 本章转向更强大的代数纠错码，它们能够纠正随机错误。 里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes, RS）： 深入探讨 RS 码在有限域（Galois Field, GF($2^m$)）上的构造，重点分析其作为分组码的特性，以及应用广度（如 CD、DVD、数据存储）。 BCH 码： 作为 RS 码的推广，介绍 BCH 码的最小距离设计原理，包括求根多项式和伴随矩阵的计算。 第十章：现代高性能编码技术：迭代译码 为了突破传统代数译码的性能瓶颈，本章引入现代通信系统（如 3G/4G/5G）的核心技术——迭代译码。 Turbo 码： 详细分析由两个或多个卷积码并行连接，并通过交织器（Interleaver）耦合而成的结构。重点讲解概率域的 BCJR 算法（或 Max-Log-MAP 算法）在迭代译码中的作用及其接近香农极限的惊人性能。 低密度奇偶校验码（LDPC Codes）： 介绍 LDPC 码的稀疏校验矩阵结构。重点阐述其基于因子图（Factor Graph）的和积（Sum-Product）算法进行译码，以及 LDPC 码在实际应用（如 Wi-Fi、DVB-S2）中的优势和译码性能的收敛性分析。 本书通过对信息论的严谨论述，为读者构建起通信系统性能的理论天花板；再通过对经典与现代编码技术的系统讲解，提供了突破这一天花板，实现可靠通信的工程化手段。全书力求理论的深度与工程实践的广度相结合，使读者能够真正理解并掌握现代数字通信的核心驱动力。
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