Introduction to Information Theory and Data Compression, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:D.C. Hankerson

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2003-2-26

价格:USD 132.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584883135

丛书系列:

图书标签:

• 信息论
• 数据压缩
• 编码理论
• 通信理论
• 算法
• 离散数学
• 概率论
• 统计学
• 计算机科学
• 信息处理

数字时代的基石：信号、信息与压缩的深度探索 一本超越基础，直击核心理论与前沿应用的著作 在当今信息爆炸的数字时代，我们对数据的处理能力和传输效率构成了科技进步的基石。本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，探究信息论的根本原理及其在数据压缩领域的实际应用。我们不满足于表面化的介绍，而是致力于构建一个严谨的理论框架，带领读者深入理解信息是如何被量化、编码和传输的。 本书的结构精心设计，从信息论的哲学根源出发，逐步过渡到具体的数学工具和工程实现。我们相信，只有深刻理解了香农（Shannon）开创的理论体系，才能真正掌握现代通信、存储和处理技术的精髓。 第一部分：信息的量化与测度——香农的遗产 本部分是全书的理论基石，我们首先聚焦于信息论的核心概念——“信息”本身的精确定义与量化。 1. 概率论的复习与信息论的引入： 我们将从对不确定性的度量入手，回顾必要的概率论工具，特别是随机变量、联合概率分布和条件概率等概念。随后，我们引入信息论中的核心概念——自信息（Self-Information），探讨一个事件发生所带来的信息量。 2. 熵：信息量的核心度量： 熵（Entropy）是信息论的灵魂。本书将详细剖析离散和连续随机变量的熵的定义、性质及其直观意义。我们将探讨熵如何衡量一个信源的不确定性或信息含量，并深入分析不同分布（如均匀分布、伯努利分布）下的熵特性。对于高维随机变量，我们将详细讨论联合熵、条件熵以及互信息（Mutual Information）的定义和重要性，阐明它们在描述变量间依赖关系中的关键作用。 3. 编码定理与信道容量： 在理解了信息的量化之后，我们自然过渡到信息传输的极限。本书将详尽阐述香农的无噪信道编码定理（Source Coding Theorem），即信源的极限压缩率——信源熵。我们不会停留在定理的陈述，而是会深入探讨其证明的逻辑结构，理解为什么熵是数据压缩的理论下限。 随后，我们将转向有噪信道。本书将详尽介绍有噪信道编码定理（Noisy Channel Coding Theorem），即著名的香农信道容量公式。我们将分析不同类型信道的特性（如离散无记忆信道、加性高斯白噪声信道），并计算其容量。对这些定理的深刻理解，是设计高效可靠通信系统的先决条件。 第二部分：无损数据压缩的艺术与科学 第二部分将理论应用于实际，专注于如何以不超越信息熵的速率来表示信息。我们探讨的重点在于如何构造最优或接近最优的编码方案。 1. 经典编码方法： 我们将系统地介绍几类具有里程碑意义的无损编码技术。 定长与变长编码： 对定长编码的局限性进行分析后，我们将深入研究变长编码的原理。 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 详细讲解构造最优前缀码的贪婪算法，分析其渐进最优性，并讨论其在实际系统中的实现效率和复杂度。 算术编码（Arithmetic Coding）： 作为霍夫曼编码的有力替代者，我们将重点分析算术编码如何通过将整个消息序列映射到一个区间实现更高的编码效率，特别是在信源符号概率接近零的边缘情况下的优势。 2. 基于模型的压缩技术： 超越仅依赖符号频率的编码，本书将探讨如何利用数据内部的冗余结构进行更高效的压缩。 字典编码： 深入分析Lempel-Ziv（LZ77/LZ78）算法族的原理，包括滑动窗口、短语匹配和字典的动态构建过程。我们将对比LZW算法的简洁性和其实际性能。 游程编码（Run-Length Encoding）： 针对数据中连续相同符号串的特性，介绍这种简单而有效的压缩技术。 第三部分：有损数据压缩的权衡与优化 有损压缩是多媒体和存储领域不可或缺的技术。本部分探讨如何在可接受的失真水平下，最大限度地减小数据冗余。 1. 失真度量与率失真理论（Rate-Distortion Theory）： 我们首先需要量化“失真”。本书将介绍多种失真函数（如均方误差、汉明距离）的特性。随后，核心内容转向率失真理论，即在给定失真约束下，信息传输的最小比特率。我们将探讨香农的率失真函数，理解其在确定有损压缩极限中的作用。 2. 变换编码与量化： 有损压缩的核心在于将数据转换到更易于量化的域。 傅里叶和离散余弦变换（DCT）： 详细分析这些变换如何将能量集中到少数几个系数上，从而实现高效的量化。 量化理论： 探讨标量和矢量量化的基本原理，包括均匀量化和非均匀量化的设计，以及量化噪声的分析。 预测编码： 介绍如何利用信号的先验相关性进行预测，只编码预测误差，从而实现压缩。 第四部分：现代应用与交叉领域 本部分将前述理论应用于当代热门技术领域，展示信息论强大的生命力。 1. 现代压缩标准中的信息论视角： 我们将从信息论的角度审视如JPEG（图像）和MPEG（视频）等标准中关键步骤的理论依据，例如其如何结合DCT、量化和熵编码来实现高效的视觉信息传输。 2. 随机过程与信道编码的桥梁： 虽然本书聚焦信息论与压缩，但我们将简要探讨信道编码（如循环冗余校验、卷积码和Turbo码的先导概念）如何利用信息论指导下的冗余添加，以对抗信道噪声，确保信息的可靠传输，这构成了信息工程的另一重要分支。 3. 信息论在机器学习中的体现： 探讨互信息、交叉熵（Cross-Entropy）等信息论度量在监督学习、特征选择和模型评估中的实际应用，展示信息论工具在处理复杂数据分布时的强大能力。 通过对这些内容的系统梳理和深入分析，读者将不仅掌握信息论和数据压缩的经典理论，还能建立起分析和设计未来信息处理系统的理论基础。本书旨在培养一种批判性的思维模式，使读者能够区分技术宣传与理论极限之间的真实差距。

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这本《信息论与数据压缩导论，第二版》的阅读体验，简直就像是走进了一个精心设计的迷宫，充满了挑战与惊喜。从一开始，我就被作者那种严谨又不失亲和力的叙事风格所吸引。它没有直接用那些晦涩难懂的数学公式将人拒之门外，而是像一位耐心的向导，一步步引导我们探索信息世界的底层逻辑。那种将复杂的概念，比如熵、信道容量，用生活化的例子来阐释的能力，着实令人佩服。我记得有一次读到关于信源编码的部分，作者居然能将哈夫曼编码的构建过程描述得如同解谜游戏一般引人入胜，让人在不知不觉中就掌握了核心思想。这种教学上的匠心，使得原本枯燥的理论知识变得鲜活起来，极大地降低了初学者的入门门槛。当然，书中对理论的深度挖掘也并未放松，尤其是在探讨香农-范诺编码与哈夫曼编码的效率对比时，那种层层递进的分析，让人对“最优”的含义有了更深刻的理解。对于任何想在信息科学领域打下坚实基础的人来说，这本书绝对是一个极佳的起点，它铺设的知识结构异常稳固，为后续更深入的研究打下了坚实的基础。

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对于那些已经在相关领域摸爬滚打了几年，希望寻求理论突破的专业人士而言，这本书的价值同样不容小觑。它并未止步于基础概念的普及，而是深入到了信息论的哲学层面，比如对“无损压缩的极限”的探讨，引发了我对信息本质的重新思考。书中对率失真理论的阐述，虽然篇幅不算特别大，但其深度和精准度，足以让一个有经验的工程师重新审视自己项目中的优化瓶颈。我发现自己过去基于经验做出的某些设计决策，在经过这本书的“理论检验”后，暴露出了一些潜在的次优性。它提供了一种更严格的框架去评估现有技术的性能边界。阅读过程中，我常常需要停下来，对照自己过去的工作记录进行反思，这本书更像是一面镜子，映照出我们在追求效率时可能忽略的理论基石。这是一种从“知其然”到“知其所以然”的升华。

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这本书的排版和结构设计，无疑是其成为优秀教材的另一关键因素。它的章节逻辑划分清晰得令人赞叹，仿佛是为读者的认知负荷量量身定做。每一章的开始都会有一个清晰的知识点概览，这对于时间碎片化的现代学习者来说，简直是福音。我习惯于在阅读前快速浏览这些导言，心中便对本章的知识地图有了大致的勾勒，这极大地提高了我的阅读效率和信息吸收率。更值得称道的是，作者在关键公式和定理旁边的注释或插图，往往能起到画龙点睛的作用，它们不是简单的重复，而是对公式背后物理意义或数学哲学的另一种解读。我注意到，即便是那些看似简单的证明过程，作者也提供了多种视角去阐述，比如有的用代数方法，有的则侧重于信息论的直觉解释。这种多维度的呈现方式，确保了即便是对数学感到畏惧的读者，也能从不同的角度切入，最终领悟其精髓。

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读完这本“第二版”，我最大的感受是它在保持经典理论完整性的同时，对现代数据压缩技术的融入是极其巧妙且及时的。这不是一本仅仅停留在教科书层面的作品，它更像是一份紧跟时代脉搏的行业白皮书。特别是对于那些在多媒体处理、网络通信领域有所涉猎的读者来说，书中关于线性分组码和卷积码的介绍，不仅仅是理论推导，更像是对现有通信系统设计理念的一次深度剖析。我特别欣赏作者在讲解“信道编码”时所展现出的那种系统性的思维，它没有孤立地看待编码与解码，而是将其置于整个通信链路中进行考量，强调了容错能力与传输效率之间的微妙平衡。而且，相较于其他同类书籍，这本书对于实际应用案例的引用显得更为精妙，它不堆砌冗余的例子，而是选取那些最具代表性的模型进行深入剖析，使得理论不再悬浮于空中，而是紧密贴合工程实践。这种理论与实践的无缝对接，让我的学习过程充满了“原来如此”的顿悟时刻。

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坦白说，这本书的某些部分，比如涉及到随机过程和概率分布的深入讨论时，需要读者具备一定的数学背景，这使得它在面对完全的门外汉时，确实会显得有些“高冷”。然而，正是这种对学术严谨性的坚守，才铸就了它经久不衰的地位。它不媚俗地降低难度以取悦所有人，而是设定了一个明确的知识标准，并提供清晰的路径去达到这个标准。我尤其欣赏书中对于不同编码方案的性能“渐进性”分析，那种展示如何通过增加复杂性来换取性能提升的曲线图，直观地揭示了工程中的权衡艺术。读完后，我不仅是对信息论和数据压缩有了系统的认知，更重要的是，我学会了如何以一种更加批判和量化的方式去审视任何涉及信息处理的系统。这本书不仅是知识的传授者，更是一位优秀的思维训练导师，它教会我如何用香农的视角去看待这个数字化的世界。

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