第三版前言
再版前言
前言
引言
第一章 单符号离散信源
第一节 信源的数学模型
第二节 信源符号的自信量
第三节 信源的信息熵
第四节 信息熵的代数性质
第五节 信息熵的解析性质
第六节 最大离散熵定理
第七节 均值受限的最大离散熵
第八节 熵函数的唯一性定理
第九节 加权熵及其数学特性
第十节 加权熵的唯一性定理
第十一节 效用信息熵
习题
第二章 单符号离散信道
第一节 信道的数学模型
第二节 信道的交互信息量
第三节 条件交互信息量
第四节 平均交互信息量
第五节 平均交互信息量的非负性
第六节 平均交互信息量的极值性
第七节 平均交互信息量的不增性
第八节 平均交互信息量的上凸性
第九节 信道容量及其一般算法
第十节 信道容量的等量平衡定理
第十一节 几种无噪信道的信道容量
第十二节 几种对称信道的信道容量
第十三节 可逆矩阵信道的信道容量
第十四节 信道容量的迭代计算
习题
第三章 多符号离散信源与信道
第一节 离散平稳信源的数学模型
第二节 离散平稳无记忆信源的信息熵
第三节 离散平稳有记忆信源的信息熵
第四节 离散平稳有记忆信源的极限熵
第五节 马尔柯夫（Markov）信源的极限熵
第六节 信源的剩余度与结构信息
第七节 扩展信道及其数学模型
第八节 无记忆扩展信道
第九节 扩展信道的平均交互信息量
第十节 无记忆扩展信道的信道容量
第十一节 独立并列信道的信道容量
习题
第四章 单维连续信源与信道
第一节 连续信源的相对熵
第二节 连续信道和平均交互信息量
第三节 几种连续信源的相对熵
第四节 相对熵的数学特性
第五节 最大相对熵定理
第六节 熵功率与信息变差
第七节 相对熵的变换
第八节 平均交互信息量的不变性
第九节 连续信道的数据处理定理
第十节 连续信源的信息测量
第十一节 连续信道的信道容量
第十二节 高斯加性信道的信道容量
习题
第五章 多维连续信源与信道
第一节 随机过程的离散化
第二节 多维连续信源的相对熵
第三节 最大多维相对熵定理
第四节 多维相对熵的变换
第五节 无记忆信道的平均交互信息量
第六节 高斯白噪声加性信道的容量
第七节 独立并列高斯加性信道容量的最大化
习题
第六章 无失真信源编码
第一节 单义可译码
第二节 非延长码及其构成
第三节 单义可译定理
第四节 平均码长与码率
第五节 信源扩展与数据压缩
第六节 无失真信源编码定理
第七节 霍夫曼（Huffman）码
习题
第七章 抗干扰信道编码
第一节 译码规则和错误概率
第二节 最小错误概率译码准则
第三节 简单重复编码
第四节 信道编码的一般概念
第五节 汉明（Hamming）距离与最小误码率
第六节 抗干扰信道编码定理
习题
第八章 线性分组码
第一节 线性分组码的一般概念
第二节 线性分组码的代数结构
第三节 线性分组码的构成
第四节 一致校验矩阵
第五节 错误图样与伴随式
第六节 标准阵列与译码表
第七节 检纠能力与一致校验矩阵的关系
第八节 完备码
第九节 汉明（Hamming）码与扩展汉明码
习题
第九章 信息率-失真函数
第一节 平均交互信息量的下凸性
第二节 平均失真度
第三节 信息率-失真函数的定义
第四节 R（D）函数的定义域
第五节 R（D）函数的数学特性
第六节 二元离散信源的R（D）函数
第七节 等概离散信源的R（D）函数
第八节 离散信源R（D）函数的参量表述
第九节 二元离散信源R（D）函数的参量计算
第十节 高斯连续信源的R（D）函数
第十一节 连续信源R（D）函数的参量表述
第十二节 高斯连续信源R（D）函数的参量计算
第十三节 R（D）函数的迭代计算
第十四节 R（D）函数与信息价值
第十五节 广义信息率-失真函数
习题
第十章 限失真信源编码
第一节 离散无记忆扩展信源的R（D）函数
第二节 数据压缩的一般概念
第三节 限失真信源编码定理
习题
第十一章 信源-信道编码
第一节 信息传输速率的上界
第二节 信源-信道编码定理
习题
第十二章 网络信息理论
第一节 双输入单输出信道的信道容量
第二节 离散二址接入信道的容量计算
第三节 高斯加性二址接人信道的容量计算
第四节 单输入双输出信道的信道容量
第五节 高斯链式接续信道的容量计算
习题
附录《供熵函数计算用的几种函数表》
参考文献
· · · · · · (收起)