图书介绍
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- 李立萍，张明友编著 著
- 出版社： 成都：电子科技大学出版社
- ISBN：7810947591
- 出版时间：2005
- 标注页数：191页
- 文件大小：9MB
- 文件页数：200页
- 主题词：信息论－高等学校－教材
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图书目录
第一章 引论1
1.1 信息、消息和信号1
1.2 信息的特征和性质2
1.2.1 信息的特征2
1.2.2 信息的性质4
1.3 近代信息技术的含义和基本内容6
1.3.1 近代信息技术的含义6
1.3.2 信息技术的基本内容6
1.3.3 信息技术在通信领域中的基本内容6
1.4 现代信息论的形成和发展简介8
1.5 预备知识8
1.5.1 概率论的基本知识8
1.5.2 随机变量及其统计特性简介14
1.5.3 马尔可夫链概念20
第二章 信息论的基本概念21
2.1 自信息量和互信息量21
2.1.1 自信息量21
2.1.2 联合自信息量22
2.1.3 条件自信息量22
2.1.4 互信息量24
2.1.5 互信息量的性质24
2.2 平均自信息量——熵25
2.2.1 熵的定义25
2.2.2 熵函数H（X）的性质27
2.2.3 二元联合信源的联合熵与条件熵30
2.3 平均互信息量及其性质32
2.3.1 平均互信息量的定义32
2.3.2 平均互信息量的性质33
2.4 马尔可夫信源的信息熵35
2.4.1 马尔可夫链35
2.4.2 马尔可夫信源37
2.4.3 马尔可夫信源的信息熵39
2.5 连续随机变量的熵41
2.5.1 连续随机变量的熵41
2.5.2 几种特殊连续随机变量的熵42
2.5.3 连续随机变量的联合熵、条件熵以及平均互信息量45
2.6 信源熵速率和无噪信道容量47
2.6.1 信源熵速率47
2.6.2 无噪信道容量48
2.7 离散有噪信道中的熵速率和信道容量51
2.7.1 接收熵速率51
2.7.2 信道容量54
2.8 连续有噪信道中的熵速率和信道容量54
2.8.1 接收熵速率54
2.8.2 信道容量55
第三章 信源编码57
3.1 信源编码概述57
3.1.1 信源最佳化58
3.1.2 概率均匀化——最佳编码58
3.1.3 编码器的描述59
3.1.4 码的唯一可译性61
3.2 消息的冗余度63
3.2.1 相对熵63
3.2.2 冗余度63
3.2.3 内熵63
3.3 定长编码定理和定长编码方法64
3.3.1 定长无失真编码定理64
3.3.2 定长编码的效率65
3.4 变长编码定理67
3.5 变长编码方法69
3.5.1 霍夫曼编码69
3.5.2 费诺编码74
3.5.3 香农编码75
3.6 一种实用的无失真信源编码——游程编码77
3.6.1 游程编码基本原理77
3.6.2 MH码及其应用78
第四章 抗干扰二元编码的基本理论与方法82
4.1 数字通信基础82
4.1.1 信源／信宿82
4.1.2 信源编码／解码器83
4.1.3 信道与干扰83
4.1.4 调制／解调器83
4.1.5 信道编码／解码器84
4.1.6 发射／接收机84
4.2 信道编码概述85
4.2.1 信道编码分类85
4.2.2 信道编码定理85
4.2.3 有噪信道编码简介86
4.3 安全编码——密码88
4.3.1 一种密码体制的定义89
4.3.2 几种常见密码体制89
4.4 二进制—致监督编码的基本原理91
4.4.1 抗干扰码的基本思想92
4.4.2 抗干扰编码的条件96
4.4.3 编码规则103
4.4.4 译码和纠错108
4.5 编码问题的一般解法112
第五章 统计信号的滤波116
5.1 概述116
5.2 维纳滤波117
5.2.1 非因果解119
5.2.2 因果解（频谱因式分解法）121
5.2.3 正交性126
5.2.4 离散观测情况127
5.2.5 离散因果和非因果维纳滤波器128
5.3 标量卡尔曼滤波131
5.3.1 引言131
5.3.2 标量信号模型和观测模型132
5.3.3 标量卡尔曼滤波算法133
5.4 最小均方误差准则与最小误差熵准则138
5.4.1 最小均方误差准则138
5.4.2 最小误差熵准则139
5.4.3 误差熵的性质140
第六章 统计接收中信号检测与估计的基本理论141
6.1 引言141
6.2 简单的实例142
6.3 双择检测及其最佳准则147
6.3.1 贝叶斯准则148
6.3.2 最小错误概率准则和最大后验概率准则150
6.3.3 极大极小化准则152
6.3.4 纽曼-皮尔逊准则154
6.4 信号参量估计基本理论155
6.4.1 经典估计法156
6.4.2 贝叶斯估计158
6.4.3 最大后验估计161
6.4.4 最大似然估计163
第七章 最大熵原理及其应用168
7.1 非适定问题与最大熵和最小鉴别信息原理168
7.1.1 非适定问题的提出168
7.1.2 最大熵原理与最小鉴别信息原理168
7.1.3 最大熵原理169
7.1.4 最小鉴别信息原理170
7.2 最大熵谱分析法（MEM）171
7.2.1 最大熵谱估计的基本原理172
7.2.2 最大熵谱估计算法175
7.3 最大熵谱估计的简化求解计算法177
7.3.1 预测误差格型滤波器178
7.3.2 Burg法179
7.3.3 Burg法的改进——最小二乘法179
习题182
参考文献191