前辅文
第1章 q随机变量的信息度量
S1.1q自信息
S1.2q熵、联合熵、条件熵
S1.3q相对熵和互信息
S1.4q信息量的一些基本性质
S1.5q广义熵
习题一
第2章 q随机过程的信息度量和渐近等分性
S2.1q信源和随机过程的基本概念
S2.2q随机过程的信息度量
S2.3q渐近等分性质
S2.4q渐近等分性在数据压缩中的应用------信源编码定理
S2.5q Shannon-McMillan-Breiman定理
习题二
第3章 q数据压缩和信源编码
S3.1q等长码
S3.2q变长编码
S3.3q哈夫曼(Huffman)码
S3.4q算术码
S3.4.1q香农--费诺码
S3.4.2q自适应算术码
S3.5q 通用信源编码
S3.5.1q LZ算法
S3.5.2q LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法
S3.5.3q Kieffer-Yang算法(基于语法的普适信源压缩算法)
习题三
第4章 q数据可靠传输和信道编码
S4.1q离散无记忆信道和信道容量
S4.2q信道容量的计算
S4.2.1q拉格朗日乘子法
S4.2.2q信道容量的迭代算法
S4.3q信道编码理论
S4.3.1q一些定义和概念
S4.3.2q联合典型序列
S4.3.3q信道编码定理
S4.4q带反馈的信道模型
S4.5q联合信源------信道编码定理
S4.6q线性分组码
习题四
第5章 q限失真信源编码和率失真函数
S5.1q限失真信源编码模型和率失真函数
S5.1.1q限失真信源编码模型和率失真函数定义
S5.1.2q率失真函数的性质
S5.1.3q平稳信源的率失真函数
S5.2q率失真函数的计算
S5.2.1q一个简单的例子
S5.2.2q拉格朗日乘子法
S5.2.3q迭代算法
S5.3q限失真信源编码定理
习题五
第6章 q连续信源和信道编码理论
S6.1q可微熵
S6.2q相对熵和互信息
S6.3q连续信源的率失真函数
S6.3.1q率失真函数和失真率函数
S6.3.2q高斯信源的率失真函数
S6.3.3q一般连续信源的率失真函数
S6.4q高斯信道
S6.4.1q有加性噪声的信道模型和信道容量
S6.4.2q复合高斯信道和平稳高斯信道
习题六
第7章 q网络信息理论
S7.1q网络通信模型
S7.2q多变量联合典型序列
S7.3q多址信道
S7.3.1q二址信道模型和编码定理
S7.3.2q多址信道容量区域的计算
S7.3.3q高斯多址信道
S7.4q相关信源编码
S7.4.1q Slepian-Wolf模型
S7.5q相关信源和多址信道复合编码问题
S7.6q网络编码
S7.6.1q几个例子
S7.6.2q最大流最小截定理
S7.6.3q线性网络编码
习题七
后记: 信息论的推广和应用
参考文献
