包邮信息论与编码

第三版前言
再版前言
前言
引言

**章 单符号离散信源
**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 *大离散熵定理
第七节 均值受限的*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
**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
**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
**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 *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
**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 *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*大化
习题

第六章 无失真信源编码
**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
**节 译码规则和错误概率
第二节 *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*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
**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
**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
**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
**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
**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