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第一章 信息论的体系和历史1

1.1 信息论的发展经过1

1.2 信息论的体系3

第二章 信息量和互信息量(离散值)6

2.1 信息量的定义6

2.2 仙农熵的代数性质7

2.3 仙农熵的解析性质11

2.4 条件熵、互信息量14

2.5 实验、观察和数据处理17

2.6 熵函数公理的构成23

2.7 平稳信源和熵29

2.8 马尔可夫信源和熵33

2.9 等长信源编码定理38

第三章 互信息量(连续值)47

3.1 互信息量的定义47

3.2 最大熵定理52

3.3 正态随机变量的互信息量55

3.4 有正态白噪声输入的加性信道57

3.5 并列信道的互信息量和容量63

3.6 连续时间信道的互信息量和容量66

第四章 信源编码定理(无噪声的情况)70

4.1 信源编码问题70

4.2 树形编码法72

4.3 单义可译码75

4.4 变长信源编码定理77

4.5 最优编码法80

4.6 平稳信源和马尔可夫信源的编码定理86

第五章 信道编码定理(有噪声的情况)89

5.1 可靠的信息传输和编码89

5.2 随机编码和错误概率的上界96

5.3 编码第二基本定理100

5.4 编码的逆定理106

5.5 错误概率上界的改善114

5.6 二元对称信道和高噪声信道118

5.7 错误概率的下界127

5.8 错误概率下界的改善137

第六章 连续信道144

6.1 加性高斯白噪声的数字信道模型144

6.2 数字信道模型的编码和错误概率的上界150

6.3 数字信道模型的正交编码156

6.4 数字信道模型的等能量编码160

6.5 连续信道的编码定理168

6.6 有输入约束的连续信道174

6.7 无记忆加性高斯噪声信道180

6.8 有频带限制的时间连续信道185

第七章 率失真理论188

7.1 信源编码和失真188

7.2 信源编码定理191

7.3 率失真函数的基本性质199

7.4 率失真函数的参数表述203

7.5 二元信源和对称信源209

7.6 模拟信源212

第八章 信道容量、可靠性函数和率失真函数的计算法220

8.1 互信息量和信道容量220

8.2 简单信道的信道容量224

8.3 任意信道的信道容量的计算法230

8.4 可靠性函数的计算法235

8.5 率失真函数的计算法238

附录244

A.凸函数的性质244

B.概率论基础248

C.随机过程的基础269

文献指南280

参考文献283

索引292