具体描述
《信息理论与编码基础》较为系统地论述信息理论和编码的基础知识，内容包括绪论、信息的度量、离散信源及其信源编码、离散信道及其信道编码、连续消息和连续信道、限失真信源编码、差错控制的基本概念、线性分组码、卷积码、信道编码新进展简介(包括Turbo码、空时分组码、低密度奇偶校验码、网络编码与协作)等。每章后面都附有思考题和习题。全书针对本科教学的特点，力求深入浅出，把严密的数学语言、合理的物理解释和丰富的应用实例相结合，将经典理论介绍和最新研究成果相结合，便于学生自学。
《信息理论与编码基础》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，可作为高等院校通信类、电子信息类、计算机科学与工程类、自动控制类等专业本科生教材，也可作为相关学科硕士研究生的教学参考书以及有关技术、科研和管理人员的参考书。
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用户评价
这本《信息理论与编码基础》的出版，对于我这样一个长期在通信领域摸爬滚打却始终感觉理论根基不稳的工程师来说，简直是雪中送炭。之前工作项目接触到的很多纠错码、信源编码的细节，常常只能停留在“知其然，不知其所以然”的层面，遇到一些复杂情况，更是捉襟见肘。这本书的出现，就像为我打开了一扇新世界的大门。 从书名来看，它似乎触及了信息论的核心——香农的信道容量、熵、互信息等基本概念。我特别期待它能深入浅出地解释这些抽象的数学模型是如何与实际通信系统中的噪声、衰减等问题联系起来的。不知道它会不会花大量篇幅去推导那些复杂的公式，还是会更多地结合实际应用来阐述？我希望它能做到后者，毕竟作为一名工程师，我更关心的是如何利用这些理论来设计更高效、更可靠的通信系统。 而且，书名中“编码基础”这部分，更是让我跃跃欲试。纠错码在现代通信中扮演着至关重要的角色，从最早的汉明码、里德-所罗门码，到如今的LDPC码、Turbo码，技术的演进速度惊人。我希望这本书能够系统地梳理这些编码技术的演进脉络，不仅介绍它们的编码原理和译码算法，更重要的是，能讲解它们各自的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。比如，在卫星通信中，哪种编码更适合处理大气干扰？在高速移动通信中，又该如何选择？这些实际问题，我希望能在这本书中找到答案。 我隐约觉得，这本书的价值远不止于理论的介绍，它更可能是一种思维方式的培养。信息论教会我们如何量化信息，如何衡量传输的效率，如何评估通信系统的极限。这种量化的思维，在其他工程领域同样至关重要。我希望通过学习这本书，不仅能掌握信息理论的知识，更能将这种严谨、量化的思维方式融入到我日常的工作和学习中，从而在面对复杂问题时，能有更清晰的思路和更有效的解决方案。 我非常好奇这本书的作者是如何处理数学深度和工程应用的平衡的。对于初学者来说，过于抽象的数学推导很容易让人望而却步；而如果过于简化，又会失去理论的精髓。我期待作者能够找到一个巧妙的切入点，既能保留信息论和编码理论的严谨性，又能让非数学专业背景的读者也能够理解和掌握。我希望能看到一些经典的数学证明，但更希望这些证明能够辅以直观的解释和生动的比喻，帮助我们建立起对这些抽象概念的直观认识。 这本书的内容深度和广度也会是我非常关注的点。信息理论和编码理论本身就包含着非常庞大的知识体系，从离散信道到连续信道，从线性编码到卷积编码，再到现代的现代编码理论。我希望这本书能够尽可能地覆盖这些重要分支，为读者构建一个相对完整的知识框架。当然，我也理解一本书不可能涵盖所有内容，但至少应该能够为读者指明进一步深入学习的方向，并提供一些关键的参考资料。 我还在思考这本书是否会涉及一些前沿的研究方向。虽然书名是“基础”，但一些“基础”的概念往往是后续研究的基石。比如，量子信息论、网络编码等新兴领域，是否会在书中有所提及，哪怕只是简单介绍一下背景和主要思想？这对于我这样希望保持技术视野的工程师来说，无疑会非常有启发性。即使不深入讲解，能够知道这些前沿领域的存在，以及它们与经典信息论的联系，就已经非常有价值了。 这本书的案例分析部分，会是我非常期待的。理论学习固然重要，但如果没有实际的案例来检验和应用，就显得有些空泛。我希望书中能够包含一些真实世界的通信系统，如Wi-Fi、4G/5G、卫星通信等，并分析它们是如何应用信息理论和编码技术来克服实际挑战的。通过这些案例，我们可以更直观地理解理论知识的价值，以及它们在工程实践中的重要性。 我还会关注这本书的习题设计。好的习题能够帮助读者巩固所学知识，并检验他们对概念的理解程度。我希望习题能够涵盖从基础概念的理解到复杂问题的分析，并有详细的解答，方便读者自我检测和学习。如果习题还能引导读者思考一些开放性的问题，那就更好了，能够激发我们对相关领域的进一步探索。 最后，我非常看重这本书的排版和插图。清晰的排版、恰当的插图，能够极大地提升阅读体验，帮助读者更好地理解书中的内容。我希望书中能够有高质量的图表，能够直观地展示信道模型、编码过程、译码算法等。一个精美的排版，也能让这本书成为我案头的常备参考书，让我愿意反复翻阅和学习。
评分当我拿到《信息理论与编码基础》这本封面朴实但内容厚重的书籍时，我的内心涌起一股久违的学习热情。作为一名在教育科技领域工作的技术人员，我深知信息传递的质量和效率对于教学效果的重要性，但也常常困扰于如何科学地量化信息，以及如何设计高效的数据传输方案。 我特别想知道，书中是如何定义和量化“信息”这个抽象的概念的。香农的信息熵理论，将不确定性转化为可度量的数值，这让我感到非常好奇。书中是否会通过生动有趣的例子，比如，猜谜游戏、天气预报的不确定性等，来帮助我们理解信息熵的直观含义？我期待能够清晰地掌握信息熵的计算方法，以及它在不同场景下的意义。 在编码理论方面，我最关心的是“纠错码”的原理和应用。在在线教育平台中，学生的答题数据、视频流的传输，都可能受到网络波动的影响而产生错误。书中会详细介绍各类纠错码，如汉明码、BCH码、里德-所罗门码，以及它们是如何通过增加冗余信息来检测和纠正错误的吗？我更希望了解这些编码在实际应用中的表现，例如，它们如何保证视频播放的流畅性，或者如何确保学生成绩数据的准确性。 我也会关注书中关于“信道容量”的讲解。信道容量定义了一个通信信道能够可靠传输的最大信息速率，是信息论中的核心成果。书中会如何解释这个概念，以及它如何指导我们设计更高效的通信系统？我希望能够通过具体的例子，理解信道容量在网络带宽分配、信号编码设计等方面的实际意义。 我对书中是否会涉及“信源编码”的内容很感兴趣。在教育科技领域，我们经常需要对教学视频、音频等媒体文件进行压缩，以节省存储空间和加速传输。书中会介绍霍夫曼编码、算术编码等经典压缩算法吗？它们是如何在尽可能保留信息质量的前提下，减小文件大小的？我希望知道这些算法是如何在实际的媒体文件格式中应用的。 我非常期待书中能够提供一些实际的案例分析，比如，在构建一个稳定的在线课堂系统时，信息论和编码理论是如何发挥作用的？我希望能够看到具体的解决方案，而不是停留在理论层面。 我对书中作者如何平衡数学的严谨性和工程的可理解性非常好奇。信息论的很多理论都建立在复杂的数学公式之上，我担心过于抽象的数学推导会影响我的学习。我希望作者能够用清晰、简洁的语言，辅以直观的图表和实例，来解释这些概念。 我还会关注书中关于“信息论的局限性”的讨论。任何理论都有其适用范围，信息论也不例外。它主要关注的是信息的量化和传输效率，而对于信息的语义和意义，则显得无能为力。我希望书中能对此有所提及，帮助我们更全面地认识信息论。 书中习题的设计也是我关注的重点。好的习题能够帮助我巩固所学知识，并检验我是否真正理解了概念。我期待习题能够涵盖从理论计算到实际应用分析的各个方面。 最后，我希望这本书的排版设计能够清晰、美观，能够提升我的阅读体验。良好的视觉呈现，能够让我更专注于内容的学习。
评分拿到《信息理论与编码基础》这本书，我感觉像是找到了打开信息世界大门的钥匙。作为一名在金融领域从事量化分析的从业者，我深知数据的高效、准确和安全传输对于量化交易模型至关重要，但对于其背后的理论支撑，一直缺乏系统性的认知。 我特别想了解书中关于“信息熵”的深入阐述。熵作为衡量不确定性的重要指标，在金融数据分析中有着潜在的应用。书中会详细解释香农熵的定义，以及如何计算不同金融时间序列的熵值吗？我期待通过具体的例子，比如，股票价格波动的随机性、汇率变动的不可预测性，来直观地理解熵的含义，并明白它与数据压缩和信息传输效率的关系。 在编码理论方面，我最感兴趣的是“纠错码”的原理。金融交易数据的精确性是生命线，任何一点微小的错误都可能导致巨大的损失。书中会介绍汉明码、里德-所罗门码等经典的纠错码，并详细讲解它们的编码和译码算法吗？我更希望了解这些编码是如何在保证一定开销的情况下，实现高可靠性的数据传输，并且想知道它们在实际的金融交易系统、数据存储和安全通信协议（如TLS/SSL）中是如何应用的。 我还会关注书中对“信道容量”的讲解。信道容量定义了一个通信信道能够可靠传输的最大信息速率，是信息论的核心成果之一。书中会如何解释这个概念，以及它如何指导我们设计更高效、更安全的金融数据传输系统？我希望能够通过具体的例子，理解信道容量在确定交易数据传输速率、选择加密算法强度等方面的实际意义。 我对书中是否会涉及“信源编码”的内容很感兴趣。金融数据往往包含大量的冗余信息，如何进行有效的数据压缩，以降低存储成本和加速数据分析，是设计中的关键问题。书中会介绍霍夫曼编码、算术编码等经典压缩算法吗？它们各自的原理是什么？为何能够实现高效压缩？我希望知道这些算法是如何在实际的金融数据处理和存储中应用的。 我希望这本书能够用清晰、准确、易懂的语言来阐述复杂的概念。避免使用过于晦涩的数学术语，或者用通俗易懂的比喻来解释抽象的理论。 我还会留意书中是否会提供一些实际的案例分析。例如，在设计一个高频交易数据实时传输系统时，信息论和编码理论是如何协同工作的？我希望能够看到具体的解决方案，而不是停留在理论层面。 此外，我对书中关于“信息论在金融领域的潜在应用”的讨论也很感兴趣。信息论的很多概念，如熵、互信息等，在风险评估、异常检测、信号处理等方面都有着广泛的应用。我希望书中能对此有所提及，为我的量化分析工作提供新的思路。 书中习题的设计也是我关注的重点。好的习题能够帮助我巩固所学知识，并检验我是否真正理解了概念。我期待习题能够涵盖从理论计算到实际问题分析的各个方面。 最后，我希望这本书的排版设计能够清晰、美观，能够提升我的阅读体验。良好的视觉呈现，能够让我更专注于内容的学习。
评分当我第一次看到《信息理论与编码基础》这本书的书名时，我就知道这对我来说是一笔宝贵的财富。作为一个对数据传输、存储以及安全性有着持续关注的IT从业者，我深知掌握这方面的理论基础对于提升工作效率和解决实际问题的重要性。 我非常想知道书中关于“信息熵”的阐述能达到怎样的深度。熵不仅是信息论的基石，更是衡量信息不确定性的核心概念。书中会详细解释香农熵的定义，以及如何计算不同随机变量的熵吗？我特别期待书中能通过一些巧妙的例子，比如，不同语言文本的信息熵差异，或者随机数生成器的熵值，来帮助我建立起对熵的直观理解，并明白它与数据压缩极限的紧密联系。 在编码理论方面，我最感兴趣的是“纠错码”的原理和应用。在数据库存储、文件传输等场景中，数据的完整性至关重要，任何微小的错误都可能导致灾难性的后果。书中会介绍汉明码、里德-所罗门码等经典的纠错码，并详细讲解它们的编码和译码算法吗？我更想了解这些编码是如何在保证一定开销的情况下，实现高可靠性的数据传输，并且想知道它们在实际的存储设备（如硬盘、SSD）和通信协议（如TCP）中是如何应用的。 我还会关注书中对“信道容量”的讲解。信道容量是通信系统设计的上限，理解它对于优化系统性能至关重要。书中会详细阐述香农的信道编码定理，并解释如何计算不同类型信道的信道容量吗？我希望能够通过具体的例子，理解信道容量在确定通信速率、选择调制解调方式等方面的指导意义。 我对书中是否会涉及“信源编码”的内容很感兴趣。数据压缩是提高存储效率和传输速度的关键技术。书中会介绍霍夫曼编码、算术编码等经典压缩算法吗？它们各自的原理是什么？为何能够实现高效压缩？我希望知道这些算法是如何在实际的文件格式中应用的，比如，ZIP、RAR等。 我希望这本书能够用清晰、准确、易懂的语言来阐述复杂的概念。避免使用过于晦涩的数学术语，或者用通俗易懂的比喻来解释抽象的理论。 我还会留意书中是否会提供一些实际的案例分析。例如，在设计一个安全的远程数据备份系统时，信息论和编码理论是如何协同工作的？我希望能够看到具体的解决方案，而不是停留在理论层面。 此外，我对书中关于“信息论的局限性”的讨论也很感兴趣。任何理论都有其适用范围，信息论也不例外。它主要关注的是信息的量化和传输效率，而对于信息的语义和意义，则显得无能为力。我希望书中能对此有所提及，帮助我们更全面地认识信息论。 书中习题的设计也是我关注的重点。好的习题能够帮助我巩固所学知识，并检验我是否真正理解了概念。我期待习题能够涵盖从理论计算到实际问题分析的各个方面。 最后，我希望这本书的排版设计能够清晰、美观，能够提升我的阅读体验。良好的视觉呈现，能够让我更专注于内容的学习。
评分拿到《信息理论与编码基础》这本书，我心中涌起了久违的学习冲动。作为一名在物联网领域摸爬滚打多年的工程师，我深知传感器数据的采集、传输和处理是整个系统的核心，而数据压缩和纠错机制的效率直接关系到系统的成本和性能。 我最想深入了解的是书中关于“信息熵”的讲解。熵不仅仅是一个数学概念，它更是衡量信息“不确定性”或“意外性”的关键。书中会详细阐述香农熵的定义，以及如何计算不同随机事件的信息熵吗？我期待通过生动形象的比喻，例如，天气预报的不确定性、语言的冗余度等，来直观地理解熵的含义，并明白它与数据压缩极限之间的关系。 在编码理论方面，我最感兴趣的是“纠错码”的原理。物联网设备常常部署在恶劣的环境中，数据传输过程中难免会受到噪声干扰。书中会介绍汉明码、里德-所罗门码等经典的纠错码，并详细讲解它们的编码和译码算法吗？我更希望了解这些编码是如何在有限的传输带宽和功耗下，实现高效可靠的数据传输的，以及它们在实际的物联网通信协议（如LoRa、NB-IoT）中是如何应用的。 我还会关注书中对“信道容量”的讲解。信道容量定义了信道能够可靠传输信息的最大速率，是信息论的基石之一。书中会如何解释这个概念，以及它如何指导我们设计更高效的物联网通信系统？我希望能够通过具体的例子，理解信道容量在选择通信协议、优化传输参数等方面的实际意义。 我对书中是否会涉及“信源编码”的内容很感兴趣。物联网设备采集的数据往往具有很高的冗余度，如何进行有效的数据压缩，以降低传输功耗和存储成本，是设计中的关键问题。书中会介绍霍夫曼编码、算术编码等经典压缩算法吗？它们各自的原理是什么？为何能够实现高效压缩？我希望知道这些算法是如何在实际的物联网传感器数据采集和传输中应用的。 我希望这本书能够用清晰、准确、易懂的语言来阐述复杂的概念。避免使用过于晦涩的数学术语，或者用通俗易懂的比喻来解释抽象的理论。 我还会留意书中是否会提供一些实际的案例分析。例如，在设计一个低功耗、高可靠性的智能家居监测系统时，信息论和编码理论是如何协同工作的？我希望能够看到具体的解决方案，而不是停留在理论层面。 此外，我对书中关于“信息论的局限性”的讨论也很感兴趣。任何理论都有其适用范围，信息论也不例外。它主要关注的是信息的量化和传输效率，而对于信息的语义和意义，则显得无能为力。我希望书中能对此有所提及，帮助我们更全面地认识信息论。 书中习题的设计也是我关注的重点。好的习题能够帮助我巩固所学知识，并检验我是否真正理解了概念。我期待习题能够涵盖从理论计算到实际问题分析的各个方面。 最后，我希望这本书的排版设计能够清晰、美观，能够提升我的阅读体验。良好的视觉呈现，能够让我更专注于内容的学习。
评分当我第一眼看到《信息理论与编码基础》这本书时，就有一种豁然开朗的感觉。作为一名在软件开发领域摸爬滚打多年的工程师，我虽然经常接触到各种数据压缩、数据传输相关的技术，但对于其背后的理论基础，一直觉得有些模糊。尤其是在处理一些对效率和可靠性要求极高的场景时，我对“为什么”的理解总是不够透彻。 我特别希望这本书能深入浅出地解释“信息”这个概念的本质。在日常生活中，我们每天都在接收和处理大量的信息，但“信息”到底是什么？信息论如何量化它？书中会不会讨论香农熵的定义，以及它如何衡量一个事件的不确定性？我期待看到一些生动的例子，比如，抛硬币和掷骰子，哪个的信息熵更高？为什么？这种对基本概念的清晰解释，对我理解后续的内容至关重要。 信源编码是吸引我的另一个重要部分。在软件开发中，我们经常需要对数据进行压缩，以节省存储空间和网络带宽。书中会详细介绍霍夫曼编码、算术编码等经典算法吗？它们各自的编码原理是什么？为什么能够实现数据压缩？不知道书中会不会讨论这些算法的最优性，以及它们在不同数据类型上的表现。我更希望能够看到，这些理论是如何转化为实际应用中的文件格式，比如，JPEG、MP3等。 当然，信息论的核心离不开信道编码。对于我来说，理解信道编码是如何在数据传输过程中引入冗余，以抵抗噪声和干扰，并最终提高传输可靠性，是学习的重中之重。书中会不会讲解一些基本的纠错码，比如，汉明码、卷积码？它们的基本原理是什么？如何进行编码和译码？我尤其好奇，书中是否会提及一些更先进的编码技术，如LDPC码和Turbo码，以及它们在现代通信系统中的重要作用。 我非常看重这本书的案例分析。理论脱离实际是纸上谈兵，我希望能看到书中给出一些实际的应用案例，比如，在互联网传输中，如何通过差错控制来保证数据的完整性？在文件存储中，如何利用纠错码来提高数据的持久性？这些具体的例子，能够帮助我将学到的理论知识与实际工作联系起来，从而更好地解决实际问题。 此外，我希望这本书的作者能够巧妙地平衡数学的严谨性和易读性。信息论和编码理论本身就具有一定的数学门槛。我期待作者能够用清晰、简洁的语言来解释复杂的数学概念，并辅以直观的图示和图表。如果能提供一些数学公式的推导过程，但同时又能给出易于理解的解释，那就再好不过了。 这本书在讨论信息论的局限性方面，是否会有所涉及？信息论并非万能，它在处理某些复杂问题时可能存在局限性。例如，它主要关注信息的传输效率和可靠性，但对于信息的语义、意义等方面的理解，则显得无能为力。我希望书中能对这些局限性有所讨论，帮助我们更全面地认识信息论的范畴。 我还对书中是否会涉及一些与信息论相关的统计学概念感兴趣。信息论与统计学之间有着密切的联系，很多信息论的概念都可以在统计学中找到对应的解释。比如，熵可以看作是概率分布的度量。我希望书中能对这些联系有所提及，从而帮助我们建立起更广阔的知识视野。 这本书的习题设计也是我关注的重点。好的习题能够帮助读者巩固所学知识，并检验对理论的掌握程度。我希望习题能够涵盖从基础概念的理解到复杂问题的分析，并有详细的解答。 最后，我希望这本书的排版设计能够简洁明了，易于阅读。清晰的章节划分、合适的字体大小、恰当的插图，都能够极大地提升阅读体验。
评分拿到《信息理论与编码基础》这本书，我心里还是挺激动的。虽然我对信息论和编码这两个概念并不陌生，但总感觉自己掌握的知识点零散，缺乏系统性。很多时候，在实际工作中遇到一些棘手的编码问题，只能靠经验去摸索，效率不高，而且总担心存在一些更优的解决方案我没有注意到。这本书的出现，恰好能够填补我在这方面的知识空白，帮助我建立起一个扎实的理论基础。 我特别想知道，书中关于“熵”的阐述会达到什么样的深度。熵作为信息论的基石，它的定义、计算以及在不同场景下的意义，对于理解信息的本质至关重要。我希望书中不仅会给出严格的数学定义，还会通过大量的实例来帮助我们理解熵的直观含义，比如，同样长度的文本，为什么一个具有更高的熵？这是否意味着它包含的信息量更大？不知道书中会不会讨论一些离散熵、连续熵，以及它们之间的联系。 在编码方面，我最关心的是纠错编码的原理和应用。从早期的线性分组码，到现在的Turbo码和LDPC码，这些编码技术是如何在保证一定开销的情况下，显著提高数据传输的可靠性的？书中会不会深入讲解这些编码的代数结构，以及它们各自的译码算法，比如，维特比译码、信念传播译码等等？更重要的是，我希望能够了解这些编码在实际通信系统中的应用场景，比如，DVD的纠错、卫星通信的抗干扰，以及5G通信中高速率、低延迟的实现。 我对于书中是否会涉及到信源编码的内容也很感兴趣。信源编码，也就是我们常说的压缩编码，比如Huffman编码、算术编码等，它们是如何在不损失过多信息的前提下，减少数据的冗余度，从而提高传输效率的？这些压缩算法的原理，以及它们在图像、音频、视频编码中的应用，我希望能在书中得到清晰的阐述。不知道书中会不会提及一些经典的压缩标准，并分析其背后的信息论思想。 我还有一个疑问，就是书中会如何处理信息论的数学严谨性和工程应用的易理解性之间的关系。信息论的很多概念，如信道容量，都涉及到一些复杂的数学推导。我担心如果数学推导过多，可能会让一些非数学专业背景的读者感到困难。但如果数学推导被过度简化，又可能会失去理论的精髓。我希望作者能够找到一个折衷点，既能保证理论的严谨性，又能让读者通过直观的解释和实例来理解核心概念。 我也会关注书中是否会提及一些信息论在其他领域的应用。信息论不仅仅局限于通信领域，它在统计学、机器学习、生物信息学等领域都有着广泛的应用。比如，在机器学习中，熵和互信息常常被用来度量特征的重要性。不知道这本书是否会提供一些这方面的例子，帮助我们拓宽视野。 另外，这本书的案例分析部分，我非常期待。理论学习如果不与实际相结合，很容易变得空洞。我希望书中能够包含一些典型的通信系统案例，比如，早期电话通信、无线广播、互联网传输等，并分析这些系统是如何应用信息论和编码技术来解决实际问题的。通过这些案例，我能够更直观地理解理论知识的价值。 我还会留意书中习题的设计。好的习题能够帮助读者巩固所学知识，加深理解。我希望习题能够包含一些计算题，考察对基本公式的掌握程度，也希望能有一些概念题，考察对理论的理解深度，以及一些应用题，考察如何将理论应用于实际问题。 这本书的语言风格也是我非常在意的。我希望它能够用清晰、准确、易懂的语言来阐述复杂的概念，避免使用过于生僻的术语。如果能够用一些比喻和类比来解释抽象的概念，那就更好了。 总而言之，我希望这本书能够成为一本既有深度又有广度，既有理论严谨性又有工程实用性的优秀教材，能够帮助我建立起对信息理论与编码的全面认识。
评分手捧这本《信息理论与编码基础》，我仿佛看到了一个通往信息世界深处的导航图。作为一名长期在嵌入式系统领域工作的工程师，我经常需要处理大量的数据，并且对数据的大小和传输的稳定性有着极高的要求。但遗憾的是，我对数据压缩和纠错机制背后的原理，一直缺乏深刻的理解。 我特别期待书中关于“数据压缩”的章节。信息论如何告诉我们，信息是可以被压缩的？书中会详细介绍霍夫曼编码、算术编码等经典压缩算法的原理和实现吗？它们是如何在不丢失信息（无损压缩）或丢失少量信息（有损压缩）的情况下，减小数据体积的？我希望书中能解释这些算法为何有效，以及它们在实际应用中的优缺点。 另外，“信道编码”是这本书的核心内容之一，也是我最感兴趣的部分。在实际的嵌入式系统中，传感器数据的传输经常会受到噪声干扰，导致数据错误。书中会介绍各种纠错码，比如，汉明码、里德-所罗门码等，并讲解它们如何检测和纠正错误吗？我更想知道，这些编码是如何权衡编码效率（增加的数据量）和纠错能力之间的关系的。 我希望书中能够提供一些关于信息论在其他领域应用的案例。信息论的影响力远不止于通信领域，它在机器学习、统计学、甚至生物学等领域都有着重要的应用。例如，在机器学习中，熵和互信息常常被用来度量特征的重要性。不知道书中是否会涉及这些跨学科的应用，为我打开新的思路。 我对书中作者如何平衡数学的严谨性和工程的可理解性非常好奇。信息论的很多概念都建立在复杂的数学基础上，我担心过于晦涩的数学推导会阻碍我的学习。我希望作者能够用通俗易懂的语言，辅以生动的图表和实例，来解释这些概念。 此外，我还会关注书中对“信源熵”的讨论。信源熵是衡量信息源不确定性的度量。它与数据压缩的极限有何关系？书中是否会通过实例来展示如何计算不同信源的熵，以及如何根据熵来估计数据的压缩潜力？ 我对书中是否会提及一些关于信息论的局限性感兴趣。任何理论都有其适用范围，信息论也不例外。它主要关注的是信息的度量和传输，而对于信息的含义和理解，则显得力不从心。我希望书中能对这些局限性有所讨论，帮助我们更全面地认识信息论。 书中习题的设计也是我关注的焦点。好的习题能够帮助我巩固所学知识，并检验我是否真正理解了概念。我期待习题能够包含一些计算题，考察对公式的掌握程度，以及一些分析题，考察对理论的理解深度。 我还会留意书中对“信道模型”的描述。例如，二元对称信道、高斯白噪声信道等，这些模型如何描述现实世界中的通信环境？书中是否会介绍如何根据实际情况选择合适的信息论模型？ 最后，我希望这本书的排版和插图能够清晰美观，能够提升我的阅读体验。良好的视觉呈现，能够帮助我更好地理解抽象的概念。
评分拿到《信息理论与编码基础》这本厚重的书籍，我的内心充满了期待。作为一名长期从事软件工程相关工作的技术人员，我深知数据传输的效率和可靠性在现代信息系统中是多么重要。但很多时候，我们只是调用API，使用现成的库，对于其背后的原理，往往知之甚少，这就好比一个厨师只知道如何使用调料，却不懂得食材的本味。 我特别想了解书中关于“信道容量”的阐述。这无疑是信息论中的核心概念之一，它定义了一个通信信道能够可靠传输信息的最大速率。我希望书中能够详细解释香农的信道编码定理，以及如何计算不同类型信道的信道容量。不知道书中会不会用一些生动的类比来解释这个抽象的概念，比如，将信道比作一条水管，容量就是水管能够输送的最大水量。 在编码理论方面，我最感兴趣的是线性分组码和卷积码。这些编码是如何通过在数据中添加校验位来检测和纠正错误？书中会深入讲解这些编码的代数结构，以及它们的编码矩阵和校验矩阵吗？我更关心的是，这些编码的译码过程是怎样的，比如，如何通过校验子来定位错误？书中会不会给出一些具体的译码算法，如最小距离译码、维特比译码等？ 我也会关注书中关于“信息熵”的讲解。熵不仅仅是一个数学概念，它更代表了信息的“不确定性”或“混乱度”。我希望书中能通过一些有趣的例子来阐明熵的含义，比如，比较一个均匀分布的随机变量和一个不均匀分布的随机变量的熵，看看哪个的熵更高，为什么？这种对基础概念的深入理解，对于我理解信息论的整体框架至关重要。 我还好奇书中是否会涉及一些信息论在现代通信标准中的应用。例如，在Wi-Fi、4G、5G等无线通信系统中，是如何应用先进的编码技术来提高传输速率和可靠性的？书中会不会介绍一些具体的编码方案，如Turbo码和LDPC码，并分析它们的优缺点以及适用场景？ 我对书中是否会提供一些实际的仿真案例也很感兴趣。理论知识的学习，离不开实践的检验。如果书中能够提供一些代码示例，或者指导读者如何进行仿真，比如，使用MATLAB或Python来模拟信道传输和编码译码过程，那将极大地提升我的学习效果。 此外，我希望这本书能够用清晰、准确、易懂的语言来阐述复杂的概念。避免使用过于晦涩的数学术语，或者用通俗易懂的比喻来解释抽象的理论。 我还会关注书中习题的质量。好的习题不仅能够帮助读者巩固所学知识，更能激发读者对相关问题的深入思考。我期待习题能够覆盖从理论计算到实际应用分析的各个方面。 这本书的结构安排和逻辑流程也会影响我的阅读体验。我希望书中能够有清晰的章节划分，每个章节之间衔接自然，逻辑清晰，能够引导读者循序渐进地掌握知识。 最后，我希望这本书的印刷质量和排版设计能够达到较高的水准。精美的装帧、清晰的字体、恰当的插图，都能够让这本书成为一本令人愉悦的读物，激发我的学习兴趣。
评分拿到《信息理论与编码基础》这本书，我感觉自己仿佛找到了通往信息世界奥秘的钥匙。作为一名在互联网公司从事算法开发的人员，我每天都和海量的数据打交道，但对于数据压缩、传输效率以及数据安全背后的理论支撑，始终感觉有些隔靴搔痒。 我最期待的是书中关于“信息量”和“熵”的深入讲解。信息量是如何量化的？它与事件发生的概率之间有什么关系？书中会详细阐述香农熵的定义，以及它在衡量信息不确定性方面的作用吗？我希望通过具体的例子，比如，抛硬币、掷骰子，来直观地理解熵的概念，并知道它与数据压缩的极限有着怎样的关联。 在编码理论方面，我特别想了解“纠错码”的原理。在实际的数据传输和存储过程中，错误是不可避免的。书中会介绍各类纠错码，如汉明码、里德-所罗门码，以及它们的编码和译码算法吗？更重要的是，我希望知道这些编码是如何在不显著增加传输开销的情况下，大幅提升数据可靠性的，以及它们在实际应用中的具体案例，比如，CD/DVD的纠错、卫星通信的抗干扰。 我还会关注书中是否会讨论“信道容量”的概念。它代表了一个通信信道能够可靠传输信息的最大速率，是信息论的核心成果之一。书中会详细推导香农的信道编码定理，并解释不同信道容量的含义吗？我希望通过书中具体的例子，能够理解这个抽象概念在实际通信系统设计中的指导意义。 我对书中是否会涉及“信源编码”的内容很感兴趣。信源编码，也就是数据压缩，是如何在不丢失或少量丢失信息的情况下，减小数据量的？书中会介绍霍夫曼编码、算术编码等经典算法吗？它们各自的原理是什么？为何能够实现高效压缩？我希望知道这些算法是如何在实际的文件格式中应用的。 我希望这本书在数学严谨性和工程应用之间能够找到一个很好的平衡点。信息论的数学推导可能会比较复杂，我希望作者能够用清晰易懂的语言，辅以图表和实例，来帮助我理解这些概念。 我还对书中是否会讨论信息论在机器学习领域的应用感兴趣。信息论中的熵、互信息等概念，在特征选择、模型评估等方面有着广泛的应用。不知道书中是否会提供这方面的案例，帮助我拓展知识边界。 书中习题的设计也是我非常看重的一点。好的习题能够帮助我巩固所学知识，并检验我是否真正理解了概念。我期待习题能够涵盖从理论计算到实际问题分析的各个方面。 我还会留意书中对“码率”和“效率”的讨论。在编码过程中，码率是指原始信息码长与编码后码长之比，它直接关系到传输的开销。我希望书中能详细解释码率的概念，以及如何权衡码率与纠错能力之间的关系。 最后，我希望这本书的排版设计能够清晰、美观，能够提升我的阅读体验。良好的视觉呈现，能够让我更专注于内容的学习。
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