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信息论基础

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第 1 章：随机变量的信息度量
第 1 节：自信息
自信息
第 2 节：熵、联合熵、条件熵
熵、联合熵、条件熵
第 3 节：相对熵和互信息
相对熵和互信息
第 4 节：信息量的一些基本性质
信息量的一些基本性质
第 5 节：广义熵
广义熵
第 2 章：随机过程的信息度量和渐近等分性
第 1 节：信源和随机过程的基本概念
信源和随机过程的基本概念
第 2 节：随机过程的信息度量
随机过程的信息度量
第 3 节：渐近等分性质
渐近等分性质
第 4 节：渐近等分在数据压缩中的应用
渐近等分在数据压缩中的应用
第 5 节： Shannon-McMillan-Breiman定理
Shannon-McMillan-Breiman定理
第 3 章：数据压缩和信源编码
第 1 节：等长码
等长码
第 2 节：变长编码
变长编码
第 4 章：数据可靠传输和信道编码
第 1 节：离散无记忆信道和信道容量
离散无记忆信道和信道容量
第 2 节：信道容量的计算
信道容量的计算
第 3 节：信道编码理论
信道编码理论
第 4 节：带反馈的信道模型
带反馈的信道模型
第 5 节：联合信源——信道编码定理
联合信源——信道编码定理
第 6 节：线性分组码
线性分组码
第 5 章：限失真信源编码和率失真函数
第 1 节：限失真信源编码模型和率失真函数
限失真信源编码模型和率失真函数
第 2 节：率失真函数的计算
第二节率失真函数的计算
第 6 章：连续信源和信道编码理论
第 1 节：可微熵
可微熵

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