第1章 緒論第2章 熵和互信息 2.1 隨機(jī)變量的熵和互信息 2.1.1 事件的自信息和互信息 2.1.2 條件事件的互信息與聯(lián)合事件的互信息 2.1.3 隨機(jī)變量的平均自信息——熵 2.1.4 熵的性質(zhì) 2.1.5 凸函數(shù) 2.1.6 隨機(jī)變量間的平均互信息 2.1.7 概率分布的散度(相對(duì)熵) 2.1.8 關(guān)于疑義度的Fano不等式 2.1.9 馬爾可夫鏈和數(shù)據(jù)處理定理 2.1.10 Shannon信息度量與集合論之間的聯(lián)系 2.1.11 信息論與博弈之間的關(guān)系 2.2 連續(xù)隨機(jī)變量的互信息和微分熵 2.2.1 連續(xù)隨機(jī)變量的互信息 2.2.2 連續(xù)隨機(jī)變量的熵——微分熵 2.2.3 微分熵的極大化 2.3 平穩(wěn)離散信源的熵 2.3.1 平穩(wěn)離散信源的一般概念 2.3.2 平穩(wěn)信源的熵 2.3.3 馬爾可夫信源 2.4 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的信息量與熵 習(xí)題第3章 離散無(wú)記憶信源的無(wú)損編碼 ……第4章 信道、信道容量及信道編碼定理第5章 率失真理論和保真度準(zhǔn)則下的信源編碼第6章 受限系統(tǒng)和受限系統(tǒng)編碼第7章 線性分組糾錯(cuò)編碼第8章 循環(huán)碼第9章 卷積碼第10章 先進(jìn)的信道編碼技術(shù)第11章 多用戶信息論參考文獻(xiàn)