第1章 緒論第2章 熵和互信息 2.1 隨機變量的熵和互信息 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合事件的互信息 2.1.3 隨機變量的平均自信息——熵 2.1.4 熵的性質 2.1.5 凸函數 2.1.6 隨機變量間的平均互信息 2.1.7 概率分布的散度(相對熵) 2.1.8 關于疑義度的Fano不等式 2.1.9 馬爾可夫鏈和數據處理定理 2.1.10 Shannon信息度量與集合論之間的聯系 2.1.11 信息論與博弈之間的關系 2.2 連續(xù)隨機變量的互信息和微分熵 2.2.1 連續(xù)隨機變量的互信息 2.2.2 連續(xù)隨機變量的熵——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)隨機過程的信息量與熵 習題第3章 離散無記憶信源的無損編碼 ……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則下的信源編碼第6章 受限系統和受限系統編碼第7章 線性分組糾錯編碼第8章 循環(huán)碼第9章 卷積碼第10章 先進的信道編碼技術第11章 多用戶信息論參考文獻