什么是数字化? 认识进制 掌握编码的含义 字符编码 汉字编码 图像编码

3.1信源及其分类 3.2离散无记忆信源的等长编码 3.3离散无记忆信源的不等长编码 3.4最佳不等长编码

第七章保真度准则下的信源编码 第一节失真度和平均失真度 第二节信息率失真函数及其性质 第三节二元信源和离散对称信源的R(D)函数 第四节保真度准则下的信源编码定理 第五节联合有失真信源信道编码定理 第六节有失真信源编码定理的实用意义

一、无失真压缩(Huffman编码、游程编码)

第一节引言 第二节码的分类 第三节等长信源编码定理 第四节变长信源编码定理 第五节香农编码 第六节费诺编码 第七节霍夫曼编码 第八节游程编码、算术编码、冗长编码

1.离散信道编码问题 2.信道译码 3.Fano不等式和信道编码逆定理 4.联合典型序列及信道编码定理

信息论：是一门应用概率论、 随机过程、数理统计和近世代 数的方法，来研究广义的信息 传输、提取和处理系统中一般 规律的科学；它的主要目的是 提高信息系统的有效性和可靠 性，最优化；其主要内容（或 分支）包括：香农理论、编码 理论、维纳理论、检测和估计 理论、信号设计与估计理论、 调制理论和随机噪声理论

离散变量的非平均信息量 离散集的平均自信息量－熵 离散集的平均互信息量 信息不等式 凸函数和互信息的凸性 连续随机变量的互信息和微分熵

1 、信源的数学模型及分类 2、信息量及其性质 3、离散信源的熵及性质 4、联合熵和条件熵 5、平均互信息量及其性质 6、扩展信源 7、离散有记忆信源的熵 8、马尔可夫信源的信息熵 9、离散信源的信息（速）率和信息含量效率 10、连续随机变量下的熵和平均互信息量

1.1 通信系统模型 1.2 信息论研究的中心问题及发展