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金明录

1 Introduction to Information Theory
- 1.1 内容简介
- 1.2 讲稿
- 1.3 视频
2 Entropy, Mutual Information, Conditional and Joint Entropy
- 2.1 内容简介
- 2.2 讲稿
- 2.3 视频
3 Measures for Continuous Random Variable, Relative Entropy
- 3.1 内容简介
- 3.2 讲稿
- 3.3 视频
4 Variable Length Codes, Prefix Codes
- 4.1 内容简介
- 4.2 讲稿
- 4.3 视频
5 Source Coding Theorem
- 5.1 内容简介
- 5.2 讲稿
- 5.3 视频
6 Various source coding techniques: Huffman, Arithmetic, Lempel Ziv, Run Length
- 6.1 内容简介
- 6.2 讲稿
- 6.3 视频
7 Optimum Quantizer, Practical Application of Source Coding: JPEG Compression
- 7.1 内容简介
- 7.2 讲稿
- 7.3 视频
8 Introduction to Super Information
- 8.1 内容简介
- 8.2 讲稿
- 8.3 视频
9 Channel Models and Channel Capacity
- 9.1 内容简介
- 9.2 讲稿
- 9.3 视频
10 Noisy Channel Coding Theorem
- 10.1 内容简介
- 10.2 讲稿
- 10.3 视频
11 Gaussian Channel and Information Capacity Theorem
- 11.1 内容简介
- 11.2 讲稿
- 11.3 视频
12 Capacity of MIMO channels
- 12.1 内容简介
- 12.2 讲稿
- 12.3 视频
13 Introduction to Error Control Coding
- 13.1 内容简介
- 13.2 讲稿
- 13.3 视频
14 Equivalent Codes, Generator Matrix and Parity Check Matrix
- 14.1 内容简介
- 14.2 讲稿
- 14.3 视频
15 Introduction to Cryptography
- 15.1 内容简介
- 15.2 讲稿
- 15.3 视频
16 Summary

内容简介

OptimumQuantizer

Entropy Rate

PracticalApplication of Source Coding

JPEGCompression

Examples

阅读：

1、Ranjan Bose的 1.11 - 1.16

2、T. M. Cover的 4.1 - 4.2，10.1 - 10.3

3、傅祖芸的7.1 - 7.2