目录

  • 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

Introduction to Error Control Coding, Block Codes, Hamming Distance, Hamming Weight, Minimum Distance, Examples

阅读:

1、Ranjan Bose的 3.1 - 3.4

2、T. M. Cover的7.11