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内容：
Channel Capacity, GaussianChannel, InformationCapacity Theorem, Shannon Limit
阅读：
1、Ranjan Bose的 2.5,2.6
2、T. M. Cover的9.2, 9.3
金明录
目录
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1 Introduction to Information Theory
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1.1 内容简介
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1.2 讲稿
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1.3 视频
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2 Entropy, Mutual Information, Conditional and Joint Entropy
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2.1 内容简介
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2.2 讲稿
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2.3 视频
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3 Measures for Continuous Random Variable, Relative Entropy
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3.1 内容简介
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3.2 讲稿
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3.3 视频
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4 Variable Length Codes, Prefix Codes
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4.1 内容简介
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4.2 讲稿
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4.3 视频
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5 Source Coding Theorem
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5.1 内容简介
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5.2 讲稿
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5.3 视频
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6 Various source coding techniques: Huffman, Arithmetic, Lempel Ziv, Run Length
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6.1 内容简介
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6.2 讲稿
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6.3 视频
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7 Optimum Quantizer, Practical Application of Source Coding: JPEG Compression
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7.1 内容简介
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7.2 讲稿
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7.3 视频
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8 Introduction to Super Information
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8.1 内容简介
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8.2 讲稿
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8.3 视频
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9 Channel Models and Channel Capacity
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9.1 内容简介
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9.2 讲稿
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9.3 视频
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10 Noisy Channel Coding Theorem
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10.1 内容简介
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10.2 讲稿
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10.3 视频
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11 Gaussian Channel and Information Capacity Theorem
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11.1 内容简介
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11.2 讲稿
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11.3 视频
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12 Capacity of MIMO channels
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12.1 内容简介
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12.2 讲稿
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12.3 视频
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13 Introduction to Error Control Coding
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13.1 内容简介
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13.2 讲稿
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13.3 视频
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14 Equivalent Codes, Generator Matrix and Parity Check Matrix
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14.1 内容简介
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14.2 讲稿
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14.3 视频
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15 Introduction to Cryptography
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15.1 内容简介
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15.2 讲稿
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15.3 视频
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16 Summary
