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《编码理论与应用》教学大纲.doc

上传人:dzzj200808 文档编号:2616955 上传时间:2018-09-23 格式:DOC 页数:3 大小:37.50KB
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1、1编码理论与应用教学大纲Coding Theory and Application课程代码: 课程性质:专业方向理论课/选修适用专业:信息安全 开课学期:6总学时数:32 总学分数:2编写年月:2000 年 7 月 修订年月:2007 年 7 月执 笔:李锋一、课程的性质和目的编码理论与应用是信息与计算科学专业信息安全方向的专业选修课,也是一门理论与实践相结合的课程。要求学生掌握信道编码的概念和基本原理,学会线性分组码、循环码、BCH 码以及卷积码的编码和译码,掌握各种编码方式的检错和纠错能力。编码理论来源于现代通信技术与电子计算机技术中差错控制研究的实际需要,是信息论的一个专门分支。通过本理

2、论的学习,学生应掌握信源编码的基本概念和原理,掌握线性分组码。循环码,二元双纠错 BCH 码及卷积码的基本原理、性质,掌握他们编码方式及检错和纠错能力。二、课程教学内容及学时分配第一章 绪论(2 学时) 了解信息论的形成和发展、课程的主要学习内容,以及一些基本的概念。 重点:基本概念的理解。第二章 信源及信源熵(学时数 2) 重点掌握自信息量、条件自信息量、互信息量、条件互信息量、平均互信息量、单符号熵、熵的性质以及连续信源熵、最大熵定理和随机序列的熵等。说明:本部分内容在信息论课程中已经涉及到,所以要求学生课前和课下学习基本概念和定理。难点:连续信源熵、最大熵定理的理解。第三章 无失真信源编

3、码(学时数 4) 重点掌握无失真信源编码定理,包括定长编码定理和变长编码定理;掌握最佳编码中的香农码、费诺码和霍夫曼码的编码方法及其性能比较。难点:最佳编码中的香农码、费诺码和霍夫曼码的编码方法的理解。第四章 限失真信源编码(学时数 10) 重点掌握失真函数和信息率失真函数的定义和性质;重点掌握限失真信源编码定理;掌握常用的信源编码方法,包括游程编码、算术编码、矢量量化、预测编码、变换编码等。 难点:常用的信源编码方法。第五章 信道编码(学时数 12) 重点掌握信道模型、信道容量、信道编码定理、差错控制与信道编译码的基本原理;掌握线性分组码、卷积码、级联码的基本原理。 难点:各种信道编码的基本

4、原理的理解。第六章 若干应用问题(学时数 2) 了解编码理论中的几个应用问题,如失真数据压缩问题、汉字信息处理问题、条码技术等。2本部分主要要求学生课下学习。三、课程教学的基本要求本课程是信息与计算科学专业信息安全方向的专业选修理论课,是信息论的重要分支之一。在教学方法上,采用课堂讲授,课后自学,课堂讨论等教学形式。(一)课堂讲授本课程属于专业方向理论课程。在传授知识原理的前提下,配合实际应用例子,由浅入深善于诱导,使学生从被动吸收知识的状态下,转化到主动索取知识的状态中来,并采用多媒体辅助教学,加大课堂授课的知识含量。注重培养学生的学习兴趣,提高学生的基本素质。(二)课后自学为了培养学生整理

5、归纳,综合分析和处理问题的能力,每章都安排一部分内容,课上教师只给出自学提纲,不作详细讲解,课后学生自学。(三)课堂讨论课堂讨论的目的是活跃学习气氛,开拓思路。教师应认真组织,安排重点发言,充分调动每一名同学的学习积极性,做好总结。(四)课外作业为了让学生巩固所学的知识,每章都布置一定数量课外作业。(五)实验暂时无实验。但可以要求学生课下完成包括无失真信源编码、限失真信源编码和信道编码的计算机编程模拟仿真。(六)习题课习题课以典型例题分析为主,并适当安排开阔思路及综合性的练习及讨论。共 2 学时(已包括在前述学时分配中) 。(七)课外作业课外作业的内容选择基于对基本理论的理解和巩固,培养密码算

6、法的验证和简单的加、解计算能力。利用所学的密码知识,分析实际问题的解决能力,习题以计算性小题为主,平均每学时-道题。(八)考试考试可采用闭卷与开卷相结合的形式,以闭卷为主。闭卷部分的试题包括基本概念,基本理论,分析实际安全问题,题型可采用填空,计算,简答等方式。开卷部分的考试采用对学生平时编码理论理解应用的测试。总评成绩:学生上课出勤,平时作业,编写算法代码共占 30%;期末闭卷考试占 70%。四、其他课程的联系:先修课程:线性代数 、 概率论与随机过程 、 信息论导论五、建议教材及教学参考书1. 教材:1信息论与编码 ,曹雪虹,张余橙编,北京邮电大学出版社,2001.8 2. 参考资料: 1信息处理与编码 ,吴伟陵,人民邮电出版社,2001.2 32信息传输与编码理论 ,岩垂好裕,科学出版社,2002.3 3信息论与编码 ,姜丹,中国科学技术大学出版社, 2001.8 4编码密码学 ,杨义先,林须端编著,人民邮电出版社, 1992 5信息论与编码理论 ,沈世镒,陈鲁生编著,科学出版社, 2002.7 6Information Theory ,Jan C.A. Vander Lubbe, Cambridge University Press, 1997

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