Type of Credit: Elective
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資訊理論是運用機率與數理統計的方法研究有關訊息傳輸與訊號處理中一般規律的新興學科。核心問題是訊息傳輸的有效性和可靠性以及兩者間的關係。本課程將介紹資訊理論的相關基礎,讓學生瞭解何謂熵(entropy)與相互訊息量(mutual information)。並介紹一些編碼與壓縮的基礎知識。例如無失真資料壓縮如可變長度編碼與霍夫曼編碼,以及失真資料壓縮如小波轉換編碼。最後再介紹一些國際資料壓縮標準如JPEG、MPEG4等。
能力項目說明
Introduction |
Entropy and Shannon Theory |
Relative Entropy |
Mutual Information |
Data Compression |
Huffman Codes |
Optimal Codes |
Channel Capacity |
Channel Capacity |
Mid-term Exam |
Differential Entropy |
Differential Entropy |
Gaussian Channel |
Gaussian Channel |
Universal Source Coding |
Universal Source Coding |
Universal Source Coding |
Final Exam |
學習投入時數: 3 hours per week
期中考:35%
期末考:35%
課程參與:30%
T. Cover and J. Thomas(2006), Elements of Information Theory, 2nd Edition, Wiley
ISBN-10: 0471241954 ISBN-13: 978-0471241959