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2.5 连续随机变量的微分熵
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      [1] 导引
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      [2] 1.1 信息论的对象与方法(上)
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      [3] 1.1 信息论的对象与方法(下)
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      [4] 1.2 信息论的主要研究内容
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      [5] 1.3 Shannon信息的定义(...
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      [6] 1.3 Shannon信息的定义(...
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      [7] 1.4 Shannon的大师风范
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      [8] 导引
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      [9] 2.1 离散变量的非平均互信息(上...
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      [10] 2.1 离散变量的非平均互信息(下...
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      [11] 2.1 离散变量的非平均互信息(上...
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      [12] 2.1 离散变量的非平均互信息(下...
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      [13] 2.2 离散变量的非平均自信息(上...
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      [14] 2.2 离散变量的非平均自信息(下...
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      [15] 2.2 离散变量的非平均自信息
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      [16] 2.3 离散集的平均自信息-熵(上...
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      [17] 2.3 离散集的平均自信息-熵(下...
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      [18] 2.3 离散集的平均自信息-熵(上...
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      [19] 2.3 离散集的平均自信息-熵(下...
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      [20] 2.3 离散集的平均自信息-熵(上...
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      [21] 2.3 离散集的平均自信息-熵(下...
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      [22] 2.3 离散集的平均自信息-熵
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      [23] 2.3 离散集的平均自信息-熵(上...
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      [24] 2.3 离散集的平均自信息-熵(下...
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      [25] 2.3 离散集的平均自信息-熵
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      [26] 2.4 离散集的平均互信息
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      [27] 2.4 离散集的平均互信息(上)
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      [28] 2.4 离散集的平均互信息(下)
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      [29] 2.4 离散集的平均互信息(下)
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      [30] 2.4 离散集的平均互信息(上)
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      [31] 2.4 离散集的平均互信息(下)
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      [32] 2.5 连续随机变量的微分熵(上)
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      [33] 2.5 连续随机变量的微分熵(下)
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      [34] 2.5 连续随机变量的微分熵
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      [35] 2.5 连续随机变量的微分熵
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      [36] 2.5 连续随机变量的微分熵
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      [37] 2.6 连续随机变量的互信息
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      [38] 2.6 连续随机变量的互信息
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      [39] 导引
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      [40] 3.1 离散无记忆信源的数学模型
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      [41] 3.2 离散无记忆信源的信息测度
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      [42] 3.3 离散有记忆信源的信息测度
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      [43] 3.3 离散有记忆信源的信息测度
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      [44] 3.4 连续信源的数学模型及其信息...
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      [45] 导引
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      [46] 4.1 信道的数学模型及分类(上)
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      [47] 4.1 信道的数学模型及分类(下)
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      [57] 4.4 组合信道的容量
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      [58] 4.4 组合信道的容量
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      [64] 4.6 波形信道的容量
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      [100] 6.3 信道编码定理
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      [101] 6.3 信道编码定理
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      [102] 6.4 分组码基本概念(上)
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      [103] 6.4 分组码基本概念(下)
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      [104] 6.4 分组码基本概念
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      [105] 6.5 线性分组码之代数基础(上)
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      [107] 6.5 线性分组码之代数基础
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      [131] 导引
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      [132] 7.1 率失真函数的定义(上)
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      [133] 7.1 率失真函数的定义(下)
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      [134] 7.1 率失真函数的定义
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      [135] 7.2 率失真函数的性质(上)
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      [136] 7.2 率失真函数的性质(下)
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      [137] 7.3 率失真函数的计算
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      [138] 7.4 率失真函数的参量描述
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      [139] 7.5 连续信源的率失真
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      [140] 习题课-率失真理论(上)
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