本书围绕香农信息论中的基本概念，设计了一系列仿真实验，使学生通过开展实验加深对“信息论基础”课程的理解。全书共两部分，包含基础理论实验和综合应用实验，其中基础理论实验对应13个仿真实验，包括：信息论计算器、文字的信息熵、有限状态马尔科夫信源仿真、离散信道的信道容量、离散信道的组合1——级联信道、离散信道的组合2——并联信道、离散信道的组合3——和信道、唯一可译码的判定、信源编码1——香农编码、信源编码2——费诺编码、信源编码3——霍夫曼编码、渐进等同分割性与典型序列、极简信道编解码；综合应用实验对应7个实验，包括平均互信息的应用——决策树、机器学习中交叉熵的应用、马尔科夫信源的霍夫曼编码、霍夫曼编码的改进、连续信道的信道容量、最大信息熵的应用——网像阈值分割和最大熵谱估计。
本书侧重信息论基本概念及性质的验证和仿真分析，可作为高等院校电子信息类相关专业学生学习“信息论基础”课程的实验教材，也可为从事通信和信号相关的科研和工程技术人员提供参考。

绪论
0.1 实验内容简介
0.2 实验条件介绍
0.2.1 软硬件环境
0.2.2 MATLAB相关操作简介
第一部分 基础理论实验
第1章 信息论计算器
1.1 基本原理
1.1.1 信息的统计度量的基本定义
1.1.2 计算方法
1.2 实验说明
1.2.1 实验目的
1.2.2 实验内容
1.2.3 基本要求
1.2.4 实验步骤
1.2.5 参考代码
第2章 文字的信息熵
2.1 基本原理
2.1.1 信息熵的基本定义
2.1.2 文字符号的熵
2.2 实验说明
2.2.1 实验目的
2.2.2 实验内容
2.2.3 基本要求
2.2.4 实验步骤
2.2.5 参考代码
第3章 有限状态马尔科夫链仿真
3.1 基本原理
3.1.1 有限状态马尔科夫链
3.1.2 平稳分布和稳态分布
3.1.3 二者的关系
3.1.4 稳态分布的判决条件
3.2 实验说明
3.2.1 实验目的
3.2.2 实验内容
3.2.3 基本要求
3.2.4 实验步骤
3.2.5 参考代码
第4章 离散信道的信道容量
4.1 基本原理
4.1.1 信道容量的定义
4.1.2 离散信道的信道容量计算方法
4.2 实验说明
4.2.1 实验目的
4.2.2 实验内容
4.2.3 基本要求
4.2.4 实验步骤
4.2.5 参考代码
第5章 信道的组合l——级联信道
5.1 基本原理
5.1.1 级联信道定义
5.1.2 数据处理定理
5.2 实验说明
5.2.1 实验目的
5.2.2 实验内容
5.2.3 基本要求
5.2.4 实验步骤
5.2.5 参考代码
第6章 信道的组合2——并联信道
6.1 基本原理
6.1.1 并联信道定义
6.1.2 信道容量
6.2 实验说明
6.2.1 实验目的
6.2.2 实验内容
6.2.3 基本要求
6.2.4 实验步骤
6.2.5 参考代码
第7章 信道的组合3——和信道
7.1 基本原理
7.1.1 和信道定义
7.1.2 信道容量
7.2 实验说明
7.2.1 实验目的
7.2.2 实验内容
7.2.3 基本要求
7.2.4 实验步骤
7.2.5 参考代码
第8章 唯一可译码的判定
8.1 基本原理
8.2 实验说明
8.2.1 实验目的
8.2.2 实验内容
8.2.3 基本要求
8.2.4 实验步骤
8.2.5 参考代码
第9章 信源编码1——香农编码
9.1 基本原理
9.1.1 香农第一定理
9.1.2 香农编码方法
9.2 实验说明
9.2.1 实验目的
9.2.2 实验内容
9.2.3 基本要求
9.2.4 实验步骤
9.2.5 参考代码
第10章 信源编码2——费诺编码
10.1 基本原理
10.1.1 费诺编码方法
10.1.2 费诺编码的性质
10.2 实验说明
10.2.1 实验目的
10.2.2 实验内容
10.2.3 基本要求
10.2.4 实验步骤
10.2.5 参考代码
第11章 信源编码3——霍夫曼编码
11.1 基本原理
11.1.1 霍夫曼编码方法
11.1.2 霍夫曼编码的性质
11.2 实验说明
11.2.1 实验目的
11.2.2 实验内容
11.2.3 基本要求
11.2.4 实验步骤
11.2.5 参考代码
第12章 渐进等同分割性与典型序列
12.1 基本原理
12.1.1 信源压缩途径分析
12.1.2 渐进等同分割
12.1.3 典型序列
12.2 实验说明
12.2.1 实验目的
12.2.2 实验内容
12.2.3 基本要求
12.2.4 实验步骤
12.2.5 参考代码
第13章 极简信道编解码
13.1 基本原理
13.1.1 信道编码与费诺不等式
13.1.2 简单重复编码
13.2 实验说明
13.2.1 实验目的
13.2.2 实验内容
13.2.3 基本要求
13.2.4 实验步骤
13.2.5 参考代码
第二部分 综合应用实验
第14章 平均互信息的应用——决策树
14.1 基本原理
14.2 实验说明
14.2.1 实验目的
14.2.2 实验内容
14.2.3 基本要求
14.2.4 实验步骤
14.2.5 参考代码
第15章 机器学习中交叉熵的应用
15.1 基本原理
15.1.1 交叉熵的定义
15.1.2 基于交叉熵的图像分类
15.2 实验说明
1 5.2.1 实验目的
15.2.2 实验内容
15.2.3 基本要求
15.2.4 实验步骤
15.2.5 参考代码
第16章 马尔可夫信源的霍夫曼编码
16.1 基本原理
16.1.1 马尔可夫信源
16.1.2 马尔可夫信源编码
16.2 实验说明
16.2.1 实验目的
16.2.2 实验内容