Information and Coding Theory in Computer Science
Ez a könyv különböző témákat tárgyal az információelméleti módszerek és megközelítések, a blokk- és folyamkódolás, a veszteségmentes adattömörítés, valamint az információ és a Shannon-entrópia témaköréből. Az 1.
rész az információelméleti módszerekre és megközelítésekre összpontosít, ismertetve a kognitív rádiórendszer információelméletét, az információelméletet és az entrópiát kvantált optikai hullámokra komplex időben változó közegben, néhány egyenlőtlenséget az információelméletben a Tsallis-entrópia segítségével, valamint az intelligencia számításelméletét: az információs entrópia. A 2. szakasz a blokk- és folyamkódolásra összpontosít, ismertetve a hosszú folyamú adattömörítésre szolgáló blokk-felosztásos tömbkódolási algoritmust, a bithiba-tudatos veszteségmentes képtömörítést 2d-rétegű blokkkódolással, a sugármintázat-szkennelést (BPS) a téridő-blokkkódolással (STBC) és a téridő-trelliskódolással (STTC) szemben, a részleges visszacsatoláson alapuló ortogonális téridő-blokkkódolást rugalmas visszacsatolási bitekkel, valamint a sebesség nélküli téridő-blokkkódokat az 5g vezeték nélküli kommunikációs rendszerekhez.
A 3. szakasz a veszteségmentes adattömörítésre összpontosít, ismertetve a kombinációs módszereket alkalmazó veszteségmentes képtömörítési technikát, a hiperspektrális képek érzékelés nélküli veszteségmentes tömörítése terén elért új eredményeket, a digitális mammográfia veszteségmentes tömörítését bázisváltási módszerrel, valamint a több táblázatos aritmetikai kódoláson alapuló veszteségmentes képtömörítést.
A 4. szakasz az információval és a Shannon-entrópiával foglalkozik, ismertetve az entrópiát mint egyetemes fogalmat a tudományokban, a Shannon-entrópia axiomatikus jellemzését és alkalmazását, a Shannon-entrópiát a mobil ad-hoc hálózatokon (MANET) végzett elosztott tudományos számításokban, az intelligencia számításelméletét: az információs entrópia, valamint a Shannon-entrópia továbbfejlesztését a rendszerek sokféleségének mérésére.