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→编码理论
'''<font color="#ff8000">编码理论 Coding Theory</font>'''是信息论最重要、最直接的应用之一，可以细分为'''<font color="#ff8000">信源编码理论 Source Coding Theory</font>'''和'''<font color="#ff8000">信道编码理论 Channel Coding Theory</font>'''。信息论使用统计学来量化描述数据所需的比特数，也就是源的信息熵。
'''<font color="#ff8000">编码理论 Coding Theory</font>'''是信息论最重要、最直接的应用之一，可以细分为'''<font color="#ff8000">信源编码理论 Source Coding Theory</font>'''和'''<font color="#ff8000">信道编码理论 Channel Coding Theory</font>'''。信息论使用统计学来量化描述数据所需的比特数，也就是源的信息熵。
* 数据压缩（源编码）：压缩问题有两个相关公式；
* [[无损数据压缩]]：数据必须准确重构；
*数据压缩（源编码）：压缩问题有两个相关公式；
* [[有损数据压缩]]：由失真函数测得的在指定保真度级别内分配重构数据所需的比特数。信息论中的这个部分称为率失真理论。
* [[有损数据压缩]]：由失真函数测得的在指定保真度级别内分配重构数据所需的比特数。信息论中的这个部分称为率失真理论。
*纠错码（信道编码）：数据压缩会尽可能多的消除冗余，而纠错码会添加所需的冗余（即纠错），以便在嘈杂的信道上有效且保真地传输数据。
*纠错码（信道编码）：数据压缩会尽可能多的消除冗余，而纠错码会添加所需的冗余（即纠错），以便在嘈杂的信道上有效且保真地传输数据。
::[[File:Binary erasure channel.svg]]
::[[File:Binary erasure channel.svg]]
==在其他领域的应用==
==在其他领域的应用==