在信息论与编码这门课程中，学生需要掌握一系列重要的概念和理论知识。为了帮助大家更好地准备即将到来的期末考试，本文将梳理一些关键点，希望对复习有所帮助。

首先，信息论的核心在于度量信息的不确定性。熵是衡量随机变量不确定性的主要指标之一，它描述了信息源产生的平均信息量。理解熵的概念及其计算方法至关重要。例如，在离散情况下，熵 \( H(X) \) 的定义为：

\[

H(X) = -\sum_{i=1}^{n} P(x_i) \log_2 P(x_i)

\]

其中 \( P(x_i) \) 是随机变量 \( X \) 取值 \( x_i \) 的概率。此外，还需要了解联合熵、条件熵以及它们之间的关系，如链式法则等。

其次，信道容量也是一个重点内容。香农第一定理指出，对于任何给定的信道，存在一个最大传输速率称为信道容量，超过这个速率就无法实现无错误的数据传输。计算信道容量通常涉及最大化互信息的过程，这需要熟练运用数学工具进行推导。

再者，编码技术也是本课程的重要组成部分。包括但不限于哈夫曼编码、算术编码等无损压缩算法；以及线性分组码、循环码等纠错码的设计原理。每种编码方式都有其适用场景和优缺点，复习时应结合实际例子加深理解。

最后，建议通过做历年真题来检验自己的学习效果，并及时查漏补缺。同时也可以尝试自己构建简单的模型或问题情境，以增强解决问题的能力。

总之，《信息论与编码》是一门理论性和实践性都很强的学科，希望通过上述复习建议能让同学们更加从容地应对接下来的挑战。预祝每位同学都能取得理想的成绩！