移动通信原理系统及技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:曹达仲，侯春萍 编著

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2004-3

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787302080343

丛书系列:

图书标签:

• 通信
• 中国
• 2011
• 移动通信
• 通信原理
• 无线通信
• 移动网络
• 通信技术
• 信号处理
• 无线电
• 天线
• 调制解调
• 多址接入

好的，下面为您创作一份图书简介，该书名为《大数据时代的商业决策与人工智能应用》，内容专注于商业智能、数据分析、机器学习在企业运营中的实践，与您提到的《移动通信原理系统及技术》的无线通信领域完全不同。 --- 图书名称： 大数据时代的商业决策与人工智能应用 书籍简介 一、 时代背景与核心诉求：从数据洪流到商业洞察 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，企业获取和处理数据的能力已成为其核心竞争力。我们正处于一个由海量数据驱动的时代，无论是电商平台的精准推荐，金融机构的风险建模，还是制造业的智能排产，背后都离不开对数据的深度挖掘与有效利用。然而，数据本身并不能直接转化为价值。如何从PB级的数据中提炼出可操作的商业洞察（Actionable Insights），并利用前沿的人工智能技术实现决策自动化与优化，是当前每一位企业领导者、数据科学家和业务分析师面临的共同挑战。 《大数据时代的商业决策与人工智能应用》正是在这样的背景下应运而生。本书并非停留在理论的探讨，而是紧密结合商业实战，旨在构建一座连接“海量数据”与“高效决策”的坚实桥梁。它系统性地梳理了从数据采集、清洗、建模到最终商业落地的全流程，特别强调了如何将复杂的人工智能算法转化为清晰、可执行的商业策略。 二、 结构解析：三大支柱，层层递进 本书内容结构清晰，围绕大数据处理、商业智能分析和人工智能落地三大核心支柱展开，确保读者能够从宏观战略到微观技术实现全面掌握。 第一部分：大数据生态构建与基础治理（The Data Foundation） 本部分深入探讨了现代企业数据基础设施的构建哲学。它摒弃了对单一工具的过度推崇，转而聚焦于构建弹性、可扩展的数据湖和数据仓库体系。内容涵盖了分布式文件系统（如HDFS）的架构优势、流式处理技术（如Kafka与Spark Streaming）在实时决策中的应用。 数据治理与质量控制： 详细阐述了数据标准、元数据管理以及数据脱敏的重要性，强调“垃圾进，垃圾出”的原则在决策中的致命性。 数据架构选型： 比较了Lambda与Kappa架构在不同业务场景（如实时风控与离线报表）下的适用性，指导企业进行合理的云原生数据平台选型。 数据安全与合规性： 鉴于日益严格的全球数据隐私法规（如GDPR、CCPA），本章提供了在数据挖掘过程中确保合规操作的实践指南。 第二部分：商业智能（BI）与高级分析方法论（The Analytical Core） 如果说第一部分是“原材料的准备”，那么第二部分就是将这些原材料转化为有价值“产品”的过程。本部分侧重于如何运用统计学和经典机器学习方法，解答关键的商业问题。 描述性与诊断性分析的深化： 不仅关注“发生了什么”，更深入探讨“为什么发生”。内容包括多维数据分析（OLAP的现代应用）、关键绩效指标（KPI）体系的科学设计与动态监控。 预测性分析的商业应用： 聚焦于时间序列分析（如ARIMA、Prophet模型）在需求预测、库存优化中的落地。同时，详述了回归模型在价格弹性分析和LTV（客户生命周期价值）预测中的实施细节。 客户细分与行为建模： 运用聚类算法（K-Means, DBSCAN）进行高维客户画像构建，以及如何结合RFM模型，为市场营销活动提供精确的受众定位。 第三部分：人工智能赋能的决策自动化与前沿实践（AI-Driven Automation） 这是本书的技术前沿与价值落地核心。本部分将重心放在深度学习、强化学习等先进AI技术如何直接嵌入到企业的业务流程中，实现超人力的决策优化。 深度学习在非结构化数据处理中的威力： 重点讲解了自然语言处理（NLP）技术，如BERT模型的微调，如何应用于舆情监控、合同文本审查和智能客服的自动化升级。同时，探讨了计算机视觉技术在质检、安防等领域的具体部署案例。 推荐系统工程化： 从协同过滤到基于深度学习的排序模型（如Wide & Deep），本书详细剖析了构建高点击率、高转化率推荐引擎的技术栈和A/B测试策略。 强化学习与运营优化： 探索了强化学习在复杂动态系统（如供应链调度、动态定价策略）中的应用潜力，展示了AI如何通过“试错学习”实现全局最优解，突破传统优化算法的局限。 AI模型的可解释性（XAI）： 强调在金融、医疗等高风险领域，模型决策的透明度至关重要。本书提供了LIME和SHAP等工具在解释黑箱模型方面的操作指南，确保商业决策的公正性与可追溯性。 三、 目标读者群体与独特价值 本书面向对象广泛，涵盖了技术与管理两大阵营： 1. 企业高层与战略规划师： 帮助决策者理解AI和大数据能力的边界与潜力，指导其制定真正基于数据驱动的数字化转型路线图。 2. 数据科学家与机器学习工程师： 提供从理论到生产环境（MLOps）的实战经验，避免“原型陷阱”，加速模型部署和维护的效率。 3. 业务部门的分析师与经理人： 提升其数据素养，使其能更有效地与技术团队协作，将业务痛点准确转化为可量化的数据问题。 《大数据时代的商业决策与人工智能应用》的独特价值在于其极强的实操性和前瞻性。它不只是罗列算法，而是通过丰富的行业案例（如零售业的库存优化、金融业的反欺诈体系），展示了如何将复杂的数学模型转化为实实在在的商业价值增长点。阅读本书，意味着掌握的不仅是技术工具，更是驾驭信息时代的商业智慧。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有力量感，那种深邃的蓝色调和醒目的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我抱着极大的期待打开了它，希望能深入了解那些塑造我们日常通讯的底层逻辑。然而，读完前几章后，我发现内容似乎过于聚焦于某个特定厂商的私有协议栈的内部实现，而不是我所期望的、涵盖整个移动通信领域核心理论的广阔视角。例如，在讲解信道编码时，书中花了大量的篇幅去剖析一套极其复杂的迭代解码算法，这对于我这种希望建立宏观理解的读者来说，显得有些舍本逐末。我期待的是对香农极限、OFDM的基本原理在不同频谱环境下的适用性进行更具普适性的探讨，或者至少是对比分析一下主流标准如4G LTE和5G NR在物理层设计哲学上的异同。结果，感觉更像是一本针对特定产品线工程师的内部培训手册，而非一本面向广大学生的、系统性的教材。它缺乏对通信系统性能评估中关键指标，比如误码率（BER）与信噪比（SNR）曲线的直观展示和数学推导，这使得理论的理解停留在表面，缺乏深度和说服力。整体而言，这本书的“系统”部分似乎被“特定技术实现细节”所淹没了。

评分☆☆☆☆☆

我一直痴迷于无线电波如何在复杂的城市峡谷中精确地传递信息，所以这本书的标题《移动通信原理系统及技术》听起来简直是为我量身定做。我希望它能像一位经验丰富的导师，带我穿越从蜂窝网络诞生至今的每一个关键技术节点。我对历史脉络的梳理、对不同代际（1G到5G）的核心增益点进行清晰的梳理抱有很高的期望。遗憾的是，书中对于移动通信的“历史演进”部分处理得相当草率，仿佛这些技术是突然出现的，而不是在无数次理论突破和工程妥协中逐渐成型的。尤其在介绍多址接入技术时，书中只是简单地罗列了FDMA、TDMA和CDMA的定义，却未能深入探讨为何在特定时期，某个技术会成为主导，以及它们在频谱效率和复杂度之间是如何权衡取舍的。我更想看到的是，例如，扩频技术是如何克服窄带干扰的，或者正交频分复用（OFDM）的引入如何彻底改变了对多径衰落的处理方式。这本书在“技术”的介绍上显得有些平铺直叙，缺乏对“为什么”（Why）的深入挖掘，更多的是停留在“是什么”（What）的层面，这让阅读体验大打折扣，难以激发起深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对这本书的章节安排感到困惑。它似乎试图涵盖太多的主题，但每一个主题的深度都未能达到令人满意的程度。比如，书中在讲述了基础的调制解调技术之后，突然插入了一大段关于量子通信潜力的展望，这部分内容虽然具有启发性，但与全书的基调和核心主题——即当前主流的移动通信系统——显得格格不入，更像是附录中的“未来展望”被强行植入了正文。此外，书中对关键性能指标（KPIs）的讨论也缺乏实战性。例如，在讲解覆盖优化时，书中没有提供任何关于如何通过调整天线倾角或发射功率来实际提升边缘用户体验的案例分析或工程经验分享。我期待的是那种结合实际工程案例，展示理论如何在真实世界中被“调优”的过程。这本书的结构更像是知识点的堆砌，缺乏一条清晰、连贯的叙事主线，使得读者在阅读过程中很难构建起一个完整、逻辑自洽的移动通信知识体系，最终感觉自己掌握了一些孤立的知识点，但无法将它们有效整合起来解决复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书时，特别关注了其中关于“网络架构”和“移动性管理”的部分。毕竟，一部手机之所以能“移动”并在不同基站间平滑切换，背后的网络控制和信令流程是至关重要的。我对如何实现无缝切换（Handover）、如何进行资源调度以及如何保证服务的连续性非常感兴趣。然而，书中对这些高层协议和控制面的描述，与对物理层细节的过度关注形成了鲜明对比，显得非常单薄。关于核心网与接入网的接口协议，比如S1或X2接口的关键信息流，书中仅用了寥寥数语带过，缺乏对信令消息时序图的详细描绘。我更希望看到的是，当用户从一个小区移动到另一个小区时，控制信道上具体发生了哪些握手和确认过程，是哪一层协议负责触发切换决策，以及网络侧如何动态调整功率控制参数以适应新的传播环境。这本书在“系统”层面的描述，似乎更偏向于对基础设施组件的简单罗列，而没有深入探讨这些组件之间错综复杂的、保证服务质量的动态交互机制，这使得我对整个通信网络的“运作”的理解仍然停留在非常概念化的层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一个正在学习信号处理的本科生，我购买这本书的初衷是希望能将我在课堂上学到的傅里叶分析、随机过程等抽象数学工具，具体应用到移动通信的实际场景中。我期望看到清晰的数学模型，能够将发射端的调制、信道中的衰落模型（如瑞利分布）和接收端的均衡处理有效地串联起来。这本书的数学表达很多，但逻辑的跳跃性极大。例如，在涉及MIMO（多输入多输出）技术的部分，作者直接抛出了预编码矩阵的设计公式，却没有对该公式背道出处——即如何通过奇异值分解（SVD）来最大化信道容量的理论依据进行细致的铺垫。这对于初学者来说是极其不友好的，感觉像是直接跳到了证明的最后一步，而把最关键的推导过程省略了。我需要的是那种循序渐进、每一步都有明确物理意义的讲解，而不是直接引用复杂的矩阵运算结果。这本书更像是一本给已经有扎实基础的研究生准备的参考书，对于希望从零开始建立完整数学框架的读者而言，它在“原理”的阐述上显得过于跳跃和晦涩难懂。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆