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出版时间:1900-01-01

价格:18.00元

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isbn号码:9787118024999

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• 通信技术

《现代信号处理基础与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代信号处理理论体系，并辅以大量的工程实践案例。它不仅仅是一本理论教材，更是一本实用的工程参考手册，旨在弥合数字信号处理（DSP）理论知识与实际应用之间的鸿沟。全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从基础的离散时间信号与系统理论，到前沿的自适应滤波和现代谱估计方法。 第一部分：信号与系统基础 本部分为后续高级主题奠定坚实的数学和物理基础。首先，详细阐述了连续时间信号与系统的傅里叶变换（FT）及其性质，为理解频域分析工具打下基础。随后，引入离散时间信号与系统（DTSS）的概念，重点分析了Z变换。Z变换作为离散系统分析的核心工具，不仅深入探讨了其收敛域和反变换方法，还着重讲解了线性时不变（LTI）离散系统的差分方程求解、频率响应分析，以及系统稳定性与因果性判据。 章节中特别引入了数字滤波器的基本概念，包括IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器的基本结构和设计思想。通过丰富的图示和具体的数学推导，帮助读者理解如何从时域特性和频域要求出发，构建满足特定性能指标的数字滤波器。对卷积和相关性的深入讨论，为后续的系统识别和通信应用中的匹配滤波提供了理论支撑。 第二部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是连接时域和频域的桥梁，是数字信号处理中最核心的变换之一。本部分首先系统性地介绍了DFT的定义、周期性、共轭对称性以及其与连续傅里叶变换（FT）之间的关系。重点分析了DFT在有限长序列上的采样效应，如栅栏效应（Picket-fence effect）和频谱泄漏（Spectral Leakage），并提出了解决这些问题的对策，例如窗口函数的选择与应用。 随后，本书详细剖析了快速傅里叶变换（FFT）算法。除了经典的Cooley-Tukey算法（包括按时间抽取和按频率抽取两种结构）的原理和蝶形运算图外，还讨论了更复杂的算法，如Chirp-Z变换和混合基FFT。大量的算例和MATLAB/Python代码示例，使读者能够亲手实现和验证FFT的计算过程，深刻体会其计算效率的巨大优势。 第三部分：数字滤波器设计 本部分深入探讨了两种主流的数字滤波器设计方法：IIR和FIR。 对于IIR滤波器，重点讲解了如何从已知的模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）出发，利用双线性变换（Bilinear Transformation）和脉冲不变法进行数字化设计。详细分析了双线性变换引入的频率预畸变问题及其补偿方法，并对比了不同类型的IIR滤波器在通带纹波和阻带衰减上的性能权衡。 在FIR滤波器设计方面，本书采用了前沿和实用的方法论。除了传统的窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计与性能分析外，重点介绍了使用频率采样法和Parks-McClellan算法（最小二乘法优化）进行精确规范设计。对线性相位FIR滤波器的特性进行了深入探讨，强调了其在低失真应用中的不可替代性。 第四部分：自适应信号处理 自适应滤波是信号处理领域中一个至关重要且与工程实践紧密相关的分支。本部分首先介绍了随机过程理论和维纳滤波（Wiener Filter）的理论基础，推导了最优线性滤波器——维纳滤波器的解。 随后，本书的核心内容转向自适应算法。详细阐述了最小均方（LMS）算法的收敛性、误差点和步长选择对算法性能的影响。在此基础上，进一步引入了更高效的递归最小二乘（RLS）算法，并对比了LMS与RLS在收敛速度和计算复杂度上的差异。应用实例涵盖了噪声抵消器、回声消除器和信道均衡器等典型场景。 第五部分：现代谱估计 传统的基于DFT的周期图法存在方差大、分辨率低等固有缺陷。本部分系统介绍了超越传统方法的现代谱估计技术。 首先，对参数化模型谱估计进行了介绍，包括自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归滑动平均（ARMA）模型的基本原理。然后，重点阐述了非参数化的高分辨率谱估计方法，如周期图增强技术（如Welch平均法）和最大熵谱（MEM）方法。此外，还介绍了子空间分解法，如多重信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间（ESPRIT）算法，这些方法在提高对窄带信号和多通道信号的识别能力方面展现出卓越性能。 实践与工具 本书贯穿始终地强调实践应用。每一章节后都附有大量的习题，旨在巩固理论理解。此外，本书提供了大量的MATLAB/Python代码示例，覆盖了从基本频谱分析到复杂自适应滤波器实现的完整流程。这些代码不仅是教学工具，更是读者进行实际项目开发时的起点。读者可以通过修改参数和输入信号，直观地观察不同算法和设计选择对系统性能产生的实际影响。 目标读者 本书适合于电子工程、通信工程、控制工程、计算机科学以及应用物理等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事数字信号处理、通信系统、雷达、声学和图像处理等领域的工程技术人员和研究人员。读者应具备微积分、线性代数和基础概率论知识。

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这本书真是让人眼前一亮，特别是对于像我这样一直关注移动通信技术发展脉络的人来说。它没有过多纠缠于那些陈旧的协议细节，反而将重点放在了系统层面的应用和实际部署上。比如，书中对网络切片（Network Slicing）的阐述，简直是拨云见雾。我读了很多关于5G核心网的资料，但大多都是枯燥的RFC描述，而这本书却能用非常生动的案例，把网络切片如何服务于自动驾驶、智能制造这些垂直行业讲解得淋漓尽致。特别是关于端到端时延保障的章节，作者似乎是深入参与了某个大型运营商的试点项目，描述了从RAN到Core，再到BSS/OSS的各个环节是如何协同优化以满足毫秒级的需求。我特别欣赏它在描述复杂技术时的那种“匠人精神”，不炫技，只求把一个看似高深的理念，用最接地气的方式剖析清楚。读完之后，我对“万物互联”这个概念的理解，从一个模糊的口号，变成了一套清晰可操作的技术蓝图。这本书更像是一本工程师的实战手册，而不是一本理论教科书，这一点非常难得。

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我必须说，这本书的叙事节奏非常独特，完全不是那种教科书式的平铺直叙。它更像是一部关于现代通信系统进化的纪录片脚本，充满了历史的纵深感和技术的张力。开篇对2G/3G时代“频谱焦虑”的回顾，让我这个老一辈的通信人感到非常亲切，仿佛回到了那个为了一点带宽而绞尽脑汁的年代。但紧接着，它迅速将视角拉到如今的软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的浪潮上，这种跨越式的叙述，让读者能真切地感受到技术迭代的迅猛。书中对BSS/OSS系统从传统的固化架构向云原生演进的分析尤为深刻，它没有停留在描述“为什么要变”，而是详细探讨了“怎么变”——比如，如何利用DevOps理念重构计费和客户管理系统，以适应5G时代高并发、低价值的物联网海量连接需求。我感觉作者在撰写时，内心深处是有一个清晰的“技术哲学”的，那就是任何技术变革的最终目的，都是为了更好地服务商业模式的创新。阅读体验非常流畅，每一章的转折都设计得恰到好处，让你忍不住想知道下一个技术点会如何被解构和重塑。

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这本书最让我感到惊讶的地方，是它对安全性和隐私保护的关注，这一点在很多侧重于性能和速率提升的同类书籍中常常被边缘化。这里的处理方式非常全面且具有前瞻性。它不仅提及了传统移动通信中的身份鉴别和加密机制，更深入探讨了在mMTC（海量机器类通信）和uRLLC（超可靠低延迟通信）场景下，如何构建一个既开放又安全的网络环境。我印象最深的是关于“零信任架构”在5G核心网中的应用探讨，作者详细分析了如何通过微服务层面的动态授权和持续验证，来应对日益复杂的网络攻击面。特别是对于用户数据在边缘计算节点（MEC）上的处理规范，书中给出的建议非常具有操作指导性，它强调了合规性与性能提升之间的平衡点，这正是当前行业亟需解决的难题。读完这部分内容，我感觉自己对“安全即服务”的理解上了一个台阶，不再是简单的防火墙概念，而是一种渗透到系统每一个角落的文化和架构。

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坦率地说，这本书的写作风格略显冷峻，它没有过多使用花哨的比喻，而是用一种近乎严谨的工程语言来构建知识体系。这对于寻求深入理解底层机制的读者来说，无疑是一种福音。例如，在讲解大规模MIMO（Massive MIMO）的波束赋形算法时，作者没有回避复杂的线性代数和信号处理基础，而是将其嵌入到实际的信道估计流程中进行讲解。它不是直接给出结论，而是带领读者一步步推导出最优的加权向量。这种“带着你推导”的教学方式，极大地增强了知识的内化。我甚至将书中附带的一些伪代码实现打印出来，对照自己的仿真环境进行比对。这本书的价值不在于让你快速学会“怎么用”，而在于让你深刻理解“为什么这么用”。对于那些希望从应用层架构师转型到底层系统设计者的专业人士，这本书无疑提供了坚实的理论基石和清晰的实践路径图。

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这本书在处理跨域互操作性问题上，展现了惊人的广度和深度。我们都知道，现代移动通信系统早已不是单一运营商的封闭体系，它必须与固网、卫星通信，乃至工业控制网络进行无缝对接。这本书的某个章节，专门剖析了4G/5G向非地面网络（NTN）演进时，如何解决频谱兼容性和移动性管理的问题。作者似乎对全球的频谱分配和国际电信联盟（ITU）的最新决议了如指掌，在描述不同接入技术融合时，对协议栈的适配性进行了极其细致的对比分析。我过去一直认为5G和卫星通信的集成是一个遥远的话题，但这本书通过分析现有的一些小型卫星运营商的商业模型，展示了集成已经是箭在弦上。最让我印象深刻的是，它讨论了如何利用区块链技术来优化跨运营商的漫游结算和资源调配，这种将前沿IT技术与传统电信网络深度融合的视野，无疑是这本书最吸引人的亮点之一。它成功地搭建了一座连接当前基础设施和未来数字生态的桥梁。

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