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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:王军宁

出品人:

页数:403

译者:

出版时间:2003-12

价格:32.6

装帧:平装

isbn号码:9787040130195

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 嵌入式系统
• 信号处理
• 微处理器
• ARM
• 开发应用
• 技术原理
• 通信
• 控制系统

现代通信系统中的信道编码理论与实践 本书简介 本书深入探讨了现代通信系统中至关重要的信道编码理论及其在实际工程中的应用。随着信息技术飞速发展，对可靠、高效的数据传输提出了越来越高的要求。信道编码作为保障信息传输质量的核心技术，其重要性不言而喻。本书旨在为通信、电子信息工程、计算机科学等领域的学生、研究人员及工程师提供一套全面而深入的理论框架和实用的设计指南。 全书结构严谨，逻辑清晰，从信息论的基础概念出发，逐步引入信道编码的数学基础，随后详细剖析各类经典和现代编码技术。我们力求在保证数学严谨性的同时，突出工程实现的直观性和可操作性。 --- 第一部分：信息论基础与编码理论的基石 本书伊始，我们将奠定坚实的数学和信息论基础。 第一章：信息论基础回顾 本章首先回顾了香农（Shannon）信息的定义，包括自信息量、信息熵（Entropy）及其基本性质。重点讨论了信源熵在度量不确定性和信息量上的作用，为后续的信源编码和信道编码设计提供理论依据。随后，引入联合熵、条件熵和互信息（Mutual Information），着重分析互信息在度量两个随机变量之间相关性及信道容量计算中的核心地位。 第二章：离散信道模型与信道容量 本章聚焦于信道的数学描述。详细介绍了离散无记忆信道（DMC）的模型，包括二元对称信道（BSC）和加性高斯白噪声信道（AWGN）等常见模型。推导并阐述了信道容量（Channel Capacity）的概念，即在给定信道条件下，信息传输的理论极限。本章将深入分析香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），这是所有现代通信系统性能评估的基准。理解信道容量的意义，是设计有效编码方案的前提。 --- 第二部分：经典代数编码技术 本部分着重介绍代数理论在信道编码设计中的应用，这些方法因其结构清晰、易于实现而成为早期和许多特定应用中的主力。 第三章：线性分组码（Linear Block Codes） 线性分组码是代数编码中最基础也是最重要的一类。本章从向量空间的角度出发，定义了线性分组码的生成矩阵（Generator Matrix, $G$）和校验矩阵（Parity-Check Matrix, $H$）。详细讲解了伴随式（Syndrome）的计算及其在检错和纠错中的应用。重点分析了最小汉明距离、汉明界（Hamming Bound）和Gilbert-Varshamov界，用以评估码的纠错能力。实践部分，深入讲解了汉明码（Hamming Codes）的构造、编码与译码过程，以及循环冗余校验码（CRC）在数据链路层中的广泛应用。 第四章：循环码（Cyclic Codes） 循环码是线性分组码的一个重要子集，其特性允许使用多项式代数进行高效的代数描述和实现。本章引入多项式环的概念，定义了码多项式、生成多项式 $g(x)$ 和校验多项式。重点阐述了如何利用 $x^n - 1$ 的因子分解来构造特定长度和纠错能力的循环码。详细介绍了BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）的构造原理、代数译码方法，包括初学者友好的欧几里得算法（Euclidean Algorithm）译码，以及更复杂的Peterson-Gorenstein-Zierler（PGZ）译码。 第五章：里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes, RS码） RS码是目前在存储设备（如光盘、硬盘）和数字广播（如DVB、ADSL）中应用最广泛的代数码之一。本章将RS码置于有限域（Galois Field, GF($q$)）的背景下进行深入分析。讲解了RS码的符号编码方式、生成多项式的构造，以及最重要的译码过程。重点阐述了高效的Berlekamp-Massey算法在求出错误定位多项式方面的威力，以及Chien Search用于错误定位，最后介绍Forney公式进行错误值计算，实现对多符号错误的精确纠正。 --- 第三部分：卷积码与概率译码 本部分转向序列编码技术，并引入了基于概率判决的译码方法，这是现代高性能通信系统的核心。 第六章：卷积码（Convolutional Codes） 与分组码不同，卷积码的编码过程依赖于输入序列的历史信息。本章定义了卷积码的结构，包括码率、约束长度和生成多项式。详细介绍了树形图（Tree Diagram）和状态图（State Diagram）来描述编码过程。重点讨论了基于概率判决的译码算法——维特比译码（Viterbi Algorithm）。通过动态规划思想，维特比算法能够在最大似然准则下找到最有可能的发送序列，是实现高可靠性通信的关键。 第七章：非结构化译码与Turbo码原理 本章将视角扩展到更灵活的译码方法。首先回顾了基于图的译码思想，引入了概率图模型的概念。随后，重点讲解了Turbo码的革命性突破。详细剖析了Turbo码的结构——由两个或多个并行的卷积编码器、交织器（Interleaver）和串行连接的译码器组成。阐述了其核心的最大后验概率（MAP）译码思想，即迭代译码（Iterative Decoding）和前向-后向（Forward-Backward）算法，展示了Turbo码如何极其接近香农极限的性能。 --- 第四部分：现代高效编码技术与前沿 本部分聚焦于性能逼近香农极限的现代编码方案。 第八章：低密度奇偶校验码（LDPC Codes） LDPC码是继Turbo码之后，在最新一代通信标准（如5G NR, Wi-Fi 6）中占据核心地位的编码技术。本章从其校验矩阵 $H$ 的稀疏性出发，定义了LDPC码的结构。重点介绍其基于图论的译码方法：因子图（Factor Graph）和信念传播（Belief Propagation, BP）译码，包括消息传递的机制和收敛性分析。探讨了其在编码增益和译码复杂度之间的优异平衡。 第九章：信道编码性能分析与性能评估 本章旨在将理论与仿真联系起来。详细讲解了误码率（BER）和误包率（PER）的计算方法，并展示了不同编码方案（如BCH、RS、卷积码、Turbo码、LDPC码）在AWGN信道下的性能曲线（信噪比-误码率曲线）。讨论了编码增益的概念及其工程意义，并对不同编码技术在不同应用场景（如深空通信、移动通信、数据存储）下的适用性进行了对比分析。 --- 本书的特色在于，它不仅停留在对数学公式的推导，更注重将复杂的编码算法转化为可操作的工程实现思路，尤其在对RS码的Berlekamp-Massey算法和LDPC码的BP译码等方面，提供了详尽的步骤和直观的解释，确保读者能够真正掌握这些现代通信系统的核心技术。

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这本书的封面设计非常有质感，传递出一种严谨和专业的气息。初次翻阅，我便被其清晰的目录结构所吸引，每个章节的标题都精准地概括了内容要点，这对于初学者快速把握全书脉络至关重要。书的排版也很舒适，字体大小适中，行间距合理，即使长时间阅读也不会感到疲劳。尤其值得称赞的是，书中穿插了大量精美的图示和流程图，这些视觉化的表达方式极大地降低了理解复杂概念的门槛。例如，在介绍DSP架构的部分，作者通过多层次的分解图，将CPU、内存、外设等关键组成部分的关系描绘得淋漓尽致，让我对DSP的整体运行机制有了直观的认识。此外，书中关于数学模型和算法推导的部分，逻辑严谨，论证清晰，即便是一些较为抽象的数学原理，也能被作者巧妙地转化为易于理解的语言和图形，仿佛在与一位经验丰富的老师进行一对一的交流。我特别关注了书中关于采样定理和量化噪声的章节，作者不仅详细解释了这些基本概念，还深入探讨了它们对实际信号处理性能的影响，并提供了相应的优化策略。这对于正在进行音频信号处理项目开发的我来说，无疑是宝贵的财富。总而言之，这本书在内容呈现和视觉设计上都达到了很高的水准，是一本值得反复研读的经典著作。

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这本书的内容严谨而不失趣味，作者在讲解过程中，总是能够将复杂的概念拆解成易于理解的组成部分，并辅以大量的图示和实例。在学习关于数字调制解调的章节时，我被作者的讲解方式所吸引。例如，在介绍QPSK（四相相移键控）调制时，作者并没有一开始就抛出复杂的星座图和编码公式，而是先从“如何用相位来表示数据”这一直观的物理概念入手，然后逐步引入四种不同的相位来表示两位二进制数据。接着，他通过一个类比，将星座图比作“数据地图”，通过在地图上的不同位置来表示不同的数据组合，这个比喻非常形象。书中关于ASK（幅移键控）和FSK（频移键控）的对比分析也十分到位，作者不仅讲解了它们的数学原理和特点，还通过具体的通信场景，如简单的无线遥控和调频广播，展示了它们各自的优势和适用范围。我尤其喜欢书中关于信号解调中载波恢复和符号同步的讲解，作者详细介绍了位同步和符号同步的重要性，以及如何利用锁相环（PLL）等技术来实现精确的载波恢复和符号定时。他还鼓励读者动手实践，通过调整PLL的参数来观察信号恢复效果的变化。这种寓教于乐的学习方式，让我对DSP技术在通信领域的应用产生了浓厚的兴趣，并充满了继续探索的动力。

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这本书的语言风格非常平实易懂，作者善于运用类比和生活化的例子来解释抽象的数字信号处理概念，这使得原本枯燥的技术内容变得生动有趣。在学习关于滤波器设计的章节时，我被作者的讲解方式所吸引。例如，在介绍巴特沃斯滤波器的设计时，作者并没有一开始就抛出复杂的公式，而是先从“平坦度”这一直观的物理概念入手，解释为什么我们需要平坦的通带响应。然后，他通过一个类比，将滤波器的设计过程比作“调音”，通过调整滤波器的参数来达到期望的频率响应，这个比喻非常形象。书中关于FIR（有限冲击响应）和IIR（无限冲击响应）滤波器的对比分析也十分到位，作者不仅讲解了它们的数学原理和特点，还通过具体的应用场景，如音频均衡器和音频延迟器，展示了它们各自的优势和适用范围。我尤其喜欢书中关于窗函数在FIR滤波器设计中的应用部分，作者详细介绍了不同窗函数（如矩形窗、汉宁窗、汉明窗等）的特性，以及它们对滤波器频率响应的影响，并提供了选择合适窗函数的指导原则。他还鼓励读者动手实践，通过调整窗函数的参数来观察滤波效果的变化。这种寓教于乐的学习方式，让我对DSP技术产生了浓厚的兴趣，并充满了继续探索的动力。

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这本书在DSP系统的设计与实现方面提供了非常全面和深入的指导，从概念的提出到最终的硬件实现，都进行了细致的阐述。我特别关注了书中关于DSP系统架构设计的部分，作者详细介绍了如何根据应用需求选择合适的DSP处理器，以及如何进行系统级的时钟、电源和接口设计。书中通过一个具体的嵌入式DSP系统设计案例，展示了如何将DSP芯片、存储器、外设和通信接口等模块进行有机集成，并进行软件和硬件的协同开发。我还了解到，书中关于DSP与FPGA（现场可编程门阵列）的协同设计也进行了深入的探讨，包括如何利用FPGA来实现DSP的高性能计算加速，以及如何进行软硬件接口的设计和调试。此外，书中关于DSP系统的功耗优化和可靠性设计也提供了宝贵的建议，例如如何通过动态频率调节、低功耗模式和冗余设计来提高系统的能效和稳定性。我还了解到，书中关于DSP系统测试和验证的方法和工具，例如如何进行功能测试、性能测试和环境测试，以确保系统的稳定性和可靠性。总而言之，这本书为DSP系统的设计与实现提供了全方位的指导，对于希望深入了解DSP系统开发过程的读者来说，无疑是一本不可或缺的宝贵资料。

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这本书的理论深度令人印象深刻，它并非仅仅停留在概念的介绍，而是深入到数字信号处理背后的数学原理和算法实现细节。在学习了关于FFT（快速傅里叶变换）的章节后，我被作者严谨的推导过程深深折服。从离散傅里叶变换（DFT）的基本定义出发，作者层层递进，巧妙地运用了分治策略，将一个N点的DFT分解为两个N/2点的DFT，并详细阐述了蝶形运算的数学基础和实现方式。书中对基2-DIT（按时间抽取的离散傅里叶变换）和基2-DIF（按频率抽取的离散傅里叶变换）的对比分析也尤为精彩，不仅解释了它们在计算量和存储需求上的差异，还提供了具体的程序实现伪代码，这对于我理解FFT算法的实际应用起到了关键作用。我尤其欣赏的是，作者在讲解算法时，总是会辅以大量的示例，通过具体的数字计算，让抽象的理论变得生动具体。例如，在解释滑动平均滤波器的原理时，书中给出了一个包含噪声的信号序列，并一步步展示了滤波器是如何通过窗口内的平均值来平滑噪声的，直观地展示了滤波效果。书中的一些高级话题，如自适应滤波器的LMS算法，其讲解也十分到位，作者不仅给出了算法的数学表达式，还深入分析了收敛速度和性能指标，并讨论了其在回声消除、噪声抑制等实际场景中的应用。对于想要深入理解DSP算法的读者而言，这本书提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导，是一本不可多得的优质参考书。

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这本书在理论阐述和实际操作的结合上做得非常出色，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，指引着我一步步掌握DSP开发的核心技能。在学习关于硬件抽象层（HAL）和低层驱动程序开发的部分，我深受启发。作者详细地介绍了如何利用DSP厂商提供的SDK（软件开发套件）和API（应用程序编程接口）来编写与硬件交互的代码，例如如何配置GPIO、ADC和DAC等外设。书中通过一个具体的ADC采样应用实例，详细展示了从初始化ADC、配置采样率和触发方式，到读取采样数据并进行处理的整个流程。他还深入剖析了中断服务程序的编写技巧，以及如何有效地利用DMA（直接内存访问）来提高数据传输效率。对于嵌入式开发新手来说，这本书提供的这些底层知识是至关重要的，它帮助我理解了DSP硬件的工作原理，并为我后续开发更复杂的应用打下了坚实的基础。此外，书中关于DSP系统集成和调试的章节也十分详尽，作者分享了许多实用的调试技巧和故障排除方法，这对于缩短开发周期、提高代码质量非常有帮助。通过阅读这本书，我不仅掌握了DSP的理论知识，更获得了实际开发经验，这对于我的职业发展具有重要的意义。

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这本书在介绍DSP的通用算法和技术的同时，也特别强调了针对不同应用场景的优化和定制。我被书中关于自适应滤波器的部分所吸引，尤其是对LMS（最小均方）算法的深入讲解。作者不仅清晰地阐述了LMS算法的数学原理，还详细分析了其收敛速度、均方误差和步长参数对性能的影响。他通过在通信系统中的信道均衡和在音频处理中的噪声消除等应用案例，直观地展示了自适应滤波器的强大能力。我还了解到，除了LMS算法，书中还介绍了其他类型的自适应滤波器，如RLS（递归最小二乘）算法，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。此外，书中关于码分多址（CDMA）通信系统中的DSP应用也进行了深入的探讨，包括如何利用DSP技术来实现信号的扩频、解扩和相干检测等关键功能。作者还详细介绍了DSP在多媒体编解码、语音识别和图像处理等领域的应用，并提供了相关的算法和实现细节。这本书的深度和广度都达到了一个令人称赞的水平，对于希望在DSP领域进行深入研究和开发的专业人士来说，无疑是一本不可或缺的参考资料。

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这本书在数据处理和算法实现方面的内容非常详实，对于需要处理大量数据的开发者来说，无疑是一份宝贵的指南。我对书中关于矩阵运算和向量处理的章节印象尤为深刻。作者不仅详细介绍了DSP处理器在这些计算上的优化策略，例如利用SIMD（单指令多数据流）指令来实现并行计算，还提供了具体的代码示例，展示了如何高效地进行矩阵乘法、转置等运算。我特别关注了书中关于信号采样率转换（resampling）的技术，以及在音频和图像处理中如何实现高精度和低失真的采样率转换。作者深入分析了插值算法（如线性插值、三次样条插值）的原理和实现，并讨论了不同的算法在计算量和精度上的权衡。他还提供了一些优化技巧，例如如何利用DSP的向量指令集来加速插值计算。此外，书中关于傅里叶变换在频谱分析中的应用也进行了详尽的介绍，从FFT算法的原理到如何在DSP上实现高效的频谱分析，作者都给出了清晰的讲解和实用的代码实现。通过学习这些内容，我不仅提升了自己在数据处理和算法实现方面的能力，也对DSP在高性能计算领域的应用有了更深的认识。

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这本书在内容的选择上非常具有前瞻性，它不仅涵盖了DSP领域的基础知识，还对一些前沿技术进行了深入的探讨。在阅读过程中，我惊喜地发现书中对机器学习在DSP领域的应用进行了详细的介绍。例如，在关于模式识别的章节中，作者不仅讲解了传统的特征提取方法，还详细介绍了如何利用神经网络等机器学习模型来对信号进行分类和识别。书中通过一个语音识别的案例，生动地展示了如何将音频信号转化为特征向量，并输入到训练好的神经网络中进行识别，整个过程的讲解非常清晰透彻。此外，书中对嵌入式系统中的DSP应用也进行了深入的分析，包括如何将DSP芯片集成到复杂的嵌入式系统中，以及如何进行软硬件协同设计。我特别关注了关于实时操作系统（RTOS）在DSP开发中的应用部分，作者详细介绍了RTOS如何管理多任务、调度任务以及处理中断，这对于开发复杂的实时信号处理应用至关重要。书中关于DSP性能评估和优化的讨论也十分有价值，作者介绍了多种性能测试方法和优化策略，帮助读者更好地理解如何提升DSP应用的整体性能。这本书的深度和广度都达到了相当高的水平，对于希望在DSP领域进行深入研究和开发的专业人士来说，无疑是一本不可或缺的参考资料。

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作为一名DSP爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍DSP开发流程的书籍。而这本书恰好满足了我的需求。它不仅讲解了DSP的硬件架构和指令集，更重要的是，它详细阐述了如何将算法转化为可执行的DSP代码，并提供了丰富的开发工具链和调试技巧。书中关于TMS320系列DSP的介绍非常详尽，从CPU核心的流水线结构到专用的硬件加速器，都进行了深入的剖析。我尤其对书中关于指令集架构和汇编语言的章节印象深刻，作者通过对比不同指令的执行时钟周期，帮助读者理解如何编写高效的DSP程序，最大限度地发挥硬件性能。此外，书中关于C语言在DSP开发中的应用也进行了详尽的介绍，包括如何利用DSP的特定函数库和编译器优化选项来提高代码的运行效率。在实际开发应用方面，这本书提供了多个经典的DSP项目案例，例如音频信号的实时处理、图像滤波和特征提取等。我尝试按照书中的步骤，在自己的开发板上实现了其中的一个音频降噪算法，效果非常显著，这极大地增强了我对DSP开发的信心。书中关于内存管理和中断处理的章节也十分实用，对于避免常见的开发陷阱和提高程序的稳定性至关重要。总而言之，这本书将理论知识与实践应用完美结合，为读者提供了一条从理解DSP原理到实际开发应用的清晰路径。

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