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出版者:北京工业大学出版社

作者:全子一

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2006-9

价格:50.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787563916825

丛书系列:

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现代通信系统中的信号处理与信息安全 本书深入探讨了现代通信系统中至关重要的两大支柱：信号处理的理论基础与信息安全的前沿技术。它旨在为工程师、研究人员及高年级学生提供一个全面而深入的视角，以理解和掌握现代通信链路的性能优化与鲁棒性保障。 第一部分：数字信号处理的高级主题 本部分聚焦于从信号采集到恢复过程中的关键数学工具和算法，着重于提高系统效率和信号保真度。 第一章：离散时间系统与Z变换的深入分析 本章首先回顾了线性时不变（LTI）系统的基本性质，然后将重点转移到Z变换在系统分析中的强大应用。我们将详细分析单边和双边Z变换的收敛域（ROC）对系统稳定性和因果性的影响。通过实例演示，阐述如何利用Z变换来求解复杂的差分方程，并推导数字滤波器的频率响应。此外，本章还将探讨双线性变换法（Bilinear Transformation）在将模拟滤波器转换为数字滤波器设计中的精确映射机制，包括预畸变（Prewarping）技术以确保频率响应的准确性。 第二章：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 本章对数字滤波器的两大主流架构进行详尽的比较和设计方法论的阐述。 FIR 滤波器设计： 重点介绍窗函数法（如汉宁窗、海明窗）的设计原理及其对过渡带宽和旁瓣衰减的权衡。随后，深入讲解频率采样法和最优等波纹滤波器（Parks-McClellan 算法，即Remez交换算法）的设计流程，突出其在实现严格的线性相位响应方面的优势。 IIR 滤波器设计： 详细解析巴特沃斯、切比雪夫（I 型和 II 型）以及椭圆滤波器的设计规范，包括通过低阶模拟滤波器原型转换到数字域的具体步骤。讨论了IIR滤波器在实现高陡峭度下的计算复杂度和潜在的非线性相位失真问题。 第三章：快速傅里叶变换（FFT）及其高效实现 本章超越了DFT的基本定义，深入研究了FFT算法的结构和优化。重点分析了蝶形运算（Butterfly Operation）的原理及其在不同FFT算法（如基-2、基-4、混合基算法）中的组织方式。讨论了实际应用中的挑战，包括非整数点FFT的实现技术（如Chirp Z变换）以及在资源受限的硬件平台（如DSP或FPGA）上进行并行化和流水线操作以最大化吞吐量的策略。 第四章：自适应滤波与噪声消除 自适应滤波是通信系统自适应均衡、回声消除和噪声抑制的核心技术。本章集中阐述基于最小均方误差（LMS）准则的算法。详细分析了标准LMS算法的收敛速度、稳态误差与步长参数之间的关系。随后，引入更先进的算法，如归一化LMS（NLMS）和递归最小二乘（RLS）算法，对比它们在不同信道条件下的性能表现，并讨论了这些算法在实时语音处理和无线信道反向均衡中的应用案例。 第二部分：现代通信链路的性能保障与安全强化 本部分将视角从信号本身扩展到传输的物理介质和信息内容的保护机制，涵盖了从抗干扰到加密认证的完整链条。 第五章：信道编码的理论与前沿技术 本章系统性地介绍了现代信道纠错编码的理论基础，重点在于如何通过引入冗余来抵抗信道噪声和干扰。 代数译码： 深入分析了分组码（如汉明码、BCH码）的代数结构、伴随多项式的构建以及Berlekamp-Massey算法在求解错误定位多项式中的应用。 卷积码与Viterbi译码： 详细阐述卷积码的编码器结构、状态图和限状态图，并对Viterbi译码算法的网格搜索过程进行精确推导，讨论其与有限状态机的关系。 Turbo码与LDPC码： 本章的重点内容是对现代高速通信标准（如4G/5G、Wi-Fi 6）核心技术的解析。详细介绍迭代译码的原理，特别是Turbo码的交织器（Interleaver）设计对性能的决定性影响，以及低密度奇偶校验码（LDPC）的稀疏校验矩阵结构和概率图模型（Factor Graph）在BP（Belief Propagation）译码中的应用。 第六章：多址接入技术与频谱效率 本章探讨了如何允许多个用户共享有限的无线频谱资源，同时保持系统性能。 正交多址接入（FDMA/OFDMA）： 详细分析了OFDM的基本原理，包括循环前缀（CP）的引入以对抗多径时延扩展，并深入探讨了OFDMA中子载波分配（Subcarrier Allocation）的优化策略，以适应频率选择性衰落信道。 码分多址（CDMA）与扩频技术： 解析了直接序列扩频（DSSS）和跳频扩频（FHSS）的抗干扰原理，并讨论了扩频增益与用户容量之间的关系。 面向未来网络的稀疏多址接入： 介绍如非正交多址接入（NOMA）等新兴技术，分析其如何在功率域或编码域实现用户间的复用，以突破传统正交接入的容量限制。 第七章：信息安全与密码学基础 本部分着眼于信息在传输和存储过程中的机密性、完整性与可用性保障。 经典密码体制回顾： 简要回顾了置换、替换以及基于有限域代数的经典加密算法，作为现代密码学的历史基础。 现代对称密码系统： 详尽分析分组密码的设计原理，特别是数据加密标准（DES）和高级加密标准（AES）的轮函数设计、S盒（S-Box）的非线性特性以及密钥扩展机制。讨论了流密码的工作模式及其在实时加密中的优势。 公钥密码体制与数字签名： 重点解析基于大数分解难题（RSA）和椭圆曲线离散对数难题（ECC）的原理。详细阐述Diffie-Hellman密钥交换协议的数学基础，并对比RSA签名、椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）的效率和安全性。 第八章：安全协议与网络认证 本章关注信息交互过程中的安全框架的构建。 密钥管理与分发： 讨论了会话密钥的建立、存储和更新机制，特别是Kerberos协议在企业网络中的应用。 传输层安全（TLS/SSL）： 详细分析TLS握手协议的流程，包括证书验证、密钥协商（如RSA或ECDH）和记录层数据的加密封装过程。 散列函数与消息完整性： 深入探讨SHA-2和SHA-3（Keccak）家族的设计结构，分析其抗碰撞性、抗原像攻击的能力，并阐述消息认证码（MAC）如何结合散列函数确保数据未被篡改。 本书结构严谨，内容涵盖了从最基础的数字信号处理到复杂的信息安全协议，力求构建一个贯穿现代通信系统的技术全景图。

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当看到“图像信源压缩编码”时，我首先想到的是数据的效率和存储的经济性。我们每天都在生产和消费大量的图像数据，而这些数据如果不经过有效的压缩，将占据巨大的存储空间并消耗大量的带宽。我想知道，这本书是否会深入剖析各种压缩算法的数学模型和算法流程，例如离散余弦变换（DCT）在JPEG中的应用，以及它在变换域中如何去除空间冗余和心理视觉冗余？我特别关注那些能够平衡压缩率和图像质量的算法，例如小波变换在JPEG 2000中的应用，它在提供更高压缩率的同时，也更好地保留了图像的细节和边缘。此外，书中是否会涉及一些更高级的压缩技术，比如基于内容的编码，或者是一些能够适应不同图像特性的自适应编码方法？我非常希望这本书能够提供一些实用的指导，让我能够更好地理解和应用这些压缩技术，从而在实际工作中提高效率。

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书名中的“图像信源压缩编码”让我对图像的“瘦身”过程产生了浓厚的兴趣。我们都知道，原始的图像数据往往非常庞大，而压缩技术就像是一双巧手，能够将这些数据变得更加精炼，便于存储和传输。我想了解，究竟是什么样的数学原理和算法，使得图像能够被“压缩”？这本书是否会详细讲解像量子化、预测编码、以及各种变换编码（如DCT、DWT）的原理和数学推导？我对心理视觉冗余的去除特别感兴趣，也就是那些人眼不容易察觉的细节是如何被巧妙地舍弃的。此外，对于不同的图像类型，比如灰度图像、彩色图像，或者具有特定纹理的图像，是否存在定制化的压缩策略？我也很好奇，在网络直播、视频会议等实时应用中，对压缩编码技术有什么样的特殊要求，以及如何实现低延迟和高效率的压缩？

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读到“图像信源压缩编码”时，我脑海中立刻浮现出我们日常生活中接触到的各种图像格式，从手机里拍的照片到网上浏览的图片，它们都是经过压缩处理的。我非常好奇，这些压缩技术在背后是如何运作的，以达到在减小文件大小的同时，尽量保留人眼难以察觉的细节。这本书会不会详细讲解像哈夫曼编码、算术编码这样的熵编码方法，以及它们如何与变换编码（如DCT）结合，实现高效的数据压缩？我想了解，在不同的应用场景下，例如实时视频传输和离线图像存档，对压缩率和图像质量的要求会有所不同，那么是否存在能够根据这些需求进行动态调整的压缩技术？而且，我一直对无损压缩和有损压缩的界限感到模糊，这本书是否会清晰地阐述它们的原理，以及各自的适用范围？例如，医学影像通常需要无损压缩以保证诊断的准确性，而普通照片则可以通过有损压缩获得更大的文件压缩比。我非常期待这本书能为我拨开这些迷雾，让我对图像压缩有更深入、更系统的认识。

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这本书的书名实在是太吸引人了，光是“图像信源压缩编码”这几个字，就能激起我对图像处理技术深深的兴趣。我一直对如何将高分辨率的图像以更小的文件大小传输和存储感到好奇，尤其是在如今这个数据爆炸的时代，无论是高清视频流还是海量的摄影作品，压缩技术都是不可或缺的。我特别想了解，在保证图像质量的前提下，那些最先进的压缩算法是如何工作的？它们背后有哪些数学原理在支撑？例如，DCT（离散余弦变换）、小波变换这些概念，我隐约知道它们在图像压缩中扮演着重要角色，但具体是如何操作的，以及它们在不同场景下各自的优缺点，这本书是否会深入探讨呢？此外，“编码”部分也让我充满期待，我想知道，除了我们熟悉的JPEG、MPEG这些通用格式，是否还有更高效、更专门针对特定图像类型（比如医学影像、卫星图像）的编码技术？我希望书中能详细介绍这些编码的原理、实现方式，甚至是一些最新的研究进展，比如基于深度学习的图像压缩技术，它们在效率和图像复原质量上有没有带来颠覆性的改变？总而言之，这本书的书名给我勾勒出了一个广阔而迷人的技术世界，我迫不及待地想一探究竟。

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“信道传输理论与新技术”这个部分，让我对数据传输的“管道”有了更深入的思考。在我看来，信道就像是一条复杂的河流，数据在其中流动，可能会遇到各种阻碍。我想了解，这本书是否会深入探讨信道的模型，例如高斯白噪声信道、衰减信道等，并解释这些信道对图像数据传输会产生怎样的影响？我特别好奇，在无线传输环境中，如何通过先进的编码技术来抵抗信号的衰减和干扰，从而保证图像数据的完整性。例如，Turbo码、LDPC码这些被誉为“接近香农极限”的编码技术，它们在图像传输中有哪些具体的应用优势？书中是否会介绍一些最新的传输技术，例如OFDM（正交频分复用）或者MIMO（多输入多输出）技术，以及它们如何协同工作，为图像数据提供更高速、更可靠的传输通道？我对这些技术的理论基础和实际应用案例都非常感兴趣。

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看到“理论与新技术”的结合，我期待的是这本书能够提供一个既有深度又有广度的视角。在“图像信源压缩编码”方面，我希望能够了解到一些经典的理论基础，比如信息论中的熵编码原理，以及变换编码的数学原理，同时我也渴望知道，在这些理论的指导下，有哪些最新的压缩技术涌现出来？例如，基于深度学习的图像压缩技术，它们在自编码器、生成对抗网络等方面的应用，是否能够带来前所未有的压缩效率和图像复原质量？对于“信道传输理论与新技术”部分，我希望能深入理解信道编码和调制解调等基础理论，例如如何通过信道编码来降低误码率，以及不同的调制方式（如PSK、QAM）在图像传输中的优劣势。更重要的是，我期待这本书能够介绍一些前沿的传输技术，比如5G NR中的新型编码方案，或者是一些在高效传输过程中需要考虑的系统性优化方法，例如如何结合信道状态信息进行自适应的传输参数调整，以应对复杂多变的通信环境。

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“信道传输理论与新技术”这个部分，让我联想到的是数据在传输过程中如何克服各种“物理障碍”，保证信息能够完整、准确地到达目的地。我想了解，这本书是否会从信息论的基础出发，解释信道的概念，以及信道容量的计算方法？例如，香农提出的信道容量公式，它在实际应用中有何意义？我特别想知道，在传输图像数据时，如何选择合适的调制解调技术来提高传输效率和可靠性，例如QAM（正交幅度调制）在高速数据传输中的应用。同时，我也对纠错编码技术很感兴趣，比如Viterbi算法在卷积码解码中的作用，以及LDPC码和Polar码在现代通信系统中的优势。书中是否会详细介绍这些技术的原理和实现，并探讨它们在图像传输中的具体应用场景和效果？我渴望了解这些深奥的理论如何被转化为实际应用，从而解决通信中的实际问题。

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“信道传输”这个词语，在我看来，不仅仅是指将数据从一个点发送到另一个点，更是一个充满挑战的旅程。数据在传输过程中，会遇到各种各样的“障碍”，比如无线电波的衰减、信号的干扰、甚至是传输介质本身的限制。我想知道，这本书是否会从信息论的角度出发，深入探讨信道的容量和传输速率的极限？香农信源编码定理和香农信道编码定理这些奠基性的理论，是否会在书中得到详细的阐述和应用？我特别想了解，在实际的通信系统中，如何设计出有效的调制解调方案，以在噪声环境中最大限度地提高数据传输的可靠性。例如，ASK、FSK、PSK、QAM这些调制方式，它们在图像数据传输中的优劣势是什么？书中是否会介绍一些先进的信道估计算法，以帮助接收端更好地估计信道的特性，从而进行更准确的解码？我还对一些具体的传输场景感兴趣，比如光纤通信、卫星通信，在这些场景下，信道传输的特点和挑战又有哪些不同？

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“理论与新技术”这个组合，让我对这本书的定位有了更清晰的认识。它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够将这些理论与最新的技术发展相结合。我想了解，在图像信源压缩编码方面，除了传统的算法，这本书是否会介绍一些基于机器学习和深度学习的新型压缩方法？例如，如何利用神经网络来学习图像的内在冗余，从而实现比传统方法更优越的压缩效果？我对此非常好奇，因为我一直关注人工智能在各个领域的应用，并且认为它在图像处理领域有着巨大的潜力。同时，在信道传输方面，除了经典的纠错编码，是否会探讨一些更先进的信道编码技术，比如基于图的编码（如LDPC码）、或者是一些新兴的编码理论？我也想知道，在实际的通信系统设计中，如何将这些理论和技术进行融合，以达到最佳的性能表现？例如，在5G甚至6G通信中，有哪些新的传输技术和编码方案能够支持更高的数据速率和更低的延迟，以满足未来高清视频、VR/AR等应用的需求？

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“信道传输理论与新技术”这部分更是让我眼前一亮。我知道，图像数据在传输过程中，不仅仅是简单的文件传输，它会受到各种噪声、干扰甚至损耗的影响，这就使得“信道”的概念变得至关重要。我一直对通信工程领域的这些基础理论非常感兴趣，特别是如何保证数据在不可靠的信道中能够准确无误地传输。这本书会不会介绍一些经典的信道编码技术，比如汉明码、卷积码、里德-所罗门码等等？它们各自的纠错原理是什么？在实际应用中，哪种编码更适合传输图像数据，又为什么？我尤其关注“新技术”这三个字，它暗示着这本书并非停留在基础理论层面，而是会涵盖当前最前沿的研究和应用。我想知道，在现代通信系统中，面对越来越高的传输速率和越来越复杂的信道环境，有哪些新型的编码和解码技术被开发出来？例如，LDPC码（低密度奇偶校验码）和极化码（Polar codes）在5G通信中扮演着重要角色，它们在图像传输的应用前景如何？书中是否会涉及这些内容，以及它们相较于传统编码技术有何优势？我也很好奇，在无线传输的环境下，如何优化图像数据的传输策略，以应对信号衰减和多径效应等问题。

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