数字通信-基础与应用(上.下册)(英文版)(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Bernard Sklar

出品人:

页数:1080

译者:

出版时间:2006-10

价格:69.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121032615

丛书系列:

图书标签:

• 数字通信
• 英文原版
• 电子
• 英语
• 中国
• 2006
• 数字通信
• 通信原理
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《信息论与编码基础》 图书简介 本书是为信息科学、电子工程、计算机科学等领域的本科生和研究生精心编写的教材，旨在系统、深入地介绍信息论和编码理论的核心概念、基本原理及其在现代通信系统中的实际应用。全书结构严谨，内容详实，力求在理论深度和工程实践之间找到最佳的平衡点。 第一部分：信息论基础 本部分奠定了理解信息和通信系统的理论基石。 第一章：信息、熵与不确定性 本章首先探讨了“信息”的数学化定义，从信息源的视角引入概率论的基本概念。重点讲解了自信息（Self-Information）的概念，以及如何用对数函数来量化信息量。随后，系统阐述了香农熵（Shannon Entropy），这是衡量随机变量不确定性或信息量的核心度量。我们详细分析了熵的性质，包括非负性、可加性、最大熵原理等。 为了处理多个随机变量，本章引入了联合熵（Joint Entropy）和条件熵（Conditional Entropy），并详细推导了它们与边缘熵之间的关系。关键概念如互信息（Mutual Information, MI）被深入剖析，它量化了两个随机变量之间共享的信息量，是衡量通信信道容量的理论基础。通过对互信息的分解与可视化，读者可以直观理解信息传递的效率。 此外，本章还介绍了克劳德-香农的源编码定理（Source Coding Theorem），即无损压缩的极限——信源熵。我们讨论了如何利用赫夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等变长编码方法，以接近熵的极限来压缩数据。 第二章：连续信源与微分熵 当信息源是连续随机过程时，离散的概率分布概念需要推广到概率密度函数（PDF）。本章引入了微分熵（Differential Entropy），并讨论了其与离散熵在概念上的联系与区别，特别指出微分熵可能出现负值或无限大的现象，以及如何利用相对熵（Kullback-Leibler Divergence, KL 散度）来度量两个连续分布之间的差异。 本章还深入探讨了高斯信源的特性，这是许多物理信号（如噪声）建模的基础。我们将分析高斯分布在信息论中的特殊地位。 第三章：信道容量与香农-哈特利定理 本部分是信息论的基石之一。本章聚焦于信道——信息传输的媒介。我们对各种常见的通信信道进行建模，包括离散无记忆信道（DMC）、二进制对称信道（BSC）和二进制擦除信道（BEC）。 核心内容是信道互信息的计算，它代表了在给定信道后，输入信息与输出信息之间共享的平均信息量。通过最大化信道互信息，我们导出了信道容量（Channel Capacity）的概念，即在给定噪声和失真限制下，信道所能可靠传输的最大速率。 对于加性高斯白噪声（AWGN）信道，本章详细推导了著名的香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），揭示了有限带宽、有限功率和噪声水平下的最大无差错传输速率。这个定理是所有现代通信系统设计的理论上限。我们分析了带宽效率、信噪比（SNR）与容量之间的权衡关系。 第二部分：编码理论基础 信息论告诉我们传输的极限，而编码理论则致力于设计出能够逼近这些极限的实际方案。 第四章：代数编码基础与线性分组码 本章开始介绍信源编码的对立面——信道编码，其目的是对抗噪声和干扰，确保信息的可靠传输。我们从线性分组码（Linear Block Codes）入手，这类编码结构清晰，易于数学分析。 详细介绍了分组码的结构，包括码字、码率（Rate）、汉明距离（Hamming Distance）和最小距离（Minimum Distance）。重点讲解了生成矩阵（Generator Matrix, $G$）和校验矩阵（Parity-Check Matrix, $H$）在线性分组码的构造、编码和译码过程中的作用。 我们系统地分析了汉明码（Hamming Codes），作为一种完美（或近乎完美）的线性分组码，它们在纠错能力和编码效率上具有良好的平衡。此外，还讨论了循环码（Cyclic Codes），特别是生成多项式的概念，为后续更高级的代数译码方法打下基础。 第五章：代数译码方法 本章专注于如何从接收到的带噪码字中恢复原始信息。对于线性分组码，我们引入了伴随式（Syndrome）的概念，这是进行错误检测和定位的关键。 详细讲解了标准阵列译码（Standard Array Decoding）的原理，尽管其复杂度高，但有助于理解译码过程。随后，重点介绍了基于伴随式查找表的译码方法，并分析了其纠错能力与错误的关联。对于汉明码，我们展示了如何利用伴随式直接定位错误的位置。 第六章：循环码的代数译码 本章将前面对分组码的讨论提升到多项式代数层面。循环码因其结构对称性，在实现上具有循环移位寄存器的便利性。 我们深入探讨了BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）。BCH码是一类非常重要的代数纠错码，具有很强的纠错能力。本章详细介绍了BCH码的构造原理，包括最小多项式和它们的计算方法。 随后，引入了BCH码的译码核心算法——Berlekamp-Massey算法。该算法通过迭代计算，能够有效地确定错误概貌（Error Locator Polynomial），从而定位错误的位置。对于更复杂的BCH码，我们还会介绍Chien Search等后续步骤。 第七章：卷积码与Viterbi译码 与分组码不同，卷积码（Convolutional Codes）的编码器具有记忆性，当前的输出不仅取决于当前的输入，还取决于过去有限个输入。这使得卷积码在处理连续数据流时具有优势。 本章详细介绍了卷积编码器的结构，包括其状态图（State Diagram）和树状图（Trellis Diagram）的绘制方法。 核心内容是Viterbi译码算法。该算法利用动态规划原理，在树状图中寻找最有可能的路径（即最佳码字路径），从而实现最大似然译码。我们通过实例详细演示了Viterbi算法的步骤，分析了其在最佳性能和计算复杂度之间的权衡。 结论与展望 本书不仅提供了严谨的数学推导，更强调了信息论与编码技术在现代通信系统（如蜂窝网络、卫星通信、存储技术）中的实际意义。读者在完成本书的学习后，将具备分析和设计高效、可靠通信系统的坚实理论基础。后续章节（未在本书中详述，但为后续学习打下基础）将可能涉及更先进的迭代译码（如Turbo码和LDPC码）以及更复杂的信源和信道模型。

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作为一名工作了数年的通信工程师，我一直希望能够系统地回顾和巩固我在大学期间学到的数字通信知识。这套《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）对我来说，简直是一次“洗礼”。很多曾经模糊不清的概念，通过这本书的阐述，变得异常清晰。我尤其喜欢它在章节的最后，都会提供一些具有挑战性的习题，这些习题不仅仅是简单的计算题，更多的是一些需要深入思考才能解决的分析题。我经常会和我的同事们一起讨论这些题目，并且从中学习到不同的解题思路和技巧。书中的“ OFDM”（正交频分复用）部分，是让我最为印象深刻的章节之一。我对这个技术在现代无线通信中的重要性早已有所耳闻，而这本书则从最基础的原理出发，详细讲解了OFDM的调制、解调、同步等各个环节，以及它如何克服多径效应带来的符号间干扰。通过书中大量的图示和数学模型，我终于能够深刻理解OFDM的优势所在，以及它在4G、5G等通信标准中的关键作用。这本书也促使我去思考，如何将书中的理论知识更有效地应用到实际的工程项目中，优化现有的通信系统设计，提升系统的性能。

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说实话，一开始拿到这本《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）时，我有些犹豫，因为我并不是通信领域的专业人士，担心内容会过于晦涩难懂。然而，当我真正开始阅读后，我的顾虑就被完全打消了。这本书的作者显然非常懂得如何向初学者介绍复杂的概念。他们使用了一种非常巧妙的方式，将深奥的理论拆解成一个个小的、易于理解的部分，然后逐步构建起来。我尤其欣赏书中对于“纠错编码”的讲解。在我的印象中，编码似乎是一件非常抽象的事情，但这本书通过列举生活中遇到的各种“错误”场景，比如信号在传输过程中受到干扰导致信息丢失或出错，然后引出编码的作用，就像给信息加上了“保险”，即使部分信息损坏，也能通过某种方式恢复原始数据。书中对卷积码、 BCH码、LDPC码等几种重要的纠错码的讲解，都非常细致，并且还分析了它们在不同应用场景下的优劣。我虽然不能完全理解所有的数学推导，但我能通过书中的文字和图例，理解这些编码的核心思想和工作原理。这本书为我打开了一扇通往数字通信世界的大门，让我对这个领域充满了敬畏和好奇。

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作为一名在学术研究前沿摸索的研究生，我一直在寻找一本能够引领我深入理解数字通信系统设计细节的教材。这套《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）无疑达到了我的预期。它的内容深度和广度都非常令人称道，涵盖了从最基础的信号处理到复杂的系统架构。我特别欣赏书中对于“星座图”和“眼图”的详细讲解。这些图示不仅仅是漂亮的图形，更是通信系统性能的直观体现。作者通过对不同调制方式在不同信噪比下的星座图进行对比，清晰地展示了信号的失真程度，以及其对系统误码率的影响。同样，眼图也让我看到了信号在经过实际信道传输后，其时域特性的变化，以及如何通过调整滤波器参数来优化信号的恢复。书中还详细介绍了各种“均衡技术”，如判决反馈均衡（DFE）和最大似然序列估计（MLSE），这些技术对于在多径衰落信道中实现可靠通信至关重要。我对书中对这些高级算法的数学建模和性能分析，感到非常着迷。这本书为我的研究提供了丰富的理论支撑和实践指导。

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我是一名正在攻读相关专业硕士的学生，在老师的推荐下，我入手了这套《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）。拿到手的第一感觉就是“厚实”，当然，这里的厚实不仅仅是指物理意义上的重量，更是指其内容的深度和广度。我之前也接触过一些中文教材，但总觉得在某些细节的处理上，或是理论推导的严谨性上，与国际前沿似乎总有一丝隔阂。这本书完全打破了我的这种感觉。它对每一个基本概念的定义都极为精确，对数学模型的推导过程更是步步为营，清晰流畅，几乎找不到任何跳跃性的地方。我特别欣赏它在讲解过程中，会穿插一些历史的溯源，比如早期通信技术的发展瓶颈，以及为了克服这些瓶颈所提出的各种创新性解决方案。这种历史的维度，让我对当前数字通信技术有了更深刻的认识，也更能理解为什么我们现在会采用这些方法。书中关于“信道容量”的推导，以及“香农-哈特利定理”的阐释，是我认为最精彩的部分之一。作者通过严谨的数学分析，将理论上的极限清晰地展现在读者面前，并进一步探讨了如何在实际应用中逼近这个极限。虽然我花费了大量的时间去消化这些内容，但每当我看到书中的公式被一个一个地被解释清楚，并且与实际通信系统中的问题联系起来时，那种成就感是无与伦比的。

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我一直对信息传输的效率和可靠性感到着迷，这促使我选择了这本《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）。这本书的英文原版，给我的感觉是，它不仅仅是一本书，更像是一份严谨的学术报告，充满了对细节的极致追求。我尤其喜欢书中关于“信道编码”的章节，特别是对“线性分组码”和“循环冗余校验码”（CRC）的讲解。作者通过详细的数学推导，展示了如何利用代数的方法来设计能够检测和纠正错误的编码方案。我曾花费了数小时的时间，去理解CRC码是如何通过多项式运算来生成校验位的，以及接收端如何利用这些校验位来判断信息是否发生了错误。这种严谨的数学逻辑，让我对信息传输的可靠性有了更深的信任。这本书也让我认识到，在数字通信的世界里，即使是最微小的干扰，也可能导致信息的失真，而精妙的编码技术，则是对抗这些干扰的有力武器。它不仅教会了我通信的原理，更教会了我如何去“保护”信息，让它能够安全、准确地抵达目的地。

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这套《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）的英文原版，对我来说，是一种对知识的“朝圣”。我一直相信，要真正掌握一门学科，尤其是技术性如此强的领域，最好还是阅读其最权威、最原始的资料。这本书，就是我心中的那本“圣经”。它所提供的数学严谨性和概念清晰度，是任何翻译本都难以企及的。我特别喜欢书中在讲解“信息论”和“信源编码”的部分。从香农的熵的概念开始，到霍夫曼编码、算术编码等具体实现，作者都进行了非常详尽的阐述。我曾花费了大量的时间去理解“信息熵”是如何衡量信息的“不确定性”的，以及“信源编码”如何利用这种不确定性来实现数据的压缩。书中的数学推导逻辑严密，步骤清晰，即使是对于一些复杂的公式，通过作者的引导，我也能够一步步地跟随。这本书让我对“信息”这个概念有了全新的认识，它不再仅仅是文字或声音，而是可以被量化、被编码、被压缩的某种“物理量”。这种对基础理论的深刻理解，对我后续学习更高级的通信技术，打下了极其坚实的基础。

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这本《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）的精装本确实是一件令人印象深刻的学问载体，从封面那沉甸甸的分量，到翻开后那泛着淡淡油墨香的纸张，都透露出一种严谨与厚重。我并非通信领域的科班出身，只是对这个日新月异的技术世界充满了好奇，希望能窥探到其中最核心的原理。购买这本书，很大程度上是被其“基础与应用”这几个字所吸引。我总觉得，理解一项技术，必须从它的基石开始，然后才能谈及其在现实世界中的各种变幻莫测的应用。我尤其喜欢它那种循序渐进的教学方式，从最基本的信号表示、编码、调制解调，一步步深入到更复杂的信道特性、纠错编码、多址技术等等。书中的图示非常清晰，概念的阐述逻辑严谨，几乎找不到任何含糊不清的地方。即使是对于一些抽象的数学模型，作者也力求用最直观的方式呈现，并辅以大量的例子来帮助读者理解。我曾花了一个下午的时间，只是为了弄懂那个关于“卷积编码”的章节，但最终的豁然开朗，那种知识点被成功点亮的感觉，是任何其他媒介都难以给予的。这让我更加坚信，深入学习一门学科，一本高质量的教材是不可或缺的。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的塑造，一种严谨的学术态度的传递。我至今仍然会时不时地翻阅其中的某些章节，因为每次重读，都能发现新的理解和体悟。

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作为一名在软件开发领域摸爬滚打多年的工程师，我一直觉得，要真正理解现代信息技术的底层逻辑，就必须深入到通信的根源。这套《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）就是我寻找的那本“钥匙”。它用一种非常系统化的方式，将通信的整个流程进行了梳理，从信息源的产生，到信道传输，再到信息的接收和解码。我特别欣赏书中在讲解“多址技术”的部分。无论是频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）还是码分多址（CDMA），作者都进行了非常详尽的阐述，并且分析了它们各自的优缺点以及适用的场景。通过书中的对比分析，我终于明白了为什么不同的通信系统会采用不同的多址方式，以及这些选择是如何影响系统的容量和效率的。此外，书中关于“认知无线电”的介绍，也让我对未来通信技术的发展方向产生了浓厚的兴趣。它不仅仅是技术的堆砌，更是一种对资源优化和智能利用的深刻思考。这本书为我提供了理解这些前沿技术所需的坚实基础。

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我是一名对技术原理有着极致追求的爱好者，当我看到《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）这本书时，我便知道我找到了我一直在寻找的那个“宝藏”。这本书的结构设计堪称完美，它首先为读者打下了坚实的理论基础，包括信号的离散化、量化、编码等基本过程，然后逐步深入到更复杂的调制技术、信道编码、多用户接入等内容。我尤其喜欢书中对“功率谱密度”和“互相关函数”的讲解，这些概念对于理解信号的特性至关重要。作者在讲解这些概念时，不仅给出了严格的数学定义，还通过生动的比喻和实例，将它们与实际的信号传输过程联系起来。比如，在讲解功率谱密度时，作者用了一个比喻，就像把一个混合了各种声音的乐曲，分解成不同频率的音波，然后分别去看它们各自的“响度”和“分布”。这让我瞬间就理解了这个抽象概念的物理意义。此外，书中关于“脉冲成型”和“匹配滤波”的讨论，也让我对如何优化信号在噪声信道中的传输效率有了更深入的认识。这本书不仅满足了我对理论知识的渴求，更激发了我对未来通信技术发展的无限遐想。

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偶然的机会，我接触到了这本《数字通信-基础与应用》（上下册，英文版，第二版）。虽然我并不是通信行业的从业者，但我对科技充满兴趣，希望能了解现代通信背后是如何工作的。这本书给了我一个非常好的机会。它从最基础的信号概念讲起，循序渐进，没有任何跳跃。我尤其喜欢它在讲解“采样定理”的时候，通过非常生动形象的例子，解释了为什么我们需要以两倍于最高频率的采样率来保证信号的无损恢复。作者还用了一个生动的比喻，就像照相机的快门速度，如果太慢，你就捕捉不到快速移动的物体。这本书帮助我理解了数字世界是如何从模拟世界中“采样”而来的。另外，书中关于“量化误差”的讨论，也让我明白了为什么在将模拟信号转换为数字信号时，总是会存在一定的精度损失。作者通过分析量化步长的大小对误差的影响，让我对数字信号的精度问题有了更直观的认识。这本书虽然写的是通信，但它所蕴含的信号处理思想，在我看来，在很多其他的科技领域也同样适用。

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