數字與模擬通信係統

數字與模擬通信係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:電子工業齣版社
作者:庫奇
出品人:
頁數:578
译者:羅新民
出版時間:2007-11
價格:58.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787121044304
叢書系列:
圖書標籤:
  • 通信
  • 技術
  • 成電通信原理課程教材
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  • 數字通信
  • 模擬通信
  • 通信係統
  • 信號處理
  • 無綫通信
  • 電子工程
  • 通信原理
  • 網絡通信
  • 傳輸技術
  • 頻譜分析
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具體描述

《數字與模擬通信係統》(第7版)在前六版的基礎上改編而成,係統地介紹瞭現代通信係統的基本理論和最新發展技術。全書共分8章,內容包括:緒論;信號與頻譜;基帶脈衝與數字信號;帶通信號傳輸原理與電路;AM、FM及數字調製係統;隨機過程與頻譜分析;噪聲背景下通信係統的性能;有綫及無綫通信係統。每章都有一定的助學例題及大量的習題,部分例題及習題附有MATLAB仿真軟件。

《解碼數字世界:信息傳輸的奧秘與未來》 在信息爆炸的時代,我們每天都在與無形的信號打交道——從手機裏的通話,到網絡上的視頻流,再到衛星傳來的遙感數據。這些信息是如何穿越時空,以驚人的速度和清晰度抵達我們手中的?《解碼數字世界:信息傳輸的奧秘與未來》將帶您踏上一場深入淺齣的探索之旅,揭示現代通信係統的核心原理與發展脈絡,但它並非一本關於“數字與模擬通信係統”的書籍。 本書的重點在於信息編碼、信道建模與糾錯策略。我們將首先深入探討信息是如何被轉化為可以被機器理解和傳輸的“語言”的。這包括但不限於香農信息論的基礎概念,例如熵、信道容量以及信源編碼的各種藝術,例如霍夫曼編碼和算術編碼,它們如何高效地壓縮數據,減少傳輸冗餘,從而提高傳輸效率。我們會詳細分析這些編碼技術在實際應用中的優缺點,以及它們如何影響我們日常使用的各種通信服務。 接著,我們將目光轉嚮信息的“旅途”——信道。信道並非理想的傳輸介質,噪聲、乾擾、衰減等因素都會對信號造成扭麯。本書將構建一係列數學模型來描述這些復雜的信道特性,從簡單的加性高斯白噪聲(AWGN)信道,到更具挑戰性的衰落信道和多徑傳播環境。我們會詳細講解如何對這些信道進行分析和建模,理解它們對信號質量的影響,並為後續的信號設計和接收提供理論基礎。 然而,僅僅理解信道是不夠的。為瞭確保信息的可靠傳輸,糾錯編碼扮演著至關重要的角色。本書將詳細闡述各種強大的糾錯碼,例如綫性分組碼(如漢明碼、BCH碼)、捲積碼以及Turbo碼和LDPC碼等現代高性能編碼。我們會從理論層麵推導它們的編碼和譯碼原理,並通過大量的實例展示它們如何檢測和糾正傳輸過程中産生的錯誤,顯著提升通信係統的魯棒性。讀者將瞭解到,正是這些精妙的算法,讓遠距離通信和高速數據傳輸成為可能。 此外,《解碼數字世界:信息傳輸的奧秘與未來》還將探討調製解調技術在信號傳輸中的作用,但我們將側重於數字信號的調製方式,例如ASK、FSK、PSK、QAM以及OFDM等。這些技術如何將編碼後的數字信息加載到載波上,使其能夠有效地在信道中傳播,並在接收端被準確地恢復。我們會分析不同調製方式的頻譜效率、功率效率和抗噪聲性能,並討論它們各自適閤的應用場景。 本書的另一大亮點是現代通信係統中的前沿技術。我們將深入探討幾個關鍵領域,例如: 大規模MIMO(Massive MIMO)技術:如何通過部署海量天綫來提升信道容量和空間復用增益,徹底改變無綫通信的格局。 認知無綫電(Cognitive Radio):如何讓通信係統具備“智能”,動態感知並利用頻譜資源,提高頻譜利用率。 網絡編碼(Network Coding):在網絡層麵進行編碼,打破傳統路由的限製,提升網絡吞吐量和魯棒性。 人工智能在通信中的應用:機器學習和深度學習如何被用於信道估計、信號檢測、資源管理等通信領域的關鍵任務,驅動通信係統的智能化發展。 這些前沿技術的介紹,將幫助讀者展望通信係統的未來發展方嚮,理解下一代通信技術可能帶來的變革。 本書並非一本教科書,而是更像一位經驗豐富的嚮導,帶領您穿越信息傳輸的復雜世界。它注重理論的嚴謹性,同時也強調實際應用的關聯性。我們不會糾纏於“數字”與“模擬”的定義和區分,而是將重點放在信息本身如何被處理、傳輸和保護。您將學到如何從信息論的角度理解通信係統的性能極限,如何選擇和設計最適閤特定場景的編碼和調製策略,以及如何評估和優化通信係統的整體性能。 《解碼數字世界:信息傳輸的奧秘與未來》適閤對通信原理、信息科學、計算機科學感興趣的讀者,以及正在從事相關領域工作的工程師和研究人員。無論您是想深入理解手機通信的底層機製,還是對未來5G、6G技術感到好奇,亦或是對數據安全和信息可靠性充滿疑慮,本書都將為您提供寶貴的洞見和深刻的理解。它將幫助您建立一個堅實的理論基礎,並激發您對信息傳輸領域未來發展的無限遐想。

作者簡介

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讀後感

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用戶評價

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我最近翻閱瞭一本關於《機器學習模型的可解釋性與因果推斷》的專著,這本書的哲學意味和數學深度都超齣瞭我原本的預期。它不是一本教你如何快速訓練模型的工具書,而是一本深挖“為什麼模型會做齣這個決定”的探秘之作。作者的論述邏輯嚴密,從統計學的嚴謹性齣發,逐步過渡到現代深度學習模型的黑箱問題。書中對LIME、SHAP等局部解釋方法的原理分析,細緻到每一個特徵貢獻度的權重計算過程,甚至包含瞭推導它們在不同損失函數下的數學性質。更讓我眼前一亮的是關於因果推斷的章節,它強調瞭相關性不等於因果性這一基本原則在AI決策中的重要性。作者通過大量的反事實分析(Counterfactual Analysis)案例,展示瞭如何設計實驗來驗證模型決策的真正驅動力,這對於金融風控、醫療診斷這類高風險領域至關重要。閱讀這本書的過程,像是在進行一場智力上的馬拉鬆,需要耐心去啃那些復雜的矩陣運算和概率論推導,但一旦理解瞭其中的精髓,你會發現自己對模型的“信任度”和“控製力”都大大增強瞭。這本書適閤那些已經掌握瞭基礎ML算法,並渴望進入AI研究前沿,對模型倫理和穩健性有深度追求的學者和高級開發者。

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最近入手瞭一本關於現代電子工程的暢銷書,書名叫《電路原理與器件應用》。老實說,我對這本書的期望值挺高的,畢竟它在業內口碑不錯。整體來看,內容編排得相當紮實,對基礎理論的闡述深入淺齣,特彆是對晶體管和運算放大器的非綫性特性分析,簡直是教科書級彆的清晰。書中花瞭大量的篇幅講解如何從理論推導齣實際電路的設計參數,這對於我這種需要將理論付諸實踐的工程師來說,簡直是及時雨。舉個例子,書中關於濾波器設計的部分,它不僅給齣瞭經典的設計公式,還詳細剖析瞭不同拓撲結構(如巴特沃斯、切比雪夫)在實際應用中的權衡,比如通帶的平坦度和過渡帶的陡峭度之間的取捨。我特彆喜歡作者在講解過程中穿插的那些“陷阱提醒”,比如在高速電路設計中,走綫電感對信號完整性的影響,這些細節往往是初學者容易忽略但卻是項目成敗的關鍵。書中的圖示質量非常高,幾乎每張圖都能清晰地錶達一個復雜的概念,這極大地減輕瞭閱讀負擔。不過,如果非要說有什麼不足,我覺得在最新的集成電路製造工藝,比如FinFET技術在模擬電路中的應用方麵,可以再增加一些前沿的案例分析,讓這本書的“時效性”更強一些。總體來說,這是一本值得反復研讀的經典教材,尤其適閤想係統性夯實電子基礎的讀者。

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讀完這本《軟件定義網絡架構與實踐》,我感覺像是完成瞭一次對未來網絡世界的深度探險。這本書的視角非常獨特,它沒有拘泥於傳統的硬件交換機和路由器,而是將焦點完全放在瞭控製平麵和數據平麵的解耦上,這正是SDN的核心魅力所在。作者的敘述風格非常具有前瞻性,讀起來有一種撥開雲霧見青天的暢快感。書中對OpenFlow協議的實現細節講解得極其透徹,從報文格式到流錶項的管理機製,都配有清晰的流程圖和代碼片段示例,這對於想要搭建自己的控製器或者進行網絡虛擬化研究的讀者來說,簡直是寶藏。我尤其欣賞作者對“意圖驅動網絡”(IDN)這一概念的引入和闡述,它不再強調如何精確配置每一個設備,而是側重於如何用高層級的業務目標來指導整個網絡的自動部署和優化,這體現瞭從“配置時代”嚮“編程時代”轉變的深刻洞察。在實踐案例部分,作者詳細介紹瞭如何在企業級環境中部署基於Mininet和ODL(OpenDaylight)的混閤網絡,模擬瞭流量工程和安全策略的動態下發過程。唯一的遺憾是,在討論到更復雜的網絡功能虛擬化(NFV)與SDN的融閤場景時,篇幅略顯倉促,如果能加入更多關於VNF生命周期管理的討論,那就更完美瞭。這本書無疑是網絡工程師和架構師邁嚮智能化運維的必備工具書。

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最近接觸瞭《高級信號處理在雷達係統中的應用》這本書,它為我打開瞭一個全新的視野,讓我看到瞭經典信號處理理論如何與現代工程實踐緊密結閤。這本書的側重點非常明確——聚焦於Doppler效應、脈衝壓縮和雜波抑製這些雷達核心技術。作者的文風非常務實,幾乎每一章都緊密圍繞著一個具體的雷達體製展開,比如閤成孔徑雷達(SAR)和超寬帶(UWB)雷達。關於SAR成像部分,書中對距離嚮和方位嚮的處理,尤其是利用二維傅裏葉變換進行聚焦的步驟,講解得細緻入微,配圖清晰地展示瞭迴波信號在頻域和空域的變換過程。我個人對MIMO雷達(多輸入多輸齣)的虛擬陣列形成技術特彆感興趣,這本書對如何通過靈活配置收發單元來突破傳統陣列孔徑限製的闡述,非常具有啓發性。它沒有停留在理論層麵,而是深入到FPGA加速和實時處理的工程約束中。唯一的不足可能是對新型的小型化、低功耗雷達傳感器(如固態激光雷達)的討論相對較少,這塊的發展速度極快,如果能增加一些這方麵的內容,那就更貼閤當前自動駕駛領域的需求瞭。總的來說,這是一本極具實戰價值的專業參考書。

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我不得不提一下這本《數據倉庫設計與ETL優化實戰》,它簡直是數據工程領域的一劑強心針。這本書的厲害之處在於,它完全摒棄瞭那種雲山霧罩的理論描述,而是用一種近乎“流水綫作業”的視角來拆解數據從源頭到最終報錶的全過程。作者對於數據建模的方法論有著極其深刻的理解,特彆是在星型模式(Star Schema)和雪花模式(Snowflake Schema)的適用場景對比上,給齣瞭非常具有操作性的指導方針,避免瞭許多團隊在初期設計階段就陷入僵局。關於ETL(抽取、轉換、加載)的優化部分,更是乾貨滿滿,書中詳細分析瞭並行加載的策略、增量加載的觸發機製,以及如何利用數據庫的內部事務管理來保證數據一緻性,這些都是日常工作中優化性能的秘訣。我特彆欣賞作者在處理“髒數據”和“數據漂移”問題時的係統性解決方案,他提齣瞭一個多階段清洗驗證的流程,而非簡單的規則校驗。書中對數據治理和元數據管理的重要性也做瞭強調,展現瞭構建健壯數據平颱的全局觀。這本書的語言風格非常直接,沒有冗餘的辭藻,字裏行間都透露著項目經理和資深架構師的經驗沉澱,是所有想提升數據平颱穩定性和效率的專業人士的案頭必備。

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