语音与数据通信原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:Regis J.Bates

出品人:

页数:559

译者:周哲海

出版时间:2007-12

价格:65.00元

装帧:

isbn号码:9787302162490

丛书系列:

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《网络架构：从基础到前沿》 本书深入探讨了当今错综复杂的网络世界，旨在为读者构建一个扎实的网络架构理解基础，并引领其探索前沿技术的发展趋势。我们不关注具体的信号传输细节或数据包的编码方式，而是将目光聚焦于网络“骨架”的构建、信息流动的“路径规划”以及不同网络组件之间如何协同工作的宏观视角。 第一部分：网络架构的基石 本部分将从最基础的概念入手，逐步构建起读者对网络架构的整体认知。 第一章：网络模型与分层思想 我们将深入解析OSI七层模型和TCP/IP四层模型，但重点不在于每一层的具体协议细节，而是阐述分层思想的核心价值：将复杂问题分解，提高模块化和可维护性。理解各层之间的抽象和接口，是如何让网络技术得以标准化和快速发展的。 我们将探讨不同模型在实际应用中的侧重点和演进，理解为何TCP/IP模型成为了互联网的事实标准。 第二章：网络互联的原理与实现 本章关注网络设备在不同层级如何实现互联。我们将讲解路由器的核心功能——根据路由表转发数据包，以及交换机如何在数据链路层实现高效的帧转发。 我们将深入理解MAC地址和IP地址的区别及其作用，了解它们在网络通信中的定位。 探讨不同类型网络的互联方式，例如局域网（LAN）与广域网（WAN）的连接，以及不同技术标准（如以太网、Wi-Fi）如何在物理和数据链路层实现兼容。 第三章：IP地址规划与管理 本章将详细介绍IPv4和IPv6的地址结构、分类（如公网/私网、A/B/C/D/E类等），以及子网划分（Subnetting）的原理和实用技巧。 我们将重点探讨IP地址的有效利用、规划策略，以及如何通过NAT（网络地址转换）技术缓解IPv4地址短缺的问题。 介绍IPv6的出现背景、优势以及部署考量。 第四章：传输层协议的角色 本章聚焦于TCP和UDP这两个核心传输层协议，但重点不在于它们如何进行可靠传输或如何进行校验和，而是阐述它们各自的设计哲学及其适用场景。 我们将理解TCP的连接导向、可靠性和流量控制是如何保障应用层数据准确无误地送达，以及UDP的无连接、高效性是如何满足实时性需求的。 探讨端口号的作用，以及它们如何区分同一主机上运行的不同应用程序。 第二部分：网络架构的构建与优化 在掌握了基础知识后，本部分将进一步深入探讨网络架构的设计、部署和优化。 第五章：路由协议的决策机制 本章将详细剖析静态路由和动态路由的区别。我们将重点关注动态路由协议（如RIP、OSPF、BGP）的工作原理，理解它们如何通过交换路由信息来动态计算最优路径。 我们将探讨不同路由协议的适用场景、收敛速度、可扩展性以及安全性考量。理解路由器是如何根据这些协议的信息做出转发决策的。 第六章：网络安全架构设计 本章将从架构层面探讨网络安全。我们将介绍防火墙的基本原理、不同类型的防火墙（包过滤、状态检测、应用层等）以及它们在网络边界的作用。 探讨VPN（虚拟专用网络）如何提供安全的远程访问和站点间连接。 介绍入侵检测/防御系统（IDS/IPS）在网络安全架构中的位置和作用。 我们将强调安全策略的制定、访问控制列表（ACL）的应用，以及多层次防御的理念。 第七章：网络性能优化与故障排查 本章关注如何构建高性能、高可用的网络。我们将介绍负载均衡（Load Balancing）的原理和不同实现方式，以及它们如何提高服务可用性和响应速度。 探讨QoS（服务质量）策略，理解如何为关键业务提供优先级的保障。 介绍常用的网络故障排查工具和方法（如ping, traceroute, netstat等），但重点在于如何运用这些工具来诊断和定位网络架构层面的问题。 第三部分：前沿网络架构探索 随着技术的发展，网络架构也在不断演进。本部分将带领读者展望未来。 第八章：软件定义网络（SDN） 本章将深入探讨SDN的核心思想：将网络控制平面与数据平面分离。我们将详细介绍SDN控制器、南向接口（如OpenFlow）和北向接口的工作原理。 理解SDN如何实现网络的集中化管理、自动化部署和灵活的流量控制，以及它为网络创新带来的巨大潜力。 第九章：网络功能虚拟化（NFV）与容器化网络 本章介绍NFV的概念，理解如何将传统的硬件网络功能（如防火墙、负载均衡器）转化为软件，运行在通用服务器上。 探讨容器化技术（如Docker）在网络部署中的应用，以及Kubernetes等容器编排平台如何管理和调度网络服务。 理解NFV和SDN如何协同工作，共同推动网络向更灵活、更敏捷的方向发展。 第十章：云计算与边缘计算网络 本章将分析云计算环境下的网络架构特点，包括虚拟私有云（VPC）、虚拟网络、云负载均衡等。 探讨边缘计算（Edge Computing）的概念，理解其在降低延迟、提升处理效率方面的优势，以及它对网络架构提出的新挑战。 我们将展望未来网络架构如何支持分布式计算和海量终端设备的连接。 总结 《网络架构：从基础到前沿》并非一本关于通信原理的技术手册，而是一本侧重于理解网络“蓝图”的指南。通过系统性的讲解，读者将能够清晰地认识到不同网络组件如何协同工作，理解网络设计的逻辑和权衡，并对未来网络技术的发展趋势有一个前瞻性的把握。本书适合于希望全面理解网络运行机制、进行网络规划与设计、或者希望深入了解新兴网络技术的IT专业人士、网络工程师、系统管理员以及相关专业的学生。

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这本书的设计风格简洁明快，排版也十分考究，阅读起来非常舒适。我认真学习了书中关于信号的调制与解调原理，包括调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）的基本概念以及它们在不同通信场景下的应用。书中还对傅里叶变换在信号分析中的作用进行了深入的讲解，让我能够从频域的角度理解信号的特性。对于通信系统中的关键组成部分，如发送端、接收端、信道等，书中的描述都非常到位。然而，我一直在寻找关于现代通信系统中无处不在的加密与解密技术的信息，比如SSL/TLS协议的工作原理，或者AES、RSA等加密算法的数学基础和应用场景，这些内容在这本书中却完全不见踪影。它似乎更侧重于信号本身的传输，而对于如何保证传输信息的安全性，则没有进行任何探讨。对于那些关心网络安全和数据隐私的读者，这本书的实用性会大打折扣。

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我花了相当多的时间在这本书上，试图理解其中关于数据传输的各种速率和带宽的计算方法。书中对信道容量、调制阶数和符号率之间的关系进行了清晰的阐述，让我明白了一个信道能够传输的最大信息速率是如何被带宽和信噪比所限制的。对于数字信号的采样、量化和编码过程，它也进行了细致的介绍，包括PCM、DPCM等基本技术。我特别关注了书中关于错误控制编码的章节，比如汉明码和卷积码，它们如何通过增加冗余来检测和纠正传输错误，这对于保证数据传输的准确性至关重要。然而，我在这本书里一直没有找到我希望深入了解的关于大数据传输中的关键技术，比如负载均衡、容错机制或者分布式存储系统的原理。它更多的是从信号传输的物理和数学角度来讲解，而对于如何在大规模数据环境中实现高效、可靠的数据交换，似乎并没有涉及。对于一些对大规模数据处理和分布式系统感兴趣的读者，这本书可能无法满足他们的需求。

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这本书简直是一场思维的盛宴，虽然我翻遍了它，却始终找不到我真正想了解的那部分内容。它深入浅出地探讨了声音如何在数字世界中被捕捉、编码、传输和解码，讲解了各种调制解调技术，从早期的FSK、PSK到后来的QAM，都给出了详尽的数学推导和原理分析。我特别喜欢它对编码效率的讨论，例如信源编码如何通过消除冗余来压缩数据，信道编码又如何通过添加校验位来抵抗噪声干扰，这些都让我对信息传输的效率和可靠性有了全新的认识。书中的图示也非常精美，清晰地展示了信号的时域和频域特性，以及不同编码方式下的星座图。然而，我一直在寻找的关于特定语音编码算法（比如 Opus 或 AAC）的详细实现细节和性能评估，在这本书里却荡然无存。它更多地侧重于宏观的原理和通用模型，对于那些渴望深入了解具体应用层面，或者希望对比不同语音编码算法优劣的读者来说，可能会觉得有些意犹未尽。我期待书中能有更多的案例分析，展示这些理论在实际通信系统中的应用，比如在VoIP、移动通信或音频流媒体中的具体实现和优化策略。

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坦白说，这本书的标题《语音与数据通信原理》着实吸引了我，我满心期待能从中找到关于现代网络通信架构的最新进展，特别是关于5G和Wi-Fi 6背后的技术细节。书中对通信链路的建立、信号的传播模型以及多址接入技术（如TDMA、FDMA、CDMA）的阐述，我都认真研读了。它很好地解释了为什么会有不同的物理层技术，以及它们各自的优缺点。我尤其赞赏书中关于香农-哈特莱定理的讲解，这个公式简直是通信领域的圣经，它为我们设定了信息传输的理论极限。然而，我在书中寻找有关网络层协议（如TCP/IP协议栈中各层的功能和工作原理）以及更高级别的应用层协议（如HTTP、FTP）的详细描述，却发现内容甚少。这本书似乎更倾向于底层信号处理和物理传输，对于数据包如何在网络中路由、如何保证端到端的可靠传输等问题，并没有进行深入的探讨。对于想要构建一个完整通信知识体系的读者，我建议在阅读此书的同时，还需要补充关于网络体系结构和相关协议的知识。

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我怀着极大的热情翻阅了这本书，希望能从中挖掘出关于语音识别和自然语言处理的最新进展。书中对于语音信号的频谱分析、声学特征提取（如MFCC）以及一些早期的语音编码技术（如LPC）的介绍，我都仔细学习了。它解释了声音是如何被转化为一系列可以被计算机处理的数值数据的，以及这些数据如何在传输过程中保持其信息的完整性。我也对书中关于多路复用和多路分离技术（如TDM）的讲解留下了深刻印象，它们如何使得在同一条传输线路上同时传输多路信号成为可能，这对于提高通信系统的效率非常有益。然而，我却在这本书中找不到任何关于如何将这些语音数据转化为可理解的文本，或者如何让计算机理解和生成人类语言的内容。关于机器学习在语音识别中的应用，比如HMM、DNN模型，以及自然语言处理中的各种算法，如词性标注、句法分析、语义理解等，这本书中完全没有提及。对于希望了解人工智能如何与语音通信相结合的读者，这本书的帮助会非常有限。

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