Theory of Code Division Multiple Access Communication pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Zigangirov, Kamil Sh.

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2004-4

价格:1057.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471457121

丛书系列:

图书标签:

• CDMA
• 无线通信
• 扩频通信
• 多址接入
• 通信理论
• 信号处理
• 信息论
• 无线网络
• 移动通信
• 调制解调

好的，这里是一份关于一本名为《信号处理基础与应用》的图书的详细简介，该书内容与您提到的“Theory of Code Division Multiple Access Communication”无关： --- 图书名称：信号处理基础与应用 作者：[作者姓名，例如：张伟, 李明] 出版社：[出版社名称，例如：科学出版社] ISBN：[ISBN 示例：978-7-03-0XXXX-X] 内容简介： 《信号处理基础与应用》 是一本全面、深入探讨现代信号处理理论、技术及其广泛应用的教材与参考专著。本书旨在为电子工程、通信工程、计算机科学、生物医学工程以及物理学等领域的学生、研究人员和工程技术人员提供一个坚实的理论基础和实用的工程实践指导。全书结构严谨，内容覆盖了从基础的信号与系统理论到高级的自适应滤波与现代谱分析技术，强调理论的严谨性与工程实现的可行性相结合。 第一部分：信号与系统基础 (Foundation of Signals and Systems) 本书首先从最基本的概念入手，详细阐述了连续时间和离散时间信号的表示方法、分类及其基本运算，如卷积与相关。重点介绍了线性时不变（LTI）系统的基本性质、脉冲响应以及如何利用系统函数对系统进行分析和设计。对于傅里叶变换，本书不仅深入讲解了傅里叶级数和傅里叶变换的数学推导，还着重阐释了其在频域分析中的核心地位，包括周期信号和非周期信号的频谱特性。 紧接着，本书转向离散时间信号处理的核心工具——Z变换。Z变换作为离散系统分析的强大数学工具，其收敛域（ROC）的确定、反演方法以及与傅里叶变换的内在联系被详尽阐述。通过大量的实例，读者可以清晰地理解Z变换在系统稳定性判断、因果性分析以及离散时间系统构建中的应用。此外，本部分还系统地介绍了拉普拉斯变换在连续时间系统分析中的应用，为后续更复杂的连续/离散系统转换奠定基础。 第二部分：离散时间信号处理（Discrete-Time Signal Processing） 在掌握了基础工具后，本书进入离散时间信号处理的核心领域。重点突出了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。FFT的原理、不同算法（如基-2 DIT/DIF）的结构和复杂度分析是本章的亮点，为实际中的频谱快速计算提供了必要的理论支撑。 在滤波器设计方面，本书采取了从理论到实践的渐进式教学方法。IIR（无限冲激响应）滤波器设计部分，详尽讨论了双线性变换法和脉冲不变法的原理、优缺点及其在模拟滤波器向数字滤波器转换中的应用。对于FIR（有限冲激响应）滤波器设计，本书系统介绍了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）和频率采样法，并深入探讨了Parks-McClellan算法（最优等波纹滤波器设计）的原理和实践指导。本书对比了IIR和FIR滤波器的特性，指导读者根据具体应用场景做出合理选择。 第三部分：现代谱分析技术（Modern Spectral Analysis） 谱分析是信号处理中至关重要的一环，用于估计信号的功率谱密度（PSD）。本书区分并详细介绍了经典谱估计方法和现代（参数化）谱估计方法。经典方法，如周期图法和韦尔奇法，因其计算简单而被广泛应用，但本书也指出了它们的局限性，如分辨率和方差的权衡问题。 在现代谱估计方面，本书重点介绍了高分辨率谱估计方法，包括基于自回归（AR）模型的Burg谱估计法和基于滑动平均（MA）及自回归滑动平均（ARMA）模型的Yule-Walker方法。这些方法在处理短数据序列和低信噪比环境下的信号分析中展现出优越性能，是雷达、声学和医学信号分析中的关键技术。 第四部分：自适应信号处理（Adaptive Signal Processing） 自适应滤波是信号处理领域最具挑战性和应用价值的方向之一。本书系统地介绍了自适应滤波器的基本结构、性能指标（如收敛速度和稳态误差）以及关键的自适应算法。 核心内容包括维纳滤波器（Wiener Filter）的理论推导，它是所有线性自适应滤波的基础。随后，本书详细阐述了最小均方（LMS）算法的迭代过程、步长选择对收敛性的影响，并介绍了各种LMS的改进版本，如归一化LMS（NLMS）。对于计算复杂度要求更高的场景，本书也引入了递归最小二乘（RLS）算法，并对比了LMS和RLS在收敛速度与计算复杂度之间的权衡。这些算法在噪声消除、均衡化和回声消除等领域具有直接的应用价值。 第五部分：多维与非线性信号处理导论 (Introduction to Multidimensional and Nonlinear Processing) 为了拓宽读者的视野，本书的最后部分简要介绍了信号处理在更复杂场景下的应用。二维信号处理部分，以图像处理为例，介绍了二维卷积、二维傅里叶变换以及二维滤波器的基本概念，为图像增强和边缘检测提供了理论基础。 在非线性信号处理方面，本书引入了小波变换（Wavelet Transform）的基本思想，解释了其如何提供时间和频率的联合局部化分析能力，这在瞬态信号和非平稳信号分析中具有显著优势。此外，还简要介绍了数字滤波器的非线性特性及其在信号去噪中的初步应用。 适用对象： 本书内容覆盖面广，理论深度适中，兼顾了数学推导的严谨性和工程应用的直观性。它非常适合作为高等院校电子信息类专业本科生和研究生的《数字信号处理》、《信号与系统》或《自适应信号处理》课程的教材或参考书。同时，对于希望系统学习信号处理理论并将其应用于实际系统的工程师和科研人员，本书也是一本不可或缺的案头工具书。书中包含了大量的例题、习题以及 MATLAB/Python 代码示例，以加深对理论的理解和动手实践能力。 ---

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