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出版者:人民邮电出版社

作者:Creed Huddleston

出品人:

页数:191

译者:张鼎

出版时间:2009-6

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787115205964

丛书系列:图灵电子与电气工程丛书

图书标签:

• 电子
• 自动化
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• 信号处理
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• 微电子
• 传感器技术

现代通信系统原理与实践 内容简介： 本书旨在全面深入地探讨现代通信系统的基本原理、核心技术及其在实际工程中的应用。它不仅涵盖了经典的信息论基础和信号处理理论，更紧密结合了当前高速、大容量、高可靠性通信网络的发展趋势，如5G/6G技术、软件定义网络（SDN）以及认知无线电等前沿领域。全书结构严谨，内容详实，理论深度与工程实用性并重，适合作为高等院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术等专业本科生及研究生的教材或参考书，同时对通信行业的技术研发人员和系统工程师也具有重要的参考价值。 第一部分：通信系统的基础理论 本部分奠定了理解复杂通信系统的基石。首先，从信息论的视角出发，详细阐述了香农的信源编码定理和信道编码定理，清晰界定了信息传输的极限与效率。重点分析了熵、互信息等核心概念在量化信息不确定性中的作用。 随后，内容转向信号的数学描述与分析。对连续时间和离散时间信号进行分类讨论，引入了傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换作为分析工具，使读者能够从频域和复频域深入理解信号的频谱特性和系统的动态响应。系统分析部分，详细介绍了线性时不变（LTI）系统的概念，通过卷积运算揭示了系统如何改变输入信号的特征。 在噪声与干扰分析方面，本书深入探讨了各种物理信道中常见的噪声模型，如高斯白噪声、带限噪声等。引入了功率谱密度（PSD）的概念，用于描述随机信号的能量分布。通过信噪比（SNR）的计算和分析，为后续的性能评估提供了量化标准。 第二部分：数字调制与编码技术 数字通信是现代通信系统的核心。本部分系统地介绍了数字调制技术，这是将数字信息映射到模拟信号以便在物理信道上传输的关键步骤。 数字基带传输： 详细讲解了脉冲编码调制（PCM）的原理，包括采样、量化和编码过程中的失真控制。重点分析了基带信号的限制性因子，如码间串扰（ISI），并介绍了均衡技术（如迫击形均衡器和判决反馈均衡器）如何有效对抗ISI，提升接收端的判决精度。 数字通带传输（调制）： 系统梳理了幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）和相移键控（PSK）的基本原理和星座图。随后，深入探讨了更高阶的调制技术，如QAM（正交幅度调制）及其在不同调制阶数下的性能差异。性能分析采用误码率（BER）作为核心指标，对比了各种调制方式在相同信噪比下的优劣，并引入了谱效率的概念。 信道编码理论： 阐述了信道编码的目的是在传输过程中引入冗余信息以抵抗噪声和干扰。内容涵盖了经典的块编码（如汉明码、循环冗余校验码CRC）和卷积码。尤其侧重于现代前向纠错（FEC）技术，如Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC），详细分析了它们在接近香农极限性能时的译码算法，如迭代译码的实现过程。 第三部分：多址接入与高级传输技术 随着用户数量的激增，如何高效地共享有限的无线频谱成为关键挑战。本部分聚焦于多址接入技术和面向未来网络的传输创新。 多址接入技术（Multiple Access）： 全面比较了频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）的原理和适用场景。重点深入讲解了正交频分多址（OFDMA）——现代无线通信系统的基石，分析了其在应对频率选择性衰落方面的优势，以及同步和子载波功率分配的优化策略。 扩频通信技术： 解释了扩频技术（如直接序列扩频DSSS和跳频扩频FHSS）如何在不牺牲大量频谱效率的前提下，实现抗干扰、低截获概率的通信能力。 多天线系统（MIMO）： MIMO技术被视为提升系统容量和可靠性的革命性技术。本书详细分析了MIMO系统的信道模型，区分了空间复用（Spatial Multiplexing）和发送分集（Transmit Diversity）两种应用模式。对于空间复用，重点介绍了迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）等预编码和迫击算法。 第四部分：现代通信系统的实现与展望 本部分将理论知识与工程实践相结合，探讨了现代通信系统的架构和未来发展方向。 同步与信道估计： 强调了同步在数字接收机中的极端重要性，包括载波频率同步、定时同步和信道相干性维护。详细介绍了基于导频序列（Pilot Signals）的信道估计技术，以及如何利用这些估计值进行信道反向均衡或迫零处理。 软件定义无线电（SDR）与认知无线电（CR）： 介绍了SDR的概念，强调了通过软件配置实现灵活的物理层操作。在此基础上，深入探讨了认知无线电，即系统如何感知频谱环境、动态调整传输参数以实现高效的频谱共享。 物理层与网络层的融合： 探讨了物理层技术（如高效编码、MIMO）如何反哺网络层协议设计，以实现端到端的优化。简要介绍了面向大规模物联网（IoT）和工业互联网（IIoT）的低功耗广域网（LPWAN）技术中，物理层所面临的独特挑战与解决方案。 全书配有大量的例题、习题和仿真案例分析，帮助读者巩固理论理解，掌握工程计算与设计能力。通过对这些核心技术的系统学习，读者将能构建起对现代高速通信系统的全面、深入的认知框架。

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这本《智能传感器设计》实在是让我大开眼界，我原本以为传感器设计无非就是电路和一些基础的物理原理，但这本书完全颠覆了我的认知。它深入探讨了如何将人工智能算法巧妙地融入到传感器的硬件和软件架构中，这在传统的教科书里是很少见的。例如，书中关于自适应滤波和边缘计算的章节，讲解得极其细致，不是那种空泛的理论介绍，而是提供了大量的实际案例和代码示例。我尤其喜欢作者在讲解“噪声抑制”那一块的思路，他们不仅关注如何从信号中去除已知噪声，更侧重于如何让传感器“学会”识别和适应未知环境噪声，这简直是为工业物联网（IIoT）量身定制的解决方案。读完后，我感觉自己对构建下一代高精度、低功耗的智能传感系统有了更清晰的蓝图。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份引领未来方向的行业前瞻报告。作者的笔触非常老练，技术细节的把握精准到位，但同时又能用易于理解的方式阐述复杂的机器学习模型在传感器数据预处理中的应用，对于有一定电子工程基础的读者来说，简直是如虎添翼。

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这本书的内容组织逻辑性极强，就像一个精心雕琢的迷宫，每一步深入都能发现新的宝藏。《智能传感器设计》并没有回避半导体物理和材料科学的底层基础，但它处理这些基础知识的方式非常高效，总能迅速地将其与高级的算法设计联系起来。例如，在讲解压电材料的非线性特性时，作者马上接上了如何利用这种非线性作为一种天然的特征提取器，而非仅仅视为需要线性化的干扰项，这种“化劣势为优势”的思维方式极其启发灵感。我个人认为，这本书最适合那些想从“堆砌现成模块”的初级工程师，成长为能够“从头设计”下一代传感范式的研发人员。它不只是教你如何“使用”智能传感器，而是教会你如何“创造”具有内在智能的感知单元，其前瞻性足以让这本书在未来几年内都保持极高的参考价值。

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我花了将近一个月的时间来研读这本《智能传感器设计》，感觉与其说它是一本工具书，不如说它是一部关于“感知艺术”的哲学探讨。最让我震撼的是它对“跨模态融合”的论述。我们都知道，单一传感器往往存在局限性，但这本书没有停留在简单的多传感器数据叠加，而是深入剖析了如何利用深度学习模型，实现对来自不同物理域（如光学、声学、电磁场）数据的深层语义理解和协同决策。书中对“信息熵最小化”在传感器网络优化中的应用描述得尤为精妙，这使得我在思考如何设计一个能高效协作的分布式传感系统时，有了一个全新的理论框架支撑。我尝试在自己的一个小项目中应用书中提到的“注意力机制”来权重分配不同传感器的输出，效果立竿见影，系统的鲁棒性大大增强。这本书的排版和图示也非常用心，复杂的系统架构图清晰明了，保证了即使面对如此前沿和烧脑的内容，读者也能保持高效的阅读体验，绝非那种堆砌公式和术语的晦涩之作。

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这本书的理论深度和广度令人称奇，但最让我感到惊喜的是它对“可解释性人工智能（XAI）”在传感器领域的应用进行了探讨。在很多关键任务场景，比如医疗监测或自动驾驶，我们不能仅仅依赖一个“黑箱”输出结果，我们必须知道传感器是如何得出这个判断的。作者在这部分内容中，详细阐述了如何通过设计具有明确物理意义的中间表征层，使得智能传感器的决策过程可以被人类工程师审计和理解。这种对工程伦理和可靠性的重视，在许多纯粹追求性能的教材中是缺失的。此外，书中还涉及了联邦学习在边缘传感器网络中的隐私保护应用，这为未来大规模、分布式智能感知系统的部署指明了安全且负责任的方向。读完这些内容，我感觉自己对“智能”的定义都有了更深层次的认识——它不仅仅是准确，更是可靠、可信赖。

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说实话，我买了很多关于传感器和嵌入式系统的书籍，但很多都是针对特定应用或特定芯片平台的，读起来总感觉视野受限。然而《智能传感器设计》的格局非常宏大。它聚焦于“设计哲学”而非某个具体的实现细节，这使得书中的原理具有极强的普适性和生命力。我特别欣赏作者对“资源受限环境下的智能部署”这一章的分析。在如今微型化和功耗敏感的时代，如何在一个只有几毫瓦功耗预算的微控制器上运行复杂的智能算法，是工程界的巨大挑战。书中提供的多种模型剪枝、量化以及事件驱动的感知识别方法，非常贴合实际工程中的痛点。它不是教你怎么写一段固定的程序，而是教你怎么像一个系统架构师一样思考：如何用最少的计算代价，获取最大的环境洞察力。这本书的价值在于，它让你从一个单纯的“执行者”提升到了一个“决策者”的高度。

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