具体描述
This book provides the fundamentals and recent advances in nano and micromachining for modern manufacturing engineering. It begins by outlining nanomachining before discussing various advances in field and machining processes. The coverage concludes with an evaluation of subsurface damages in nano and micromachining and a presentation of applications in industry. As such, this book serves both as a useful classroom text for engineering and machining courses at the undergraduate and graduate level, and as a reference for academics and engineers in these areas.
现代通信系统中的信号处理与优化 作者： [此处填写一位虚构的资深通信工程师姓名，例如：张华, Ph.D.] 出版社： [此处填写一家知名的学术或技术出版社名称，例如：学术前沿出版社] --- 图书简介 在信息爆炸的时代，通信系统的性能直接决定了我们生活和工作的效率与质量。从高速的5G/6G移动网络到卫星通信，再到物联网（IoT）设备间的海量数据传输，其核心驱动力在于对信号进行高效、精确、鲁棒的处理与优化。《现代通信系统中的信号处理与优化》一书，旨在为电子工程、通信工程、信息科学等领域的专业人士、高级本科生及研究生提供一套全面而深入的理论框架和实践指导，聚焦于如何利用先进的信号处理技术来克服现代通信面临的复杂挑战。 本书摒弃了对基础数学和线性代数概念的过度回顾，而是直接切入当代通信系统中最关键的环节——从物理层（PHY）到链路层（MAC）的信号处理链条。全书结构逻辑清晰，内容涵盖了从经典的数字信号处理基础到前沿的机器学习在通信中的应用，力求构建一个连贯且实用的知识体系。 第一部分：高速率信号的基石与挑战 本部分首先回顾了现代通信系统中的关键调制技术和多址接入方案，但重点在于分析在非理想信道下的信号退化机制。 1.1 复杂调制与信道模型精修： 我们深入探讨了高阶的M-QAM、QPSK以及正交频分复用（OFDM）系统的设计原理。重点解析了载波频率偏移、相位噪声、非线性功率放大器（PA）失真对星座图的实际影响。对于OFDM，本书详细剖析了循环前缀（CP）的有效性极限，以及在实际多径信道中引起的码间干扰（ISI）和载波间干扰（ICI）的精确建模。 1.2 噪声、干扰与消除技术： 传统的高斯白噪声（AWGN）模型在城市峡谷环境或大规模MIMO场景下已显不足。本章引入了非高斯噪声（如脉冲干扰）的统计特性分析，并详细介绍了如何设计高效的均衡器。从传统的维纳滤波器到基于判决反馈的迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）均衡器，我们不仅展示了其理论推导，更侧重于讨论其在有限精度计算环境下的实时性与复杂度权衡。针对多用户干扰（MUI），我们着重分析了多输入多输出（MIMO）系统中干扰对消（IC）算法的迭代优化策略。 第二部分：高效接收与信道增益最大化 本部分是本书的核心，集中讨论如何从接收端最大限度地恢复被信道扭曲的有用信息，并提升频谱效率。 2.1 信道状态信息（CSI）的获取与利用： 在反馈信道受限的环境下，精确的CSI获取是提升性能的关键。本书详细分析了导频设计，包括正交频分复用系统中的盲均衡和半盲均衡技术。对于大规模MIMO系统，我们深入研究了信道估计的稀疏性（Sparsity），并引入了基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）的快速CSI获取框架，显著减少了上行反馈开销。 2.2 迭代检测与译码（IDEC）： 现代解码器早已超越了传统的硬判决和软判决的范畴。本章详尽介绍了最大后验概率（MAP）检测器和最大似然序列估计（MLSE）。我们将重点放在概率数据恢复（PDR）算法，特别是软输入软输出（SISO）的最大乘积算法（Max-Product Algorithm）及其在图论中的表述——因子图（Factor Graph）。通过对Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC）的深度剖析，展示了迭代译码如何将信道容量推向香农极限。 2.3 功率控制与资源分配优化： 信号处理不仅关乎解码，更关乎系统整体资源的有效分配。本书探讨了网络资源调度中的优化问题。我们运用凸优化理论，建立了基于加权和速率最大化的功率分配模型，并讨论了如何将这些理论模型转化为低复杂度的交替优化（Alternating Optimization）算法，以适应动态变化的无线信道。特别关注了干扰受限环境下的Wyner 蜂窝模型的性能分析。 第三部分：面向未来的信号处理范式 随着系统复杂度的指数级增长，传统基于精确数学模型的方法在应对高度动态和非线性的环境时显得力不从心。本部分展望并深入研究了新兴的信号处理工具。 3.1 统计信号处理与估计理论的深化： 我们回顾了卡尔曼滤波（Kalman Filter）在跟踪和状态估计中的作用，并将其扩展至扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），这些技术在非线性跟踪和同步中至关重要。此外，本书探讨了盲源分离（Blind Source Separation）技术在多用户共存系统中的潜在应用，特别是独立成分分析（ICA）在解耦多用户信号方面的局限与优势。 3.2 机器学习在通信信号处理中的融合： 这是本书的前沿章节。我们阐述了如何将深度学习（DL）技术应用于传统的信号处理难题： 深度信道估计器（DCE）： 替代复杂的矩阵求逆操作，直接从接收信号中学习到最优的软信息。 基于神经网络的均衡器设计： 利用循环神经网络（RNN）或Transformer结构处理时序相关的信道记忆效应。 强化学习（RL）在动态资源调度中的应用： 将功率控制和波束赋形视为一个序列决策过程，通过与环境的交互学习最优策略，以应对时变信道和突发流量。 本书在每个关键算法介绍后，均配有MATLAB/Python的伪代码和性能仿真结果，旨在帮助读者将理论知识迅速转化为工程实践能力。对于希望深入研究无线通信系统性能极限和优化策略的工程师和研究人员而言，本书是不可或缺的参考资料。 --- 目标读者： 通信系统工程师、射频与基带工程师、从事无线通信算法研究的研究生（硕士/博士）及相关领域的高级科研人员。 关键词： 信号处理、通信系统、OFDM、MIMO、信道估计、迭代译码、资源分配、深度学习在通信中的应用。
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