信号处理入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:赵丽艳 樊友民

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:16.0

装帧:

isbn号码:9787030079985

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 信号处理　入门
• 佐藤幸男
• 专业相关
• 信号处理
• 数字信号处理
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• MATLAB
• 通信原理
• 图像处理
• 自控原理
• 机器学习
• 深度学习

《通信原理：从基础到应用》 本书旨在为读者构建一个扎实的通信系统理论基础，并逐步引导其理解现代通信技术的核心机制。全书内容围绕信号的产生、传输、接收以及信息解码等关键环节展开，力求使读者在掌握基本概念的同时，也能领略通信技术在现实世界中的广泛应用。 第一部分：信号基础与数学模型 开篇，我们将深入探讨信号的本质，区分模拟信号与数字信号的特性，并介绍描述信号的常用数学工具。傅里叶级数与傅里叶变换将作为理解信号频谱特性的基石，帮助读者理解信号在时域和频域的转换关系。离散时间信号与系统的概念将被详细阐述，为后续数字信号处理奠定基础。我们将引入冲激函数、卷积等核心概念，并分析线性时不变（LTI）系统的基本性质，理解系统如何对信号产生影响。Z变换作为分析离散时间系统的强大工具，也将被深入讲解，用于系统稳定性分析和频率响应研究。 第二部分：模拟通信系统 本部分将聚焦于经典的模拟通信系统。我们将从调幅（AM）技术入手，详细解析其原理、调制与解调过程，并分析其优缺点。接着，深入学习调频（FM）和调相（PM）技术，理解它们的调制原理、频谱特性以及在提高抗干扰能力方面的优势。噪声是模拟通信系统不可避免的干扰，我们将探讨不同类型的噪声（如高斯白噪声）对信号的影响，并介绍提高信噪比的有效手段。最后，本部分还将触及模拟信号的采样过程，为引入数字通信做好铺垫。 第三部分：数字通信系统 数字通信是现代信息社会的核心，本部分将详细介绍其原理。我们将从基带传输开始，讲解信号的编码（如曼彻斯特编码）和无码间串扰（ISI）的设计。接着，进入带通传输，详细阐述各种线性调制技术，包括幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）和相位键控（PSK），以及它们的变种，如正交幅度调制（QAM）。我们将分析不同调制方式的功率谱密度、带宽效率以及在实际应用中的权衡。 错误控制编码是提升数字通信可靠性的关键。本部分将重点介绍纠错码（ECC）的原理，包括分组码（如汉明码）和卷积码。读者将理解这些编码技术如何通过引入冗余信息来检测和纠正传输过程中的错误。此外，我们还将探讨信道编码与调制之间的协同作用，以及如何根据信道特性选择最优的编码和调制方案。 第四部分：信息论与信源编码 为了高效地传输信息，需要对信源进行压缩。本部分将介绍信息论的基本概念，包括信息量、熵以及信道容量。香农熵将作为衡量信息不确定性的重要指标。我们将深入讲解无损信源编码技术，如哈夫曼编码和算术编码，理解它们如何根据信源的概率分布进行最优编码，从而最大限度地减少传输所需的比特数。同时，我们也将简要介绍一些有损信源编码的思路，为理解图像、音频压缩奠定基础。 第五部分：现代通信系统与进阶主题 随着通信技术的飞速发展，更先进的系统和技术应运而生。本部分将对一些前沿主题进行介绍。包括： 多址技术： 讲解频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）以及正交频分多址（OFDM）等技术，理解它们如何在共享通信资源的情况下实现多用户接入。 移动通信系统： 概述蜂窝移动通信的基本架构，包括基站、切换等概念，并简要介绍2G、3G、4G、5G等代际技术的发展脉络。 无线通信中的关键技术： 探讨信道估计、均衡、分集接收、MIMO（多输入多输出）等技术，理解它们如何克服无线信道的衰落、多径等不利影响，提升无线通信的性能。 数字信号处理在通信中的应用： 强调滤波、采样、量化等数字信号处理技术在现代通信系统中的核心作用，包括在ADC/DAC设计、均衡器实现等方面的应用。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 深刻理解信号的数学模型和传输特性。 2. 掌握模拟通信系统（AM, FM, PM）的工作原理及优缺点。 3. 理解数字通信系统的基本流程，包括编码、调制、解调和解码。 4. 熟悉常用的线性调制解调技术及其性能指标。 5. 掌握纠错码的基本原理，理解其在提高通信可靠性方面的作用。 6. 了解信息论的基本概念，并掌握信源编码的基本方法。 7. 初步认识现代通信系统（如OFDM, MIMO）的关键技术和应用。 8. 建立分析和设计简单通信系统的基础能力。 本书适合通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的学生，以及对通信技术感兴趣的从业人员和爱好者阅读。通过理论讲解与实例分析相结合的方式，力求使读者能够扎实掌握通信原理，并为进一步学习更高级的通信技术打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么地方让我略感遗憾，那可能是在高级应用的广度上，虽然深度足够，但覆盖面的多样性或许可以再加强一些。这本书的重点显然放在了基础理论的夯实上，这对于打地基无疑是最好的选择，但我期望能在一些新兴领域看到更多的触及，比如在机器学习和深度学习处理时间序列数据时，信号处理基础是如何被重新审视和应用的。目前的内容更多聚焦于经典的通信、音频和图像处理范畴，虽然这些是基石，但现代工程实践的发展速度很快。我希望作者能在修订版中增加一些关于小波分析在数据压缩中的现代应用案例，或者探讨一下现代信号处理工具链（如Python的SciPy库）中，如何高效地实现书中所学的理论。当然，这更像是对一本优秀教材的“吹毛求疵”，因为一本入门级的书，首要任务必须是把“根”扎牢，在这方面，它无疑是顶尖的。因此，这更多是一种对未来探索方向的期待，而非对现有内容的否定。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当吸引人，那种深邃的蓝色调配合着简洁的几何图形，立刻给人一种专业又不失亲和力的感觉。我翻开扉页，首先注意到的是作者对信号处理这门学科的定位，他们没有把它描绘成高不可攀的数学殿堂，而是像在讲述一门与我们日常生活息息相关的“语言”。书中对傅里叶变换的引入，简直是教科书级别的清晰。我记得我之前在别处接触到这个概念时，总觉得像是在看一篇晦涩的证明题，但这本书里，作者用生活中的声音和图像作为类比，让我这个初学者瞬间找到了切入点。他们似乎非常懂得读者的困惑点在哪里，总能在关键的转折处给出恰到好处的解释，没有那种“理所当然”的傲慢。特别是关于离散信号和连续信号的区别阐述，那种对采样定理的通俗解释，即便不是理工科出身的人，也能大致把握其核心要义。书中配的插图和图示，质量非常高，每一个波形图的标注都精确到位，让人在视觉上也能构建起信号处理的脉络。可以说，第一印象是极其正面的，它成功地降低了信号处理这门学科的学习门槛，让人充满了继续深入探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的整体阅读体验可以用“酣畅淋漓”来形容。它成功地做到了将一门看似艰深的学科，变得可以亲近、可以理解、甚至可以说是令人着迷。它的排版清晰，字体选择恰到好处，大量的代码示例（虽然我主要关注理论部分）看起来结构井然有序，没有那种为了凑字数而堆砌的冗余信息。它更像是一位耐心而又博学的导师，总是在你即将迷失方向时递来一把清晰的路标。我把这本书推荐给了几位正在考虑转行到数据分析领域的朋友，他们的反馈和我一样积极，都认为这本书为他们构建了一个坚实的思维框架。如果你想系统、扎实地学习信号处理，而不是走马观花地了解皮毛，这本书绝对是你书架上不可或缺的一本工具书。它不是那种读完一遍就束之高阁的书籍，更像是工具箱里需要时常拿出来翻阅和印证的经典手册，它的价值会随着你后续学习的深入而愈发凸显。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对信号处理的刻板印象就是充满了复杂的复数运算和矩阵代数，每次看到这些符号就头疼。然而，这本书在这方面展现出了惊人的“同理心”。在涉及线性代数和概率论的交叉部分时，作者的处理方式非常高明。他们没有把这些当作障碍来呈现，而是将其视为理解信号本质的“工具”。例如，在解释卷积时，他们不是直接给出积分公式，而是用两个时间序列相互“叠加”和“平移”的过程来可视化，这种几何直觉的建立，远比纯数学推导来得有效。更令人称赞的是，书中对“为什么”的解释非常到位，而不是只告诉你“怎么做”。为什么傅里叶变换能将时域信号分解到频域？因为它是基于周期性的假设和正交基的展开。这种对底层原理的深挖，确保了读者在应用时不会变成只会套公式的“机器”，而是真正理解了信号变换背后的物理或数学含义。这种深度的讲解，对于希望未来从事相关领域研究或开发的人来说，是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

我用了大约一周的时间来消化前三章的内容，最大的感受是作者在逻辑构建上的匠心独运。他们并没有急于抛出复杂的公式和算法，而是采取了一种螺旋上升的教学方式。先给出宏观的概念，然后通过非常贴合实际的应用场景来“勾勒”出理论的必要性。举个例子，在讲解滤波器设计时，作者没有直接跳到巴特沃斯或切比雪夫滤波器，而是先设定了一个场景：如何去除录音中的环境噪音，这个场景立刻让枯燥的设计参数变得“活”了起来。读者会自然而然地想知道：“那么，怎样才能实现这种‘选择性’的消除呢？”紧接着，书中才开始引入低通、高通等基本概念，这种“问题驱动”的学习路径，极大地提升了我的阅读体验和知识吸收效率。我很少看到有技术类书籍能将理论的严谨性与实践的趣味性结合得如此自然，仿佛作者是一位经验丰富的工程师，在手把手地教导你如何去“聆听”数据背后的信息，而不是仅仅让你记住一堆公式的符号排列。这种循序渐进的引导，让我对后续更深入的内容充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

很薄很小很入门

评分☆☆☆☆☆

很薄很小很入门

评分☆☆☆☆☆

很薄很小很入门

评分☆☆☆☆☆

很薄很小很入门

评分☆☆☆☆☆

很薄很小很入门