数字通信理论基础

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出版者:东北大
作者:东北大
出品人:
页数:444
译者:
出版时间:2001-11
价格:39.80元
装帧:
isbn号码:9787810546690
丛书系列:
图书标签:
  • 数字通信
  • 通信原理
  • 信号处理
  • 信息论
  • 调制解调
  • 信道编码
  • 无线通信
  • 通信系统
  • 现代通信
  • 通信工程
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具体描述

《数字通信理论基础》比较全面地论述了数字通信的基本概念,基本原理和方法。其中包括数字通信基础知识、确知信号和随机信号分析基础,基带传输和频带传输,最佳接收机原理及最佳接收机的设计、信道及其特性、信源与信道编码及编码系统的实现。

《数字通信理论基础》可供通信工程专业、电子与信息技术专业本科生及研究生作为教材使用,部分内容也可作为通信概论给非通信专业的本科生讲授。还可作为通信工程技术人员的参考书。

深入解析现代信号处理与信息系统的前沿进展 导言:从经典理论到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,探讨信息时代驱动力的核心——现代信号处理技术与复杂信息系统的构建。我们聚焦于如何高效、可靠地从噪声和干扰中提取有效信息,并在此基础上构建出能够应对未来挑战的智能系统。不同于侧重基础数学推导的传统教材,本书更强调算法的工程实现、实际系统的设计考量以及跨学科知识的融合应用。 第一部分:高级信号分析与表示 本部分将彻底革新读者对信号本质的理解,超越传统的傅里叶分析框架,深入探究更适合非平稳、瞬态信号的分析工具。 1.1 时频联合分析的精要 我们首先探讨了小波变换(Wavelet Transform)的数学基础及其在多分辨率分析中的独特优势。重点阐述了连续小波变换(CWT)与离散小波变换(DWT)在信号去噪、特征提取中的具体应用流程。随后,引入了短时傅里叶变换(STFT)的局限性分析,并详细介绍了Wigner-Ville 分布(WVD)在处理非线性、非平稳信号时的非负性挑战与解决方案,包括Choi-Williams分布和Cohen's类分布的构造原理。这种联合分析方法是理解雷达信号、生物医学信号(如脑电图EEG)的基石。 1.2 稀疏表示与压缩感知(Compressed Sensing, CS) 在数据爆炸的背景下,如何以远低于奈奎斯特率的采样率获取高质量信号成为关键。本章深入解析了稀疏性的概念在信号模型中的作用,详细阐述了基追踪(Basis Pursuit, BP)和正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)等重构算法的迭代过程与收敛性分析。我们提供了实际应用案例,展示了如何利用CS技术设计低功耗的无线传感器节点和高分辨率的医学成像系统,强调了“采样即压缩”的理念如何颠覆传统信号采集范式。 1.3 现代谱估计技术 超越经典的周期图法,本部分专注于高分辨率谱估计。我们详细剖析了多重信号分类(MUSIC)算法的特征子空间分解原理,以及精细频率估计(ESPRIT)如何利用协方差矩阵的结构来提高频率分辨率。此外,还引入了子空间方法(Subspace Methods)在阵列信号处理中分离相干信号源的应用,为雷达和声纳系统的抗干扰设计奠定理论基础。 第二部分:信息论在复杂系统中的拓展应用 本部分将经典的信息论概念扩展到现代网络和安全领域,重点讨论信息度量的局限性及更精细的量化方法。 2.1 随机过程与平稳性检验 我们从随机过程理论出发,回顾了平稳性(包括宽平稳WSS和严平稳SSS)的严格定义。随后,本书深入探讨了Ergodicity(遍历性)的实际意义及其对统计估计的影响。在工程实践中,如何通过ADF检验和KPSS检验来验证真实世界信号的平稳性,并讨论了当信号不满足平稳性假设时,应如何选择适当的分析模型(如ARIMA模型)。 2.2 互信息与依赖性度量 超越香农熵,本章聚焦于度量系统间相互依赖程度的工具。互信息(Mutual Information, MI)被详细解析为一种非线性的依赖性度量,并在特征选择、多模态数据融合中展示了其优越性。我们还对比了条件互信息(Conditional Mutual Information, CMI)和核独立性检验(Kernel Independence Test, KCI),特别是在高维数据流中识别真正驱动变量的应用。 2.3 信息的安全性与隐私保护 本章探讨了信息处理的安全边界。详细介绍了差分隐私(Differential Privacy, DP)的数学框架,包括拉普拉斯机制和高斯机制,并分析了它们在保护用户数据发布时的效能与代价。此外,我们还覆盖了安全多方计算(Secure Multi-Party Computation, SMPC)的基础概念,重点讲解了秘密共享(Secret Sharing)在实现隐私保护型数据分析中的作用。 第三部分:先进调制、编码与信道建模 本部分着眼于如何设计出既能最大化频谱效率,又能抵御复杂信道衰落的通信系统。 3.1 迭代信道估计与均衡技术 在多径衰落信道中,如何准确估计信道脉冲响应是提高接收性能的关键。本书详尽阐述了最小均方误差(MMSE)均衡器的设计原理,并重点分析了最大似然序列估计(MLSE),特别是通过维特比算法(Viterbi Algorithm)实现的对卷积编码和均衡过程的联合解码。我们还讨论了现代系统中基于迭代接收(Iterative Receiver)架构,如何通过软信息传递(Soft Information Exchange)来打破传统分离式接收的性能瓶颈。 3.2 OFDM系统的性能优化与缺陷弥补 正交频分复用(OFDM)作为高速无线通信的核心,其性能极易受载波间干扰(ICI)和峰均功率比(PAPR)的影响。本章深入研究了各种抗ICI技术,如循环前缀(CP)的设计优化和频率偏移的补偿策略。针对PAPR问题,我们详细分析了选择性映射(SLM)和部分响应(Partial Transmit Sequence, PTS)算法的复杂度与性能权衡,并探讨了基于稀疏重构的低复杂度PAPR削减方案。 3.3 非组织码(Non-Orthogonal Codes)与多址接入 本部分展望了超越传统正交多址接入(如OFDMA)的未来技术。我们深入探讨了非正交多址接入(NOMA)的理论基础,包括其如何在功率域或编码域实现用户复用,从而提高系统容量。详细分析了基于Successive Interference Cancellation (SIC)的NOMA接收机设计流程,并比较了其在异构网络(如无人机通信或物联网接入)中的潜力与挑战。 结语:面向人工智能的信号处理范式转变 本书的最后将探讨当前正在发生的范式转变——即信号处理与机器学习的深度融合。我们将从端到端(End-to-End)的深度学习通信系统视角,审视传统模型驱动方法的边界。重点在于如何使用深度神经网络来替代复杂的信道编码器和解码器,以及在信号检测中如何利用卷积神经网络(CNN)实现对复杂环境的自适应学习。 本书的读者群体涵盖了电子信息工程、通信工程、计算机科学以及需要处理大量复杂数据的科研人员和高级工程技术人员。通过学习本书,读者将能够掌握从底层信号表示到高层系统架构设计的一整套先进理论与实用工具。

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用户评价

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作为一个在通信领域摸爬滚打多年的工程师,我总觉得在理论功底上有所欠缺,尤其是在面对一些前沿技术时,常常会感觉力不从心。《数字通信理论基础》这本书,恰好填补了我在这方面的空白。它不仅仅是知识的罗列,更重要的是,它提供了一种全新的思考方式。书中对于不同调制解调技术的对比分析,让我对它们的优缺点以及适用场景有了清晰的认识。例如,对于QAM的讲解,作者不仅介绍了其基本原理,还深入分析了不同阶数QAM对频谱效率和信噪比的要求,以及在实际应用中可能遇到的挑战。这让我明白,看似简单的信号叠加,背后却蕴含着精妙的设计和权衡。另外,书中关于纠错码的章节,更是让我大开眼界。从Hamming码到Turbo码,再到LDPC码,作者层层递进,详细介绍了各种码的编码和解码算法,以及它们的性能指标。我尤其对LDPC码在现代通信系统中的应用印象深刻,作者的讲解让我理解了为什么它能够实现接近香农极限的纠错能力。这本书的价值在于,它不仅仅停留在理论层面,还融入了大量的工程实践的考量,让理论变得更加接地气。读完这本书,我感觉自己的理论基础更加扎实,对通信系统的整体架构和关键技术有了更全面的理解,这对于我日后进行系统设计和问题排查,无疑会带来巨大的帮助。

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《数字通信理论基础》这本书,对我而言,不仅仅是一本技术读物,更像是一场关于信息本质的哲学探索。作者以一种非常独特的方式,将抽象的数学理论与生动的现实场景相结合。例如,在讲解“信道编码”时,书中引入了“纠错码”的概念,并将其与生活中常见的“冗余”概念类比,让我更容易理解编码的意义。同时,作者又深入分析了各种编码方案的优缺点,以及它们在不同通信场景下的应用。这让我明白,编码不仅仅是为了纠错,更是一种对信息可靠性的数学保障。书中关于“星座图”的讲解,也让我印象深刻。作者通过直观的图示,展示了不同调制方式的信号点分布,以及它们对噪声的敏感程度。这让我直观地感受到了信号设计中的“美学”,以及数学在通信系统中的应用。这本书的逻辑结构非常清晰,每一章都围绕着一个核心主题展开,并且各个章节之间相互关联,形成了一个完整的知识体系。读完这本书,我感觉自己对数字通信的理解,已经从“是什么”上升到了“为什么”。

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我对《数字通信理论基础》的整体印象是,它是一本既有广度又有深度的著作。它涵盖了数字通信的各个重要方面,从最基础的信号处理,到复杂的编码和调制技术,再到信息论的理论支撑,几乎无所不包。我尤其喜欢书中关于“信息论”的章节,作者用一种非常易于理解的方式,阐述了香农定理的内涵,以及它对于通信系统设计的重要指导意义。这让我明白,信息论不仅仅是理论研究,更是实际通信系统设计的基础。此外,书中对各种先进编码技术,如Turbo码和LDPC码的介绍,也让我对现代通信的纠错能力有了全新的认识。作者在讲解这些复杂算法时,并没有回避数学推导,但同时又提供了清晰的解释,使得读者能够理解其背后的逻辑。这本书的内容非常充实,几乎每一页都蕴含着重要的知识点。我常常需要停下来,反复琢磨其中的概念和公式。但正是这种深入的研读,让我对数字通信的理解越来越透彻,也让我对这项技术在现实生活中的应用有了更深刻的认识。

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在我看来,《数字通信理论基础》这本书最大的亮点在于其系统性和深度。它不仅仅是简单地介绍各种数字通信技术,而是从信息论的基本原理出发,逐步构建起整个数字通信的理论框架。作者对信息熵、信道容量等核心概念的讲解,逻辑严谨,层层递进,让我对信息的本质有了更深刻的理解。我特别喜欢书中关于“信源编码”的章节,作者从信息量的不确定性出发,详细介绍了霍夫曼编码、算术编码等不同方法的原理和优缺点,并且通过实际的例子展示了它们在数据压缩中的应用。这让我明白,压缩不仅仅是简单的删除重复信息,更是一种基于信息论的数学优化过程。同样,在“信道编码”的部分,作者对各种纠错码的介绍,也让我看到了通信系统对抗噪声的智慧。从简单的奇偶校验码,到更复杂的卷积码和维特比译码,再到现代通信系统常用的LDPC码,每一个进步都凝聚着科学家的心血。书中对这些算法的推导和分析,虽然涉及一定的数学知识,但作者的处理方式非常巧妙,使得读者能够循序渐进地理解其中的奥秘。总而言之,这本书为我提供了一个从宏观到微观,从概念到实现的完整视角,让我对数字通信有了系统性的认知。

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我之前对数字通信的了解,仅限于一些非常表面的概念,比如“信号”、“编码”之类的词汇。《数字通信理论基础》这本书,就像打开了一扇新世界的大门,让我看到了一个宏大而精密的通信体系。最吸引我的是,作者在解释复杂的数学模型时,总能辅以直观的图示和生动的语言。例如,在讲到高斯白噪声时,书中用了一个形象的比喻,将噪声比作“随机的干扰”,并且通过概率密度函数的图来展示噪声的分布规律,这让我这个数学基础不太好的人也能轻松理解。书中关于码间串扰的讨论,也让我印象深刻。作者详细分析了信号在信道中传播时,由于多径效应等原因造成的信号失真,并介绍了均衡器的作用。我通过书中的例子,才明白原来在实际通信中,消除这种“信号的互相干扰”是多么的重要,也是多么的具有挑战性。此外,书中还探讨了不同通信系统的性能评估指标,比如误码率、信噪比等,并且解释了它们之间的相互关系。这让我理解了,为什么在实际设计中,工程师需要在这些指标之间做出取舍。这本书的叙述方式非常独特,它没有那种枯燥的教科书的生硬感,反而更像是一位经验丰富的老师在耐心讲解。我真的感觉自己能够一步步地掌握这些理论,并且对它们在现实世界中的应用有了更清晰的认知。

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对于我来说,一本好的技术书籍,不仅要讲解理论,更要激发思考。《数字通信理论基础》这本书,在这方面做到了极致。它并没有简单地给出结论,而是引导读者去思考“为什么”。例如,在讨论信道模型时,作者列举了多种信道模型,并详细分析了它们的适用场景,这让我开始思考,不同的信道环境,对于通信系统的设计会产生怎样的影响。书中对“匹配滤波器”的讲解,也让我印象深刻。作者并没有直接给出公式,而是通过分析如何最大化输出信噪比,来引导读者推导出匹配滤波器的最优冲激响应。这种“引导式”的学习方式,让我主动地去动脑筋,而不是被动地接受知识。而且,书中还会穿插一些历史上的重要事件和科学家的贡献,这让我对数字通信领域的发展历程有了更直观的了解,也让我更加敬佩那些为之奋斗的先驱们。这本书的语言风格也非常平实,没有那些华而不实的修饰,而是用最简洁、最准确的语言来表达思想。读这本书,我感觉自己不仅仅是在学习理论,更像是在与一位饱学之士进行思想的交流。

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我一直认为,学习技术理论,最重要的是能够建立起一套完整的知识体系。《数字通信理论基础》这本书,恰恰在这方面做得非常出色。它并非零散地介绍各种技术,而是将它们有机地整合在一个大的理论框架下。比如,在讲解各种调制方式时,作者并没有孤立地介绍QPSK、16QAM等,而是先从复数信号的表示入手,再介绍星座图的概念,最后才逐步推导出不同调制方式的原理。这种由浅入深、由表及里的讲解方式,让我受益匪浅。尤其值得一提的是,书中关于“同步技术”的讨论,这一点在很多入门级的书籍中往往会被忽略,但《数字通信理论基础》却给予了充分的篇幅。作者详细解释了载波同步、定时同步的重要性,以及各种同步算法的原理,这让我意识到,在实际的通信系统中,这些看似“幕后”的工作,对于保证通信的可靠性是多么的关键。这本书的结构安排也非常合理,每一章节都承接上一章节的内容,形成了一个流畅的知识链条。读完这本书,我感觉自己不仅仅是学会了某些技术,更重要的是,我理解了数字通信系统是如何协同工作的,以及其中蕴含的科学原理。

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这本书的出现,简直是我在理论海洋中漂泊许久后,寻到的一座坚实的灯塔。我一直对信息传输的底层逻辑充满好奇,那些看似抽象的数学公式背后,到底隐藏着怎样的通信奥秘?《数字通信理论基础》这本书,就像一位经验丰富的向导,循序渐进地为我揭开了这层神秘的面纱。从最初的信号表示、信道模型,到复杂的编码理论、解调技术,每一个章节都承载着扎实的研究和深邃的思考。书中并没有堆砌晦涩的术语,而是用一种非常易于理解的方式,将那些高深的理论概念娓娓道来。我尤其欣赏作者在解释一些关键概念时,所采用的类比和图示。比如,在讲解信道容量时,作者用“水管”的比喻,生动地阐述了带宽和噪声对信息传输速率的影响,这让我瞬间茅塞顿开。再比如,在介绍信源编码时,作者通过一个实际的例子,展示了如何利用信息冗余来压缩数据,这种理论与实践的结合,极大地提升了我学习的兴趣和动力。而且,书中对每一种编码和解码算法的推导过程都进行了详尽的阐述,每一个步骤都清晰明了,让我不再感到困惑。我反复阅读了关于香农定理的部分,作者的讲解让我对信息论的革命性意义有了更深刻的认识,也让我对未来通信技术的发展充满了期待。这本书不仅仅是一本教科书,更像是一位良师益友,它激发了我对数字通信领域更深入探索的渴望,让我明白了理论的严谨性和实用性可以如此完美地结合。

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我一直认为,一本好的技术书籍,应该能够激发读者的好奇心,并引导他们去探索更深层次的知识。《数字通信理论基础》这本书,恰恰做到了这一点。作者在讲解每一个概念时,都不仅仅给出定义,而是会追溯其理论渊源,并阐述其在整个通信系统中的作用。例如,在讲解“功率谱密度”时,作者并没有仅仅给出公式,而是从傅里叶变换的角度,解释了信号在频域的分布特性,以及它与信号能量和功率的关系。这让我对信号的频谱特性有了更深入的理解。书中关于“最佳接收机”的讨论,也让我印象深刻。作者详细分析了在已知噪声模型的情况下,如何设计一个最优的接收机来最大化信号的正确接收概率。这让我看到了通信系统设计中的数学优化思想。而且,书中还经常会提及一些前沿的研究方向,这让我对数字通信的未来发展充满了期待。这本书的语言风格非常流畅,虽然涉及大量的专业术语,但作者的解释清晰易懂,让我能够轻松地沉浸其中。我感觉这本书不仅仅是在教授知识,更是在点燃我对数字通信的求知欲。

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读完《数字通信理论基础》这本书,我最大的感受是,它为我打开了一个全新的视角来理解现代通信系统。以往我只是知道手机、Wi-Fi是如何工作的,但这本书让我明白,这些看似简单的功能背后,是多么复杂的理论支撑。作者在讲解“信号检测”时,详细介绍了贝叶斯判决准则,以及如何在此基础上推导出最大似然检测和最大后验概率检测。这让我明白,在噪声环境下,如何做出最优的决策,是通信系统设计的关键。书中对于“均衡技术”的详细阐述,也让我印象深刻。我之前从未想过,信号在传输过程中会受到如此多的干扰,而均衡器又是如何巧妙地补偿这些干扰的。作者通过不同的均衡算法的对比,让我看到了工程设计中的权衡与取舍。这本书的语言风格非常严谨,每一个概念的定义都非常精确,每一个公式的推导都一丝不苟。虽然读起来需要一定的耐心,但这种严谨性恰恰是科学研究的魅力所在。我感觉这本书不仅仅是在传授知识,更是在培养一种科学的思维方式。

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不能读你整个这破玩意干嘛

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