《通信原理:基于Matlab的计算机仿真》主要针对《通信原理》这门课程,通过实例详细讲解了利用Matlab进行信真的方法。书中给出了大量的Matlab脚文本文件和范例。通过计算机模拟与仿真,一方面能使读者加深对所学基本理论的理解;另一方面,使读者能迅速掌握Matlab进行通信系统仿真的技巧。全书共10章,包括:Matlab基本知识、确定信号分析、随机过程、模拟调制、数字频带传输、模拟信号的数字化及编码、信道及信道容量、扩频通信与伪随机序列等内容。
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这本书的阅读体验,更像是聆听一位大师的讲座,而不是生硬地阅读一本技术手册。它的语言风格非常具有个人特色,偶尔会蹦出一些充满哲理的比喻,使得原本枯燥的通信学概念变得鲜活起来。比如,作者描述信息熵时,将其比喻为“我们对世界不确定性的度量”,这种抽象的类比,一下子让“熵”这个概念不再是冷冰冰的数学符号。在讨论功率谱密度和自相关函数时,作者巧妙地运用了时间域和频率域的对偶性原理,引导读者从不同的视角去审视同一物理现象。当然,作为一本深入的专业书籍,它对读者的预备知识有一定要求,一些涉及到概率论和复变函数的章节,确实需要读者有一定的基础才能完全领会其精妙之处。但即便如此,书中对基础概念的反复强调和不同层次的解释,也为那些基础薄弱但求知欲强的读者提供了回旋的余地。
评分坦白讲,我是在准备一个高级数字信号处理课程的考试时接触到这本书的。我发现,这本书的结构安排极具匠心。它没有像传统教材那样,将所有的基础数学知识堆砌在最前面,而是采取了一种“即用即学”的模式。例如,在讲解均衡器设计时,才引入了维纳滤波器的概念,并且很自然地将其与符号间干扰(ISI)的消除联系起来。这种循序渐进的讲解方式,极大地降低了初学者的学习曲线。而且,作者对不同信道模型(如瑞利衰落、莱斯信道)的描述非常到位,准确地指出了每种模型在不同应用场景下的适用性。我个人特别欣赏它在讲述多址接入技术(如FDMA、CDMA)时的对比分析,清晰地揭示了各种技术在频谱效率、抗干扰能力上的优劣势。这本书的逻辑链条非常清晰,读完一个章节,你对下一章节将要讨论的内容已经有了一个大致的预期,学习过程是极其顺畅和连贯的。
评分这本关于信息理论和信号处理的书籍,读起来真是酣畅淋漓。作者对傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心数学工具的讲解,简直是教科书级别的清晰。特别是关于随机过程的论述,没有陷入过于晦涩的数学推导,而是紧密结合实际的通信场景,让人很容易理解噪声是如何影响信号传输的。我印象最深的是,书中对香农定理的阐述,没有简单地抛出公式,而是通过一个生动的信息源模型,逐步推导出信道容量的上限,那种豁然开朗的感觉,是其他很多教材给不了的。书中的图示和实例也非常恰到好处,比如在讲解调制解调时,用眼图和星座图的演变过程,直观地展示了信噪比对误码率的影响。虽然内容深度足够,但整体的叙述节奏把握得很好,不会让人在某个复杂的概念上停留过久而感到疲惫。对于想扎实打好理论基础的研究生来说,这本书绝对是案头的必备良品,它构建的知识体系非常完整和严谨。
评分这是一本绝对值得收藏的参考书,但它并非一本适合所有人的入门读物。我建议那些已经对通信系统有一个模糊概念,但渴望系统化、深入理解其底层机制的人群来阅读。这本书的优势在于其对“为什么”的深入探究。例如,它会详细解释为什么正交性在数字调制中如此重要,以及如何在实际的非理想系统中维持这种正交性。书中对同步问题的处理也极为精辟,从载波恢复到定时恢复的算法(如Mueller-Müller定时同步器),都给予了足够的数学推导和性能分析。我发现,很多市面上流行的通信教材往往只停留在介绍某个算法的流程,但这本书却追溯到了算法设计的根源——最小化均方误差(MMSE)。这种对原理的执着挖掘,使得这本书的知识点具有极强的生命力,即使未来技术迭代,其背后的基本原理依然适用。对我而言,它更像是一本“内功心法”的秘籍。
评分拿到这本书的时候,说实话,我有点担心它会过于偏重理论而忽略了工程实践。毕竟,很多经典教材都存在这样的问题——公式很美,但落地困难。然而,这本书成功地架起了理论与工程之间的桥梁。书中花了大量的篇幅介绍各种经典的调制技术,比如PSK、QAM,不仅仅是介绍了星座图和汉明距离,更深入地探讨了在实际射频环境下的非理想因素,例如相位噪声和载波频偏对性能的影响。最让我惊喜的是,它居然涉及到了信道编码中的Turbo码和LDPC码的迭代译码原理,而且讲解得既有深度又不失趣味性。我甚至可以用书里的推导方法,结合MATLAB辅助工具,快速搭建一个简单的仿真模型来验证理论的有效性。这不仅仅是一本知识的集合,更像是一位经验丰富的前辈,手把手地教你如何将数学模型转化为可工作的通信系统。对于工程师而言,这本书的实操价值远超其定价。
评分没看,在2005年在济南买了一本,现在还在放着。
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