移动通信原理、技术与系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2013-4

价格:48.00元

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isbn号码:9787121197451

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好的，为您撰写一本不包含《移动通信原理、技术与系统》内容的图书简介。 --- 图书名称：《数字图像处理与计算机视觉：基础理论与前沿应用》 图书简介 本书是一部全面而深入的著作，旨在为读者提供数字图像处理与计算机视觉领域的扎实理论基础，并系统介绍当前最前沿的研究方向与实际应用案例。本书内容横跨信号处理、模式识别、人工智能等多个学科，聚焦于如何使机器“看懂”并“理解”世界。 全书共分为五个主要部分，逻辑结构清晰，从基础的信号表示到复杂的深度学习模型，层层递进，确保读者能够构建起完整的知识体系。 --- 第一部分：图像的数字化与基础处理 (Foundation of Image Digitization and Basic Processing) 本部分奠定整个领域的技术基石，详细阐述了图像如何从模拟世界过渡到数字世界，并介绍那些在所有后续处理环节中都至关重要的基础算法。 1. 图像的数学表示与采样理论： 首先探讨了连续图像信号的离散化过程，深入解析了采样定理（如奈奎斯特-香农定理）在图像采集中的实际意义。讨论了量化误差、混叠现象及其对图像质量的影响。 2. 图像增强： 聚焦于如何改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续的机器分析。内容涵盖空域增强（如直方图均衡化、中值滤波、高斯平滑）和频域增强（如傅里叶变换在图像去噪和锐化中的应用）。特别详细对比了线性滤波与非线性滤波的优缺点及其在特定噪声环境下的适用性。 3. 图像复原： 与增强不同，复原的目标是消除成像过程引入的已知或未知退化（如运动模糊、离焦模糊）。本章详细介绍了点扩散函数（PSF）的建模，以及维纳滤波、盲解卷积等高级复原技术。 4. 图像变换： 介绍了积分变换在图像分析中的作用，重点分析了离散余弦变换（DCT）和小波变换。小波变换部分深入讲解了多分辨率分析的原理，及其在图像压缩和特征提取中的优势。 --- 第二部分：图像分割与特征提取 (Image Segmentation and Feature Extraction) 有效的分割是理解图像内容的第一步。本部分系统梳理了将图像划分为有意义区域的各种经典与现代方法，并探讨如何从这些区域中提取出可用于识别和分析的量化特征。 1. 图像分割技术： 涵盖了基于阈值的全局和局部方法，以及基于区域的分割技术（如区域生长、分水岭算法）。着重分析了边缘检测的重要性，详细讲解了Canny、Sobel等算子的原理，并对比了梯度信息与二阶导数信息（如LoG算子）在定位边缘方面的差异。 2. 区域描述与形状分析： 讨论了如何用数学语言描述分割出的对象。内容包括几何特征（如周长、面积、紧密度）、拓扑特征（如连通性）以及基于傅里叶描述子的形状表示方法。 3. 经典特征提取： 介绍在深度学习普及之前占据主导地位的特征描述符。详细解析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程、不变性原理及其在目标匹配中的强大性能。同时，也探讨了HOG（梯度方向直方图）在行人检测中的应用。 --- 第三部分：三维几何与立体视觉 (3D Geometry and Stereo Vision) 理解世界不仅需要二维像素信息，更需要重建真实的三维空间结构。本部分专注于从二维图像中恢复三维信息的理论与技术。 1. 相机模型与标定： 详细阐述了针孔相机模型，并引入了内部参数（焦距、主点）和外部参数（旋转、平移）的概念。系统介绍了单目和双目相机的几何标定方法，包括平面标定板的使用和张正友标定法的数学基础。 2. 立体视觉： 核心内容是视差的计算。深入分析了立体匹配的原理，包括约束条件（如序贯约束、唯一性约束）的建立。对比了基于块匹配的局部方法和基于能量函数的全局优化方法（如Graph Cut在视差图优化中的应用）。 3. 运动恢复结构（SfM）与SLAM基础： 介绍了如何仅凭一组图像序列重建场景的三维结构和相机的运动轨迹。讨论了对极几何（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解过程，为进阶的实时定位与地图构建（SLAM）打下坚实的几何基础。 --- 第四部分：传统模式识别与机器学习方法 (Traditional Pattern Recognition and Machine Learning) 在进入深度学习时代之前，许多成功的视觉任务依赖于精心设计的特征和经典的分类器。本部分回顾并精讲了这些核心算法。 1. 经典分类器： 详述了支持向量机（SVM）在线性与非线性分类中的应用，着重讲解核函数的选择与优化。同时，讨论了K近邻（KNN）和决策树（Decision Trees）在图像分类任务中的实现细节。 2. 贝叶斯分类与概率模型： 介绍了朴素贝叶斯分类器在文本和简单图像分类中的应用。随后，深入探讨了隐马尔可夫模型（HMM）在序列数据（如手势识别）中的建模能力，以及高斯混合模型（GMM）在密度估计中的作用。 3. 特征降维与数据可视化： 讲解了主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，以及如何利用t-SNE等非线性降维技术来可视化高维特征空间，帮助理解数据分布。 --- 第五部分：深度学习在视觉中的前沿应用 (Frontier Applications of Deep Learning in Vision) 本部分全面覆盖当前驱动计算机视觉领域飞速发展的深度学习技术，重点在于模型结构设计和工程实现。 1. 卷积神经网络（CNN）的架构演进： 从LeNet-5出发，系统梳理了AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差连接）等里程碑式模型的创新点。详细剖析了批归一化（BatchNorm）在加速收敛和稳定训练中的作用。 2. 目标检测技术： 深入讲解了当代主流的目标检测框架。分类讨论两阶段（如Faster R-CNN及其Anchor机制）和一阶段（如YOLO系列、SSD）检测器的设计哲学、速度与精度的权衡。 3. 语义分割与实例分割： 介绍了如何实现像素级的分类任务。重点分析全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net结构在生物医学图像分割中的高效性。对于实例分割，则着重解析Mask R-CNN的工作流程。 4. 生成模型与应用： 探讨了生成对抗网络（GAN）的基本结构（Generator与Discriminator的博弈过程），并列举了其在图像修复、风格迁移以及超分辨率重建等领域的突破性进展。 --- 适用读者对象 本书面向计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统学习并掌握数字图像处理与计算机视觉领域核心理论和前沿技术的研究人员和工程师。阅读本书需要具备一定的线性代数、微积分和概率论基础。

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我长期以来一直对移动通信领域抱有浓厚的兴趣，但总感觉缺乏一本能够系统性梳理其发展脉络并深入剖析核心技术的书籍。《移动通信原理、技术与系统》的出现，无疑填补了这一空白。作者以一种严谨又不失活泼的笔触，将从初代模拟通信到如今的5G时代，移动通信技术的发展历程娓娓道来。书中对各种调制解调技术、多址接入技术、信道编码技术等关键原理的讲解，清晰透彻，逻辑严谨，即使是复杂的概念，也能被作者层层剥开，化繁为简。我特别欣赏书中对于“系统”层面的论述，它不仅仅停留在单一技术的讲解，而是将不同技术有机地结合起来，构建出完整的移动通信网络。从基站的部署到核心网的架构，再到终端设备的设计，书中都进行了细致的介绍。这种“由点到面，由浅入深”的讲解方式，让我对整个移动通信系统的运作机制有了全局性的把握。总而言之，这是一本能够让你在短时间内，对移动通信这个庞大而复杂的领域，建立起深刻理解的杰作。

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我一直认为，一本优秀的技术书籍，不应该仅仅是理论的堆砌，更应该能够引领读者思考，甚至激发对未来创新的热情。《移动通信原理、技术与系统》恰恰做到了这一点。作者在讲解基本的无线传输原理时，并没有止步于理论公式，而是深入探讨了信号衰减、干扰、噪声等实际问题，以及如何通过先进的信号处理技术来克服这些挑战。书中对近年来移动通信技术的重大突破，如MIMO、波束赋形、网络切片等，都进行了详尽的介绍，并且着重分析了它们如何提升通信容量、降低时延、增强连接可靠性。让我耳目一新的是，作者在探讨现有技术的同时，还对未来通信技术的发展趋势进行了大胆的预测，例如对太赫兹通信、量子通信在移动通信领域的潜在应用，以及如何利用AI和大数据来构建更智能、更自适应的通信网络。这种前瞻性的思考，让我意识到移动通信并非一个静态的领域，而是在不断演进和突破的。这本书不仅让我获得了宝贵的知识，更重要的是，它让我看到了移动通信技术的无限可能性，激发了我对这个充满活力的领域持续探索的欲望。

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我必须承认，最初拿到《移动通信原理、技术与系统》这本书时，我带着一丝忐忑。毕竟，“原理”、“技术”、“系统”这些词汇，总会让人联想到晦涩难懂的专业术语和枯燥乏味的图表。然而，这部作品却以其独特的叙事方式，彻底打消了我的顾虑。作者仿佛一位经验丰富的工程师，用最平实的语言，将那些复杂的通信协议和网络架构，一一拆解、剖析，并且通过一系列精心设计的案例，将其与现实世界的应用场景紧密联系起来。我特别喜欢书中关于多址技术发展的历史回顾，从FDMA、TDMA到CDMA，再到OFDMA，作者并非简单地列举它们的特点，而是深入分析了每一种技术在解决特定通信瓶颈时所展现出的智慧和创新，以及它们是如何一步步推动移动通信进入新时代的。此外，书中对不同通信系统（如蜂窝网络、卫星通信、短距离无线通信等）的对比分析，也极具启发性，让我清晰地认识到它们各自的优势、劣势以及适用的场景。这种体系化的知识梳理，让我对整个移动通信生态有了更宏观、更深刻的理解，仿佛在脑海中构建起了一幅清晰的通信网络地图。

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这部《移动通信原理、技术与系统》简直是我近期阅读体验中最具颠覆性的一部著作，它完全超出了我对“技术书籍”的刻板印象，更像是一场跨越时空的思想盛宴。一开始，我抱着学习一些基础概念的心态翻开，没想到的是，作者以一种极其优雅且富有洞察力的方式，将那些原本枯燥乏味的公式和算法，转化为生动形象的叙述。书中对于信号传播的物理机制的解析，不再是冷冰冰的数学推导，而是通过大量贴近实际的场景，比如在城市高楼林立的街区、在穿越隧道时的信号衰减，甚至是雨天对无线信号的影响，都进行了细致入微的描写，让我仿佛亲身经历了一次次的信号传输过程。更令人惊喜的是，作者在讲述基本原理的同时，还巧妙地融入了对未来趋势的思考，探讨了人工智能在优化网络性能、提升用户体验方面的潜力，以及5G、6G等下一代通信技术可能带来的革命性变化。这种前瞻性的视角，使得这本书不仅具有极高的学术价值，更激发了我对移动通信未来发展的无限遐想，让我不再仅仅停留在“是什么”，而是开始思考“将走向何方”。这本书就像一位博学的向导，带领我在浩瀚的通信领域中，不仅掌握了“地图”，还学会了“辨别方向”。

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《移动通信原理、技术与系统》这本书，在我看来，更像是一本能够“点燃”学习热情的手册，而非一本单纯的教科书。作者在阐述核心概念时，总能巧妙地运用比喻和类比，将那些抽象的理论转化为易于理解的形象。例如，在解释信道编码时，他将错误检测和纠正的过程，比作我们在与朋友打电话时，即使有人打岔，也能通过重复或猜测，最终准确理解对方的意思。这种生动形象的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我这样一个非专业人士，也能从中获得不少启发。更让我印象深刻的是，书中对移动通信系统在不同应用场景下的表现，进行了详尽的分析。无论是用于日常通信的智能手机，还是用于工业自动化的物联网设备，亦或是服务于航空航天的通信系统，作者都深入探讨了它们在信号传输、数据处理、网络安全等方面的独特挑战和解决方案。读完这本书，我不仅对移动通信有了更扎实的理论基础，更对它在各个领域的广泛应用有了更深刻的认识，甚至激发了我对未来“万物互联”时代通信技术创新方向的思考。

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