多媒体通信技术基础(第2版) 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:蔡安妮

出品人:

页数:471 页

译者:

出版时间:2008年

价格:45.0

装帧:平装

isbn号码:9787121069703

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体通信
• 通信技术
• 多媒体技术
• 网络通信
• 信号处理
• 通信原理
• 数字通信
• 信息技术
• 高等教育
• 教材

深度解析：数字时代的多媒体数据处理与传输前沿（暂定书名） 本书简介 在信息技术飞速迭代的今天，我们正以前所未有的速度迈入一个由数据和内容驱动的“多媒体泛在”时代。从高清视频流到沉浸式虚拟现实（VR/AR），从智能物联网（IoT）设备采集的传感器数据到复杂的医学影像分析，支撑这一切的基石在于对多媒体数据的高效采集、压缩、传输和渲染技术。 本书《深度解析：数字时代的多媒体数据处理与传输前沿》（暂定名）并非对基础理论的重复梳理，而是着眼于当前工业界和学术前沿领域中那些驱动下一代多媒体体验的核心、尖端技术。我们旨在为具备一定通信技术或信息工程基础的读者，提供一个深入理解和掌握现代多媒体系统复杂性和创新性的技术蓝图。 --- 第一部分：超越传统编码的效率极限——自适应与内容感知压缩 传统的多媒体编码标准（如H.264/AVC或早期MPEG系列）在特定场景下已达性能瓶颈。本部分重点剖析面向未来需求的、超越固定比特率和固定算法框架的智能压缩范式。 1. 基于深度学习的端到端（End-to-End）视频压缩框架 我们将详尽探讨如何利用生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）构建端到端的视频压缩网络。这包括： 神经元视频编码器（Neural Video Codec）：如何设计具有时空一致性的网络结构，实现比传统块匹配和运动补偿更精细、更低失真的残差编码。 可学习的量化与熵编码：分析如何用可微分的近似方法来模拟非线性的量化过程，并设计与网络输出数据分布高度匹配的上下文自适应熵模型，以榨取最后一丝编码效率。 场景与内容感知编码（Content-Aware Coding）：深入研究如何让编码器根据视觉显著性、运动复杂度或用户关注区域动态调整比特分配，例如在自动驾驶场景中，对关键目标进行超高保真编码，而对背景进行更激进的压缩。 2. 稀疏表示与轻量级编码 针对资源受限设备（如边缘AI节点、低功耗传感器网络），我们探讨非变换域的稀疏表示技术。 图形信号处理（Graph Signal Processing, GSP）在图像/视频结构化表示中的应用：如何利用图拉普拉斯算子来捕捉非规则数据的内在连接性，实现对点云数据或非网格化数据的有效压缩。 低复杂度模型量化与剪枝：研究如何将高精度的深度学习压缩模型压缩到可部署的水平，同时保证解码端的质量，侧重于权重量化、结构化剪枝和知识蒸馏在编码器优化中的实践。 --- 第二部分：超低延迟与异构网络的传输保障 多媒体通信的瓶颈正从“带宽”转向“延迟”和“可靠性”，特别是在实时交互、远程操控（如远程手术、工业控制）领域。本部分聚焦于下一代网络协议栈和传输机制的创新。 3. 5G/6G环境下的多媒体传输优化 深入分析了新一代蜂窝网络对多媒体流的支撑机制： 超可靠低延迟通信（URLLC）的调度机制：研究如何利用网络切片（Network Slicing）技术为不同质量要求的媒体流（如VR流与普通视频流）预留专用资源，并分析其端到端延迟的性能边界。 移动边缘计算（MEC）与媒体分发：探讨如何将媒体内容处理（如转码、预渲染、后处理）下沉至接入边缘，从而显著降低回程延迟，并实现基于用户位置的快速内容缓存与推送。 4. 传输层的无缝切换与容错机制 传统TCP/UDP在快速切换场景下鲁棒性不足。本章剖析新兴的传输层技术： 基于QUIC协议栈的媒体流传输：研究QUIC如何通过集成TLS和0-RTT快速建立连接，解决传统TCP的队头阻塞问题，并针对流媒体的特性（如重传策略、拥塞控制算法的媒体感知优化）。 前向纠错（FEC）与混合重传策略：针对无线衰落信道，对比了基于网络编码的FEC方案与传统的重传策略的效率权衡，尤其关注其在实时直播场景中对感知质量（Perceptual Quality）的提升作用。 --- 第三部分：沉浸式体验与空间媒体的渲染挑战 随着元宇宙、XR技术的兴起，多媒体已不再是平面的，而是具有高度空间感和交互性的空间媒体（Spatial Media）。 5. 360度全景视频与自由视角视频（Free Viewpoint Video, FNV）的流化难题 视频点云（Video Point Clouds）的压缩与流传输：深入研究如何高效编码和传输由大量三维点构成的动态场景（如使用Lidar或多目相机捕获），包括点云的简化、压缩编码（如V-PCC标准背后的技术逻辑）以及在低带宽下的自适应渲染。 视点依赖的流媒体传输：分析如何根据用户的头部追踪数据（Head Tracking Data）动态调整传输码率和渲染质量，实现注视点渲染（Foveated Rendering）的传输层优化，平衡用户体验与带宽消耗。 6. 神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）技术的通信适配 NeRF代表了下一代三维内容表示。本书将探讨如何将这种基于体积渲染的、高维度的场景表示投入实际通信应用： NeRF模型的解耦与增量更新：研究如何将一个大型NeRF场景模型分解成可独立更新或流式传输的片段，以便于实时编辑和低延迟加载。 基于密度的光线追踪与网络负载预测：探讨如何根据场景的几何和纹理密度，预测渲染所需的计算量和数据量，从而在网络层进行预先资源调度。 --- 结语 本书旨在提供一个高度聚焦于“如何用最新的技术解决当前多媒体通信面临的实际工程挑战”的视角。它要求读者熟悉离散傅里叶变换、信道编码、信息论等基础，但其核心内容将带领读者直接跨入AI驱动的压缩、6G网络优化以及沉浸式渲染的前沿地带，是多媒体工程师和研究人员进阶的实用参考手册。

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**第五段：** 关于参考文献和延伸阅读资源的组织，这本书做得堪称典范。它不仅仅在章节末尾列出了一长串冷冰冰的引用文献列表，而是对每一项重要引用的价值进行了简要的标注和推荐理由。这极大地节省了我们这些希望深入研究特定领域的读者的时间。例如，对于某个新兴的频谱共享算法，书中明确指出：“欲了解其底层优化理论，请参考XXX教授1998年的那篇经典论文”，这种精准的导读，避免了我们在浩如烟海的文献中盲目摸索。此外，书中提供的在线资源链接和代码示例的维护也做得很好，虽然是纸质书，但它成功地将纸质阅读的深度与数字资源的便捷性结合了起来，提供了一个持续学习和更新知识的优秀平台。

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**第一段：** 这本书的排版实在是太棒了，简直是教科书级别的典范！封面设计简洁大气，内页纸张的质感也相当不错，长时间阅读眼睛不容易疲劳。更让我称赞的是，它在图文结合方面的处理达到了一个新的高度。很多复杂的理论概念，通过精心绘制的插图和流程图，一下子就变得清晰明了。比如在讲解信道编码的时候，作者并没有生硬地堆砌公式，而是用生动的示意图展示了纠错和检错的过程，这对于初学者来说简直是福音。而且，书中的版式设计考虑到了读者的阅读习惯，关键术语的加粗、重点内容的方框标注，都做得恰到好处，让我在快速浏览时也能抓住核心要点。这不仅仅是一本技术书籍，更像是一件工艺品，让人爱不释手，愿意花时间去深入研读。我甚至会时不时地翻阅其中一些插图，仅仅是欣赏其清晰度和美感。

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**第三段：** 与其他教材相比，这本书的语言风格显得格外活泼和富有感染力，完全没有传统技术书籍那种拒人于千里之外的刻板印象。作者在解释一些前沿概念时，会适当地穿插一些历史背景的介绍或者生动的比喻，让人感觉学习过程是一种探索和发现的乐趣。例如，在介绍光纤通信的发展历程时，作者用了类似“信息高速公路的修建史”这样的比喻，瞬间拉近了与读者的距离。即便是涉及复杂的数学推导，作者也尽量用通俗易懂的方式进行铺垫，而不是直接抛出结果，让人感觉学习曲线非常平滑。这种教学相长的态度，让这本书从一本工具书升华为一本引人入胜的知识读物，即便是周末闲暇时间，我也很乐意拿起它来阅读，享受那种知识被层层剥开的愉悦感。

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**第四段：** 这本书在内容的组织和逻辑架构上展现了极高的专业水准。它并没有将所有技术点平均分配，而是根据现代通信系统的核心需求，对关键技术进行了深度挖掘和优先阐述。我特别欣赏它对“系统集成”这一概念的强调。很多教材只是孤立地介绍各个模块（比如调制、信道、接入），但这本书始终将这些技术置于一个完整的通信链路中进行讲解，时刻提醒读者关注端到端的性能。这种自顶向下的设计思路，使得读者在学习任何一个细节时，都能清晰地知道它在整个系统中的定位和作用。这种全局观的培养，对于未来从事系统架构设计的人来说，是极其宝贵的财富，它教会我们如何构建一个健壮、高效的通信平台，而不是仅仅掌握零散的技术点。

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**第二段：** 我必须得说，这本书的案例分析部分处理得极其到位，完全不是那种空洞的理论说教。作者似乎非常了解读者在实际工作中会遇到的痛点和困惑，每一个章节的末尾，都紧跟着几个贴近工业界实际应用的案例解析。我印象最深的是关于QoS保障那一部分，书中详细描述了在带宽受限的网络环境下，如何通过动态速率调整和拥塞控制算法来维持视频流的流畅性，并且给出了具体的参数设置建议。这些案例不仅仅停留在“是什么”的层面，更深入到“怎么做”和“为什么这么做”的层面。比起其他我读过的类似书籍，这本书的案例更具操作性和前瞻性，让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更像是在跟一位经验丰富的工程师进行一对一的交流和指导。每次遇到技术瓶颈时，翻开这本书的案例部分，总能找到启发性的思路。

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