现代通信系统与信息网 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社（蓝色畅想）

作者:鲜继清

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2005-8

价格:30.20元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040173994

丛书系列:

图书标签:

• 通信系统
• 信息网络
• 现代通信
• 无线通信
• 信号处理
• 调制解调
• 编码
• 网络协议
• 通信原理
• 信息安全

好的，这是一本关于《数字信号处理基础与应用》的图书简介，严格避开“现代通信系统与信息网”的相关内容： --- 图书简介：《数字信号处理基础与应用》 第一部分：绪论与离散时间系统理论（约 350 字） 本书旨在为读者系统地构建数字信号处理（DSP）的理论框架，并深入探讨其实际工程应用。数字信号处理是现代工程技术领域的核心基础之一，它涉及如何通过离散时间系统对采样后的信号进行分析、修改和重构。 开篇部分将首先明确数字信号处理与模拟信号处理之间的本质区别，并详细阐述信号数字化的关键步骤——采样和量化，重点讨论采样定理（Nyquist-Shannon 准则）及其在实际操作中的局限性与应对策略，如过采样和欠采样技术。 随后，本书将聚焦于离散时间系统的数学模型。我们将详细介绍离散时间信号的表示方法，如序列表示、脉冲响应表示，并引入Z变换作为分析线性时不变（LTI）系统的核心工具。Z变换不仅是理解系统稳定性和因果性的关键，也是进行系统设计的有力数学手段。读者将学习如何利用Z变换求解差分方程，分析系统的频率响应特性，并理解卷积的离散形式及其在系统分析中的重要地位。此外，本部分还将深入探讨离散时间系统的基本特性，包括因果性、稳定性（BIBO 稳定性）的判定标准，并对比IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲激响应）系统的结构差异与各自的优缺点。 第二部分：离散傅里叶变换与谱分析（约 400 字） 频谱分析是数字信号处理的灵魂。本部分将引入离散时间傅里叶变换（DTFT）的概念，并将其转化为实用性更强的离散傅里叶变换（DFT）。我们将详细推导 DFT 的定义、性质，并重点分析其与连续傅里叶变换之间的关系。 计算效率是DFT应用中的主要挑战，因此，快速傅里叶变换（FFT）算法的原理和实现将是本章节的重点。我们将深入剖析最常用的两种FFT算法——抽取-基频（Decimation-In-Time, DIT）和抽取-在时间（Decimation-In-Time, DIT）算法的蝶形运算结构，并讨论其计算复杂度。 在掌握DFT/FFT的基础上，本书将转向实际的谱分析技术。我们将探讨周期图法（Periodogram）估计信号功率谱密度（PSD）的原理、优缺点，并着重分析其固有的方差大和分辨率不足的问题。为了解决这些限制，我们将系统介绍改进的谱估计方法，包括： 1. 重叠相加法（Welch’s Method）： 利用分段平均来降低估计的方差。 2. 重叠保留法（Overlap-Add Method）： 探讨高效计算线性卷积的另一种途径。 此外，本书还将对比介绍非参数谱估计方法与参数估计方法（如自回归AR模型），帮助读者根据不同的应用场景选择最合适的谱分析工具。 第三部分：数字滤波器设计（约 450 字） 滤波器是数字信号处理中最核心的应用模块，用于有选择地通过或阻止特定频率范围的信号分量。本部分将系统地讲解数字滤波器的设计流程，从理论推导到实际实现。 首先，我们将详细区分FIR滤波器和IIR滤波器。FIR滤波器的设计优势在于其固有的线性相位特性（无信号失真），我们主要采用窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）来设计，并详细分析窗函数的截断效应对滤波器频率响应（过渡带宽度和阻带衰减）的影响。 随后，我们将转向IIR滤波器的设计，重点介绍如何利用模拟滤波器的成熟技术（如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器）映射到数字域。本节将详述两种关键的模拟到数字变换方法： 1. 脉冲响应不变法（Impulse Invariance）： 保持时域的脉冲响应特性。 2. 双线性变换法（Bilinear Transformation）： 这种方法能确保模拟高通/低通滤波器的稳定性映射到数字域，并深入分析其带来的频率压缩效应及其校正方法。 在系统分析层面，我们将讨论滤波器实现的结构，包括直接型、级联型和并联型结构，并分析如何在实际电路或软件中优化这些结构，以减少量化噪声和运算误差（如截断误差和溢出）。 第四部分：有限字长效应与自适应滤波（约 300 字） 在真实的硬件系统中，所有计算都必须在有限的精度下完成，这引入了量化误差，对DSP系统的性能至关重要。本章将探讨这些有限字长效应带来的挑战： 1. 量化噪声分析： 分析输入信号和滤波器系数的量化如何引入噪声，特别是量化噪声的功率谱密度估计。 2. 溢出与饱和： 讨论定点运算中累加器溢出对系统稳定性和输出精度的影响。 3. 系数敏感性： 分析IIR滤波器对系数微小变化（由量化引起）的高度敏感性，并介绍如何通过结构重组来提高鲁棒性。 最后，本书将介绍数字信号处理的前沿领域——自适应滤波。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波系数，以达到最佳的性能指标（例如最小均方误差）。我们将重点分析最经典的自适应算法：最小均方（LMS）算法。详细阐述LMS算法的迭代更新规则、收敛性分析，以及它在噪声消除、回声消除等实际问题中的应用原理，为读者迈向更高级的信号处理应用奠定基础。 --- 目标读者： 本书适用于电子信息工程、自动化、计算机科学等专业的高年级本科生、研究生，以及从事数字系统设计、仪器仪表、传感器数据处理的工程师和技术人员。通过系统学习，读者将能够独立完成从信号采集到数字处理的全流程设计与实现。

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**评价二：** 说实话，这本书的阅读体验就像是进行一次漫长的、但极其充实的学术长征。我最欣赏它的地方在于其知识体系的完整性和逻辑的跳跃性控制得非常精妙。你不会觉得它像一本冷冰冰的教科书，而更像是一位经验丰富的老教授，带着你逐步攀登技术高峰。比如，在谈到网络协议栈时，作者并没有简单罗列OSI七层模型，而是结合了现代互联网架构中的SDN和NFV等新趋势，做出了非常及时的补充和对比。这让我在学习旧有理论的同时，还能时刻感受到技术的脉搏。不过，坦白讲，对于初学者来说，它的门槛确实偏高，很多地方需要反复阅读才能消化。我建议没有相关背景的读者最好先找一些入门级的读物垫底。对我个人而言，最大的收获是理解了“信息网”这个概念的真正内涵——它不只是网络的物理连接，更是一套复杂的、自我优化的信息流管理体系。

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**评价四：** 我对这本书的结构设计感到非常惊喜，它似乎是为“未来工程师”量身定做的。在传统通信原理讲解之后，它迅速地切入了新兴技术领域，这一点非常难得。特别是关于光通信部分，对于相干检测、高阶调制在光纤中的应用，阐述得非常到位，简直就是一本微型的光网络专业手册。我过去总觉得光通信和无线通信是两个相对独立的世界，但这本书通过统一的理论框架，清晰地展示了它们在信号处理和网络架构上的共通之处。另一个值得称赞的是其对安全问题的关注，虽然篇幅不占主导，但对物理层安全和信息完整性的讨论，显示了作者的前瞻性思维。这本书的知识密度极高，我感觉每翻开一页，都像是在进行一次高质量的知识迭代，非常适合需要紧跟行业前沿、不断自我升级的专业人士。

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**评价三：** 这本书的价值在于它提供了一种俯瞰全局的视角，让我终于明白了各个通信子系统是如何协同工作的。我印象最深的是其中关于频谱效率和容量分析的部分。作者用非常直观的图示和严谨的公式推导，解释了香农定理在实际工程中的限制和突破口。这比我之前在网上零散看到的那些快餐式科普文章要深刻得多。它成功地架起了一座桥梁，连接了抽象的数学理论和具体的工程实现。例如，它对不同调制方式（如QAM、PSK）在噪声环境下的性能差异分析，详细到了BER（误码率）曲线的绘制和解释，这对于优化无线传输的鲁棒性非常有指导意义。我甚至发现，以前在工作中遇到的一些关于链路预算的难题，在这本书里找到了更深层次的理论依据。它不是一本让你快速获得答案的书，而是一本教你如何提出正确问题的工具箱。

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**评价五：** 这本书的文字风格我个人非常喜欢，它有一种不怒自威的学术气质，但又不失清晰和条理性。与市面上一些堆砌概念、晦涩难懂的教材不同，这本书的叙事脉络非常清晰，仿佛作者在脑海中已经预演了无数遍读者的困惑点，并提前在关键节点设置了“解惑点”。比如，在阐述分组交换和电路交换的优劣时，它不仅对比了延迟和带宽利用率，还巧妙地引入了实时业务（如VoIP）对抖动的敏感性分析，瞬间让抽象概念变得具体可感。我特别欣赏它在介绍新技术时，总是能回归到最初的通信目标——如何高效、可靠地传输信息——这种朴素而深刻的哲学思考，使得这本书的“高度”被拔高了。虽然厚，但读起来并不枯燥，因为它总能将理论与时代热点紧密结合，让人感觉自己掌握的知识是“鲜活的”，而非过时的。

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**评价一：** 拿到这本《现代通信系统与信息网》的时候，我着实被它厚重的实在感给镇住了。封面设计简洁大气，那种理工科特有的严谨感扑面而来。我原本是想找一本能系统梳理一下当前主流通信技术，尤其是5G、物联网这些热点领域的书籍，希望能把那些碎片化的知识点串联起来。这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。它并没有停留在泛泛而谈的介绍层面，而是深入到了信道编码、多址接入这些底层原理的剖析，即便是像我这种有一些基础的读者，也得时不时停下来，对照着图表反复琢磨。特别是关于MIMO技术的那几章，讲解得非常透彻，从数学模型到实际应用场景的切换非常自然，让人感觉作者对这块领域是真正下过苦功夫的。读完后，我对整个通信链路的设计逻辑有了更清晰的认识，感觉自己像是从一个只懂应用层的用户，向上游探究到了物理层的奥秘。这本书非常适合那些希望打下坚实理论基础，未来想从事核心算法或系统架构设计的工程师们。

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