通信中的自适应信号处理 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:邱天爽

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:2005-12

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121018442

丛书系列:

图书标签:

• 电气
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《现代通信系统中的高效信号处理技术》 内容概要： 本书深入探讨了现代通信系统在日益复杂的信号环境下面临的挑战，并系统地介绍了当前最前沿、最有效的信号处理技术。从无线通信的动态信道衰落、频谱拥堵，到光通信中的色散、噪声，本书旨在为读者提供一套强大的理论框架和实用的工具，以应对这些挑战，实现更可靠、更高速、更灵活的通信。 我们首先从通信系统的基本原理入手，回顾数字信号处理的基础，包括采样、量化、傅里叶变换等关键概念。在此基础上，本书将重点剖析通信系统中常见的信号失真与干扰源，例如加性高斯白噪声（AWGN）、多径衰落、多普勒频移、非线性失真以及来自其他用户的干扰等。理解这些失真和干扰的根源，是设计高效信号处理算法的前提。 本书的核心内容将围绕着如何“适应”这些变化的信号环境展开。我们将详细讲解各类滤波器设计及其在信号增强、噪声抑制中的应用。这包括但不限于： FIR（有限冲激响应）滤波器和IIR（无限冲激响应）滤波器： 深入分析它们的结构、设计方法（如窗函数法、等波纹法）及其在均衡、去加重等场景下的性能。我们会讨论如何根据具体的信道特性和性能指标选择最优的滤波器结构和参数。 自适应滤波器： 这是本书的重点和亮点。我们将详细介绍几种主流的自适应滤波器算法，如LMS（最小均方误差）算法及其变种（如NLMS、RLS）。我们将深入分析这些算法的工作原理、收敛性能、计算复杂度，并探讨它们在通信系统中的具体应用，例如： 信道均衡（Channel Equalization）： 解决多径衰落引起的码间串联干扰（ISI），提高数据传输的准确性。本书将详细阐述如何利用自适应滤波器实时跟踪信道变化，并生成相应的均衡滤波器。 干扰抑制（Interference Cancellation）： 在复杂的电磁环境下，通信信号常常受到来自其他通信系统或噪声源的干扰。本书将介绍如何设计自适应滤波器来估计和减去这些干扰信号，从而提高目标信号的信噪比。 回声消除（Echo Cancellation）： 在全双工通信系统中，发送信号会通过混合路径回传到接收端，形成回声。本书将详细讲解如何利用自适应滤波器有效地消除这些回声，实现同时发送和接收。 自适应均衡器的同步和跟踪： 探讨如何设计鲁棒的算法，使均衡器能够快速收敛到最优状态，并在信道变化时保持跟踪。 频域信号处理技术： 除了时域的滤波器设计，本书还将介绍先进的频域信号处理方法。 OFDM（正交频分复用）技术： 详细分析OFDM的原理，包括子载波的划分、IFFT/FFT的应用、循环前缀（CP）的作用，以及OFDM系统在抑制多径效应方面的优势。本书将探讨OFDM系统中的均衡技术，例如频域均衡器（FBE）的设计与性能分析。 短时傅里叶变换（STFT）和 Gabor 变换： 用于分析非平稳信号，在通信中用于信号的调制识别、解调以及动态信道的建模。 小波变换（Wavelet Transform）： 介绍小波变换在信号去噪、特征提取和信号压缩方面的能力，并探讨其在通信信号分析中的潜在应用。 现代通信中的高级信号处理： 随着通信技术的飞速发展，本书还将触及一些更前沿的领域： MIMO（多输入多输出）系统中的信号处理： 深入分析MIMO系统的空间复用（Spatial Multiplexing）、空间分集（Spatial Diversity）等技术，以及对应的信号检测算法，如最大似然（ML）检测、最小均方误差（MMSE）检测和球解码（Sphere Decoding）等。 认知无线电（Cognitive Radio）中的信号处理： 探讨认知无线电如何感知和利用频谱资源，以及其信号处理需求，例如频谱感知、动态频谱接入等。 机器学习在信号处理中的应用： 简要介绍机器学习算法（如神经网络、支持向量机）在通信信号处理中的应用前景，例如用于信道估计、调制识别、异常检测等。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书不仅提供扎实的理论基础，还通过大量的实例和仿真分析，展示这些信号处理技术在实际通信系统中的应用效果。读者可以通过学习本书，掌握利用MATLAB等工具进行信号处理算法仿真和验证的技巧。 系统性强： 从基础概念到高级技术，本书脉络清晰，循序渐进，能够帮助读者建立完整的知识体系。 关注前沿技术： 紧跟通信技术发展潮流，介绍当前研究热点和未来发展方向。 适合读者： 本书适合通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的本科生、研究生，以及从事通信系统设计、研发和优化的工程师。具备一定的数字信号处理和通信原理基础的读者将更容易掌握本书内容。 阅读本书，您将能够： 深刻理解现代通信系统面临的信号失真和干扰问题。 掌握设计和分析各类滤波器（特别是自适应滤波器）的核心技术。 能够将自适应信号处理技术应用于信道均衡、干扰抑制、回声消除等实际通信场景。 了解OFDM、MIMO等现代通信技术中的关键信号处理方法。 对机器学习在通信信号处理中的应用有初步认识。 提升解决复杂通信信号处理问题的能力，为设计更先进的通信系统打下坚实基础。 本书致力于成为通信领域信号处理技术的一部全面、深入且实用的参考指南。

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这本《通信中的自适应信号处理》的阅读体验，怎么说呢，就像是走进了一个错综复杂但又充满逻辑美感的迷宫。初次接触这个领域时，我最大的困惑就是那些密密麻麻的数学公式和抽象的概念，感觉像是被扔进了一个由矩阵和傅里叶变换构筑的深海。然而，这本书最让我惊喜的地方在于，它并没有仅仅停留在理论的堆砌上，而是非常巧妙地将理论与实际应用进行了连接。比如，在讲解最小均方（LMS）算法时，作者不仅清晰地推导了收敛性的数学证明，还配有大量的仿真实例，让我能直观地感受到算法在不同信道条件下的性能表现。这种“知其然，更要知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我的理解深度。特别是关于自适应均衡器的章节，它详细阐述了如何在多径信道环境下利用自适应滤波器来消除码间串扰，这对于我目前正在进行的一些无线通信项目非常有指导意义。当然，书中对随机过程理论的依赖性也比较高，如果读者在概率论和随机信号处理方面基础不够扎实，可能需要花更多时间去啃读前面的理论铺垫部分。但总的来说，它为我构建了一个坚实的理论框架，让我不再惧怕那些复杂的自适应算法。

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翻开这本书时，我带着一种探索前沿技术的兴奋感，希望能找到一些能直接应用于我工作中“疑难杂症”的“灵丹妙药”。坦白讲，这本书的内容深度是毋庸置疑的，它覆盖了自适应处理在通信系统中的多个核心环节，从噪声消除到回声消除，再到波束形成。但与市面上一些偏重于“工具书”性质的教材不同，这本书更像是一位经验丰富的老教授在和你娓娓道来，侧重于“思想的传授”而非简单的“操作手册”。我特别欣赏作者在探讨算法局限性时所展现的批判性思维。例如，在讨论变步长算法时，书中深入分析了其收敛速度与稳态误差之间的固有矛盾，并探讨了如何通过智能机制来权衡这两个指标，而不是简单地给出一个“最优”的答案。这种对工程取舍的深入剖析，让我深刻体会到，在真实的通信系统中，设计一个好的自适应算法，往往是在不同性能指标间寻求动态平衡的艺术。对于那些希望从“会用”到“会设计”的工程师来说，这本书提供的思维模式，比任何具体的代码实现都更有价值。

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作为一名刚刚接触自适应滤波理论的研究生，我发现这本书的结构设计非常有利于循序渐进的学习。它没有直接抛出复杂的矩阵代数，而是从最基础的维纳滤波器开始，一步步引入随机过程的背景知识，然后自然而然地过渡到基于梯度的自适应算法。这种由浅入深的编排，极大地降低了初学者的入门门槛。我尤其喜欢它对算法收敛性的“直觉解释”。作者常常使用一些生动的类比，比如将误差曲面想象成一个碗状地形，而算法的每一步更新就像是一个“小球”在寻找碗底最低点——即最小均方误差。这种可视化和直观的描述，比纯粹的数学推导更容易让人抓住问题的核心。当然，对于那些期望看到最新的深度学习在自适应处理中应用的读者来说，这本书的侧重点可能还是更偏向于经典的、基于最小二乘和卡尔曼滤波思想的框架。但恰恰是这种对经典理论的深入挖掘，为理解后续任何新算法的演进打下了不可动摇的基础。

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从一个侧重于频谱效率和抗干扰能力研究的角度来看，《通信中的自适应信号处理》为我提供了极其宝贵的工具箱。书中关于自适应波束形成和干扰抑制的章节，尤其吸引我。它不仅仅是介绍了经典的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器，还深入讨论了当信源协方差矩阵估计不准确时，算法性能如何急剧下降，以及如何利用诸如特征向量分解等技术来增强算法的鲁棒性。这种对“理想情况”与“现实约束”之间鸿沟的关注，是区分一本优秀教材和普通参考书的关键。阅读过程中，我不断地将书中的理论应用于我目前面临的MIMO系统中的多用户干扰消除问题，发现许多看似棘手的问题，在用自适应滤波的视角重新审视后，都能找到清晰的优化路径。这本书没有提供快速胜利的捷径，但它无疑教会了我如何系统性地、健壮地设计和分析通信系统中的自适应机制，这对于任何致力于提高系统性能的通信人来说，都是一份厚重的财富。

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这本书的排版和图示质量，说实话，比我预期的要好很多。在阅读技术书籍时，我非常在意图表的清晰度和信息的密度。这本书在介绍各种调制解调技术中的自适应均衡器的实现细节时，几乎每一章都配有详细的系统框图。这些框图不仅准确无误，而且布局清晰，让我能够轻松地将抽象的数学模型映射到具体的硬件实现概念上。例如，在讲解盲均衡技术时，书中对盲源分离（BSS）和盲反卷积的原理进行了详细对比，并通过对比图清晰地展示了不同盲均衡算法在盲加载信道下的性能差异。唯一的遗憾是，某些章节的习题设置略显偏重理论证明，缺少一些需要结合Matlab/Python进行实际建模和仿真练习的环节。如果能增加更多与现代软件仿真工具结合的实践指导，对于加速工程应用转化会更有帮助。但总的来说，它提供的视觉辅助材料，极大地减轻了我在理解复杂算法流程时的认知负担。

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