Queueing Modelling Fundamentals 2e pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Ng

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2008-5-30

价格:GBP 90.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470519578

丛书系列:

图书标签:

• 计算机理论
• Queueing theory
• Stochastic processes
• Performance modeling
• Operations research
• Probability
• Mathematical modeling
• Telecommunications
• Computer performance
• Networks
• Simulation

好的，下面是一份关于一本假设的、与《排队论基础（第二版）》内容无关的图书的详细简介。 《高级数字信号处理与应用：理论、算法与前沿探索》 作者： [此处留空，或填写虚构作者] 页数： 约 780 页 开本： 16 开 出版时间： 2024 年 内容概述 本书深入探讨了现代数字信号处理（DSP）的复杂领域，旨在为读者提供从基础理论到尖端应用的全景式理解。本书结构严谨，内容涵盖了离散时间系统分析、快速傅里叶变换（FFT）的高级实现、自适应滤波器的设计与优化，以及在通信、雷达和生物医学工程中的实际应用。不同于侧重于基本概念的入门教材，本书将重点放在了那些决定系统性能的关键技术细节和当前研究热点上。 全书分为六个主要部分，共十八章。 --- 第一部分：离散时间系统与变换的深化分析 (Ch. 1 - 3) 本部分首先回顾了Z变换和离散傅里叶变换（DFT）的基础，但迅速转向了更深层次的主题。 第一章：广义采样理论与非均匀采样： 讨论了奈奎斯特-香农采样定理的局限性，并详细介绍了基于小波变换和周期重构的非均匀采样技术。重点分析了欠采样和过采样方案在数据获取中的权衡，特别是针对频率混叠（Aliasing）的有效消除方法。 第二章：线性时不变（LTI）系统的误差分析： 深入研究了有限精度运算对系统稳定性和频率响应的实际影响。引入了量化噪声建模和循环迭代算法的收敛性分析，为设计高精度数字滤波器提供了理论基础。 第三章：多速率信号处理与滤波器组理论： 详细阐述了采样率转换、抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的原理。重点介绍了完美重建（Perfect Reconstruction）滤波器组的设计，包括Caldwell-Banach-Steinhaus定理在滤波器组稳定分析中的应用。 --- 第二部分：快速傅里叶变换（FFT）的优化与并行化 (Ch. 4 - 6) 本部分超越了标准的FFT算法，聚焦于提高计算效率和适应特定硬件架构的优化策略。 第四章：FFT算法的结构重构： 分析了从基-2到混合基（如基-4、基-3）算法的数学推导，并探讨了针对非标准点数（如素数点数）DFT的Chirp-Z变换和Bluestein算法的优化实现。 第五章：大规模数据并行FFT实现： 探讨了在多核处理器（CPU/GPU）和FPGA上实现大规模并行FFT的方法。内容包括数据依赖性分析、共享内存和分布式内存环境下的数据重排技术，以及流式处理中的分块FFT策略。 第六章：带噪环境下的FFT应用： 讨论了在存在强干扰和低信噪比（SNR）条件下，如何利用FFT进行信号分离和增强。引入了基于统计模型的时间-频率掩模技术和自适应谱估计方法，如多窗口谱分析。 --- 第三部分：数字滤波器设计与实现的高级方法 (Ch. 7 - 10) 本部分聚焦于IIR和FIR滤波器的设计，强调非线性相位和任意响应的实现。 第七章：最优FIR滤波器设计： 详细对比了Parks-McClellan（Remez交换算法）与最小二乘法在设计最佳平坦度滤波器中的优劣。引入了约束优化技术，用于在特定频率段实现严格的幅度或相位要求。 第八章：非线性相位IIR滤波器设计： 探讨了如何通过最小相位、全通网络分解来构建具有特定群延迟特性的IIR滤波器，主要针对需要精确时间对齐的应用场景。 第九章：稀疏性与大延迟滤波器： 针对需要极长延迟但计算资源有限的场景，本书介绍了基于脉冲响应稀疏采样的滤波器设计方法，以及如何利用迭代近似求解长脉冲响应的系数。 第十章：数字滤波器组的分析与设计： 深入研究了多通道滤波器组的相互耦合效应，并介绍了如何在变换域（如小波域）进行滤波操作，以实现更高效的窄带处理。 --- 第四部分：自适应滤波与系统辨识 (Ch. 11 - 13) 本部分是本书的核心，专注于实时系统中的参数估计和环境适应性。 第十一章：最小均方（LMS）及其变体： 对经典的LMS算法进行了详尽的收敛性分析，重点探讨了归一化LMS（NLMS）和递归最小二乘（RLS）算法在收敛速度和稳态误差之间的权衡。引入了基于梯度统计特性的步长自适应机制。 第十二章：判决反馈均衡器（DFE）与信道反卷积： 在通信系统中，本书分析了DFE的设计原理，用于消除信道引起的符号间干扰（ISI）。详细讨论了在未知或时变信道下，如何利用前馈和反馈滤波器进行联合优化。 第十三章：基于卡尔曼滤波的跟踪与估计： 引入了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），用于处理非线性动态系统的状态估计，特别是在雷达目标跟踪和传感器融合中的应用。 --- 第五部分：时频分析与小波变换 (Ch. 14 - 15) 本部分探讨了超越传统傅里叶分析的时频局部化技术。 第十四章：短时傅里叶变换（STFT）与窗口函数优化： 讨论了STFT的分辨率不确定性原理，并深入分析了Heisenberg测不准原理在信号处理中的体现。重点介绍了多种平滑窗口函数（如Hanning、Blackman、Gauss）对能量泄漏的影响及其在特定应用中的选择准则。 第十五章：连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）： 详细推导了小波核函数的选择标准，并对比了Haar、Daubechies等正交小波基在信号压缩和特征提取上的性能。此外，本书还探讨了双正交小波和 Lifting 结构在实现高效小波分解中的优势。 --- 第六部分：前沿应用与系统集成 (Ch. 16 - 18) 最后一部分将理论与工程实践紧密结合，展示了DSP在现代高科技领域中的关键作用。 第十六章：大规模MIMO通信中的波束形成： 结合了自适应滤波和阵列信号处理，探讨了基于最大信噪比（Max-SNR）和迫零（ZF）准则的预编码技术，以优化多用户、多天线系统的频谱效率。 第十七章：医疗信号处理与伪影去除： 针对脑电图（EEG）和心电图（ECG）数据，本书提供了利用盲源分离（BSS，如FastICA）技术去除肌电干扰和电源线噪声的实例，并讨论了时间序列分析中的非平稳性处理。 第十八章：软件定义无线电（SDR）中的实时DSP挑战： 探讨了从理论到硬件（FPGA/SoC）的转换过程，包括延迟约束下的算法映射、流水线设计，以及如何使用高阶语言（如C++或Python）进行算法原型设计和性能验证。 本书的特色 1. 深度与广度并重： 本书不仅覆盖了DSP的核心理论，更深入探讨了算法的收敛性、误差来源和计算复杂性，适合研究生和专业工程师参考。 2. 实践导向： 每章末尾都附有“工程洞察”栏目，讨论了特定算法在工业界或前沿研究中遇到的实际难题和解决方案。 3. 数学严谨性： 对所有关键算法（如FFT、RLS）均提供了详尽的数学推导，确保读者能从根本上理解其工作原理，而非仅仅停留在应用层面。 4. 前沿覆盖： 包含了针对当前热点（如大规模阵列处理、非均匀采样、深度学习在信号增强中的初步应用框架）的专门章节。

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这本书的“批判性思维”的培养，也给我留下了深刻的印象。在讲解每一个模型时，作者都会不厌其烦地强调其局限性，以及在什么情况下不适用。这让我明白，排队模型并非万能的，它们都有自己的适用范围和前提条件。我被书中对“模型假设”的讨论所吸引，作者会详细解释每一个假设的含义，以及如果这些假设不成立，会对模型的结果产生什么样的影响。例如，在讲解M/M/1模型时，作者会反复强调其“指数分布”的假设，并讨论如果实际的服务时间分布不是指数分布，该如何选择更合适的模型，或者如何使用“近似方法”来处理。我尤其欣赏书中对于“稳态分析”的局限性的说明。虽然稳态分析能够提供很多有用的信息，但现实世界中的系统往往是动态变化的，并非总是能达到稳态。作者在这方面提供了思考的维度，让我能够更全面地理解排队系统的行为。总而言之，这本书不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何带着批判性的眼光去审视和应用这些知识。

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这本书对于“系统建模”的思考方式，给了我很大的启发。在阅读之前，我对“建模”的理解还比较片面，认为就是套用一些公式。但《排队建模基础（第二版）》让我明白，建模是一个更加系统化的过程，它涉及到对现实场景的深入理解、对关键因素的识别、对假设条件的明确以及对模型结果的合理解释。我被书中在介绍不同排队模型时，所强调的“模型假设”所深深吸引。每一个模型都建立在一系列的前提条件之上，而理解这些前提条件，是判断模型是否适用于实际情况的关键。例如，M/M/1模型假设了顾客到达是泊松过程，服务时间是指数分布，而M/G/1模型则放宽了服务时间的假设，允许其具有任意分布。这种对模型假设的强调，让我能够更批判性地审视模型，并做出更明智的选择。我特别欣赏书中通过大量案例，展示了如何根据实际情况来选择合适的模型，以及如何调整模型来更好地拟合现实数据。这种“从实践中来，到实践中去”的建模思路，让我觉得排队论不再是冰冷的理论，而是能够解决实际问题的有力工具。

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不得不说，《排队建模基础（第二版）》在讲解复杂概念时的耐心和细致，是我阅读过的教材中最为出色的。很多关于随机过程和概率论的书籍，往往会假设读者具备一定的基础，直接跳到核心内容。但这本书，即使是对于“泊松过程”和“指数分布”这些基础但至关重要的概念，作者也给予了非常详尽的解释，并且常常通过直观的例子来帮助我们理解。例如，作者用“某段时间内顾客到达的次数”来解释泊松分布，用“某项任务完成所需的时间”来解释指数分布，这些都大大降低了理解的门槛。我特别喜欢书中对“系统状态”的定义和描述，它清晰地展示了排队系统是如何随着时间的推移而变化的，以及如何通过数学工具来捕捉这些变化。书中对“稳态分析”的深入讲解，让我明白为什么很多排队模型都追求稳态下的性能指标，以及这些指标是如何反映系统的长期表现的。更令我惊喜的是，书中还引入了“仿真方法”来分析那些难以用解析方法解决的复杂排队系统，这让我看到了排队论在解决实际问题时的巨大潜力。

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在我看来，《排队建模基础（第二版）》最突出的优点之一，就是它在理论深度和实践指导性之间找到了一个完美的平衡点。许多同类书籍要么过于侧重理论，让人望而却步，要么过于浅显，缺乏实际指导意义。而这本书，则恰恰填补了这个空白。它在讲解每一个模型时，都会从其数学原理出发，进行严谨的推导，但同时又不会让这些数学推导变得过于抽象，而是时刻与实际应用场景联系起来。我被书中对“性能度量”的详尽阐述所吸引，它不仅仅列出了各种指标，更重要的是分析了这些指标的含义，以及它们在实际决策中的作用。例如，平均等待时间、平均队列长度、服务台利用率等，每一个指标都揭示了系统运作的不同侧面，而理解这些指标的相互关系，对于优化系统至关重要。我尤其喜欢书中关于“模型选择”和“参数估计”的章节，它们为我提供了非常实用的操作指南。在现实世界中，我们很少能找到完美符合模型假设的数据，如何从不完整、不精确的数据中估计出模型的参数，并选择最合适的模型，是成功应用排队论的关键。这本书在这方面提供了非常宝贵的经验和技巧。

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这本书的结构设计非常合理，从基础概念到复杂模型，再到实际应用，层层递进，使得读者能够循序渐进地掌握排队论的知识。我特别欣赏作者在引入新概念时的严谨性，每一个模型都建立在一系列清晰的假设之上，并且会详细解释这些假设的含义以及它们对模型结果的影响。这让我在学习过程中，能够始终保持对模型适用性的清晰认识，避免盲目套用。例如，在讲解M/M/1模型时，作者不仅仅给出了公式，还花费了大量篇幅解释为什么需要“指数分布”来描述服务时间，以及在这种假设下，系统会表现出什么样的特性。我喜欢书中对于“到达过程”和“服务过程”的深入探讨，它们是构成排队系统的基本要素，而作者通过各种概率分布的介绍，让我理解了不同类型的随机性是如何影响排队行为的。我印象深刻的是，书中关于“泛态分析”的讲解，它不仅仅是给出计算公式，更重要的是解释了稳态的意义，以及在实际应用中，我们如何判断系统是否已经达到了稳态。此外，书中对不同排队模型的比较，如M/M/c、M/G/1、G/G/1等，让我能够更清晰地认识到它们之间的区别和联系，并根据实际情况选择最合适的模型。

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这本书对排队论的“应用性”的强调，是我选择它的主要原因，而第二版在这方面做得更加出色。很多关于排队论的书籍，往往停留在理论层面，列出各种模型和公式，但却很少涉及如何将这些模型“落地”。《排队建模基础（第二版）》在这方面则是一个巨大的亮点。它不仅仅是教你如何理解模型，更教你如何“使用”模型。书中提供了大量的实际案例，这些案例涵盖了从电信、金融到制造业、医疗保健等多个领域，让我看到了排队论是如何真实地影响着我们的生活和工作的。比如，它分析了如何通过排队模型来优化银行的柜台设置，如何设计更有效的呼叫中心系统，甚至是如何预测高速公路的交通流量。让我特别受益的是，书中不仅展示了如何建立模型，还深入探讨了模型验证和参数估计的技巧。现实世界的数据往往是不完整的、带有噪声的，如何从这些数据中提取出准确的参数，是建立有效模型的第一步，而这一点在这本书中得到了很好的阐述。我记得其中一个案例，是关于如何为一个大型超市的收银台配置最优数量，作者详细地分析了顾客到达的模式、服务时间的分散性，并利用排队模型来计算不同配置下的顾客等待时间和运营成本，最终给出了一个非常务实的建议。这种接地气的讲解方式，让排队论不再是冰冷的数学公式，而是解决实际问题的有力武器。

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这本书真的把我对排队论的理解提升到了一个全新的高度。在读这本书之前，我对排队论的认识还停留在一些基础的概念和简单的模型上，总觉得它离实际应用有点遥远，模型也显得有些抽象。但《排队建模基础（第二版）》用一种非常系统且深入浅出的方式，将那些原本在我看来枯燥的数学公式和理论，转化成了解决现实世界问题的强大工具。我特别喜欢作者在讲解M/M/1模型时，那种循序渐进的推导过程，每一步都解释得非常清晰，并且强调了模型背后的假设条件，这让我能够更准确地判断在什么情况下适用这个模型。书中还引入了许多不同类型的排队网络，比如串联、并联以及更复杂的反馈网络，这极大地拓宽了我的视野。让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的案例分析，展示了如何将这些排队模型应用于实际场景，比如呼叫中心、生产线、交通系统等等。这些案例不仅仅是简单的应用展示，更包含了作者对模型选择、参数估计以及结果解释的深刻洞见，这对于我这样想要将所学知识转化为实际能力的读者来说，简直是如获至宝。阅读过程中，我常常会被书中一些巧妙的推导方式和对复杂问题的简化思路所折服，感觉自己仿佛在跟随一位经验丰富的导师，一步步解开排队论的奥秘。这本书不仅仅是提供知识，更是一种思维方式的启发，让我开始用更严谨、更量化的视角去审视日常生活和工作中遇到的各种“等待”问题。

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我必须说，《排队建模基础（第二版）》在讲解过程中，对于那些初学者可能遇到的难点，处理得相当到位。很多教材在介绍复杂的随机过程或者概率分布时，往往会跳过一些关键的推导步骤，或者假设读者已经具备了相当高的数学背景。但这本书，即便是涉及到了泊松过程、指数分布这些核心概念，作者也给予了非常详尽的解释，并且时不时地穿插一些直观的比喻或者图示，帮助我们理解这些抽象的数学概念是如何与实际的“事件发生”联系起来的。我尤其欣赏书中关于“稳态分析”的章节，它清晰地解释了为什么很多排队模型会去关注系统在长时间运行后的状态，以及如何通过各种指标（如平均队长、平均等待时间）来评估系统的性能。更重要的是，作者并没有将这些指标孤立地讲解，而是强调了它们之间的相互关系，以及如何根据这些指标来做出改进决策。举个例子，在讲解M/M/c模型时，书中不仅给出了计算公式，还花了很大一整段来分析不同服务台数量对平均等待时间的影响，并且还讨论了在成本和效率之间如何进行权衡。这种深入的分析，让我不仅仅是学会了如何“计算”，更是学会了如何“思考”。书中的语言风格也比较平实，不会有过多的学术术语堆砌，使得整个阅读过程相对轻松，即使是那些对数学不是特别擅长的读者，也能从中获益良多。

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坦白说，我对这类偏向理论的学科，一直抱有一些畏难情绪，总觉得它们离我实际的工作应用有点远，枯燥且难以理解。然而，《排队建模基础（第二版）》完全颠覆了我之前的看法，它用一种非常巧妙的方式，将排队论的精髓呈现出来，让我耳目一新。书中对于每一个概念的引入，都像是铺陈一件精美的艺术品，从最基础的“到达过程”和“服务过程”开始，逐步构建起复杂的模型。我尤其欣赏作者在解释“再生性”和“马尔可夫性质”这些深层次的数学概念时，所采用的通俗易懂的语言和形象的比喻。例如，在解释泊松过程时，作者用“每小时随机降雨的次数”来类比，这让原本晦涩的概率论概念变得生动起来。书中对不同排队模型的分类和比较，也做得非常清晰，让我能够快速地理解它们之间的异同，以及各自的适用范围。我被书中对M/G/1模型和M/M/c模型的详尽讲解所吸引，作者不仅给出了推导过程，还强调了这些模型在实际应用中的注意事项。更令人惊喜的是，书中还引入了一些高级的主题，比如“近似分析”和“仿真方法”，这让我看到了排队论解决更复杂问题的可能性，也为我未来的进一步学习提供了方向。总而言之，这本书的写作风格，既严谨又不失趣味，让我能够沉浸其中，享受学习的乐趣，而不再感到枯燥和乏味。

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作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找能够帮助我更深入理解和优化系统性能的工具和理论。《排队建模基础（第二版）》无疑是满足我这一需求的最佳选择。这本书不仅仅是关于排队论的教材，更是一本关于“系统优化”的实操指南。它提供的不仅仅是理论知识，更是一种解决问题的框架和思维方式。我被书中关于“性能度量”的章节深深吸引，它详细介绍了如何计算和解释各种关键指标，如平均队长、平均等待时间、系统吞吐量等，并且强调了这些指标之间的相互关联性，这对于我理解系统的瓶颈所在至关重要。我尤其喜欢书中对“瓶颈分析”的讲解，它通过排队模型，能够精确地定位系统中效率低下的环节，并提供改进的建议。我记得书中有一个关于呼叫中心优化的案例，通过建立排队模型，分析了客户到达率、平均通话时长以及客服人员数量之间的关系，最终找到了一个能够最大限度减少客户等待时间，同时又不过度增加运营成本的最优方案。这种将理论模型与实际业务场景相结合的分析方式，让我觉得排队论不再是束之高阁的学术理论，而是真正能够驱动业务改进的强大工具。书中对不同排队模型的比较分析，也为我选择最适合特定场景的模型提供了宝贵的指导。

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140美刀的书啊

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