具体描述
《通信原理实验与课程设计(第2版)》以目前国内流行的《通信原理》教材为蓝本，参考了多所高等院校“通信工程”等电子信息类专业通信原理课程教学标准（大纲），选择了50多个代表性实验内容，以JH5001通信原理综合实验系统为平台，通过基本实验、综合性系统实验、提高性实验、自主设计性实验及课程设计指南形式，涵盖了通信原理课程主要实验内容，是一本指导学生实验、课程设计及电子设计与制作等实践性教学活动的实用性书籍。
《通信原理实验与课程设计(第2版)》可作为高等院校电子信息类专业“通信原理”、“现代通信理论”、“通信系统”课程实验、课程设计等实践性教学用书，也可供高校师生及相关技术人员参考。
《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种各样的信号所包围。从手机通信的电波，到医学影像的波形，再到天文学探测的宇宙射线，信号如同无形的语言，传递着宇宙万物的讯息。本书《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》旨在带领读者深入理解信号的本质，掌握分析和处理信号的强大工具，并将其应用于解决实际问题。我们不拘泥于单一的学科领域，而是力求从更广阔的视角，展现信号在科学、工程、技术乃至艺术领域的普遍存在与重要价值。 第一部分：信号的语言——理论基石的构建 我们的旅程始于对信号最基础的理解。我们将首先探讨信号的定义及其多种表现形式。无论是连续的模拟信号，还是离散的数字信号，它们都承载着丰富的信息。我们会深入解析信号的构成要素，如幅度、频率、相位等，并介绍描述这些要素的数学工具，例如傅里叶级数和傅里叶变换。这些强大的数学工具能够将复杂的信号分解为简单的正弦波的叠加，从而揭示信号的内在结构和频率特性。我们还会讲解卷积定理，这是理解线性时不变系统如何影响信号的关键，它解释了输入信号如何与系统的冲 উত্তেজনা响应相互作用，从而产生输出信号。 为了更好地理解信号的特性，我们还将引入概率论和统计学的概念。随机信号是现实世界中普遍存在的，例如噪声。理解随机信号的概率分布、统计平均值（如均值、方差）、功率谱密度等，对于分析和抑制噪声，提高信号的可靠性至关重要。我们会详细介绍各种重要的概率分布，如高斯分布、泊松分布等，并阐述它们在信号处理中的应用。 我们还将深入探讨采样理论，这是连接连续信号与离散信号的桥梁。奈奎斯特-香农采样定理将告诉我们，在什么条件下，我们可以从连续信号中提取足够的信息，以便无失真地恢复原始信号。我们会分析过采样和欠采样的影响，以及抗混叠滤波器的作用，这些都是数字信号处理中不可或缺的环节。 第二部分：信号的加工——处理与分析的技艺 掌握了信号的理论基础后，我们将步入信号处理的核心领域。滤波是信号处理中最基本也最常用的技术之一。我们将介绍各种类型的滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在去除噪声、提取特定频率成分方面的作用。我们还会讲解滤波器设计的理论，包括巴特沃斯、切比雪夫等经典滤波器类型，并讨论它们各自的优缺点。 除了传统的模拟滤波器，我们还将深入研究数字滤波器。数字滤波器分为无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。我们会详细分析它们的结构、设计方法以及在实际应用中的选择考量。了解数字滤波器的设计与实现，是掌握现代信号处理技术的基础。 谱分析是理解信号频率成分的重要手段。除了傅里叶变换，我们还会介绍更先进的谱估计算法，如周期图法、Welch法、自回归模型等，并探讨它们在不同场景下的适用性。通过谱分析，我们可以识别信号中的周期性成分、分析信号的带宽，以及监测信号的变化趋势。 在许多应用中，信号的参数需要被估计，例如通信系统中信道的衰落参数，或者雷达系统中目标的距离和速度。我们将介绍参数估计算法，包括最大似然估计（MLE）、最小均方误差（MMSE）估计等，并讨论它们的统计特性和性能指标。 在现代通信和信息处理中，信号的压缩和去噪至关重要。我们将探讨信号压缩技术，如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），以及它们在图像和音频压缩中的应用。同时，我们也会介绍各种信号去噪方法，如维纳滤波、小波阈值去噪等，以提高信号的质量和可读性。 第三部分：信号的应用——实践与创新的舞台 理论和技术最终需要服务于实际应用。本书的第三部分将聚焦于信号处理在各个领域的生动实践。 在通信系统领域，信号处理是其核心。我们将深入探讨其在调制解调、信道编码、均衡、多址接入等方面的应用。例如，如何通过不同的调制方式（如ASK、FSK、PSK、QAM）将数字信息映射到模拟信号，以及如何通过解调技术恢复原始信息。信道编码技术（如卷积码、LDPC码）如何对抗信道噪声，提高传输的可靠性。均衡技术如何补偿信道引起的信号失真。多址接入技术（如FDMA、TDMA、CDMA、OFDMA）如何允许多个用户共享通信资源。 在图像处理领域，信号处理的应用更是无处不在。我们会介绍图像的采样与量化，以及图像滤波（如高斯滤波、中值滤波）在降噪和边缘检测中的作用。图像变换（如傅里叶变换、小波变换）如何用于图像压缩和特征提取。我们还将探讨图像重建技术，例如在医学成像（CT、MRI）中的应用，以及如何从不完整的或含噪声的数据中恢复高质量的图像。 在音频信号处理领域，我们每天都在接触。从语音识别到音乐合成，再到音频降噪和回声消除，信号处理技术扮演着关键角色。我们会介绍语音信号的特性，以及如何对其进行分析和处理，例如声学特征提取、声纹识别等。音乐合成技术背后的信号生成原理，以及如何利用数字信号处理技术创造出丰富多样的音效。 生物医学信号的处理也是一个日益重要的领域。心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生理信号都蕴含着重要的医学信息。我们会介绍这些信号的采集、预处理以及特征提取方法，以及如何利用信号处理技术辅助疾病的诊断和监测。例如，如何通过ECG信号分析心脏的健康状况，如何通过EEG信号研究脑部活动。 本书的最后一章将展望信号处理技术的未来发展趋势，例如人工智能与信号处理的融合，深度学习在信号分析和预测中的应用，以及在新兴领域如物联网、自动驾驶、虚拟现实等中的挑战与机遇。 《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》不仅仅是一本教材，更是一扇通往理解和掌握现代科技关键的窗户。通过本书的学习，读者将能够深刻理解信号的本质，掌握分析和处理信号的强大工具，并能将其创造性地应用于解决各领域的实际问题，开启属于自己的信号探索之旅。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有