通信系统中MATLAB基础与仿真应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵谦 编

图书标签:

• MATLAB
• 通信系统
• 信号处理
• 仿真
• 无线通信
• 数字通信
• 工程教育
• 本科教学
• 算法实现
• 模型建立

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560624006

版次：1

商品编码：11552357

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-03-01

用纸：胶版纸

页数：349

内容简介

　　 本书共9章，分为两大部分，一、“基础知识篇”(包括前6章)，以全新的编排方式，由浅人深、循序渐进地介绍了MATLAB7.0的主要函数命令(入门指令、数值计算、图形可视化、程序设计等功能)，并结合大量设计实例、操作经验和技巧，系统地讲述了MATLAB7.0的基础知识。二、“仿真应用篇”(包括后3章)，系统地介绍了通信系统的设计、分析和仿真方法，还提供了大量极具参考价值的仿真实例，可使读者在掌握建模、仿真方法的同时，加深对通信系统原理等相关知识的理解。
　　 本书的全部仿真程序都是用MATLAB编写的，这不仅方便读者理解仿真的实现过程，还允许读者使用或修改这些代码来进行仿真开发。
　　 本书适合作为高等院校通信、电子、信息等专业高年级本科生或低年级研究生相关课程的教材和参考书，还可供通信领域的科研技术人员参考。

目录

基础知识篇
第1章 概述
1.1 仿真的意义
1.1.1 数理基础与专业知识的学习
1.1.2 科学研究、产品研发与仿真实验
1.2 电子通信系统的建模与仿真
1.2.1 通信与电子系统仿真的概念
1.2.2 计算机仿真的步骤
1.3 本书提纲
第2章 MATLAB简介
2.1 MATLAB概述
2.1.1 MATLAB的特点
2.1.2 MATLAB快速入门
2.1.3 MATLAB程序设计
2.2 MATLAB的帮助文件
2.2.1 常用帮助命令
2.2.2 其他帮助命令
2.3 MATLAB 7.0的新增功能
第3章 MATLAB的矩阵和数组运算
3.1 矩阵函数和矩阵运算
3.1.1 矩阵的创建
3.1.2 矩阵的保存和提取
3.1.3 矩阵元素的标识
3.1.4 基本矩阵函数和矩阵分解函数
3.1.5 矩阵的加、减、乘、除和乘方运算
3.1.6 矩阵函数
3.2 数组函数和数组运算
3.2.1 数组和矩阵的区别
3.2.2 数组的加、减、乘、除和乘方运算
3.2.3 数组函数
3.3 数据的输出
3.3.1 输出格式
3.3.2 特殊变量和常数
小结
习题
第4章 计算结果可视化
4.1 MATLAB的图形窗口
4.1.1 创建与控制图形输出窗口
4.1.2 图形窗口的操作
4.2 二维平面图形与坐标系
4.2.1 几个基本的绘图命令
4.2.2 线型和颜色
4.2.3 二维数值函数曲线的专用命令fplot
4.2.4 二维符号函数曲线的专用命令ezplot
4.2.5 图形窗口的分割
4.2.6 坐标系的调整
4.3 三维绘图
4.3.1 基本的三维绘图命令
4.3.2 线和面的填色
4.3.3 三维曲面绘图命令
4.3.4 基本三维绘图命令的几个改进命令
4.3.5 等高线图形的绘制、标注和填充
4.3.6 三维视图可视效果的控制
4.3.7 三维图形的照明和材质处理
4.3.8 柱面和球面的三维表达
4.4 特殊图形
4.4.1 面积图命令area
4.4.2 直方图命令bar
4.4.3 饼图命令pie
4.4.4 柱形图命令hist
4.4.5 火柴杆图命令stem
4.4.6 阶梯图命令stairs
4.4.7 误差棒图命令errorbar
4.5 坐标轴的控制和图形标注
4.5.1 坐标轴控制函数axi.s
4.5.2 图形坐标
小结
习题
第5章 MATLAB程序设计基本知识
5.1 MATLAB的变量与表达式
5.1.1 MATLAB的变量与类型
5.1.2 MATLAB基本表达式
5.2 字符串数组、单元数组和结构数组
5.2.1 MATLAB的数据结构
5.2.2 MATLAB字符串数组
5.2.3 MATLAB单元数组
5.2.4 MATLAB结构数组
5.3 MATLAB的运算符和操作符
5.3.1 运算符
5.3.2 操作符
5.4 关系运算与逻辑运算
5.4.1 关系运算
5.4.2 逻辑运算
5.4.3 关系与逻辑函数
5.5 MATLAB程序结构
5.5.1 顺序结构
5.5.2 循环结构
5.5.3 分支结构
5.6 程序流控制语句
小结
习题
第6章 MATLAB在工程教学中的应用
6.1 解线性方程组
6.1.1 矩阵的分解
6.1.2 线性方程组的求解
6.1.3 恰定方程组
6.1.4 超定方程组
6.1.5 欠定方程组
6.1.6 方程组的非负最小二乘解
6.1.7 方程解的精度
6.1.8 用函数零点求方程的解
6.1.9 符号方程及方程组的求解
6.1.10 矩阵的特征值和特征向量
6.1.11 矩阵的对角化和其他矩阵函数
6.2 多项式运算
6.2.1 多项式的表示和创建
6.2.2 多项式的基本运算
6.2.3 因式分解和展开
6.2.4 多项式的简化
6.2.5 多项式的提取和替换
6.3 曲线拟合
6.3.1 多项式拟合
6.3.2 非线性最小二乘估计
6.4 插值和样条
6.4.1 一维插值
6.4.2 二维函数插值
6.4.3 样条函数插值
6.5 数值积分和微分
6.5.1 一维数值积分
6.5.2 多重数值积分
6.5.3 数值微分
6.6 数据分析函数和傅立叶变换
6.6.1 数据分析函数的基础运算和有限差分
6.6.2 傅立叶变换和傅立叶逆变换
小结
习题
仿真应用篇
第7章 仿真的作用
7.1 复杂性示例
7.1.1 易于解析处理的系统
7.1.2 需繁琐解析处理的系统
7.1.3 难以解析处理的系统
7.2 仿真的多学科特点
7.3 模型
7.4 确定性与随机性仿真
7.4.1 一个确定性仿真的实例
7.4.2 一个随机性仿真的实例
7.5 仿真的作用
7.5.1 链路预算与系统级标校过程
7.5.2 关键元件的实现与测试
7.5.3 完成硬件原型与验证仿真模型
7.5.4 生命终结预测
7.6 仿真软件包
7.7 告诫
第8章 仿真方法论
8.1 概述
8.2 方法论的各方面
8.2.1 将问题映射到仿真模型
8.2.2 单个模块的建模
8.2.3 随机过程建模与仿真
8.3 性能估计
小结
第9章 仿真实例
9.1 冲激响应设计实例
9.1.1 升余弦脉冲实例
9.1.2 平方根升余弦脉冲实例
9.1.3 FIR滤波器仿真模型的实现
9.2 蜂窝无线通信系统的仿真实例
9.2.1 概述
9.2.2 蜂窝无线系统级描述
9.2.3 蜂窝通信系统的建模
9.2.4 仿真方法论
9.2.5 仿真结果的处理
9.3 码分多址(CDMA)系统仿真实例
9.3.1 系统
9.3.2 仿真程序
9.3.3 实例仿真
9.3.4 马尔可夫模型的开发
9.4 线性预测谱估计仿真实例
9.4.1 线性预测谱估计的基本原理
9.4.2 AR模型谱估计原理
9.4.3 AR模型的Yule-Walker方程
9.4.4 Levinson-Durbin算法
9.4.5 AR模型的参数提取方法
9.4.6 AR模型谱估计阶次的确定
9.4.7 AR模型谱估计的稳定性
9.4.8 设计思路及算法流程
9.4.9 AR模型谱估计的仿真结果及分析
9.5 智能天线系统中天线阵的波达方向估计算法的仿真实例
9.5.1 DOA估计的阵列信号数学模型
9.5.2 DOA估计的传统方法
9.5.3 MUSIC算法
9.5.4 求根MUSIC算法
9.5.5 改进MUSIC算法
参考文献

前言/序言

信号分析与处理的基石：数字信号处理原理与MATLAB实践 在信息爆炸的时代，理解和掌握如何从海量数据中提取有价值的信息，如何有效地传输和存储这些信息，已经成为一项核心技能。本书《数字信号处理原理与MATLAB实践》正是为了系统性地构建读者在这一领域的知识体系而设计。它不仅深入浅出地阐释了数字信号处理（DSP）的核心理论，更通过MATLAB这一强大的工程计算和可视化平台，将抽象的数学概念转化为直观可操作的仿真实验，赋予理论以实践的生命力。 本书的编排遵循了从基础到进阶，从理论到应用的逻辑脉络，旨在为各层次的读者提供一个扎实而全面的学习路径。 第一部分：数字信号处理的理论基石 本部分将带领读者走进数字信号处理的殿堂，为后续的深入学习打下坚实的基础。 绪论：认识数字信号与信号处理 我们将从“信号”的本质出发，探讨其在自然界和社会中的广泛存在形式，并区分模拟信号与数字信号的根本差异。 重点介绍数字信号处理（DSP）的定义、发展历程及其在现代科技中的关键作用，例如通信、音频、图像、医学、金融等领域。 阐述进行数字信号处理的必要性，包括提高精度、增强鲁棒性、实现复杂功能等。 第一章：离散时间信号与系统 离散时间信号的表示与性质： 深入讲解离散时间信号的定义、采样过程及其在不同应用中的形态。 介绍常见的离散时间信号，如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、周期信号、随机信号等，并分析它们的数学特性。 讨论信号的能量与功率概念，这是理解信号行为的重要依据。 深入剖析信号的奇偶性、周期性、有界性等基本性质，以及它们对信号处理的影响。 线性时不变（LTI）系统： 详细介绍LTI系统的定义，包括叠加性和移不变性，并给出判断系统是否为LTI的方法。 深入讲解LTI系统的“脉冲响应”这一核心概念，它是完全表征一个LTI系统的关键。 阐述“卷积”运算，这是LTI系统输入与输出之间关系的数学表达。通过大量实例，帮助读者理解卷积的物理意义和计算方法。 介绍LTI系统的其他重要分析工具，如“差分方程”的表示形式，以及如何利用差分方程描述和分析系统行为。 MATLAB基础操作与信号生成： 本章将引入MATLAB作为学习和实践的工具。 介绍MATLAB的基本语法、变量定义、矩阵运算以及常用的数学函数。 教授如何使用MATLAB生成各种常见的离散时间信号，例如生成正弦信号、指数信号、单位冲激信号和单位阶跃信号等。 演示如何利用MATLAB进行信号的叠加、相乘等基本运算。 第二章：傅里叶变换及其在信号分析中的应用 傅里叶级数与傅里叶变换： 从周期信号的傅里叶级数开始，解释如何将一个复杂的周期信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量之和。 过渡到非周期信号的傅里叶变换，揭示傅里叶变换如何将信号从时域映射到频域，从而揭示信号的频谱特性。 深入讨论傅里叶变换的性质，如线性性、时移性、频移性、卷积定理、Parseval 定理等，这些性质对于理解信号和系统行为至关重要。 分析不同类型信号的傅里叶变换结果，例如矩形脉冲、指数衰减信号等的频谱特点。 离散时间傅里叶变换（DTFT）与傅里叶级数（DTFS）： 将傅里叶变换的概念推广到离散时间信号，介绍DTFT，并分析其特点，如频谱的周期性。 讲解DTFS，用于分析离散时间周期信号的频谱。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 介绍DFT，它是DTFT在有限长度信号上的离散化，是计算机实现傅里叶分析的基础。 重点讲解FFT算法，这是DFT的高效计算算法，极大地降低了计算复杂度，使得大规模信号的频域分析成为可能。 分析DFT在频谱泄漏、栅栏效应等实际应用中可能遇到的问题及其解决方法。 MATLAB中的傅里叶分析工具： 演示如何使用MATLAB的`fft`函数计算DFT，并结合`fftshift`函数实现频谱的中心化显示。 教授如何利用MATLAB绘制信号的时域波形和频域频谱图，直观地观察信号的频率成分。 通过实例，展示如何利用FFT分析特定信号的频谱特性，例如识别信号中的主频率分量。 第三章：Z变换与系统分析 Z变换的定义与性质： 引入Z变换作为傅里叶变换的推广，特别适用于分析离散时间系统，尤其是在涉及收敛性问题时。 详细推导Z变换的定义，并讨论收敛域（ROC）的概念及其重要性，ROC决定了系统的因果性、稳定性等。 深入讲解Z变换的线性性、时移性、乘法性、卷积定理等重要性质，以及如何利用这些性质简化系统分析。 系统函数与系统分析： 定义“系统函数”（H(z)），它是LTI系统输入输出序列的Z变换之比，是描述系统频率响应和稳定性特性的关键。 分析系统函数的零极点，以及零极点在s平面（复平面）上的位置如何决定系统的稳定性和因果性。 讲解如何利用Z变换分析LTI系统的频率响应，理解系统在不同频率下的增益和相位变化。 逆Z变换： 介绍求解逆Z变换的方法，包括部分分式展开法、长除法等，以便将频域的系统函数转换回时域的脉冲响应。 MATLAB中的Z变换分析： 演示如何使用MATLAB的`ztrans`和`iztrans`函数进行Z变换和逆Z变换的计算。 教授如何利用MATLAB定义和分析系统函数，例如绘制系统的零极点图（pzplot）。 通过实例，展示如何利用Z变换分析系统的稳定性，以及如何根据系统函数确定系统的频率响应。 第二部分：数字滤波器的设计与应用 滤波器是数字信号处理中最基本也是最重要的工具之一。本部分将深入探讨各种数字滤波器的类型、设计方法及其在实际应用中的作用。 第四章：数字滤波器的基本概念与分类 滤波器的作用与意义： 详细阐述滤波器在信号处理中的核心作用：去除噪声、提取有用信号、改变信号频谱等。 分析不同应用场景下对滤波器的需求，例如音频降噪、图像边缘检测、通信信号均衡等。 滤波器的分类： IIR（无限冲激响应）滤波器： 介绍IIR滤波器的基本结构和特点，强调其数学模型依赖于反馈，通常可以使用较低的阶数来实现特定的频率响应，计算量相对较小。 讨论IIR滤波器设计的一些经典方法，例如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等。 FIR（有限冲激响应）滤波器： 介绍FIR滤波器的基本结构和特点，强调其数学模型仅依赖于前馈，具有线性相位特性（对于某些应用至关重要），通常具有良好的稳定性。 讨论FIR滤波器设计的一些经典方法，例如窗函数法、频率采样法、最优设计法（Remez算法）等。 理想滤波器与实际滤波器： 定义理想滤波器的频率响应，并解释为什么理想滤波器在现实中是无法实现的。 讨论实际滤波器设计中需要考虑的指标，如通带、阻带、过渡带、衰减度、相位响应等。 MATLAB中的滤波器分析与初步应用： 介绍MATLAB中用于分析滤波器特性的基本函数，例如计算滤波器频率响应的`freqz`函数。 初步演示如何使用MATLAB生成一些简单的滤波器系数，并分析其频域响应。 第五章：IIR数字滤波器的设计 模拟滤波器设计基础： 简要回顾模拟滤波器（低通、高通、带通、带阻）的基本类型和原型。 介绍将模拟滤波器原型转换为数字滤波器（模拟-数字变换）的常用方法，如脉冲不变法、双线性变换法。 巴特沃斯滤波器设计： 详细介绍巴特沃斯滤波器的设计原理，强调其在通带内具有最平坦的幅度响应。 演示如何利用MATLAB的`butter`函数设计巴特沃斯滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。 分析不同阶数巴特沃斯滤波器的频率响应特性。 切比雪夫滤波器设计： 介绍切比雪夫滤波器的设计原理，并区分Type I（通带内有纹波，阻带单调衰减）和Type II（通带单调，阻带内有纹波）的特点。 演示如何利用MATLAB的`cheby1`和`cheby2`函数设计切比雪夫滤波器。 分析切比雪夫滤波器的纹波对频率响应的影响。 椭圆滤波器设计： 介绍椭圆滤波器的设计原理，强调其在通带和阻带内均存在纹波，但能在相同阶数下获得更快的过渡带。 演示如何利用MATLAB的`ellip`函数设计椭圆滤波器。 分析椭圆滤波器设计权衡。 IIR滤波器系数的提取与应用： 教授如何从MATLAB滤波器设计函数中提取滤波器的系数（分子和分母系数）。 演示如何利用MATLAB的`filter`函数，使用提取的系数对信号进行滤波处理。 通过实例，展示IIR滤波器在去除特定频率噪声时的效果。 第六章：FIR数字滤波器的设计 窗函数法： 详细介绍窗函数法设计FIR滤波器的基本思想：将理想滤波器的无限长脉冲响应截断，并乘以一个窗函数以减小截断引起的旁瓣效应。 介绍常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，并分析它们的性能特点（主瓣宽度、旁瓣幅度）。 演示如何利用MATLAB的`fir1`函数，选择不同的窗函数来设计FIR滤波器。 频率采样法： 介绍频率采样法的基本原理：直接在期望的频率点上指定滤波器的频率响应，然后通过DFT计算出脉冲响应。 分析频率采样法的优点（设计自由度高）和缺点（可能需要较高的阶数）。 演示如何利用MATLAB进行频率采样法的滤波器设计。 最优设计法（Remez算法）： 介绍Remez算法（Parks-McClellan算法）的设计原理，它能够设计出在给定阶数下，使最大幅度误差最小的FIR滤波器，具有最优的性能。 重点讲解Remez算法的迭代过程和停止准则。 演示如何利用MATLAB的`firpm`函数设计FIR滤波器，并与窗函数法进行比较。 FIR滤波器系数的提取与应用： 教授如何从MATLAB FIR滤波器设计函数中提取滤波器的系数。 演示如何利用MATLAB的`filter`函数，使用FIR滤波器系数对信号进行滤波处理。 通过实例，展示FIR滤波器在保持信号线性相位特性方面的优势，例如在音频处理中的应用。 第三部分：信号处理的高级技术与应用 在本部分，我们将探讨一些更高级的信号处理技术，以及它们在通信系统等实际应用中的具体体现。 第七章：抽样与重建 抽样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 深入讲解抽样定理的核心内容：要无失真地恢复连续信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。 解释采样过程对信号频谱的影响，以及欠采样可能导致的混叠现象。 信号重建（插值）： 介绍如何利用抽样后的离散信号重建原始连续信号。 讲解常用的插值方法，如零阶保持、线性插值、Sinc插值等。 分析不同插值方法的精度和计算复杂度。 MATLAB中的抽样与重建仿真： 演示如何使用MATLAB对连续信号进行抽样，并观察欠采样引起的混叠效应。 教授如何利用MATLAB的不同插值方法进行信号重建，并评估重建信号的质量。 通过实例，展示抽样与重建在数字音频和图像处理中的应用。 第八章：多速率信号处理 升采样（插值）： 介绍升采样（插值）的概念，即将信号的采样率提高，通常通过在原始样本之间插入零来实现，然后通过低通滤波器进行平滑。 详细解释升采样对信号频谱的影响，以及如何选择合适的插值滤波器。 降采样（抽取）： 介绍降采样（抽取）的概念，即将信号的采样率降低，通常通过简单地丢弃部分样本来实现。 重点强调降采样前必须进行低通滤波，以避免混叠。 分析降采样对信号频谱的影响。 多速率滤波器的结构： 介绍多速率滤波器的级联和并行结构。 讲解抽取滤波器（downsampling filter）和插值滤波器（upsampling filter）的设计。 MATLAB中的多速率信号处理： 演示如何使用MATLAB的`resample`函数进行信号的升采样和降采样。 教授如何设计多速率滤波器，并对信号进行多速率处理。 通过实例，展示多速率信号处理在通信系统中的应用，例如不同采样率的数据接口转换。 第九章：相关与卷积的深入应用 自相关函数与互相关函数： 定义自相关函数，并解释它如何描述信号的周期性、平均值以及信号成分之间的相似性。 定义互相关函数，并解释它如何度量两个不同信号之间的相似性随时间延迟的变化。 分析自相关和互相关函数在信号检测、模式识别、系统辨识等方面的应用。 卷积在系统响应中的应用： 再次强调卷积在LTI系统中输入输出关系中的核心作用。 通过更复杂的实例，展示卷积如何描述信号通过滤波器、信道等系统后的响应。 MATLAB中的相关与卷积计算： 演示如何使用MATLAB的`xcorr`函数计算自相关和互相关函数。 教授如何使用MATLAB的`conv`函数进行卷积运算，并观察其结果。 通过实例，展示如何利用相关函数进行信号同步和目标检测。 第十章：通信系统中的信号处理应用实例 调制与解调信号处理： 介绍数字调制技术（如ASK, FSK, PSK, QAM）的基本原理，以及其在时域和频域的信号特性。 阐述解调过程中所需的信号处理技术，例如匹配滤波、最佳接收。 利用MATLAB仿真简单调制解调过程，观察信号的星座图和误码率。 噪声抑制与信号增强： 分析通信系统中常见的噪声类型（如加性高斯白噪声AWGN）。 演示如何利用设计好的滤波器（FIR或IIR）来抑制噪声，提高信噪比（SNR）。 介绍其他信号增强技术，如维纳滤波等。 自适应滤波器的应用： 介绍自适应滤波器的概念，即滤波器参数能够根据输入信号和环境的变化自动调整。 重点介绍LMS（最小均方）算法，它是最常用的自适应滤波器算法之一。 通过实例，展示自适应滤波器在回声消除、信道均衡等通信场景中的应用。 MATLAB在通信仿真中的综合应用： 整合前面章节学到的知识，构建一个简单的通信链路仿真。 包括信号生成、调制、加噪声、滤波、解调等环节。 利用MATLAB的可视化能力，直观展示信号在传输过程中的变化，以及滤波器在改善信号质量中的作用。 本书力求在理论严谨性的基础上，注重实践操作的指导性。每一章都配有大量的MATLAB仿真实例，读者可以通过亲手实践，加深对理论知识的理解，并能快速将所学知识应用于实际问题。我们相信，《数字信号处理原理与MATLAB实践》将成为您深入理解信号世界、掌握现代工程技术的宝贵参考书。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《通信系统中MATLAB基础与仿真应用》这本书，给我带来了意想不到的学习体验。之前我对MATLAB的认识，可能仅仅停留在它是一个强大的数值计算软件，对于它在通信系统仿真方面的具体应用，了解得并不深入。这本书则完全颠覆了我的这种看法。它不是一本教你“怎么用MATLAB”的书，而是一本教你“怎么用MATLAB去解决通信系统问题”的书。书中巧妙地将MATLAB的各种函数和工具箱，与通信系统设计的各个环节融为一体。比如，在介绍随机过程及其在通信中的应用时，作者并没有简单地给出理论定义，而是详细展示了如何用MATLAB生成各种类型的随机信号，并进一步分析它们的统计特性，这对于理解噪声、衰落等对通信系统的影响至关重要。我特别喜欢书中关于信号处理部分的内容，例如傅里叶变换、滤波器的设计与应用等。通过书中提供的代码示例，我不仅能够理解这些信号处理技术的基本原理，更能亲手实践，观察不同滤波器对信号的影响，这对于我理解信号的频谱特性、去除干扰等方面，起到了至关重要的作用。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步探索通信系统的奥秘，让我从一个 MATLAB 的初学者，逐渐成长为一个能够利用它解决实际问题的实践者。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，刚接触《通信系统中MATLAB基础与仿真应用》这本书时，我抱着一种“试试看”的心态。毕竟，通信理论本身就比较复杂，再加上MATLAB的编程，对我来说是个不小的挑战。然而，这本书的写作风格和内容安排，却出乎意料地吸引了我。它并非那种枯燥乏味的教材，而是更像一位经验丰富的工程师，在分享他多年的实践心得。书中对通信系统各个模块的仿真，都进行了非常细致的讲解，从最基础的信号产生，到各种调制解调、信道编码、多用户接入等复杂场景，几乎涵盖了通信系统设计的方方面面。我尤其欣赏书中在讲解过程中，非常注重培养读者的“仿真思维”。它不仅仅给出代码，更重要的是解释了为什么这样写代码，以及这段代码对应着通信系统中的哪个具体功能。这让我能够举一反三，不仅学会书中的例子，还能根据自己的需求，修改和扩展代码。例如，在学习多径衰落信道的仿真时，书中清晰地展示了如何构建一个莱斯衰落模型，并分析其对信号传输的影响。当我亲手修改衰落参数，观察星座图和误码率的变化时，我才真正体会到信道对通信质量的决定性作用。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了理论知识在实际工程中的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《通信系统中MATLAB基础与仿真应用》的时候，说实话，我抱持着一种既期待又略带忐忑的心情。毕竟MATLAB在通信领域的应用已经非常广泛，很多教材和参考资料也层出不穷，要想找到一本真正能打动我、并且真正解决我在学习过程中遇到的痛点的书，是件不容易的事情。然而，当我翻开这本书，尤其是在阅读了前几章关于MATLAB基础知识的部分后，我的疑虑渐渐消散，取而代之的是一种豁然开朗的感觉。这本书并没有简单地罗列MATLAB的语法，而是非常有策略地将这些基础知识与通信系统的具体应用场景结合起来。比如，在介绍矩阵运算时，它不仅仅停留在数学理论层面，而是立刻引申到信号的时域和频域表示，以及如何用MATLAB进行高效的矩阵运算来处理这些数据。这种“学以致用”的设计，让我觉得非常有价值，也很有趣。我一直觉得，学习编程语言，尤其是像MATLAB这样面向工程应用的工具，最忌讳的就是脱离实际。这本书在这方面做得非常出色，它让我能够清晰地看到，每一个MATLAB命令、每一个函数，是如何在通信系统的设计、分析和仿真中发挥作用的。即使是那些我之前觉得有些晦涩难懂的概念，通过书中结合MATLAB代码的讲解，也变得生动形象起来。我特别欣赏书中对一些经典通信系统模型（例如，OFDM、MIMO等）的仿真过程的详细解析，这让我能够一步步跟着书中的步骤，亲手构建和运行这些模型，从而获得直观的理解。对于像我这样，希望从理论走向实践的通信专业学生或者工程师来说，这本书无疑提供了一个非常好的起点和参考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直以来在通信理论的学习过程中，总会有一种“纸上得兵”的无力感。那些复杂的数学公式、抽象的系统模型，虽然在理论上是严谨的，但很难在我的脑海中形成一个清晰、可感知的图像。直到我开始深入研究《通信系统中MATLAB基础与仿真应用》这本书，这种情况才得到了显著的改善。这本书最让我惊艳的地方在于，它并没有止步于对MATLAB语法的介绍，而是将重点放在了如何利用MATLAB这个强大的工具来“可视化”通信系统。它通过大量的仿真实例，将抽象的通信原理具象化。例如，在讲解信道编码时，书中不仅给出了各种编码方案的数学原理，更重要的是，它展示了如何用MATLAB代码来实现这些编码和解码过程，并绘制出误码率随信噪比变化的曲线。当我看到那些曲线图，并能亲手修改代码参数去观察其变化时，我才真正体会到不同编码策略在实际通信中的优劣。这种“看得见、摸得着”的学习体验，极大地提升了我的学习效率和兴趣。书中对于各种调制解调技术（如PSK、QAM等）的仿真讲解，同样是让我受益匪浅。我不再仅仅是记住公式，而是能够通过仿真，直观地感受到不同调制方式对频谱效率、抗噪声能力等性能的影响。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我在学习过程中少走了许多弯路，也更加坚定了我在通信领域深入钻研的决心。

评分☆☆☆☆☆

拿到《通信系统中MATLAB基础与仿真应用》这本书，我最大的感受就是它的“实用性”和“前瞻性”。作为一名在通信领域摸索多年的工程师，我一直在寻找一本能够连接理论与实践、并且能够跟上技术发展步伐的书籍。这本书在这方面做得非常出色。它并没有简单地重复已经广为人知的MATLAB基础知识，而是将目光投向了当前通信系统研究和应用的热点，并深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行相关的仿真。例如，书中对于人工智能在通信领域的应用（例如，基于深度学习的信道估计或信号检测）的介绍，虽然只是初步的探讨，但已经让我看到了未来通信技术发展的方向，并且了解了如何利用MATLAB进行初步的实验。此外，书中对于一些前沿通信技术，如认知无线电、软件定义无线电（SDR）等，在MATLAB环境下的仿真实现，也给出了宝贵的参考。我一直认为，学习一项技术，最好的方式就是动手实践，而这本书正是提供了这样一个绝佳的平台。通过书中提供的详实的代码和清晰的讲解，我能够快速上手，验证自己的想法，并进一步探索更深层次的问题。这本书不仅是学习MATLAB在通信领域应用的宝典，更是我理解和探索未来通信技术发展的重要指南。