现代通信系统导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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岳欣 编

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• 通信系统
• 现代通信
• 通信原理
• 信号处理
• 无线通信
• 信息论
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• 教材
• 电子工程
• 通信工程

出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563550999

版次：2

商品编码：12231733

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十三五”规划教材

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：239

正文语种：中文

内容简介

　　《现代通信系统导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》从通信基本概念和通信系统基本理论入手，由浅入深全面、系统地介绍了目前广泛应用的各种典型的现代通信系统及系统中所使用的关键技术，较好地反映了现代通信技术新进展。在介绍现代通信系统及关键技术时，着重基本概念的阐述，通过各种类比，使内容更加通俗易懂。主要内容包括通信系统理论基础、交换技术基础、公用电话交换网及电信支撑网、数据通信、移动通信、无线网络规划与优化等。
　　《现代通信系统导论（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》既可作为高等学校非通信类专业学生学习信息技术的教材和参考书，也可作为从事信息产业的有关技术及管理人员的培训和参考用书。

目录

第1章 绪论
1．1 通信发展简史
1．1．1 古代通信
1．1．2 近代通信
1．1．3 现代通信
1．1．4 未来通信
1．2 通信基本概念
1．3 通信系统概述
1．3．1 通信系统模型
1．3．2 通信系统分类
1．3．3 通信系统的质量评价
1．3．4 通信行业技术标准
1．4 通信网概述
1．4．1 通信网的组成
1．4．2 通信网的特性
1．4．3 通信网的网络结构
1．4．4 通信网的分类
1．4．5 国内现有的通信网络
本章小结
习题

第2章 通信系统理论基础
2．1 模／数转换
2．1．1 抽样
2．1．2 量化
2．1．3 编码
2．2 信源编码
2．2．1 脉冲编码调制
2．2．2 增量调制
2．2．3 霍夫曼编码
2．2．4 信源编码的应用
2．3 信道编码
2．3．1 差错控制的概念
2．3．2 常用的信道编码
2．4 数字信号的基带传输
2．4．1 常用的数字PAM信号波形
2．4．2 常用线路码型
2．5 数字信号的频带传输
2．5．1 二进制振幅键控
2．5．2 二进制移频键控
2．5．3 二进制移相键控
2．6 传输媒质
2．6．1 有线传输媒质
2．6．2 无线信道
2．7 信道复用
2．7．1 信道复用概述
2．7．2 常用的多路复用技术
2．7．3 多路复接技术
本章小结
习题

第3章 交换技术基础
3．1 交换概念的引入
3．2 电路交换
3．2．1 电路交换技术的发展历程
3．2．2 电路交换的基本过程
3．2．3 电路交换的作用
3．2．4 电路交换的特点
3．2．5 数字程控交换机
3．3 报文交换
3．3．1 报文交换的基本原理
3．3．2 报文交换的信息格式
3．3．3 报文交换的特点
3．4 分组交换
3．4．1 分组交换的基本原理
3．4．2 分组交换的工作方式
3．4．3 分组交换的特点
3．5 帧中继
3．6 ATM交换
3．6．1ATM交换的基本原理
3．6．2ATM交换的特点
3．6．3 常用交换技术的比较
3．7 其他交换技术
3．7．1 IP交换
3．7．2 光交换
3．7．3 软交换
本章小结
习题

第4章 公用电话交换网及电信支撑网
4．1 PSTN概述
4．1．1 PSTN的组成
4．1．2 PSTN的等级结构
4．1．3 PSTN的编号规则
4．2 路由选择
4．2．1 路由的含义及分类
4．2．2 路由的设置
4．2．3 路由的选择
4．3 信令与信令系统
4．3．1 信令的基本类型
4．3．2 No．7 信令系统概述
4．3．3 我国信令网的网络结构
4．4 数字同步网
4．4．1 同步技术概述
4．4．2 数字同步网的实现方式
4．4．3 数字同步网的同步设备
4．4．4 我国数字同步网
4．5 电信管理网
4．5．1 通信网络管理概述
4．5．2 通信网络管理的演变
4．5．3 电信管理网的基本概念
4．5．4 电信管理网的功能
4．5．5 电信管理网的体系结构
4．5．6 我国电信管理网发展现状及趋势
本章小结
习题

第5章 数据通信
5．1 数据通信概述
5．1．1 数据通信的基本概念
5．1．2 数据通信的特点
5．1．3 数据传输方式
5．2 数据通信系统模型
5．2．1 数据通信系统构成
5．2．2 数据通信系统的功能
5．2．3 数据通信系统的评价指标
5．3 数据通信网
5．4 局域网
5．4．1 网络拓扑结构
5．4．2 局域网技术
5．4．3 网络互联
5．4．4 以太网
5．5 广域网
5．5．1 广域网概述
5．5．2 广域网关键技术
5．6 互联网
5．6．1 互联网概述
5．6．2 互联网的关键技术
5．6．3 因特网
5．7 综合业务和多媒体通信
5．7．1 综合业务数字网
5．7．2 宽带综合业务数字网
5．7．3 多媒体通信
本章小结
习题

第6章 移动通信
6．1 无线通信概述
6．1．1 无线通信的特点
6．1．2 微波通信
6．1．3 卫星通信
6．1．4 红外通信
6．2 移动通信概述
6．2．1 移动通信及其分类
6．2．2 移动通信系统组成
6．2．3 移动通信与有线通信的区别
6．2．4 编号技术
6．3 移动通信发展历程
6．3．1 第一代移动通信
6．3．2 第二代移动通信
6．3．3 第三代移动通信
6．3．4 第四代移动通信
6．3．5 第五代移动通信
6．4 GSM移动通信系统
6．4．1 GSM系统概述
6．4．2 GSM系统呼叫建立的基本过程
6．4．3 GSM系统演进历程
6．5 窄带CDMA移动通信系统
6．5．1 CDMA技术特点
6．5．2 窄带CDMA系统的组成及工作原理
6．5．3 窄带CDMA系统通信的基本过程
6．5．4 窄带CDMA系统的技术体制
6．6 第二代移动通信典型系统比较
6．7 WCDMA移动通信系统
6．7．1 WCDMA系统概述
6．7．2 WCDMA演进历程
6．7．3 通用移动通信系统
6．8 cdma2000移动通信系统
6．8．1 cdma2000的技术体制
6．8．2 cdma2000演进历程
6．8．3 cdma2000系统的组成
6．9 TD-SCDMA移动通信系统
6．9．1 TD-SCDMA发展历程
6．9．2 TD-SCDMA系统的组成及工作原理
6．9．3 TD-SCDMA系统的关键过程
6．9．4 WCDMA、cdma2000和TD-SCDMA技术对比
6．10 WiMAX移动通信系统
6．10．1 WPAN
6．10．2 WLAN
6．10．3 WiMAX技术概述
6．10．4 WiMAX系统的组成及网络拓扑结构
6．10．5 WiMAX相关技术
6．11 第四代移动通信系统
6．11．1 4G内涵
6．11．2 3GPP的长期演进
6．11．3 3GPP2的超移动宽带
6．11．4 WiMAX2
6．12 第五代移动通信系统
本章小结
习题

第7章 无线网络规划与优化
7．1 无线资源管理
7．1．1 信道分配
7．1．2 调度技术
7．1．3 呼叫准人控制
7．1．4 负载控制
7．1．5 端到端QoS
7．1．6 自适应编码调制
7．2 无线网络规划
7．2．1 网络规划的指标
7．2．2 网络规划需求分析
7．2．3 传播模型测试与校正
7．2．4 网络规模估算
7．2．5 网络预规划设计
7．2．6 网络规划站点勘查
7．2．7 网络仿真验证
7．2．8 网络规划设计
7．3 无线网络优化
7．3．1 网络优化流程
7．3．2 2G网络优化指标体系
7．3．3 3G网络优化指标体系
7．3．4 4G网络优化指标体系
本章小结
习题
参考文献

《信号分析与处理基础》 第一章：信号的本质与分类 本章旨在为读者建立对信号的直观认识，并梳理信号在不同学科领域中的多样性。我们将从信号的基本定义出发，探讨其作为信息载体的核心作用。信号的产生、传输、接收和处理是构成现代信息社会的基础，理解信号的本质是深入学习后续章节的关键。 首先，我们将引入信号的数学模型。信号可以被看作是随时间（或其他独立变量）变化的物理量，或者更抽象地，是信息的一种载体。我们将学习如何用函数来描述这些变化，包括连续时间信号和离散时间信号。连续时间信号在任何时刻都有定义，例如一段模拟音频录音。离散时间信号则只在特定的、离散的时间点上取值，这通常是由于采样过程产生的，例如数字音频文件中的采样点。 接下来，我们将深入探讨信号的各种分类方法。这些分类不仅有助于我们理解不同信号的特性，也为选择合适的分析和处理方法提供了依据。 按独立变量分类： 时间信号： 最常见的一类，信号随时间变化，如语音、心电图、温度变化等。 空间信号： 信号随空间位置变化，如医学影像（CT、MRI）、地质勘探数据、卫星图像等。 多维信号： 信号的独立变量不止一个，如视频信号（时间和空间）、彩色图像（时间和空间，以及颜色通道）等。 按信号的取值范围分类： 连续值信号（模拟信号）： 信号的幅值可以在一个连续的范围内取任意值，如模拟音频、模拟电压信号。 离散值信号（数字信号）： 信号的幅值被量化到有限的离散的数值集合中，如数字音频、数字图像。 按信号的周期性分类： 周期信号： 信号在时间上以固定的间隔重复出现。我们将学习周期信号的定义，包括基波周期和傅里叶级数等概念，用于表示和分析周期信号。 非周期信号： 信号不具有重复性。对于非周期信号，我们将引入傅里叶变换的概念，将其分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加。 按信号的对称性分类： 偶信号： 信号在时间原点对称，即 $x(t) = x(-t)$。 奇信号： 信号在时间原点反对称，即 $x(t) = -x(-t)$。 偶信号和奇信号的性质在信号处理中非常有用，可以简化分析和计算。 按信号的能量和功率分类： 能量信号： 信号在整个时间区间上的总能量是有限的。 功率信号： 信号在整个时间区间上的平均功率是有限的。 我们将学习如何计算信号的能量和功率，以及区分这两类信号的重要性，尤其是在通信系统中。 按信号的确定性分类： 确定性信号： 信号的未来行为可以精确预测，例如一个正弦波信号。 随机信号（噪声）： 信号的未来行为无法精确预测，只能通过概率统计方法进行描述。噪声是通信系统中不可避免的干扰，理解其特性至关重要。 通过对这些信号分类的详细介绍，读者将能够建立一个清晰的信号认知框架。我们将通过大量的实例，例如语音信号、图像信号、生物电信号等，来生动地展示不同类型的信号及其特点，帮助读者将抽象的概念与实际应用联系起来。本章的最终目标是使读者能够识别、描述和初步分析各种常见的信号，为后续章节中的深入学习奠定坚实的基础。 第二章：信号的数学描述与基本运算 本章将聚焦于信号的数学表达方式及其基本的运算方法，这是对信号进行定量分析和处理的前提。我们将深入探讨描述信号的数学工具，并介绍一系列对信号进行变换和组合的常用运算。 首先，我们将回顾和扩展描述信号的数学工具。 经典函数： 冲激函数（Dirac Delta Function）： 这是一个非常重要的信号，其在原点处具有无穷大的幅值，而在其他点处为零，但其在整个区间上的积分为一。冲激函数是离散信号的理想化模型，也是系统响应分析中的基本单元。我们将学习其采样性质和积分性质。 阶跃函数（Heaviside Step Function）： 在某个点之后信号幅值从零变为一（或从一变为零），用于描述信号的开启或关闭。 矩形脉冲函数、三角脉冲函数等： 这些函数常用于描述实际的信号波形，如数字信号的脉冲，它们可以通过组合基本函数得到。 信号的解析表示： 解析信号（Analytic Signal）： 对于实信号，我们常常将其转换为复指数形式的解析信号，这在某些分析，如希尔伯特变换中非常有用。 复指数信号： $e^{jomega t}$ 是信号分析中最基础的构建块之一，许多信号都可以通过复指数信号的叠加来表示。 接下来，我们将介绍对信号进行变换和组合的常用运算。这些运算在信号的生成、变换和分析过程中扮演着核心角色。 基本运算： 移位（Shifting）： 将信号在时间（或空间）轴上进行平移。例如，$x(t-t_0)$ 表示将信号 $x(t)$ 向右移动 $t_0$ 个单位。移位操作在分析系统的延迟特性时非常重要。 翻转（Flipping）： 将信号在时间（或空间）轴上进行反转。例如，$x(-t)$ 表示将信号 $x(t)$ 关于时间原点进行翻转。 伸缩（Scaling）： 在时间（或空间）轴上对信号进行压缩或扩展。例如，$x(at)$。当 $|a|>1$ 时，信号被压缩；当 $0<|a|<1$ 时，信号被扩展。时间伸缩会影响信号的频率特性。 幅度缩放（Amplitude Scaling）： 将信号的幅值乘以一个常数 $A$，即 $Ax(t)$。这会改变信号的能量或功率。 组合运算： 相加（Addition）： 将两个或多个信号在对应的时间点上相加。这是叠加原理的基础，也是理解线性系统叠加特性的关键。 相乘（Multiplication）： 将两个信号在对应的时间点上相乘。这在信号的调制、滤波等过程中有广泛应用。 卷积（Convolution）： 这是信号处理中最基本且最重要的运算之一。对于连续时间信号，两个信号 $x(t)$ 和 $h(t)$ 的卷积定义为： $y(t) = (x h)(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$ 卷积运算描述了一个线性时不变（LTI）系统对输入信号的响应。输入信号与系统的冲激响应的卷积即为系统的输出信号。我们将详细分析卷积的几何意义和计算方法，并介绍其在系统分析中的核心地位。 相关（Correlation）： 相关运算用于衡量两个信号的相似程度。 自相关（Autocorrelation）： 衡量一个信号与其自身的相似度随时间延迟的变化。自相关函数可以揭示信号的周期性、平稳性等统计特性。 互相关（Cross-correlation）： 衡量两个不同信号之间的相似度随时间延迟的变化。互相关函数在信号检测、目标跟踪、系统辨识等方面有重要应用。 我们将通过具体的数学例子来演示这些运算，例如将一个简单的脉冲信号进行移位、翻转和伸缩，观察其波形的变化。对于卷积，我们将举例计算两个简单信号的卷积，并解释其物理含义，例如一个系统对一个阶跃信号的响应。 本章的目的是让读者熟练掌握信号的数学描述方法，并能够理解和执行各种基本的信号运算。这些工具和技术将贯穿整个信号分析与处理的学习过程，为理解更复杂的概念和应用打下坚实的基础。 第三章：信号的频域分析——傅里叶变换 本章将是本书的核心内容之一，我们将深入探讨信号的频域表示，引入强大的傅里叶变换工具。将信号从时域转换到频域，能够揭示信号中隐藏的频率成分，为理解信号的特性、设计滤波器和进行信号压缩等提供全新的视角。 我们首先回顾和引入傅里叶级数。 傅里叶级数（Fourier Series）： 对于周期信号，傅里叶级数将其分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加（或者复指数分量）。 我们将介绍傅里叶级数的数学形式，包括系数的计算方法（如欧拉公式法）。 通过傅里叶级数，我们可以看到一个周期信号的频谱（即其包含的各个频率分量的幅度和相位信息）。例如，一个方波信号虽然在时域上看起来很“方”，但在频域上却由一系列奇次谐波组成。 随后，我们将引出更加普适的傅里叶变换。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 傅里叶变换是将非周期信号分解为无穷多频率分量的“连续谱”。它解决了傅里叶级数只能用于周期信号的局限性。 我们将详细介绍傅里叶变换的定义： $X(jomega) = mathcal{F}{x(t)} = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-jomega t} dt$ 其中，$X(jomega)$ 是信号 $x(t)$ 的傅里叶变换，表示信号在复频率 $jomega$ 处的频谱。 我们将学习如何计算常见信号的傅里叶变换，例如： 矩形脉冲信号的傅里叶变换，得到 sinc 函数。 指数衰减信号的傅里叶变换，得到洛伦兹曲线。 冲激信号的傅里叶变换，得到常数。 傅里叶反变换（Inverse Fourier Transform）： $x(t) = mathcal{F}^{-1}{X(jomega)} = frac{1}{2pi} int_{-infty}^{infty} X(jomega) e^{jomega t} domega$ 傅里叶反变换允许我们从频域表示重新恢复时域信号。 傅里叶变换的性质： 线性性质： 叠加原理在频域同样成立。 时移性质： 信号在时域的移动只改变其相位，不改变幅度谱。 频移性质： 信号的乘积（如调制）对应于频谱的搬移。 时间反转性质： 频谱也相应进行反转。 时间尺度伸缩性质： 影响频谱的频率轴。 微分性质： 信号的微分对应于其傅里叶变换乘以 $jomega$。 积分性质： 信号的积分对应于其傅里叶变换除以 $jomega$（需要注意在 $omega=0$ 处的处理）。 卷积定理： 时域的卷积对应于频域的乘积。这是傅里叶变换最重要的性质之一，极大地简化了 LTI 系统的分析。 帕塞瓦尔定理（Parseval's Theorem）： 信号的能量在时域和频域是守恒的。这为计算信号的能量和功率分布提供了便捷方法。 双边指数信号和单边指数信号的傅里叶变换。 三角函数信号的傅里叶变换。 冲激函数和阶跃函数的傅里叶变换。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 对于离散时间信号，我们引入离散时间傅里叶变换，其结果是关于频率的连续函数，但频率是周期的。 我们将介绍 DTFT 的定义和性质，以及其与连续时间傅里叶变换的关系。 功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）和能量谱密度（Energy Spectral Density, ESD）： PSD 描述了信号功率在不同频率上的分布，对于功率信号非常重要。 ESD 描述了信号能量在不同频率上的分布，对于能量信号非常重要。 通过 PSD 和 ESD，我们可以直观地了解信号的频率成分构成。 通过本章的学习，读者将能够理解信号的频域表示方法，并熟练运用傅里叶变换来分析信号的频率特性，理解各种信号的频谱构成，以及如何利用卷积定理简化系统分析。这将为理解通信系统中信号的传输、调制、解调以及滤波等关键技术打下坚实的理论基础。 第四章：信号的采样与重建 本章将聚焦于将连续时间信号转换为离散时间信号的过程——采样，以及如何从离散时间信号恢复原始连续时间信号——重建。这是实现数字信号处理的关键步骤，也是连接模拟世界与数字世界的桥梁。 采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 这是采样理论的核心。我们将详细阐述奈奎斯特定理，即如果一个信号的最高频率分量低于采样频率的一半（称为奈奎斯特频率），那么可以通过以高于该频率两倍的速率进行采样，从而无失真地恢复原始信号。 我们将探讨采样频率的选择对信号恢复的重要性，以及过采样和欠采样的后果。 欠采样（Undersampling）的危害： 采样频率不足会导致混叠（Aliasing），即高频分量会“折叠”到低频区域，使得无法从采样后的离散信号中正确恢复原始信号。我们将通过图示和实例说明混叠的现象。 采样过程的数学模型： 我们将使用冲激采样（Ideal Sampling）来模拟采样过程。一个连续信号 $x(t)$ 经过周期为 $T_s$ 的冲激采样后得到离散信号 $x_s(t) = x(t) sum_{n=-infty}^{infty} delta(t-nT_s)$。 我们将分析冲激采样的频谱特性，即在原信号频谱的基础上，会产生周期性的复制，其复制的间隔由采样频率 $omega_s = 2pi/T_s$ 决定。 信号重建（Reconstruction）： 从离散时间信号恢复原始连续时间信号的过程称为重建。 理想低通滤波器（Ideal Low-pass Filter）： 理想的重建过程是通过一个低通滤波器来实现的。这个滤波器的截止频率应该设置为奈奎斯特频率。通过低通滤波，我们可以去除采样过程中产生的频谱复制，恢复出原始信号。 我们将解释为什么理想低通滤波能够实现无失真的信号恢复，并探讨其在数学上的依据。 实际采样与重建： 零阶保持（Zero-order Hold, ZOH）： 在实际系统中，通常采用零阶保持器来维持采样间隔内的信号值，其效果相当于一个矩形脉冲的卷积。我们将分析零阶保持对频谱的影响，以及如何通过滤波器校正这种影响。 其他保持器： 简单提及一阶保持等，说明其不同于零阶保持的特性。 抗混叠滤波器（Anti-aliasing Filter）： 在实际采样前，通常会使用一个低通滤波器（抗混叠滤波器）来去除信号中高于奈奎斯特频率的分量，以防止混叠的发生。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 尽管本章主要关注采样理论，但DFT和FFT是实现数字信号处理中频谱分析的算法。虽然不是直接的采样和重建算法，但它们是处理离散化信号的强大工具。我们在此章提及DFT/FFT，是为了引出后续对离散信号进行频谱分析的必要性，为后续章节的离散信号处理做铺垫。 采样率的实际考量： 除了理论上的奈奎斯特频率，实际应用中还会考虑数字信号处理的精度、存储空间以及处理速度等因素来选择合适的采样率。 本章通过对采样定理的深入讲解，使读者理解了将连续信号转化为数字信号的关键理论和技术。读者将能够明白为什么需要以特定的速率采样，以及如何通过合适的重建方法恢复原始信号。这将为理解数字通信、数字音频、数字图像处理等领域的基础原理提供坚实的支撑。 第五章：随机信号与噪声 本章将把我们引入到信号处理中一个更为复杂和真实的领域——随机信号和噪声。在实际的通信系统中，信号往往会受到各种随机因素的干扰，其中最主要的就是噪声。理解随机信号的特性，以及如何有效地处理和抑制噪声，是设计鲁棒通信系统的关键。 随机信号的定义与描述： 随机变量（Random Variable）： 我们首先回顾随机变量的概念，它是一个将随机试验的结果映射到实数的函数。 随机过程（Random Process）： 随机过程是随机变量在时间（或空间）上的集合，即一个随时间演变的随机现象。我们可以将其视为一个“信号”，但其具体波形在每次试验中都是不可预测的。 概率密度函数（Probability Density Function, PDF）和累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）： 用于描述随机变量取值的概率分布。 统计平均（Statistical Average）： 期望值（Expectation/Mean）： 随机变量的平均值。 方差（Variance）： 衡量随机变量相对于其均值的离散程度。 均方值（Mean Square Value）： 期望值与方差的关系。 自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）： 描述一个随机过程与其自身在不同时间点上的相关性。ACF 是分析随机信号统计特性的重要工具，它可以揭示信号的平稳性、周期性以及时间上的相关性。 互相关函数（Cross-correlation Function, CCF）： 描述两个不同随机过程之间的相关性。 平稳随机过程（Stationary Random Process）： 宽平稳（Wide-Sense Stationarity, WSS）： 随机过程的均值不随时间变化，且其自相关函数仅取决于时间差，而不取决于绝对时间。这是工程中最常用的平稳性定义。 窄平稳（Strict-Sense Stationarity, SSS）： 随机过程的所有统计特性（包括高阶矩）都不随时间变化。 平稳性是简化随机信号分析的关键假设，许多分析工具都依赖于此。 高斯噪声（Gaussian Noise）： 白噪声（White Noise）： 理想的白噪声具有在所有频率上都均匀分布的功率谱密度。这意味着它在不同频率上是完全不相关的。白噪声是一个理论模型，在实际中是不存在的，但它可以很好地近似许多真实的噪声源。 高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）： 这是通信系统中最常见的噪声模型。它结合了白噪声的频谱特性和高斯分布的幅值特性。AWGN 的主要特点是其幅值服从高斯分布，并且在不同时间点上是独立的。 噪声的功率： 我们将学习如何计算噪声的功率，这直接影响到信号的信噪比。 信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）： SNR 是衡量信号质量的关键指标，定义为信号功率与噪声功率之比。 高 SNR 表明信号相对于噪声占主导地位，通信质量好；低 SNR 表明噪声对信号的干扰严重，通信质量差。 我们将讨论 SNR 如何影响通信系统的性能，以及提高 SNR 的常用方法。 随机信号通过线性系统： 我们将分析当随机信号通过线性时不变（LTI）系统时，输出随机信号的统计特性（均值、方差、自相关函数）如何变化。 输出的自相关函数： 输入随机信号的自相关函数与系统的冲激响应的卷积可以得到输出随机信号的自相关函数。 噪声对系统的影响： 了解噪声如何被系统放大或衰减。 随机信号的频谱分析： 功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）： 描述了随机信号的功率在不同频率上的分布。PSD 是描述随机信号频谱特性的重要工具。 Wiener-Khinchin定理： 描述了平稳随机过程的自相关函数与其功率谱密度之间的傅里叶变换关系。 通过本章的学习，读者将能够理解随机信号的基本概念和统计描述方法，认识到噪声在通信系统中的普遍性和重要性，并掌握信噪比这一核心性能指标。本章为后续章节中讨论的各种抗噪声技术和通信系统设计打下了坚实的理论基础。 第六章：线性时不变（LTI）系统 本章将聚焦于线性时不变（Linear Time-Invariant, LTI）系统，这是信号处理和通信系统中最为基础和重要的模型。绝大多数信号处理设备和通信链路都可以被近似地看作是 LTI 系统。理解 LTI 系统的特性，能够帮助我们分析信号经过系统后的变化，设计滤波器，以及理解系统的动态行为。 LTI 系统的定义与特性： 线性（Linearity）： 系统满足叠加原理。即，如果输入是 $x_1(t)$ 和 $x_2(t)$，输出分别是 $y_1(t)$ 和 $y_2(t)$，那么当输入为 $a x_1(t) + b x_2(t)$ 时，输出将是 $a y_1(t) + b y_2(t)$，其中 $a$ 和 $b$ 是常数。 时不变（Time-Invariance）： 系统的特性不随时间改变。即，如果输入 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么输入 $x(t-t_0)$ 将产生输出 $y(t-t_0)$，其中 $t_0$ 是任意时间偏移。 LTI 系统的核心——冲激响应（Impulse Response）： LTI 系统的特性完全由其冲激响应 $h(t)$ 来决定。冲激响应是系统对单位冲激函数 $delta(t)$ 的输出。 为什么冲激响应如此重要？ 因为任何输入信号 $x(t)$ 都可以表示为一系列延迟的冲激函数的加权和（通过卷积的定义），而 LTI 系统的线性时不变性保证了系统的输出是输入信号的冲激响应的相应加权和延迟。 卷积的系统解释： 输入信号与冲激响应的卷积等于系统的输出信号。 $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$ 我们将再次强调卷积的物理意义：它描述了系统对输入信号的“记忆”和“延迟”效应。 LTI 系统的频域分析： 频率响应（Frequency Response）： 当输入信号为复指数信号 $e^{jomega t}$ 时，LTI 系统的输出也为复指数信号，只是幅度和相位发生改变。这个复数增益就是系统的频率响应 $H(jomega)$。 $H(jomega) = mathcal{F}{h(t)}$，即系统的频率响应是其冲激响应的傅里叶变换。 输出信号的频谱： $Y(jomega) = X(jomega) H(jomega)$。这表明在频域上，LTI 系统的作用是将其输入信号的频谱与系统的频率响应相乘。 频率响应的幅度和相位： $|H(jomega)|$ 决定了信号在不同频率上的增益（幅度变化），$angle H(jomega)$ 决定了信号在不同频率上的相位延迟。 LTI 系统的稳定性（Stability）： BIBO 稳定性（Bounded-Input, Bounded-Output Stability）： 如果对于任何有界的输入信号，系统的输出信号也是有界的，则称该系统是稳定的。 稳定性条件： 一个 LTI 系统是 BIBO 稳定的，当且仅当其冲激响应 $h(t)$ 是绝对可积的，即 $int_{-infty}^{infty} |h(t)| dt < infty$。 LTI 系统的因果性（Causality）： 因果系统： 系统的输出在任何时刻 $t$ 的值仅取决于该时刻或之前的输入，而不取决于未来的输入。 因果性条件： 一个 LTI 系统是因果的，当且仅当其冲激响应 $h(t) = 0$ 对于 $t < 0$。 离散时间 LTI 系统： 我们将介绍离散时间 LTI 系统的定义、冲激响应（通常记为 $h[n]$）以及输出信号的计算（离散卷积）。 离散卷积的公式：$y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$。 离散时间 LTI 系统的频率响应 $H(e^{jomega})$。 系统框图表示： 通过简单的框图，展示输入、系统、输出以及它们之间的关系。 一些常见的 LTI 系统举例： 延迟系统： $y(t) = x(t-t_0)$，其冲激响应是 $delta(t-t_0)$。 积分器： $y(t) = int_{-infty}^{t} x( au) d au$，其冲激响应是单位阶跃函数 $u(t)$。 滤波器： 具有特定频率响应的系统，用于选择性地通过或抑制某些频率的信号。 本章将通过大量的例子，说明如何计算 LTI 系统的冲激响应和频率响应，以及如何利用这些特性来预测系统对不同输入信号的行为。对 LTI 系统的深刻理解，将为后续章节中涉及的信号滤波、均衡、调制解调等更高级的主题奠定坚实的理论基础。 第七章：滤波器基础 本章将深入探讨滤波器，这是一种在信号处理和通信系统中无处不在的 LTI 系统，其主要功能是根据频率特性选择性地通过或衰减信号中的特定频率分量。滤波器在信号去噪、信号分离、信号整形等方面发挥着至关重要的作用。 滤波器的基本概念： 滤波器的作用： 区分和分离不同频率的信号成分。 理想滤波器： 理想低通滤波器（Ideal Low-pass Filter）： 允许低于某个截止频率 $omega_c$ 的频率分量通过，而衰减所有高于该频率的信号。其频率响应为矩形函数。 理想高通滤波器（Ideal High-pass Filter）： 允许高于某个截止频率 $omega_c$ 的频率分量通过，而衰减所有低于该频率的信号。 理想带通滤波器（Ideal Band-pass Filter）： 允许位于两个截止频率之间的频率分量通过，而衰减其他频率的信号。 理想带阻滤波器（Ideal Band-stop Filter）： 允许低于较低截止频率和高于较高截止频率的频率分量通过，而衰减位于两个截止频率之间的信号。 理想滤波器的局限性： 理想滤波器的频率响应在截止频率处存在不连续性，这在实际系统中是无法实现的。它们的冲激响应是无限长的，导致系统无法实现因果性。 实际滤波器的设计考虑： 频率响应的形状： 实际滤波器需要用平滑的函数来近似理想滤波器的频率响应。 过渡带： 实际滤波器在通带和阻带之间有一个过渡区域，而不是一个锐利的截止。过渡带的宽度是衡量滤波器性能的重要指标。 纹波（Ripple）： 在通带或阻带内，频率响应可能存在幅度上的波动，称为纹波。 幅度响应和相位响应： 滤波器的设计需要同时考虑对信号幅度和相位的改变。在某些应用中，保持信号的相位特性（线性相位）非常重要。 滤波器类型（按频率响应）： 低通、高通、带通、带阻。 滤波器类型（按实现方式）： 模拟滤波器： 使用电子元件（电阻、电容、电感、运算放大器）实现的滤波器，处理连续时间信号。 数字滤波器： 使用数字信号处理器（DSP）或微控制器实现的滤波器，处理离散时间信号。 模拟滤波器设计（简要介绍）： 巴特沃斯滤波器（Butterworth Filter）： 在通带内具有最平坦的幅度响应，但过渡带较宽。 切比雪夫滤波器（Chebyshev Filter）： 在通带内（Type I）或阻带内（Type II）具有纹波，以换取更窄的过渡带。 椭圆滤波器（Elliptic Filter）： 在通带和阻带内都具有纹波，但能提供最窄的过渡带。 数字滤波器设计（重点介绍）： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 其输出不仅与当前和过去的输入有关，还与过去的输出有关（反馈）。 通常可以通过将模拟滤波器转换为数字滤波器来实现。 实现同样滤波性能所需的阶数（复杂度）较低。 缺点：可能存在稳定性问题，相位响应通常是非线性的。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 其输出仅与当前和过去的输入有关（无反馈）。 冲激响应是有限长的。 优点：总是稳定的，可以设计出完美的线性相位响应。 缺点：实现同样滤波性能所需的阶数（复杂度）较高。 数字滤波器设计的一般步骤： 1. 确定滤波器的技术指标（如通带截止频率、阻带截止频率、阻带衰减等）。 2. 选择滤波器类型（IIR 或 FIR）和逼近函数（如巴特沃斯、切比雪夫等）。 3. 根据技术指标计算滤波器系数。 4. 实现滤波器（硬件或软件）。 离散傅里叶变换（DFT）在滤波器设计中的应用： 虽然 DFT 本身是分析工具，但它为理解数字信号的频谱提供了基础，进而指导滤波器设计。 通过对信号进行 DFT 分析，可以确定需要滤波的频率范围。 滤波器的应用举例： 音频信号处理： equalizer（均衡器）、降噪、混响。 图像处理： 边缘检测（高通）、图像平滑（低通）、锐化。 通信系统： 信道滤波器： 限制传输信号的带宽，减少带外干扰。 接收滤波器： 抑制接收到的噪声和干扰。 匹配滤波器（Matched Filter）： 在已知信号模型和噪声模型下，最大化信噪比的最优滤波器，常用于信号检测。 均衡器（Equalizer）： 补偿信道对信号造成的失真，特别是在高速数据传输中。 本章将通过对不同类型滤波器的原理和设计方法的介绍，帮助读者理解滤波器在信号处理中的核心作用。通过实例分析，读者将能够体会到滤波器如何有效地改善信号质量，为实现可靠的通信和精确的信号分析提供关键技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构非常清晰，层次分明。从宏观的概念引入，到具体的技术细节剖析，再到系统层面的综合应用，整个流程设计得十分合理。我个人比较关注的是书中对于通信网络架构的讲解。它不仅仅局限于单个的通信链路，而是将视角放宽到整个通信系统的层面，详细介绍了移动通信网络、卫星通信网络等不同类型的网络构成和工作方式。特别是对网络协议栈的介绍，让我对不同层级之间的协同工作有了更深刻的理解。书中对于网络拥塞控制、资源分配等关键问题也进行了探讨，这些都是现代通信系统稳定运行不可或缺的环节。读完这部分内容，我感觉我对整个通信系统的“大脑”和“骨骼”都有了一个比较完整的认知，也更能理解为什么我们在日常生活中能够享受到如此流畅的通信体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“前沿性”和“实践性”的结合。在理论基础的构建之外，它并没有回避当前通信技术发展中最热门的一些话题，比如5G、物联网通信的一些基本原理和挑战。书中对于无线通信中的关键技术，如OFDM、MIMO等，都有非常精彩的阐述，不仅讲清楚了“是什么”，更深入分析了“为什么”以及“如何工作”。我特别喜欢其中对不同通信体制的比较分析，这种对比性的讲解，能够帮助我们更清晰地认识到各种技术的优劣势，以及它们在不同应用场景下的适用性。此外，书中还穿插了一些实际的工程案例和仿真例子，虽然篇幅不多，但极大地增强了理论与实践的联系，让枯燥的公式变得生动起来。作为一名正在努力学习相关技术的学生，我感觉这本书就像是一位经验丰富的导师，循循善诱地将我带入通信的复杂世界，让我既能仰望理论的星空，也能脚踏实地地看到技术的落地。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，便被其深邃的内容和严谨的论述所吸引。它并非那种浮光掠影式的入门读物，而是真正深入到现代通信系统核心的脉络之中。从信号的产生、传输，到信息的编码、解码，再到多址接入、信道估计等等，几乎涵盖了当前通信领域最关键的几个方面。我尤其欣赏其中对经典理论的梳理，例如香农理论的引入，不仅清晰地阐述了信息传输的理论极限，更以一种历史的视角，让我们理解了通信技术是如何一步步发展到今天的。书中对数学模型的构建和推导也相当详尽，对于那些希望深入理解背后原理的读者来说，无疑是一大福音。但同时，我也觉得，对于一些初学者而言，可能需要一些扎实的数学基础来配合阅读，这或许是这本书在“导论”层面稍显“深入”的地方，但瑕不掩瑜，它提供的知识广度和深度，绝对能让读者在通信的海洋中找到坚实的航标。

评分☆☆☆☆☆

作为一本“十三五”规划教材，这本书非常具有时代感和前瞻性。它不仅回顾了通信技术的发展历程，更重要的是，它对未来通信技术的发展趋势进行了展望，例如对下一代移动通信（6G）的一些设想，以及人工智能在通信领域的潜在应用。书中对这些前沿领域的介绍，虽然可能不像核心章节那样深入，但足以勾勒出未来通信发展的蓝图，激发读者对这个领域的兴趣和探索欲望。我尤其欣赏书中对于一些新兴通信技术，如光通信、认知无线电等技术的介绍，这些技术代表着通信领域未来的发展方向。这本书让我意识到，通信技术的发展是一个永无止境的进程，也激励我保持学习的热情，紧跟时代的步伐，去了解和掌握最新的技术动态，为未来的通信事业贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在概念的阐释上做得非常到位。对于一些相对抽象的概念，例如信息论中的熵、信道容量，或者信号处理中的傅里叶变换、采样定理，作者都用了非常形象的比喻和易于理解的语言来解释，让我这个非数学专业背景的读者也能逐渐领会其精髓。更重要的是，它在介绍这些基本概念后，能够迅速将其与实际的通信应用联系起来，比如如何利用信道编码来提高传输的可靠性，如何通过调制解调来方便地传输信息。书中对错误控制编码的讲解尤其精彩，让我对纠错码的设计思想和不同编码方式的优缺点有了直观的认识。总的来说，这本书在“教”和“学”之间找到了一个很好的平衡点，既保持了学术的严谨性，又具备了良好的可读性，让我能在不知不觉中掌握复杂的通信知识。