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啜钢 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563505586

商品编码：29284934015

包装：平装

出版时间：2002-10-01

基本信息

书名：移动通信原理与应用

：35元

作者：啜钢

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2002-10-01

ISBN：9787563505586

字数：475000

页码：310

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书较详细地介绍了移动通信的原理和实际的应用系统，主要内容有：移动通信的发展、蜂窝移动通信系统的基本概念、移动通信的信道、移动通信系统的调制和抗干扰技术、语音编码技术、移动通信中的我址等接入、移动通信网以及GSM系统、CDMA系统、CDMA1X简介和第三代移动通信技术。本书可作为高等学校通信工程、信息工程、电子工程和其他相近专业本科生的教材， 也可供通信工程技术人员和科研人员作为参考书。

内容提要

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本书较详细地介绍了移动通信的原理和实际的应用系统，主要内容有：移动通信的发展、蜂窝移动通信系统的基本概念、移动通信的信道、移动通信系统的调制和抗干扰技术、语音编码技术、移动通信中的我址等接入、移动通信网以及GSM系统、CDMA系统、CDMA1X简介和第三代移动通信技术。本书可作为高等学校通信工程、信息工程、电子工程和其他相近专业本科生的教材， 也可供通信工程技术人员和科研人员作为参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理：理论、算法与实践》 引言 在信息时代飞速发展的今天，我们无时无刻不沉浸在海量的数据流之中。从高清视频的点播到实时语音的交流，从医疗影像的诊断到天文学的观测，数字信号处理（DSP）早已渗透到我们生活的方方面面，成为现代科技不可或缺的基石。它不仅仅是一门理论学科，更是一门注重实践应用的工程技术，是连接数学理论与现实世界各种信号转换、分析、增强、压缩和传输的关键桥梁。 本书《数字信号处理：理论、算法与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理知识体系。我们不仅会系统地阐述DSP的核心理论概念，还会详细介绍各种经典的算法，并结合大量的实际应用案例，帮助读者理解这些理论和算法是如何在实际工程中发挥作用的。本书的目标是培养读者扎实的理论功底，精湛的算法设计能力，以及解决实际工程问题的实践经验，使其能够 confidently 地应对未来在通信、音频、图像、视频、控制、医疗、金融等众多领域中出现的信号处理挑战。 第一部分：数字信号处理基础理论 本部分将为读者构建坚实的理论基础，为后续深入学习打下坚实根基。 第一章：离散时间信号与系统 离散时间信号的表示与特性： 信号的定义：从连续时间信号到离散时间信号的采样过程，采样定理的重要性。 信号的分类：周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号、偶信号、奇信号等，它们在时域和频域上的表现。 基本信号：单位冲激信号 ($delta[n]$)、单位阶跃信号 ($u[n]$)、指数信号 ($a^n u[n]$)、正弦/余弦信号。 信号的运算：时移、尺度变换、翻转、相加、相乘等。 离散时间系统： 系统的定义与模型：输入-输出关系。 系统的分类： 线性与非线性系统： 叠加性与齐次性。 时不变与时变系统： 系统的特性是否随时间改变。 因果与非因果系统： 系统的输出是否只依赖于当前和过去的输入。 记忆与无记忆系统： 系统输出是否仅依赖于当前输入。 稳定与不稳定系统： BIBO稳定性（有界输入，有界输出）的判据。 卷积（Convolution）： 离散时间卷积的定义：系统输出与输入和系统冲激响应的关系。 卷积的计算方法：图解法、代数法。 卷积的性质：交换律、结合律、分配律。 线性时不变（LTI）系统的核心：卷积是描述LTI系统行为的数学工具。 第二章：傅里叶变换与离散傅里叶变换（DFT） 傅里叶级数（FS）： 周期信号的分解：将任意周期信号表示为一系列正弦和余弦信号的叠加。 复指数形式的傅里叶级数：更简洁的数学表示。 傅里叶级数的收敛性。 傅里叶变换（FT）： 将傅里叶级数推广到非周期信号：通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域。 傅里叶变换的定义与性质：线性、时移、尺度变换、微分、积分、卷积等。 频域分析的意义：理解信号的频率成分、带宽、功率谱密度等。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 对于离散时间信号的傅里叶变换：将连续的频率域转化为离散的频率点（周期性的）。 DTFT的性质：与FT的对应关系。 离散傅里叶变换（DFT）： 时域和频域都离散化：将有限长信号在有限个频率点上的表示。 DFT的定义与性质：线性、时移、频移、共轭对称性、帕塞瓦尔定理等。 DFT在信号处理中的核心作用：实际计算的基础。 快速傅里叶变换（FFT）： DFT计算的低效性：$O(N^2)$的复杂度。 FFT算法的原理：将DFT的计算复杂度降低到$O(N log N)$。 Cooley-Tukey算法：最经典的FFT实现。 FFT的应用：谱分析、滤波器设计、卷积计算等。 第三章：Z变换 Z变换的定义： 将离散时间信号的表示从时域扩展到复平面。 Z变换的性质：线性、时移、尺度变换、微分、卷积等。 收敛域（ROC）： Z变换存在的条件。 ROC的几何意义：与信号的因果性、稳定性紧密相关。 逆Z变换： 从Z域回到时域。 逆Z变换的计算方法：部分分式展开法、留数法、幂级数展开法。 Z变换在系统分析中的应用： 系统函数（Transfer Function）：LTI系统的Z变换表示。 系统函数与系统响应的关系：零点、极点对系统特性的影响。 系统稳定性判据：ROC与单位圆的位置关系。 因果性判据。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是数字信号处理中最重要和最广泛应用的工具之一，用于选择性地保留或去除信号中的特定频率分量。 第四章：无限冲激响应（IIR）滤波器 IIR滤波器基本结构： 差分方程的表示。 系统函数的形式：零极点模型。 IIR滤波器设计方法： 模仿模拟滤波器设计： 巴特沃斯（Butterworth）滤波器：平坦的通带。 切比雪夫（Chebyshev）I型滤波器：通带纹波。 切比雪夫（Chebyshev）II型滤波器：阻带纹波。 椭圆（Elliptic）滤波器：通带和阻带均有纹波，但设计效率最高。 双线性变换法： 将模拟滤波器原型映射到数字域。 脉冲响应不变法： 保持离散时间脉冲响应与连续时间脉冲响应一致。 IIR滤波器实现结构： 直接型I、II型。 级联型、并联型。 格型（Lattice）结构。 IIR滤波器的优缺点： 优点是阶数低，计算量小；缺点是相位响应非线性，稳定性可能不稳定。 第五章：有限冲激响应（FIR）滤波器 FIR滤波器基本结构： 有限长冲激响应。 无反馈，结构简单，稳定性保证。 FIR滤波器设计方法： 窗函数法： 理想滤波器的截断：使用窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）来逼近理想滤波器的冲激响应。 窗函数的选择与性能权衡：频谱泄漏、旁瓣电平。 频率采样法： 直接在频率域指定滤波器的频率响应。 最优逼近法（Remez算法）： Parks-McClellan算法：设计最优FIR滤波器，最小化最大误差。 等纹波特性。 FIR滤波器实现结构： 直接型。 级联型。 格型（Lattice）结构。 FIR滤波器的优缺点： 优点是具有线性相位（保证信号不失真），稳定性好；缺点是阶数较高，计算量较大。 线性相位FIR滤波器： 对称/反对称冲激响应。 对信号相位失真的补偿。 第三部分：信号处理的进阶主题与应用 本部分将深入探讨更复杂的信号处理技术，并展示其在实际工程中的应用。 第六章：功率谱估计 功率谱密度（PSD）的意义： 描述信号功率在频率上的分布。 经典功率谱估计方法： 周期图法： 基于FFT计算，简单但方差大。 Welch法： 对信号分段平均，降低方差。 Bartlett法： 另一种分段平均方法。 现代（参数）功率谱估计方法： AR模型（自回归模型）： Yule-Walker方程，Burg算法。 MA模型（滑动平均模型）。 ARMA模型（自回归滑动平均模型）。 子空间法（MUSIC、ESPRIT）： 高分辨率谱估计。 功率谱估计的应用： 信号识别、故障诊断、通信系统分析等。 第七章：自适应信号处理 自适应滤波器： 滤波器系数随时间变化的滤波器。 基于误差信号来更新滤波器系数。 重要的自适应算法： 最小均方（LMS）算法： 简单、鲁棒，计算量小。 收敛速度受步长（$mu$）影响。 变步长LMS（VLMS）、归一化LMS（NLMS）等改进算法。 递归最小二乘（RLS）算法： 收敛速度快，性能优于LMS。 计算量较大，对数值稳定性要求高。 自适应滤波器的应用： 噪声消除（Noise Cancellation）： 减小或消除不需要的噪声。 回声消除（Echo Cancellation）： 在通信系统中消除回声。 信道均衡（Channel Equalization）： 补偿通信信道的失真。 谱估计。 第八章：多速率信号处理 采样率变换： 抽取（Decimation）： 降低采样率。 插值（Interpolation）： 提高采样率。 多速率滤波器的设计与实现： 抽取滤波器（Downsampler）。 插值滤波器（Upsampler）。 重采样器（Resampler）。 多速率信号处理的应用： 通信系统： 调制、解调、信道复用。 音频处理： CD到DVD的采样率转换。 图像处理： 图像缩放。 信号压缩。 第九章：数字信号处理在特定领域的应用实例 音频信号处理： 音频压缩（MP3、AAC）。 语音识别与合成。 音频增强（降噪、混响）。 音乐信号分析。 图像和视频信号处理： 图像压缩（JPEG、MPEG）。 图像增强与复原。 目标检测与跟踪。 视频编码与解码。 通信系统中的DSP： 调制与解调。 信道编码与解码。 均衡技术。 软件定义无线电（SDR）。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）分析。 脑电图（EEG）分析。 医学影像处理（MRI、CT）。 其他应用： 雷达信号处理。 地震数据分析。 金融时间序列分析。 结语 本书《数字信号处理：理论、算法与实践》致力于为读者提供一个全面、深入的学习体验。通过对核心理论的系统阐述、经典算法的详细讲解以及丰富多样的实际应用案例分析，我们希望能够帮助读者建立起坚实的DSP知识体系，掌握解决实际工程问题的能力。数字信号处理领域发展迅速，本书所涵盖的内容是当前该领域最核心和最具代表性的部分，掌握这些知识将为读者在未来的学习和职业生涯中打下坚实的基础，开启探索更广阔的数字世界的大门。无论您是学生、研究人员还是工程师，希望本书能成为您在数字信号处理领域学习和实践的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

最近翻阅了《现代控制理论基础》，不得不说，这是一本让我受益匪浅的书。作为一名在工业自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我深知控制理论的重要性，但往往苦于找不到一本能够系统梳理和深化理解的教材。这本书正好填补了我的这一空白。 作者在开篇就对经典控制理论进行了简要回顾，并为后续的现代控制理论奠定了坚实的基础。我尤其欣赏他对状态空间方法的阐述。以往接触的传递函数方法，在处理高阶系统和多输入多输出系统时显得力不从心，而状态空间方法则提供了一种全新的、更强大的视角。书中对状态方程、输出方程的推导过程清晰明了，配合大量的图示，让我对系统的内在动态有了更深刻的理解。 线性系统理论中的可控性、可观测性概念，以及判据的推导，本书都讲解得非常透彻。我之前对这些概念的理解总是模模糊糊，这本书则帮助我建立起了清晰的认识，并且能够灵活运用这些判据来分析系统的性质。此外，关于李雅普诺夫稳定性理论的部分，作者用严谨的数学推导和直观的几何解释相结合的方式，让这个看似抽象的概念变得触手可及。 本书还涉及了最优控制和反馈控制的一些基本原理，虽然这些内容对我来说还有待深入研究，但作者的介绍已经为我指明了进一步学习的方向。书中的例题设计也十分巧妙，涵盖了从基础理论验证到简单工程应用的各个层面，非常有助于巩固所学知识。总而言之，《现代控制理论基础》是一本内容扎实、逻辑严谨、兼具理论深度和应用价值的控制理论教材，强烈推荐给有志于深入理解和应用控制理论的同行们。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理导论》真是给我打开了一扇新世界的大门！我一直对信号处理这个领域感到好奇，但又觉得它抽象难懂，总是在各种公式和理论中迷失方向。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者的讲解方式非常清晰，循序渐进，就像一位经验丰富的老师，耐心地引导着初学者一步步走进信号处理的殿堂。 我尤其喜欢书中对傅里叶变换、Z变换等核心概念的解释。以往看到这些名词就头疼，但作者用了大量的图示和类比，将这些复杂的数学工具变得生动形象。比如，他用声音的频谱来解释傅里叶变换，用滤波器的设计来阐述Z变换的应用，这些都让我瞬间豁然开朗。书中的例子也十分贴近实际，从音频信号的处理到图像压缩，都展示了数字信号处理的强大能力和广泛应用。 更让我惊喜的是，书中还涉及了一些高级的主题，比如自适应滤波器和多速率信号处理。虽然这些内容对我来说还有些难度，但作者并没有回避，而是用一种深入浅出的方式进行了介绍，让我看到了这个领域的深度和广度。这激发了我进一步学习的动力。这本书不仅适合初学者入门，对于有一定基础的读者来说，也能提供新的视角和启发。 总而言之，《数字信号处理导论》是一本不可多得的优秀教材。它不仅传授了扎实的理论知识，更培养了读者对信号处理的兴趣和解决实际问题的能力。我强烈推荐给所有对数字信号处理感兴趣的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

《高级数据结构与算法分析》这本书，简直是我对算法世界的一次“刷新”体验。作为一名对编程充满热情的学生，我一直在努力提升自己的算法功底，但总是觉得在某些复杂的算法和数据结构面前力不从心。这本书的出现，为我指明了前进的方向。 作者的讲解风格非常独特，他并非简单地罗列各种算法，而是将算法背后的设计思想和数学分析技巧娓娓道来。我尤其喜欢他对动态规划和贪心算法的剖析。以往我总觉得这两种算法很难把握其设计思路，但书中通过一系列精心设计的案例，例如背包问题、最长公共子序列等，让我逐步理解了如何将问题分解，如何构建最优子结构，以及如何做出局部最优选择。 书中的图示和伪代码，对于理解复杂算法的执行流程起到了至关重要的作用。我尝试着根据伪代码自己动手实现了一些算法，并在理解了算法的渐近时间复杂度和空间复杂度后，再对代码进行优化。这个过程让我深刻体会到“分析”二字在算法学习中的重要性，它不仅仅是学会如何写代码，更是理解代码的效率和性能。 本书还涉及了一些我之前从未接触过的高级主题，比如字符串匹配的KMP算法，图论中的Dijkstra算法和Floyd算法，以及一些高级的树结构，如B树和AVL树。作者对这些算法的讲解同样细致入微，并分析了它们在不同应用场景下的优劣势。这极大地拓宽了我的算法视野。 总的来说，《高级数据结构与算法分析》是一本既有深度又不失趣味的算法书籍。它不仅能够帮助我巩固现有的算法知识，更能够激发我对算法的探索欲望，让我对未来的学习充满信心。

评分☆☆☆☆☆

最近读了《机器学习算法原理与实践》，这本书给我留下了极其深刻的印象。作为一名多年从事软件开发的工程师，我一直关注着人工智能和机器学习的最新进展，并渴望能够深入理解其中的核心算法。这本书恰好满足了我的需求，它没有像许多其他书籍那样，仅仅停留在概念的介绍，而是深入剖析了各种主流机器学习算法的数学原理，并提供了配套的Python代码实现。 我特别欣赏作者在讲解过程中严谨的态度和细致的逻辑。例如，在介绍线性回归时，作者不仅推导了最小二乘法的求解过程，还详细阐述了梯度下降法的原理及其变种，并分析了正则化技术的作用。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，使得原本抽象的数学公式变得易于理解和消化。 书中对各种算法的优缺点、适用场景以及潜在的陷阱都有深入的探讨。这对于我们这些希望将理论知识应用于实际项目开发的人来说，无疑是宝贵的财富。书中提供的代码示例，更是极大地便利了我们的学习。我尝试着跟着代码一步步实现，并对参数进行调整，观察模型的表现，这让我对算法的理解更加直观和深刻。 此外，作者还关注了模型评估和调优的技巧，以及一些关于特征工程和数据预处理的实用建议。这些内容在实际的机器学习项目中至关重要，常常能够决定项目的成败。总的来说，《机器学习算法原理与实践》是一本集理论深度、实践指导和严谨性于一体的优秀著作，对于任何想要系统学习和掌握机器学习的开发者来说，都是一本不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆

《量子计算导论》这本书，绝对是我近期阅读体验中最令人振奋的一本。我一直对量子世界充满好奇，但关于量子计算的介绍，往往充斥着晦涩难懂的物理概念和复杂的数学公式，让我望而却步。然而，这本书的出现，完全打破了我的顾虑。作者以一种极其生动有趣的方式，将量子计算的奇妙世界展现在我眼前。 书中对于量子比特、叠加态、纠缠态等基本概念的解释，堪称一绝。我印象最深的是，作者用抛硬币的比喻来解释叠加态，用成对的袜子来形象地说明纠缠态，这些贴近生活的类比，瞬间消除了我与这些抽象概念之间的距离。阅读过程中，我仿佛置身于一个奇妙的实验室，亲眼见证着量子世界的奥秘。 更让我惊喜的是，本书并未止步于概念的介绍，而是进一步探讨了量子算法，如Shor算法和Grover算法。作者用清晰的逻辑和翔实的图示，一步步揭示了这些算法是如何利用量子力学的特性来解决传统计算机难以企及的问题的。读到这里，我才真正体会到量子计算的颠覆性力量。 书中的案例分析也相当精彩，涵盖了药物发现、材料科学、金融建模等多个前沿领域，让我看到了量子计算在未来可能带来的巨大变革。虽然有些部分仍然需要反复琢磨，但整本书的叙事流畅，引人入胜，让我沉浸其中，流连忘返。对于任何想要了解量子计算，但又担心难以入门的读者来说，《量子计算导论》绝对是一个绝佳的选择。