9787121110412 分布式信源信号处理 电子工业出版社 汪晋宽,韩英华 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汪晋宽，韩英华 著

图书标签:

• 信号处理
• 分布式系统
• 信源编码
• 通信工程
• 电子工业出版社
• 汪晋宽
• 韩英华
• 信息论
• 数字信号处理
• 通信原理

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121110412

商品编码：29360056328

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：分布式信源信号处理

定价：45.00元

作者：汪晋宽,韩英华

出版社：电子工业出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787121110412

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统、深入地阐述了分布式信源信号处理的理论和方法，重点以分布式信源模型为基础，详细介绍了分布式信源参数估计算法，并给出了大量的定性和定量分析；对书中的算法大都做了详细的计算机仿真实验，以验证算法的有效性和可行性。全书共8章，内容包括分布式信源信号处理基础、点信源信号参数估计的典型算法、分布式信源模型分析、适用于不同情况的分布式信源参数估计算法以及分布式信源信号处理的发展趋势。
本书取材新颖，内容丰富，体系完整，涵盖了作者多年来在该领域所取得的科研成果，以及外自适应信号处理的*成果和*进展。
本书读者对象：从事通信和信号处理研究工作的专业技术人员、科研工作者，以及从事相关领域研究的高校教师、研究生。

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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《现代通信系统中的信道编码理论与应用》 简介： 在当今信息爆炸的时代，通信系统的可靠性和效率至关重要。从我们日常使用的手机、互联网，到更复杂的卫星通信、深空探测，无一不依赖于高效可靠的信道传输。然而，信号在传输过程中不可避免地会受到噪声、干扰等因素的影响，导致信息失真甚至丢失。信道编码作为通信系统的核心技术之一，其目的就是通过在发送端对信息进行编码，在接收端进行解码，来抵抗这些传输误差，最大限度地提高通信的可靠性，同时尽可能地减少所需的传输带宽。 本书《现代通信系统中的信道编码理论与应用》深入探讨了信道编码的理论基础、经典编码方法以及面向现代通信需求的先进编码技术。全书共分为六大部分，力求为读者构建一个全面、系统的信道编码知识体系。 第一部分：信道编码基础理论 本部分将从信息论的基本概念出发，为读者铺设理解信道编码的基石。我们将首先介绍熵、互信息等概念，阐述信息传输的基本界限。随后，将重点讲解信道模型，包括离散无记忆信道（如二元对称信道BSC、二元输入输出无记忆信道BIAWGN）、连续无记忆信道（如加性高斯白噪声信道AWGN）等，这些模型是分析和设计各种编码方案的基础。在此基础上，本书将详细阐述信道容量的概念，并介绍香农编码定理，揭示信息传输的理论极限，为信道编码的设计提供理论指导。此外，还会介绍编码的基本概念，包括码字、码率、监督码等，并初步探讨编码的纠错原理。 第二部分：经典线性分组码 线性分组码是信道编码中最基础、最重要的一类编码。本部分将系统介绍线性分组码的数学原理和构造方法。我们将深入讲解线性分组码的代数结构，包括向量空间、子空间、生成矩阵、校验矩阵等概念，并阐述如何利用它们来定义和描述一个线性分组码。接着，本书将详细介绍几种具有代表性的线性分组码，包括： 循环码： 重点讲解循环码的代数特性，如多项式表示、伴随多项式等，并介绍其高效的编解码算法，如代数解码法（BCH解码）和基于移位寄存器的编解码。 BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem码）： 详细介绍BCH码的构造原理，包括其多项式性质和生成多项式的确定方法。同时，将深入讲解BCH码的纠错能力，以及其解码算法，如Euclidean算法和Berlekamp-Massey算法，这些算法在现代通信系统中仍有广泛应用。 RS码（Reed-Solomon码）： 作为一种强大的纠错码，RS码在CD、DVD、条形码、卫星通信等领域发挥着关键作用。本部分将详细介绍RS码的构造原理，其在有限域（Galois Field）上的运算，以及如何通过伴随多项式和欧几里得算法进行高效解码。 第三部分：卷积码 与分组码不同，卷积码将输入信息序列进行“滑动”处理，使得输出码字不仅依赖于当前一组输入信息，还依赖于之前若干组输入信息。这种“记忆性”使得卷积码在一定程度上能够更有效地处理连续传输的信号。本部分将详细介绍卷积码的原理，包括： 卷积码的表示： 介绍用生成多项式、传输图、状态图、格状图等方式来描述卷积码的结构。 卷积码的编解码： 重点讲解维特比（Viterbi）算法，这是卷积码最经典、最有效的解码算法。详细阐述维特比算法的原理、实现步骤以及其在实际系统中的应用。此外，还将介绍其他一些解码方法，如向前/向后算法。 卷积码的应用： 探讨卷积码在GSM、CDMA等通信系统中的应用案例。 第四部分：现代高性能纠错码 随着通信速率的不断提高和对可靠性要求的日益严苛，传统的编码方法在某些场景下已难以满足需求。本部分将聚焦于近年来发展迅速的、具有更优性能的现代纠错码，主要包括： 低密度奇偶校验（LDPC）码： LDPC码是一种线性分组码，其校验矩阵具有稀疏性，这使得它可以通过迭代解码算法（如和积算法）实现接近香农限的性能。本部分将详细介绍LDPC码的构造原理、校验矩阵的设计方法，以及其高效的迭代解码算法。还将探讨LDPC码在Wi-Fi、5G通信等领域的重要应用。 极化码（Polar码）： 作为一种具有理论突破性的编码，极化码是第一个被证明能够达到香农容量的编码。本部分将深入讲解极化码的构建过程，其“信道极化”的数学原理，以及基于SC（Successive Cancellation）解码和SCL（Successive Cancellation List）解码等算法。极化码已经被确定为5G NR（New Radio）标准的控制信道编码，其重要性不言而喻。 Turbo码： Turbo码是第一代接近香农限的现代纠错码，其核心思想是采用两个或多个卷积码并行连接，中间通过打乱器（Interleaver）实现信息比特的打乱，并通过迭代解码来逐步提高译码性能。本部分将详细介绍Turbo码的结构、编解码流程，以及其迭代解码的原理。 第五部分：信道编码在实际通信系统中的应用 本部分将结合实际通信系统的需求，深入探讨信道编码技术的应用。我们将分析不同通信场景（如蜂窝移动通信、卫星通信、数据存储、无线局域网等）对信道编码的要求，并介绍各种编码方案在这些场景下的具体应用和优势。例如，将分析在高速数据传输中，LDPC码和Polar码如何在高数据率下提供可靠的传输；在空间受限的场景下，RS码如何有效抵御突发性错误；以及在功耗受限的移动设备中，如何权衡编码的复杂度和性能。此外，还将讨论编码与调制、多址接入等其他通信技术相结合的策略。 第六部分：未来发展趋势与前沿研究 通信技术日新月异，信道编码作为其中的核心部分，也在不断演进。本部分将展望信道编码的未来发展方向，介绍当前的研究热点和前沿技术。这可能包括： 面向人工智能和机器学习的编码： 探索如何利用机器学习技术来设计更优的编码器和解码器，或者如何将编码的思想应用于机器学习的模型优化。 更高效的解码算法： 研究如何设计更低复杂度、更高速度的解码算法，以满足未来超高速、低延迟通信的需求。 新型编码结构： 探索具有更先进数学结构和性能的编码，例如，与特定通信物理层特性相结合的编码。 面向新应用场景的编码： 如物联网（IoT）的低功耗、高可靠性需求，或者量子通信的纠错需求等。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入讲解信道编码的数学原理，也关注其在实际通信系统中的应用。 内容全面系统： 涵盖了从经典编码到现代高性能编码的广泛内容，为读者提供完整的知识图谱。 循序渐进： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的编码技术，适合不同背景的读者。 紧跟前沿： 关注最新的研究进展和技术趋势，帮助读者了解行业发展动态。 本书适合从事通信工程、电子工程、计算机科学等领域的学生、研究人员和工程师阅读，也适合对信息传输可靠性感兴趣的广大科技爱好者。通过学习本书，读者将能够深刻理解信道编码的原理，掌握各种编码技术的特点，并能够将其应用于实际的通信系统设计与优化中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就挺有意思的，“分布式信源信号处理”，我一直对信号处理这块儿挺感兴趣的，但总感觉跟分布式联系在一起会有点抽象，所以一直没敢深入了解。这次恰好看到有这本书，就抱着试试看的心态入手了。拿到手后，我简单翻了翻目录，发现里面的内容涵盖了好多我没接触过的概念，比如分布式采样、分布式估计、分布式检测等等。这些术语听起来就很高大上，感觉里面有很多值得我去学习和钻研的地方。而且，它还会涉及到一些通信和网络方面的知识，这对我来说是个不小的挑战。不过，我总觉得，想要在这个领域有所建树，就必须跨越这些门槛。书里的一些图示和公式也让我觉得内容会比较深入，不是那种浅尝辄止的介绍。我期待这本书能带我打开新的视野，让我对信号处理的理解更上一层楼，尤其是在现代信息爆炸的时代，分布式处理能力的重要性不言而喻，这本书或许能给我一些启示，帮助我理解如何在这种复杂系统中有效地处理信息。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始看到“分布式信源信号处理”这个名字，脑子里闪过的第一个念头是：“这个会不会太理论化了？会不会全是数学公式？” 我是个更偏向于应用实践的人，虽然明白理论的重要性，但如果一上来就面对一堆晦涩的公式，我很容易就会失去兴趣。不过，当我拿到这本书，翻到一些介绍具体应用场景的部分时，我的顾虑就打消了不少。比如，里面提到了在智能交通系统中，如何利用分布在路边的传感器来实时监测车流，并通过分布式算法来估计交通拥堵情况。又比如，在环境监测领域，如何通过多个传感器网络协同工作，来识别和定位污染源。这些实际的案例让抽象的理论变得鲜活起来，让我觉得这本书的内容是可以落地，并且具有很强的实用价值的。我特别期待能从中了解到一些具体的实现方法和设计思路，而不是仅仅停留在概念层面。我希望这本书能够教会我如何将这些分布式信号处理的思想，转化为实际可用的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直是在做传统的信号处理，比如滤波、傅里叶变换之类的，这些东西我算是比较熟悉的。但是最近在工作中，发现很多问题都需要从一个更宏观、更分散的角度去思考，尤其是涉及到大规模传感器网络、物联网设备之间的数据融合时。这让我意识到，传统的集中式处理方式已经越来越难以满足需求了。所以，我一直在寻找能够帮助我理解和掌握分布式信号处理相关知识的书籍。当我在书店里看到这本《分布式信源信号处理》时，我立刻被它吸引住了。书名就直接点明了我的需求，而作者的名字也让我觉得有一定的权威性。我粗略地翻阅了一下，发现里面讨论的问题都非常贴近实际应用，比如如何协调多个分散的信源进行信息采集，如何进行鲁棒的分布式估计，以及如何在分布式环境下进行高效的信号检测等等。这些内容对我来说都非常有价值，我希望通过阅读这本书，能够学习到一些实用的算法和技术，以便更好地解决我目前工作中遇到的难题，并且也为我未来在分布式系统领域的深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对通信和信息处理这块儿比较关注，感觉这玩意儿是现代科技的基石。最近在学习一些关于物联网和智能电网的内容时，发现“分布式”这个词出现的频率特别高，而且很多时候都跟信号处理技术紧密相连。传统的信号处理我接触过一些，但把“分布式”的概念结合进去，感觉一下子就复杂了不少。这本书的书名《分布式信源信号处理》正好戳中了我最近的兴趣点。我特意翻看了目录，发现它涵盖了从分布式采样、分布式估计到分布式协同等一系列内容，这正是我目前想要了解的方向。我希望这本书能清晰地解释分布式系统中的信号处理原理，特别是如何解决多信源之间信息不完整、不确定以及通信延迟等问题。我尤其期待它能提供一些具体的算法模型和设计框架，能够帮助我理解如何在复杂的分布式环境中实现高效、鲁棒的信号处理，从而为我未来在相关领域的学习和研究提供坚实的基础和方向。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理领域有浓厚的兴趣，尤其是对于那些能够处理海量、分散数据的方法。最近一段时间，我一直在关注人工智能、大数据等领域的发展，发现它们都离不开强大的信号处理能力，而且很多时候，这些数据都是分散在不同的地方，需要分布式地进行处理。所以，当我看到《分布式信源信号处理》这本书时，我感觉像是找到了一个宝藏。我简单翻阅了一下，发现这本书的章节设置非常合理，从基础概念到高级应用，循序渐进。它不仅仅是介绍理论，还似乎涉及到了一些实际的算法和模型，这让我非常兴奋。我期待能够通过这本书，深入理解分布式信源信号处理的理论基础，掌握一些关键的算法和技术，并且能够了解它们在实际工程中的应用。我希望这本书能够帮助我构建一个更全面的知识体系，让我能够更好地应对未来在信号处理和相关领域可能遇到的各种挑战，并且能够提出创新性的解决方案。