現代通信係統導論（第2版）/普通高等教育“十三五”規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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嶽欣 編

圖書標籤:

• 通信係統
• 現代通信
• 通信原理
• 信號處理
• 無綫通信
• 信息論
• 高等教育
• 教材
• 電子工程
• 通信工程

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563550999

版次：2

商品編碼：12231733

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十三五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：239

正文語種：中文

內容簡介

　　《現代通信係統導論（第2版）/普通高等教育“十三五”規劃教材》從通信基本概念和通信係統基本理論入手，由淺入深全麵、係統地介紹瞭目前廣泛應用的各種典型的現代通信係統及係統中所使用的關鍵技術，較好地反映瞭現代通信技術新進展。在介紹現代通信係統及關鍵技術時，著重基本概念的闡述，通過各種類比，使內容更加通俗易懂。主要內容包括通信係統理論基礎、交換技術基礎、公用電話交換網及電信支撐網、數據通信、移動通信、無綫網絡規劃與優化等。
　　《現代通信係統導論（第2版）/普通高等教育“十三五”規劃教材》既可作為高等學校非通信類專業學生學習信息技術的教材和參考書，也可作為從事信息産業的有關技術及管理人員的培訓和參考用書。

目錄

第1章 緒論
1．1 通信發展簡史
1．1．1 古代通信
1．1．2 近代通信
1．1．3 現代通信
1．1．4 未來通信
1．2 通信基本概念
1．3 通信係統概述
1．3．1 通信係統模型
1．3．2 通信係統分類
1．3．3 通信係統的質量評價
1．3．4 通信行業技術標準
1．4 通信網概述
1．4．1 通信網的組成
1．4．2 通信網的特性
1．4．3 通信網的網絡結構
1．4．4 通信網的分類
1．4．5 國內現有的通信網絡
本章小結
習題

第2章 通信係統理論基礎
2．1 模／數轉換
2．1．1 抽樣
2．1．2 量化
2．1．3 編碼
2．2 信源編碼
2．2．1 脈衝編碼調製
2．2．2 增量調製
2．2．3 霍夫曼編碼
2．2．4 信源編碼的應用
2．3 信道編碼
2．3．1 差錯控製的概念
2．3．2 常用的信道編碼
2．4 數字信號的基帶傳輸
2．4．1 常用的數字PAM信號波形
2．4．2 常用綫路碼型
2．5 數字信號的頻帶傳輸
2．5．1 二進製振幅鍵控
2．5．2 二進製移頻鍵控
2．5．3 二進製移相鍵控
2．6 傳輸媒質
2．6．1 有綫傳輸媒質
2．6．2 無綫信道
2．7 信道復用
2．7．1 信道復用概述
2．7．2 常用的多路復用技術
2．7．3 多路復接技術
本章小結
習題

第3章 交換技術基礎
3．1 交換概念的引入
3．2 電路交換
3．2．1 電路交換技術的發展曆程
3．2．2 電路交換的基本過程
3．2．3 電路交換的作用
3．2．4 電路交換的特點
3．2．5 數字程控交換機
3．3 報文交換
3．3．1 報文交換的基本原理
3．3．2 報文交換的信息格式
3．3．3 報文交換的特點
3．4 分組交換
3．4．1 分組交換的基本原理
3．4．2 分組交換的工作方式
3．4．3 分組交換的特點
3．5 幀中繼
3．6 ATM交換
3．6．1ATM交換的基本原理
3．6．2ATM交換的特點
3．6．3 常用交換技術的比較
3．7 其他交換技術
3．7．1 IP交換
3．7．2 光交換
3．7．3 軟交換
本章小結
習題

第4章 公用電話交換網及電信支撐網
4．1 PSTN概述
4．1．1 PSTN的組成
4．1．2 PSTN的等級結構
4．1．3 PSTN的編號規則
4．2 路由選擇
4．2．1 路由的含義及分類
4．2．2 路由的設置
4．2．3 路由的選擇
4．3 信令與信令係統
4．3．1 信令的基本類型
4．3．2 No．7 信令係統概述
4．3．3 我國信令網的網絡結構
4．4 數字同步網
4．4．1 同步技術概述
4．4．2 數字同步網的實現方式
4．4．3 數字同步網的同步設備
4．4．4 我國數字同步網
4．5 電信管理網
4．5．1 通信網絡管理概述
4．5．2 通信網絡管理的演變
4．5．3 電信管理網的基本概念
4．5．4 電信管理網的功能
4．5．5 電信管理網的體係結構
4．5．6 我國電信管理網發展現狀及趨勢
本章小結
習題

第5章 數據通信
5．1 數據通信概述
5．1．1 數據通信的基本概念
5．1．2 數據通信的特點
5．1．3 數據傳輸方式
5．2 數據通信係統模型
5．2．1 數據通信係統構成
5．2．2 數據通信係統的功能
5．2．3 數據通信係統的評價指標
5．3 數據通信網
5．4 局域網
5．4．1 網絡拓撲結構
5．4．2 局域網技術
5．4．3 網絡互聯
5．4．4 以太網
5．5 廣域網
5．5．1 廣域網概述
5．5．2 廣域網關鍵技術
5．6 互聯網
5．6．1 互聯網概述
5．6．2 互聯網的關鍵技術
5．6．3 因特網
5．7 綜閤業務和多媒體通信
5．7．1 綜閤業務數字網
5．7．2 寬帶綜閤業務數字網
5．7．3 多媒體通信
本章小結
習題

第6章 移動通信
6．1 無綫通信概述
6．1．1 無綫通信的特點
6．1．2 微波通信
6．1．3 衛星通信
6．1．4 紅外通信
6．2 移動通信概述
6．2．1 移動通信及其分類
6．2．2 移動通信係統組成
6．2．3 移動通信與有綫通信的區彆
6．2．4 編號技術
6．3 移動通信發展曆程
6．3．1 第一代移動通信
6．3．2 第二代移動通信
6．3．3 第三代移動通信
6．3．4 第四代移動通信
6．3．5 第五代移動通信
6．4 GSM移動通信係統
6．4．1 GSM係統概述
6．4．2 GSM係統呼叫建立的基本過程
6．4．3 GSM係統演進曆程
6．5 窄帶CDMA移動通信係統
6．5．1 CDMA技術特點
6．5．2 窄帶CDMA係統的組成及工作原理
6．5．3 窄帶CDMA係統通信的基本過程
6．5．4 窄帶CDMA係統的技術體製
6．6 第二代移動通信典型係統比較
6．7 WCDMA移動通信係統
6．7．1 WCDMA係統概述
6．7．2 WCDMA演進曆程
6．7．3 通用移動通信係統
6．8 cdma2000移動通信係統
6．8．1 cdma2000的技術體製
6．8．2 cdma2000演進曆程
6．8．3 cdma2000係統的組成
6．9 TD-SCDMA移動通信係統
6．9．1 TD-SCDMA發展曆程
6．9．2 TD-SCDMA係統的組成及工作原理
6．9．3 TD-SCDMA係統的關鍵過程
6．9．4 WCDMA、cdma2000和TD-SCDMA技術對比
6．10 WiMAX移動通信係統
6．10．1 WPAN
6．10．2 WLAN
6．10．3 WiMAX技術概述
6．10．4 WiMAX係統的組成及網絡拓撲結構
6．10．5 WiMAX相關技術
6．11 第四代移動通信係統
6．11．1 4G內涵
6．11．2 3GPP的長期演進
6．11．3 3GPP2的超移動寬帶
6．11．4 WiMAX2
6．12 第五代移動通信係統
本章小結
習題

第7章 無綫網絡規劃與優化
7．1 無綫資源管理
7．1．1 信道分配
7．1．2 調度技術
7．1．3 呼叫準人控製
7．1．4 負載控製
7．1．5 端到端QoS
7．1．6 自適應編碼調製
7．2 無綫網絡規劃
7．2．1 網絡規劃的指標
7．2．2 網絡規劃需求分析
7．2．3 傳播模型測試與校正
7．2．4 網絡規模估算
7．2．5 網絡預規劃設計
7．2．6 網絡規劃站點勘查
7．2．7 網絡仿真驗證
7．2．8 網絡規劃設計
7．3 無綫網絡優化
7．3．1 網絡優化流程
7．3．2 2G網絡優化指標體係
7．3．3 3G網絡優化指標體係
7．3．4 4G網絡優化指標體係
本章小結
習題
參考文獻

《信號分析與處理基礎》 第一章：信號的本質與分類 本章旨在為讀者建立對信號的直觀認識，並梳理信號在不同學科領域中的多樣性。我們將從信號的基本定義齣發，探討其作為信息載體的核心作用。信號的産生、傳輸、接收和處理是構成現代信息社會的基礎，理解信號的本質是深入學習後續章節的關鍵。 首先，我們將引入信號的數學模型。信號可以被看作是隨時間（或其他獨立變量）變化的物理量，或者更抽象地，是信息的一種載體。我們將學習如何用函數來描述這些變化，包括連續時間信號和離散時間信號。連續時間信號在任何時刻都有定義，例如一段模擬音頻錄音。離散時間信號則隻在特定的、離散的時間點上取值，這通常是由於采樣過程産生的，例如數字音頻文件中的采樣點。 接下來，我們將深入探討信號的各種分類方法。這些分類不僅有助於我們理解不同信號的特性，也為選擇閤適的分析和處理方法提供瞭依據。 按獨立變量分類： 時間信號： 最常見的一類，信號隨時間變化，如語音、心電圖、溫度變化等。 空間信號： 信號隨空間位置變化，如醫學影像（CT、MRI）、地質勘探數據、衛星圖像等。 多維信號： 信號的獨立變量不止一個，如視頻信號（時間和空間）、彩色圖像（時間和空間，以及顔色通道）等。 按信號的取值範圍分類： 連續值信號（模擬信號）： 信號的幅值可以在一個連續的範圍內取任意值，如模擬音頻、模擬電壓信號。 離散值信號（數字信號）： 信號的幅值被量化到有限的離散的數值集閤中，如數字音頻、數字圖像。 按信號的周期性分類： 周期信號： 信號在時間上以固定的間隔重復齣現。我們將學習周期信號的定義，包括基波周期和傅裏葉級數等概念，用於錶示和分析周期信號。 非周期信號： 信號不具有重復性。對於非周期信號，我們將引入傅裏葉變換的概念，將其分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加。 按信號的對稱性分類： 偶信號： 信號在時間原點對稱，即 $x(t) = x(-t)$。 奇信號： 信號在時間原點反對稱，即 $x(t) = -x(-t)$。 偶信號和奇信號的性質在信號處理中非常有用，可以簡化分析和計算。 按信號的能量和功率分類： 能量信號： 信號在整個時間區間上的總能量是有限的。 功率信號： 信號在整個時間區間上的平均功率是有限的。 我們將學習如何計算信號的能量和功率，以及區分這兩類信號的重要性，尤其是在通信係統中。 按信號的確定性分類： 確定性信號： 信號的未來行為可以精確預測，例如一個正弦波信號。 隨機信號（噪聲）： 信號的未來行為無法精確預測，隻能通過概率統計方法進行描述。噪聲是通信係統中不可避免的乾擾，理解其特性至關重要。 通過對這些信號分類的詳細介紹，讀者將能夠建立一個清晰的信號認知框架。我們將通過大量的實例，例如語音信號、圖像信號、生物電信號等，來生動地展示不同類型的信號及其特點，幫助讀者將抽象的概念與實際應用聯係起來。本章的最終目標是使讀者能夠識彆、描述和初步分析各種常見的信號，為後續章節中的深入學習奠定堅實的基礎。 第二章：信號的數學描述與基本運算 本章將聚焦於信號的數學錶達方式及其基本的運算方法，這是對信號進行定量分析和處理的前提。我們將深入探討描述信號的數學工具，並介紹一係列對信號進行變換和組閤的常用運算。 首先，我們將迴顧和擴展描述信號的數學工具。 經典函數： 衝激函數（Dirac Delta Function）： 這是一個非常重要的信號，其在原點處具有無窮大的幅值，而在其他點處為零，但其在整個區間上的積分為一。衝激函數是離散信號的理想化模型，也是係統響應分析中的基本單元。我們將學習其采樣性質和積分性質。 階躍函數（Heaviside Step Function）： 在某個點之後信號幅值從零變為一（或從一變為零），用於描述信號的開啓或關閉。 矩形脈衝函數、三角脈衝函數等： 這些函數常用於描述實際的信號波形，如數字信號的脈衝，它們可以通過組閤基本函數得到。 信號的解析錶示： 解析信號（Analytic Signal）： 對於實信號，我們常常將其轉換為復指數形式的解析信號，這在某些分析，如希爾伯特變換中非常有用。 復指數信號： $e^{jomega t}$ 是信號分析中最基礎的構建塊之一，許多信號都可以通過復指數信號的疊加來錶示。 接下來，我們將介紹對信號進行變換和組閤的常用運算。這些運算在信號的生成、變換和分析過程中扮演著核心角色。 基本運算： 移位（Shifting）： 將信號在時間（或空間）軸上進行平移。例如，$x(t-t_0)$ 錶示將信號 $x(t)$ 嚮右移動 $t_0$ 個單位。移位操作在分析係統的延遲特性時非常重要。 翻轉（Flipping）： 將信號在時間（或空間）軸上進行反轉。例如，$x(-t)$ 錶示將信號 $x(t)$ 關於時間原點進行翻轉。 伸縮（Scaling）： 在時間（或空間）軸上對信號進行壓縮或擴展。例如，$x(at)$。當 $|a|>1$ 時，信號被壓縮；當 $0<|a|<1$ 時，信號被擴展。時間伸縮會影響信號的頻率特性。 幅度縮放（Amplitude Scaling）： 將信號的幅值乘以一個常數 $A$，即 $Ax(t)$。這會改變信號的能量或功率。 組閤運算： 相加（Addition）： 將兩個或多個信號在對應的時間點上相加。這是疊加原理的基礎，也是理解綫性係統疊加特性的關鍵。 相乘（Multiplication）： 將兩個信號在對應的時間點上相乘。這在信號的調製、濾波等過程中有廣泛應用。 捲積（Convolution）： 這是信號處理中最基本且最重要的運算之一。對於連續時間信號，兩個信號 $x(t)$ 和 $h(t)$ 的捲積定義為： $y(t) = (x h)(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$ 捲積運算描述瞭一個綫性時不變（LTI）係統對輸入信號的響應。輸入信號與係統的衝激響應的捲積即為係統的輸齣信號。我們將詳細分析捲積的幾何意義和計算方法，並介紹其在係統分析中的核心地位。 相關（Correlation）： 相關運算用於衡量兩個信號的相似程度。 自相關（Autocorrelation）： 衡量一個信號與其自身的相似度隨時間延遲的變化。自相關函數可以揭示信號的周期性、平穩性等統計特性。 互相關（Cross-correlation）： 衡量兩個不同信號之間的相似度隨時間延遲的變化。互相關函數在信號檢測、目標跟蹤、係統辨識等方麵有重要應用。 我們將通過具體的數學例子來演示這些運算，例如將一個簡單的脈衝信號進行移位、翻轉和伸縮，觀察其波形的變化。對於捲積，我們將舉例計算兩個簡單信號的捲積，並解釋其物理含義，例如一個係統對一個階躍信號的響應。 本章的目的是讓讀者熟練掌握信號的數學描述方法，並能夠理解和執行各種基本的信號運算。這些工具和技術將貫穿整個信號分析與處理的學習過程，為理解更復雜的概念和應用打下堅實的基礎。 第三章：信號的頻域分析——傅裏葉變換 本章將是本書的核心內容之一，我們將深入探討信號的頻域錶示，引入強大的傅裏葉變換工具。將信號從時域轉換到頻域，能夠揭示信號中隱藏的頻率成分，為理解信號的特性、設計濾波器和進行信號壓縮等提供全新的視角。 我們首先迴顧和引入傅裏葉級數。 傅裏葉級數（Fourier Series）： 對於周期信號，傅裏葉級數將其分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加（或者復指數分量）。 我們將介紹傅裏葉級數的數學形式，包括係數的計算方法（如歐拉公式法）。 通過傅裏葉級數，我們可以看到一個周期信號的頻譜（即其包含的各個頻率分量的幅度和相位信息）。例如，一個方波信號雖然在時域上看起來很“方”，但在頻域上卻由一係列奇次諧波組成。 隨後，我們將引齣更加普適的傅裏葉變換。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 傅裏葉變換是將非周期信號分解為無窮多頻率分量的“連續譜”。它解決瞭傅裏葉級數隻能用於周期信號的局限性。 我們將詳細介紹傅裏葉變換的定義： $X(jomega) = mathcal{F}{x(t)} = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-jomega t} dt$ 其中，$X(jomega)$ 是信號 $x(t)$ 的傅裏葉變換，錶示信號在復頻率 $jomega$ 處的頻譜。 我們將學習如何計算常見信號的傅裏葉變換，例如： 矩形脈衝信號的傅裏葉變換，得到 sinc 函數。 指數衰減信號的傅裏葉變換，得到洛倫茲麯綫。 衝激信號的傅裏葉變換，得到常數。 傅裏葉反變換（Inverse Fourier Transform）： $x(t) = mathcal{F}^{-1}{X(jomega)} = frac{1}{2pi} int_{-infty}^{infty} X(jomega) e^{jomega t} domega$ 傅裏葉反變換允許我們從頻域錶示重新恢復時域信號。 傅裏葉變換的性質： 綫性性質： 疊加原理在頻域同樣成立。 時移性質： 信號在時域的移動隻改變其相位，不改變幅度譜。 頻移性質： 信號的乘積（如調製）對應於頻譜的搬移。 時間反轉性質： 頻譜也相應進行反轉。 時間尺度伸縮性質： 影響頻譜的頻率軸。 微分性質： 信號的微分對應於其傅裏葉變換乘以 $jomega$。 積分性質： 信號的積分對應於其傅裏葉變換除以 $jomega$（需要注意在 $omega=0$ 處的處理）。 捲積定理： 時域的捲積對應於頻域的乘積。這是傅裏葉變換最重要的性質之一，極大地簡化瞭 LTI 係統的分析。 帕塞瓦爾定理（Parseval's Theorem）： 信號的能量在時域和頻域是守恒的。這為計算信號的能量和功率分布提供瞭便捷方法。 雙邊指數信號和單邊指數信號的傅裏葉變換。 三角函數信號的傅裏葉變換。 衝激函數和階躍函數的傅裏葉變換。 離散時間傅裏葉變換（DTFT）： 對於離散時間信號，我們引入離散時間傅裏葉變換，其結果是關於頻率的連續函數，但頻率是周期的。 我們將介紹 DTFT 的定義和性質，以及其與連續時間傅裏葉變換的關係。 功率譜密度（Power Spectral Density, PSD）和能量譜密度（Energy Spectral Density, ESD）： PSD 描述瞭信號功率在不同頻率上的分布，對於功率信號非常重要。 ESD 描述瞭信號能量在不同頻率上的分布，對於能量信號非常重要。 通過 PSD 和 ESD，我們可以直觀地瞭解信號的頻率成分構成。 通過本章的學習，讀者將能夠理解信號的頻域錶示方法，並熟練運用傅裏葉變換來分析信號的頻率特性，理解各種信號的頻譜構成，以及如何利用捲積定理簡化係統分析。這將為理解通信係統中信號的傳輸、調製、解調以及濾波等關鍵技術打下堅實的理論基礎。 第四章：信號的采樣與重建 本章將聚焦於將連續時間信號轉換為離散時間信號的過程——采樣，以及如何從離散時間信號恢復原始連續時間信號——重建。這是實現數字信號處理的關鍵步驟，也是連接模擬世界與數字世界的橋梁。 采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 這是采樣理論的核心。我們將詳細闡述奈奎斯特定理，即如果一個信號的最高頻率分量低於采樣頻率的一半（稱為奈奎斯特頻率），那麼可以通過以高於該頻率兩倍的速率進行采樣，從而無失真地恢復原始信號。 我們將探討采樣頻率的選擇對信號恢復的重要性，以及過采樣和欠采樣的後果。 欠采樣（Undersampling）的危害： 采樣頻率不足會導緻混疊（Aliasing），即高頻分量會“摺疊”到低頻區域，使得無法從采樣後的離散信號中正確恢復原始信號。我們將通過圖示和實例說明混疊的現象。 采樣過程的數學模型： 我們將使用衝激采樣（Ideal Sampling）來模擬采樣過程。一個連續信號 $x(t)$ 經過周期為 $T_s$ 的衝激采樣後得到離散信號 $x_s(t) = x(t) sum_{n=-infty}^{infty} delta(t-nT_s)$。 我們將分析衝激采樣的頻譜特性，即在原信號頻譜的基礎上，會産生周期性的復製，其復製的間隔由采樣頻率 $omega_s = 2pi/T_s$ 決定。 信號重建（Reconstruction）： 從離散時間信號恢復原始連續時間信號的過程稱為重建。 理想低通濾波器（Ideal Low-pass Filter）： 理想的重建過程是通過一個低通濾波器來實現的。這個濾波器的截止頻率應該設置為奈奎斯特頻率。通過低通濾波，我們可以去除采樣過程中産生的頻譜復製，恢復齣原始信號。 我們將解釋為什麼理想低通濾波能夠實現無失真的信號恢復，並探討其在數學上的依據。 實際采樣與重建： 零階保持（Zero-order Hold, ZOH）： 在實際係統中，通常采用零階保持器來維持采樣間隔內的信號值，其效果相當於一個矩形脈衝的捲積。我們將分析零階保持對頻譜的影響，以及如何通過濾波器校正這種影響。 其他保持器： 簡單提及一階保持等，說明其不同於零階保持的特性。 抗混疊濾波器（Anti-aliasing Filter）： 在實際采樣前，通常會使用一個低通濾波器（抗混疊濾波器）來去除信號中高於奈奎斯特頻率的分量，以防止混疊的發生。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 盡管本章主要關注采樣理論，但DFT和FFT是實現數字信號處理中頻譜分析的算法。雖然不是直接的采樣和重建算法，但它們是處理離散化信號的強大工具。我們在此章提及DFT/FFT，是為瞭引齣後續對離散信號進行頻譜分析的必要性，為後續章節的離散信號處理做鋪墊。 采樣率的實際考量： 除瞭理論上的奈奎斯特頻率，實際應用中還會考慮數字信號處理的精度、存儲空間以及處理速度等因素來選擇閤適的采樣率。 本章通過對采樣定理的深入講解，使讀者理解瞭將連續信號轉化為數字信號的關鍵理論和技術。讀者將能夠明白為什麼需要以特定的速率采樣，以及如何通過閤適的重建方法恢復原始信號。這將為理解數字通信、數字音頻、數字圖像處理等領域的基礎原理提供堅實的支撐。 第五章：隨機信號與噪聲 本章將把我們引入到信號處理中一個更為復雜和真實的領域——隨機信號和噪聲。在實際的通信係統中，信號往往會受到各種隨機因素的乾擾，其中最主要的就是噪聲。理解隨機信號的特性，以及如何有效地處理和抑製噪聲，是設計魯棒通信係統的關鍵。 隨機信號的定義與描述： 隨機變量（Random Variable）： 我們首先迴顧隨機變量的概念，它是一個將隨機試驗的結果映射到實數的函數。 隨機過程（Random Process）： 隨機過程是隨機變量在時間（或空間）上的集閤，即一個隨時間演變的隨機現象。我們可以將其視為一個“信號”，但其具體波形在每次試驗中都是不可預測的。 概率密度函數（Probability Density Function, PDF）和纍積分布函數（Cumulative Distribution Function, CDF）： 用於描述隨機變量取值的概率分布。 統計平均（Statistical Average）： 期望值（Expectation/Mean）： 隨機變量的平均值。 方差（Variance）： 衡量隨機變量相對於其均值的離散程度。 均方值（Mean Square Value）： 期望值與方差的關係。 自相關函數（Autocorrelation Function, ACF）： 描述一個隨機過程與其自身在不同時間點上的相關性。ACF 是分析隨機信號統計特性的重要工具，它可以揭示信號的平穩性、周期性以及時間上的相關性。 互相關函數（Cross-correlation Function, CCF）： 描述兩個不同隨機過程之間的相關性。 平穩隨機過程（Stationary Random Process）： 寬平穩（Wide-Sense Stationarity, WSS）： 隨機過程的均值不隨時間變化，且其自相關函數僅取決於時間差，而不取決於絕對時間。這是工程中最常用的平穩性定義。 窄平穩（Strict-Sense Stationarity, SSS）： 隨機過程的所有統計特性（包括高階矩）都不隨時間變化。 平穩性是簡化隨機信號分析的關鍵假設，許多分析工具都依賴於此。 高斯噪聲（Gaussian Noise）： 白噪聲（White Noise）： 理想的白噪聲具有在所有頻率上都均勻分布的功率譜密度。這意味著它在不同頻率上是完全不相關的。白噪聲是一個理論模型，在實際中是不存在的，但它可以很好地近似許多真實的噪聲源。 高斯白噪聲（Additive White Gaussian Noise, AWGN）： 這是通信係統中最常見的噪聲模型。它結閤瞭白噪聲的頻譜特性和高斯分布的幅值特性。AWGN 的主要特點是其幅值服從高斯分布，並且在不同時間點上是獨立的。 噪聲的功率： 我們將學習如何計算噪聲的功率，這直接影響到信號的信噪比。 信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）： SNR 是衡量信號質量的關鍵指標，定義為信號功率與噪聲功率之比。 高 SNR 錶明信號相對於噪聲占主導地位，通信質量好；低 SNR 錶明噪聲對信號的乾擾嚴重，通信質量差。 我們將討論 SNR 如何影響通信係統的性能，以及提高 SNR 的常用方法。 隨機信號通過綫性係統： 我們將分析當隨機信號通過綫性時不變（LTI）係統時，輸齣隨機信號的統計特性（均值、方差、自相關函數）如何變化。 輸齣的自相關函數： 輸入隨機信號的自相關函數與係統的衝激響應的捲積可以得到輸齣隨機信號的自相關函數。 噪聲對係統的影響： 瞭解噪聲如何被係統放大或衰減。 隨機信號的頻譜分析： 功率譜密度（Power Spectral Density, PSD）： 描述瞭隨機信號的功率在不同頻率上的分布。PSD 是描述隨機信號頻譜特性的重要工具。 Wiener-Khinchin定理： 描述瞭平穩隨機過程的自相關函數與其功率譜密度之間的傅裏葉變換關係。 通過本章的學習，讀者將能夠理解隨機信號的基本概念和統計描述方法，認識到噪聲在通信係統中的普遍性和重要性，並掌握信噪比這一核心性能指標。本章為後續章節中討論的各種抗噪聲技術和通信係統設計打下瞭堅實的理論基礎。 第六章：綫性時不變（LTI）係統 本章將聚焦於綫性時不變（Linear Time-Invariant, LTI）係統，這是信號處理和通信係統中最為基礎和重要的模型。絕大多數信號處理設備和通信鏈路都可以被近似地看作是 LTI 係統。理解 LTI 係統的特性，能夠幫助我們分析信號經過係統後的變化，設計濾波器，以及理解係統的動態行為。 LTI 係統的定義與特性： 綫性（Linearity）： 係統滿足疊加原理。即，如果輸入是 $x_1(t)$ 和 $x_2(t)$，輸齣分彆是 $y_1(t)$ 和 $y_2(t)$，那麼當輸入為 $a x_1(t) + b x_2(t)$ 時，輸齣將是 $a y_1(t) + b y_2(t)$，其中 $a$ 和 $b$ 是常數。 時不變（Time-Invariance）： 係統的特性不隨時間改變。即，如果輸入 $x(t)$ 産生輸齣 $y(t)$，那麼輸入 $x(t-t_0)$ 將産生輸齣 $y(t-t_0)$，其中 $t_0$ 是任意時間偏移。 LTI 係統的核心——衝激響應（Impulse Response）： LTI 係統的特性完全由其衝激響應 $h(t)$ 來決定。衝激響應是係統對單位衝激函數 $delta(t)$ 的輸齣。 為什麼衝激響應如此重要？ 因為任何輸入信號 $x(t)$ 都可以錶示為一係列延遲的衝激函數的加權和（通過捲積的定義），而 LTI 係統的綫性時不變性保證瞭係統的輸齣是輸入信號的衝激響應的相應加權和延遲。 捲積的係統解釋： 輸入信號與衝激響應的捲積等於係統的輸齣信號。 $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$ 我們將再次強調捲積的物理意義：它描述瞭係統對輸入信號的“記憶”和“延遲”效應。 LTI 係統的頻域分析： 頻率響應（Frequency Response）： 當輸入信號為復指數信號 $e^{jomega t}$ 時，LTI 係統的輸齣也為復指數信號，隻是幅度和相位發生改變。這個復數增益就是係統的頻率響應 $H(jomega)$。 $H(jomega) = mathcal{F}{h(t)}$，即係統的頻率響應是其衝激響應的傅裏葉變換。 輸齣信號的頻譜： $Y(jomega) = X(jomega) H(jomega)$。這錶明在頻域上，LTI 係統的作用是將其輸入信號的頻譜與係統的頻率響應相乘。 頻率響應的幅度和相位： $|H(jomega)|$ 決定瞭信號在不同頻率上的增益（幅度變化），$angle H(jomega)$ 決定瞭信號在不同頻率上的相位延遲。 LTI 係統的穩定性（Stability）： BIBO 穩定性（Bounded-Input, Bounded-Output Stability）： 如果對於任何有界的輸入信號，係統的輸齣信號也是有界的，則稱該係統是穩定的。 穩定性條件： 一個 LTI 係統是 BIBO 穩定的，當且僅當其衝激響應 $h(t)$ 是絕對可積的，即 $int_{-infty}^{infty} |h(t)| dt < infty$。 LTI 係統的因果性（Causality）： 因果係統： 係統的輸齣在任何時刻 $t$ 的值僅取決於該時刻或之前的輸入，而不取決於未來的輸入。 因果性條件： 一個 LTI 係統是因果的，當且僅當其衝激響應 $h(t) = 0$ 對於 $t < 0$。 離散時間 LTI 係統： 我們將介紹離散時間 LTI 係統的定義、衝激響應（通常記為 $h[n]$）以及輸齣信號的計算（離散捲積）。 離散捲積的公式：$y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$。 離散時間 LTI 係統的頻率響應 $H(e^{jomega})$。 係統框圖錶示： 通過簡單的框圖，展示輸入、係統、輸齣以及它們之間的關係。 一些常見的 LTI 係統舉例： 延遲係統： $y(t) = x(t-t_0)$，其衝激響應是 $delta(t-t_0)$。 積分器： $y(t) = int_{-infty}^{t} x( au) d au$，其衝激響應是單位階躍函數 $u(t)$。 濾波器： 具有特定頻率響應的係統，用於選擇性地通過或抑製某些頻率的信號。 本章將通過大量的例子，說明如何計算 LTI 係統的衝激響應和頻率響應，以及如何利用這些特性來預測係統對不同輸入信號的行為。對 LTI 係統的深刻理解，將為後續章節中涉及的信號濾波、均衡、調製解調等更高級的主題奠定堅實的理論基礎。 第七章：濾波器基礎 本章將深入探討濾波器，這是一種在信號處理和通信係統中無處不在的 LTI 係統，其主要功能是根據頻率特性選擇性地通過或衰減信號中的特定頻率分量。濾波器在信號去噪、信號分離、信號整形等方麵發揮著至關重要的作用。 濾波器的基本概念： 濾波器的作用： 區分和分離不同頻率的信號成分。 理想濾波器： 理想低通濾波器（Ideal Low-pass Filter）： 允許低於某個截止頻率 $omega_c$ 的頻率分量通過，而衰減所有高於該頻率的信號。其頻率響應為矩形函數。 理想高通濾波器（Ideal High-pass Filter）： 允許高於某個截止頻率 $omega_c$ 的頻率分量通過，而衰減所有低於該頻率的信號。 理想帶通濾波器（Ideal Band-pass Filter）： 允許位於兩個截止頻率之間的頻率分量通過，而衰減其他頻率的信號。 理想帶阻濾波器（Ideal Band-stop Filter）： 允許低於較低截止頻率和高於較高截止頻率的頻率分量通過，而衰減位於兩個截止頻率之間的信號。 理想濾波器的局限性： 理想濾波器的頻率響應在截止頻率處存在不連續性，這在實際係統中是無法實現的。它們的衝激響應是無限長的，導緻係統無法實現因果性。 實際濾波器的設計考慮： 頻率響應的形狀： 實際濾波器需要用平滑的函數來近似理想濾波器的頻率響應。 過渡帶： 實際濾波器在通帶和阻帶之間有一個過渡區域，而不是一個銳利的截止。過渡帶的寬度是衡量濾波器性能的重要指標。 紋波（Ripple）： 在通帶或阻帶內，頻率響應可能存在幅度上的波動，稱為紋波。 幅度響應和相位響應： 濾波器的設計需要同時考慮對信號幅度和相位的改變。在某些應用中，保持信號的相位特性（綫性相位）非常重要。 濾波器類型（按頻率響應）： 低通、高通、帶通、帶阻。 濾波器類型（按實現方式）： 模擬濾波器： 使用電子元件（電阻、電容、電感、運算放大器）實現的濾波器，處理連續時間信號。 數字濾波器： 使用數字信號處理器（DSP）或微控製器實現的濾波器，處理離散時間信號。 模擬濾波器設計（簡要介紹）： 巴特沃斯濾波器（Butterworth Filter）： 在通帶內具有最平坦的幅度響應，但過渡帶較寬。 切比雪夫濾波器（Chebyshev Filter）： 在通帶內（Type I）或阻帶內（Type II）具有紋波，以換取更窄的過渡帶。 橢圓濾波器（Elliptic Filter）： 在通帶和阻帶內都具有紋波，但能提供最窄的過渡帶。 數字濾波器設計（重點介紹）： 無限衝激響應（IIR）濾波器： 其輸齣不僅與當前和過去的輸入有關，還與過去的輸齣有關（反饋）。 通常可以通過將模擬濾波器轉換為數字濾波器來實現。 實現同樣濾波性能所需的階數（復雜度）較低。 缺點：可能存在穩定性問題，相位響應通常是非綫性的。 有限衝激響應（FIR）濾波器： 其輸齣僅與當前和過去的輸入有關（無反饋）。 衝激響應是有限長的。 優點：總是穩定的，可以設計齣完美的綫性相位響應。 缺點：實現同樣濾波性能所需的階數（復雜度）較高。 數字濾波器設計的一般步驟： 1. 確定濾波器的技術指標（如通帶截止頻率、阻帶截止頻率、阻帶衰減等）。 2. 選擇濾波器類型（IIR 或 FIR）和逼近函數（如巴特沃斯、切比雪夫等）。 3. 根據技術指標計算濾波器係數。 4. 實現濾波器（硬件或軟件）。 離散傅裏葉變換（DFT）在濾波器設計中的應用： 雖然 DFT 本身是分析工具，但它為理解數字信號的頻譜提供瞭基礎，進而指導濾波器設計。 通過對信號進行 DFT 分析，可以確定需要濾波的頻率範圍。 濾波器的應用舉例： 音頻信號處理： equalizer（均衡器）、降噪、混響。 圖像處理： 邊緣檢測（高通）、圖像平滑（低通）、銳化。 通信係統： 信道濾波器： 限製傳輸信號的帶寬，減少帶外乾擾。 接收濾波器： 抑製接收到的噪聲和乾擾。 匹配濾波器（Matched Filter）： 在已知信號模型和噪聲模型下，最大化信噪比的最優濾波器，常用於信號檢測。 均衡器（Equalizer）： 補償信道對信號造成的失真，特彆是在高速數據傳輸中。 本章將通過對不同類型濾波器的原理和設計方法的介紹，幫助讀者理解濾波器在信號處理中的核心作用。通過實例分析，讀者將能夠體會到濾波器如何有效地改善信號質量，為實現可靠的通信和精確的信號分析提供關鍵技術支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構非常清晰，層次分明。從宏觀的概念引入，到具體的技術細節剖析，再到係統層麵的綜閤應用，整個流程設計得十分閤理。我個人比較關注的是書中對於通信網絡架構的講解。它不僅僅局限於單個的通信鏈路，而是將視角放寬到整個通信係統的層麵，詳細介紹瞭移動通信網絡、衛星通信網絡等不同類型的網絡構成和工作方式。特彆是對網絡協議棧的介紹，讓我對不同層級之間的協同工作有瞭更深刻的理解。書中對於網絡擁塞控製、資源分配等關鍵問題也進行瞭探討，這些都是現代通信係統穩定運行不可或缺的環節。讀完這部分內容，我感覺我對整個通信係統的“大腦”和“骨骼”都有瞭一個比較完整的認知，也更能理解為什麼我們在日常生活中能夠享受到如此流暢的通信體驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一本“十三五”規劃教材，這本書非常具有時代感和前瞻性。它不僅迴顧瞭通信技術的發展曆程，更重要的是，它對未來通信技術的發展趨勢進行瞭展望，例如對下一代移動通信（6G）的一些設想，以及人工智能在通信領域的潛在應用。書中對這些前沿領域的介紹，雖然可能不像核心章節那樣深入，但足以勾勒齣未來通信發展的藍圖，激發讀者對這個領域的興趣和探索欲望。我尤其欣賞書中對於一些新興通信技術，如光通信、認知無綫電等技術的介紹，這些技術代錶著通信領域未來的發展方嚮。這本書讓我意識到，通信技術的發展是一個永無止境的進程，也激勵我保持學習的熱情，緊跟時代的步伐，去瞭解和掌握最新的技術動態，為未來的通信事業貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“前沿性”和“實踐性”的結閤。在理論基礎的構建之外，它並沒有迴避當前通信技術發展中最熱門的一些話題，比如5G、物聯網通信的一些基本原理和挑戰。書中對於無綫通信中的關鍵技術，如OFDM、MIMO等，都有非常精彩的闡述，不僅講清楚瞭“是什麼”，更深入分析瞭“為什麼”以及“如何工作”。我特彆喜歡其中對不同通信體製的比較分析，這種對比性的講解，能夠幫助我們更清晰地認識到各種技術的優劣勢，以及它們在不同應用場景下的適用性。此外，書中還穿插瞭一些實際的工程案例和仿真例子，雖然篇幅不多，但極大地增強瞭理論與實踐的聯係，讓枯燥的公式變得生動起來。作為一名正在努力學習相關技術的學生，我感覺這本書就像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地將我帶入通信的復雜世界，讓我既能仰望理論的星空，也能腳踏實地地看到技術的落地。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在概念的闡釋上做得非常到位。對於一些相對抽象的概念，例如信息論中的熵、信道容量，或者信號處理中的傅裏葉變換、采樣定理，作者都用瞭非常形象的比喻和易於理解的語言來解釋，讓我這個非數學專業背景的讀者也能逐漸領會其精髓。更重要的是，它在介紹這些基本概念後，能夠迅速將其與實際的通信應用聯係起來，比如如何利用信道編碼來提高傳輸的可靠性，如何通過調製解調來方便地傳輸信息。書中對錯誤控製編碼的講解尤其精彩，讓我對糾錯碼的設計思想和不同編碼方式的優缺點有瞭直觀的認識。總的來說，這本書在“教”和“學”之間找到瞭一個很好的平衡點，既保持瞭學術的嚴謹性，又具備瞭良好的可讀性，讓我能在不知不覺中掌握復雜的通信知識。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本書，便被其深邃的內容和嚴謹的論述所吸引。它並非那種浮光掠影式的入門讀物，而是真正深入到現代通信係統核心的脈絡之中。從信號的産生、傳輸，到信息的編碼、解碼，再到多址接入、信道估計等等，幾乎涵蓋瞭當前通信領域最關鍵的幾個方麵。我尤其欣賞其中對經典理論的梳理，例如香農理論的引入，不僅清晰地闡述瞭信息傳輸的理論極限，更以一種曆史的視角，讓我們理解瞭通信技術是如何一步步發展到今天的。書中對數學模型的構建和推導也相當詳盡，對於那些希望深入理解背後原理的讀者來說，無疑是一大福音。但同時，我也覺得，對於一些初學者而言，可能需要一些紮實的數學基礎來配閤閱讀，這或許是這本書在“導論”層麵稍顯“深入”的地方，但瑕不掩瑜，它提供的知識廣度和深度，絕對能讓讀者在通信的海洋中找到堅實的航標。