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胡先志，胡佳妮著 著

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• 通信原理

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563525980

商品编码：29656278856

包装：平装

出版时间：2011-04-01

基本信息

书名：光纤通信技术

定价：37.00元

作者：胡先志,胡佳妮著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2011-04-01

ISBN：9787563525980

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书系统而全面地阐述了光纤通信所涉及的主要内容：通信基础知识、光纤、光缆、光器件、光纤通信系统、城域光网络、接入光网络和自动交换光网络等。
　　本书的特点是：①内容新颖，书中所阐述的光纤、光缆、光器件、光纤通信系统、光网络等技术内容都是取材于外光纤通信领域中的*研究成果；②图文并茂，作者试图以清晰简练的文字和直观形象的图表，使读者能够轻松自如地掌握所学习的内容，享受学习过程的快乐；③实用性强，学以致用是读书目的，书中在注意清晰地叙述光纤通信的基本概念、基本原理和关键技术的同时，也列举了一些光纤、光缆、光器件选用方案，以及通信系统和光网络设计和应用实例，以彰显理论与实际相结合的特色；④目的明确，《光纤通信技术》可作为应用型通信工程、电子信息工程、应用电子技术、光信息科学与技术等专业的“光纤通信”专业课教材使用，同时也可以用作光纤通信领域中的科研人员、工程技术人员和管理人员实用性技术参考书。

目录

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章 通信基础知识
　1.1 通信技术简史
　　1.1.1 科学技术发展
　　1.1.2 通信技术简史
　1.2 通信基本概念
　　1.2.1 通信
　　1.2.2 信号
　　1.2.3 光信号
　　1.2.4 信号调制
　　1.2.5 信号复用
　1.3 通信及其业务
　　1.3.1 通信
　　1.3.2 通信业务的种类
　1.4 通信系统
　　1.4.1 系统组成
　　1.4.2 系统分类
　　1.4.3 系统性能
　1.5 光纤通信网络
　　1.5.1 光纤通信系统
　　1.5.2 光纤通信网络结构
　　小结
　　习题
第2章 光 纤
　2.1 光纤的基本结构及特点
　　2.1.1 光纤的基本结构
　　2.1.2 光纤的特点
　2.2 光波导理论
　　2.2.1 几何光学
　　2.2.2 研究目的
　　2.2.3 光射线理论
　　2.2.4 波动理论
　　2.2.5 单模光纤
　2.3 光纤制造
　　2.3.1 光纤设计
　　2.3.2 光纤材料
　　2.3.3 光纤制造
　2.4 光纤传输性能
　　2.4.1 衰减
　　2.4.2 色散
　　2.4.3 偏振模色散
　　2.4.4 非线性效应
　2.5 常用光纤及其性能特点
　　2.5.1 多模光纤
　　2.5.2 单模光纤
　　小结
　　习题
第3章 光 缆
　3.1 光缆设计原则
　　3.1.1 保护光纤
　　3.1.2 设计原则
　3.2 光缆分类
　3.3 结构特点
　　3.3.1 结构类型
　　3.3.2 室外光缆
　　3.3.3 室内／外两用光缆
　　3.3.4 室内光缆
　3.4 光缆性能
　　3.4.1 机械性能
　　3.4.2 环境性能
　　小结
　　习题
第4章 光器件
　4.1 概述
　4.2 光源
　　4.2.1 作用
　　4.2.2 激光原理
　　4.2.3 发光二极管
　　4.2.4 激光器
　　4.2.5 光源的调制
　4.3 波分复用器
　　4.3.1 波分复用器的作用
　　4.3.2 波分复用器的工作原理
　4.4 光放大器
　　4.4.1 作用
　　4.4.2 分类
　　4.4.3 工作波段
　　4.4.4 掺铒光纤放大器
　　4.4.5 拉曼光纤放大器
　4.5 色散补偿器
　　4.5.1 色散补偿
　　4.5.2 色散补偿光纤
　　4.5.3 啁啾光栅色散补偿模块
　　4.5.4 色散补偿器性能比较
　4.6 偏振模色散补偿器
　　4.6.1 补偿意义
　　4.6.2 补偿方法
　4.7 光电检测器
　　4.7.1 作用
　　4.7.2 性能
　　4.7.3 常用的光电检测器
　　4.7.4 pin光电二极管
　　4.7.5 雪崩光电二极管
　4.8 光分插复用器
　　4.8.1 作用
　　4.8.2 工作原理
　4.9 光开关
　　4.9.1 作用
　　4.9.2 工作原理
　4.10 光交叉连接器
　　4.10.1 作用
　　4.10.2 工作原理和结构类型
　　小结
　　习题
第5章 光纤传输系统
　5.1 光纤通信系统
　　5.1.1 通信系统
　　5.1.2 数字光纤通信系统
　5.2 同步数字体系传输系统
　　5.2.1 基本概念和特点
　　5.2.2 sdh速率与帧结构
　　5.2.3 复用与映射
　　5.2.4 基本复用单元
　　5.2.5 映射、复用结构
　　5.2.6 虚容器级联
　　5.2.7 同步复用
　　5.2.8 sdh组网
　　5.2.9 sdh保护与恢复
　　5.2.10 sdh光接口分类与参数规范
　　5.2.11 sdh传输系统设计
　　5.2.12 应用实例
　5.3 波分复用传输系统
　　5.3.1 产生与发展
　　5.3.2 复用原理
　　5.3.3 关键技术
　　5.3.4 技术标准
　　5.3.5 系统分类
　　5.3.6 系统设备
　　5.3.7 光层保护技术
　　5.3.8 dwdm系统设计
　　5.3.9 应用实例
　5.4 光时分复用系统
　　5.4.1 产生
　　5.4.2 复用原理
　　5.4.3 系统组成
　　5.4.4 关键技术
　　5.4.5 系统特点
　　5.4.6 应用实例
　　小结
　　习题
第6章 光网络
　6.1 光网络分类与功能
　　6.1.1 分类
　　6.1.2 功能
　6.2 城域光网络
　　6.2.1 特点
　　6.2.2 技术选择
　　6.2.3 分层模型
　　6.2.4 疏波分复用技术
　　6.2.5 多业务传送平台
　6.3 接入光网络
　　6.3.1 定义
　　6.3.2 作用
　　6.3.3 技术分类
　　6.3.4 功能模型
　　6.3.5 支持业务种类
　　6.3.6 有源光网络
　　6.3.7 无源光网络
　　6.3.8 下一代无源光网络
　6.4 光传送网
　　6.4.1 产生
　　6.4.2 概念
　　6.4.3 体系结构
　　6.4.4 帧结构
　　6.4.5 复用／映射
　　6.4.6 应用实例
　6.5 分组传送网
　　6.5.1 产生
　　6.5.2 概念
　　6.5.3 传输技术
　　6.5.4 特点
　　6.5.5 关键技术
　　6.5.6 业务仿真技术
　　6.5.7 应用实例
　6.6 自动交换光网络
　　6.6.1 产生
　　6.6.2 特点
　　6.6.3 体系结构
　　6.6.4 控制平面功能
　　6.6.5 信令网
　　6.6.6 3种连接方式
　　6.6.7 ason网络实现原理
　　6.6.8 关键技术
　　6.6.9 ason设备
　　6.6.10 应用实例
　　小结
　　习题
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《深度学习在图像识别领域的应用与实践》 内容简介 本书聚焦于深度学习技术在图像识别这一核心计算机视觉任务中的前沿应用与实践。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习以其强大的特征学习能力，在图像识别领域取得了突破性的进展，深刻改变了我们理解和处理视觉信息的方式。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨深度学习模型如何被设计、训练和优化，以解决现实世界中复杂多样的图像识别问题。 核心概念与基础模型 本书开篇将带领读者回顾深度学习的基本原理，包括神经网络的结构、反向传播算法、梯度下降优化方法等。在此基础上，重点深入讲解与图像识别紧密相关的卷积神经网络（CNN）的演进历程及其关键组成部分，如卷积层、池化层、激活函数和全连接层。我们将详细解析经典CNN架构，例如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet等，分析它们在模型深度、网络结构设计上的创新之处，以及如何有效地提取图像特征。 先进的深度学习架构与技术 随着研究的深入，更高效、更强大的深度学习架构不断涌现。本书将详细介绍诸如DenseNet、Inception系列、MobileNet、EfficientNet等现代CNN架构，阐述其在参数量、计算效率和识别精度之间的权衡与优化策略。此外，我们还将探讨用于处理长序列依赖和捕捉图像全局信息的技术，如循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在图像描述生成等任务中的应用，以及Transformer架构在视觉领域的崛起，特别是Vision Transformer (ViT) 及其后续改进模型，分析其如何打破CNN的局部感受野限制，实现端到端的图像理解。 特征提取与表征学习 图像识别的本质在于有效地从原始像素数据中提取有意义的特征。本书将深入探讨深度学习在特征提取方面的优势，讲解如何通过多层非线性变换，使网络能够学习到从低级边缘、纹理到高级语义概念的多层次抽象特征。我们将介绍不同类型的特征提取器，并讨论监督学习、无监督学习和半监督学习在特征学习中的不同策略。此外，本书还将涵盖迁移学习的概念，讲解如何利用预训练模型（如在ImageNet等大规模数据集上训练的模型）的强大特征提取能力，在新的、数据量有限的任务上进行微调，以加速模型的收敛和提高泛化性能。 关键的图像识别任务与应用 本书将围绕深度学习在几种核心图像识别任务中的具体应用展开。 图像分类 (Image Classification)：这是最基础的图像识别任务，旨在将图像分配到预定义的类别中。我们将详细介绍如何构建和训练用于图像分类的模型，讨论数据增强技术、类别不平衡处理以及模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵）。 目标检测 (Object Detection)：该任务不仅要识别图像中的物体，还要确定其在图像中的位置（通过边界框）。本书将深入讲解两类主流的目标检测方法：基于候选区域的方法（如R-CNN系列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列：YOLOv1-v8, SSD）。我们将分析它们的设计理念、优缺点以及在实际应用中的表现。 图像分割 (Image Segmentation)：图像分割的目标是将图像中的每个像素分配到一个类别，从而实现更精细的图像理解。我们将介绍语义分割（如FCN, U-Net, DeepLab系列）和实例分割（如Mask R-CNN, SOLOv2）的技术原理和实现细节，并探讨其在医疗影像分析、自动驾驶等领域的关键作用。 人脸识别 (Face Recognition)：作为重要的生物识别技术，人脸识别在安全、身份验证等领域有着广泛应用。本书将讲解基于深度学习的人脸识别方法，包括特征提取、人脸对齐、度量学习（如Triplet Loss, ArcFace, CosFace）以及大规模人脸库的构建与检索。 场景理解与图像描述生成 (Scene Understanding & Image Captioning)：该方向旨在理解图像中的整体场景，并生成自然语言描述。本书将探讨如何结合CNN和RNN/Transformer来完成这一任务，讲解注意力机制在图像描述生成中的作用，以及评价生成描述质量的方法。 数据集与评估 深度学习模型的训练离不开大规模、高质量的数据集。本书将介绍一些经典的图像识别数据集，如ImageNet, COCO, PASCAL VOC, CIFAR系列等，并讨论如何选择和准备适用于特定任务的数据集。同时，我们将详细讲解模型评估的常用指标和方法，强调在不同任务下选择最合适的评估标准的重要性。 模型训练、优化与部署 除了模型架构本身，有效的训练策略和优化方法对于取得高性能至关重要。本书将深入探讨： 损失函数 (Loss Functions)：交叉熵损失、平方误差损失、度量学习损失等在不同任务下的选择与应用。 优化器 (Optimizers)：SGD, Adam, RMSprop等优化器的原理与调优。 正则化技术 (Regularization Techniques)：Dropout, L1/L2正则化, Batch Normalization等防止过拟合的常用手段。 超参数调优 (Hyperparameter Tuning)：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等寻找最优超参数组合的方法。 模型加速与部署 (Model Acceleration & Deployment)：量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩技术，以及TensorRT, OpenVINO等推理引擎的应用，使得模型能够在嵌入式设备或边缘计算环境中高效运行。 挑战与未来展望 最后，本书将讨论当前深度学习在图像识别领域面临的一些挑战，例如： 鲁棒性问题 (Robustness Issues)：模型在对抗性攻击、不同光照和遮挡条件下的性能衰减。 可解释性 (Interpretability)：如何理解深度学习模型做出决策的原因，以及开发可解释的AI模型。 数据效率 (Data Efficiency)：在数据稀缺的情况下如何训练出高性能模型（少样本学习、零样本学习）。 跨模态学习 (Cross-modal Learning)：结合文本、音频等其他模态信息进行更全面的图像理解。 动态场景理解 (Dynamic Scene Understanding)：处理视频序列中的复杂动态信息。 本书将展望深度学习在图像识别领域未来的发展方向，例如生成式AI（如GANs, Diffusion Models）在图像生成、风格迁移、数据合成等方面的应用，以及与3D视觉、增强现实等技术的融合。 目标读者 本书适合于计算机视觉、人工智能、模式识别、机器学习等领域的学生、研究人员、工程师以及对深度学习在图像识别应用感兴趣的从业者。具备一定的线性代数、概率论和微积分基础，以及Python编程经验的读者将更容易理解本书内容。 学习价值 通过阅读本书，读者将能够： 系统地掌握深度学习在图像识别领域的核心理论和关键技术。 深入理解主流的深度学习模型架构及其设计理念。 掌握解决实际图像识别问题的常用方法和实践技巧。 了解当前研究的热点与未来发展趋势。 为进一步深入研究或实际项目开发打下坚实的基础。 本书内容翔实，理论与实践相结合，旨在帮助读者成为一名具备扎实理论基础和丰富实践经验的图像识别技术专家。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量着实令人称道，纸张的触感细腻，装帧设计也颇具现代感，拿在手里沉甸甸的，让人感受到作者和出版社在制作上的用心。我特别欣赏它在图表呈现上的清晰度，那些复杂的原理图和实验数据曲线，没有丝毫的模糊不清，即便是初次接触相关领域的读者，也能凭借这些精美的插图，迅速建立起对抽象概念的直观认识。不过，我倒希望能在某些关键技术名词的解释部分，能多增加一些跨学科的类比或者生活化的实例来辅助理解，毕竟技术书籍的深度往往意味着一定的专业门槛，如果能稍微降低一点点“劝退”的力度，想必能吸引更广泛的爱好者群体。整体而言，它更像是一件精心制作的工艺品，阅读体验上的愉悦感是显而易见的，为接下来的知识汲取打下了良好的物质基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的典范，它没有急于抛出那些晦涩难懂的核心理论，而是采取了一种“问题导向”的切入方式，仿佛一位经验丰富的老教授，总能在恰当的时机抛出一个引人深思的行业痛点，然后循序渐进地展示如何利用现有技术去攻克它。这种讲故事般的叙述，极大地提升了我阅读的连贯性和主动性，我发现自己不是在“被动地”接收信息，而是在“主动地”跟随作者的思路进行一场知识探险。尤其是在论述不同调制格式的优劣对比时，作者巧妙地设置了多个对比场景，通过参数的动态变化，让读者清晰地看到每一种选择背后的代价与回报，这种严谨的推演过程，远比干巴巴的公式堆砌要有效得多，让人读完后，心里对“为什么是这样”的理解，远比只记住了“是什么”要深刻得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者展现出一种罕见的、对技术细节近乎偏执的追求，这从他处理那些细微参数差异时的措辞中就能窥见一斑。他似乎深谙读者在学习过程中会因为微小的概念混淆而卡壳的痛点，因此在定义每一个术语时都力求精确到令人发指的地步，仿佛生怕任何模糊之处都会为后续的学习埋下隐患。这种严谨的学术态度值得尊敬，但对于我这样希望快速抓住核心要点、进行宏观把握的学习者来说，有时会感觉略微有些“繁复”和“冗余”。如果作者能够在关键概念和次要细节之间，设置更清晰的视觉区分，比如使用不同的字体样式或者更明确的“注解”框来标注那些属于“进阶拓展”的内容，让读者可以根据自己的学习节奏选择性地深入，那么这本书的整体阅读效率和友好度，将会得到质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书在对最新研究进展的跟进速度上，略显保守，这可能也是实体出版物难以避免的周期性限制。我期待在讨论到超高速传输领域时，能看到更多关于硅光子集成技术在提升带宽密度方面的最新突破和商业化尝试的深度分析，而不是停留在对传统光纤器件性能极限的探讨上。当然，作为一本奠定坚实基础的著作，它对光纤光学的基本原理，如非线性效应的建模和管理，处理得无可挑剔，这些“内功心法”的扎实程度，是任何前沿技术发展都离不开的根基。如果能增加一个专门的“未来展望”章节，邀请几位行业新锐对未来五到十年的技术发展趋势做一个大胆的预测，想必能让这本书的价值在经典与前沿之间得到更完美的平衡，让读者在学好基础的同时，也能时刻保持对行业前沿的敏锐嗅觉。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在习题设计和案例分析的实践性上，留下了较大的提升空间。理论知识的掌握固然重要，但如何将这些知识转化为解决实际工程问题的能力，才是衡量一本技术书籍实用价值的关键标尺。目前的案例大多偏向于理想化的实验室环境模拟，缺乏对实际工程部署中经常遇到的环境干扰、器件老化、以及复杂网络架构设计等“脏活累活”的深入剖析。如果能在每一章末尾，增加几道需要综合运用多个章节知识点才能解出的复杂系统级设计题，并附带详尽的解题思路，或者提供一些基于行业标准仿真软件的简化模型练习，那就太棒了。这将大大增强这本书作为工程参考手册的地位，让它不仅仅是理论的殿堂，更是工程师手中解决实际问题的利器。