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鬍先誌，鬍佳妮著 著

圖書標籤:

• 光縴通信
• 光縴技術
• 通信工程
• 信息技術
• 網絡工程
• 光電子技術
• 物理學
• 電子工程
• 信號處理
• 通信原理

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563525980

商品編碼：29656278856

包裝：平裝

齣版時間：2011-04-01

基本信息

書名：光縴通信技術

定價：37.00元

作者：鬍先誌,鬍佳妮著

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2011-04-01

ISBN：9787563525980

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書係統而全麵地闡述瞭光縴通信所涉及的主要內容：通信基礎知識、光縴、光纜、光器件、光縴通信係統、城域光網絡、接入光網絡和自動交換光網絡等。
　　本書的特點是：①內容新穎，書中所闡述的光縴、光纜、光器件、光縴通信係統、光網絡等技術內容都是取材於外光縴通信領域中的*研究成果；②圖文並茂，作者試圖以清晰簡練的文字和直觀形象的圖錶，使讀者能夠輕鬆自如地掌握所學習的內容，享受學習過程的快樂；③實用性強，學以緻用是讀書目的，書中在注意清晰地敘述光縴通信的基本概念、基本原理和關鍵技術的同時，也列舉瞭一些光縴、光纜、光器件選用方案，以及通信係統和光網絡設計和應用實例，以彰顯理論與實際相結閤的特色；④目的明確，《光縴通信技術》可作為應用型通信工程、電子信息工程、應用電子技術、光信息科學與技術等專業的“光縴通信”專業課教材使用，同時也可以用作光縴通信領域中的科研人員、工程技術人員和管理人員實用性技術參考書。

目錄

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章 通信基礎知識
　1.1 通信技術簡史
　　1.1.1 科學技術發展
　　1.1.2 通信技術簡史
　1.2 通信基本概念
　　1.2.1 通信
　　1.2.2 信號
　　1.2.3 光信號
　　1.2.4 信號調製
　　1.2.5 信號復用
　1.3 通信及其業務
　　1.3.1 通信
　　1.3.2 通信業務的種類
　1.4 通信係統
　　1.4.1 係統組成
　　1.4.2 係統分類
　　1.4.3 係統性能
　1.5 光縴通信網絡
　　1.5.1 光縴通信係統
　　1.5.2 光縴通信網絡結構
　　小結
　　習題
第2章 光 縴
　2.1 光縴的基本結構及特點
　　2.1.1 光縴的基本結構
　　2.1.2 光縴的特點
　2.2 光波導理論
　　2.2.1 幾何光學
　　2.2.2 研究目的
　　2.2.3 光射綫理論
　　2.2.4 波動理論
　　2.2.5 單模光縴
　2.3 光縴製造
　　2.3.1 光縴設計
　　2.3.2 光縴材料
　　2.3.3 光縴製造
　2.4 光縴傳輸性能
　　2.4.1 衰減
　　2.4.2 色散
　　2.4.3 偏振模色散
　　2.4.4 非綫性效應
　2.5 常用光縴及其性能特點
　　2.5.1 多模光縴
　　2.5.2 單模光縴
　　小結
　　習題
第3章 光 纜
　3.1 光纜設計原則
　　3.1.1 保護光縴
　　3.1.2 設計原則
　3.2 光纜分類
　3.3 結構特點
　　3.3.1 結構類型
　　3.3.2 室外光纜
　　3.3.3 室內／外兩用光纜
　　3.3.4 室內光纜
　3.4 光纜性能
　　3.4.1 機械性能
　　3.4.2 環境性能
　　小結
　　習題
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 發光二極管
　　4.2.4 激光器
　　4.2.5 光源的調製
　4.3 波分復用器
　　4.3.1 波分復用器的作用
　　4.3.2 波分復用器的工作原理
　4.4 光放大器
　　4.4.1 作用
　　4.4.2 分類
　　4.4.3 工作波段
　　4.4.4 摻鉺光縴放大器
　　4.4.5 拉曼光縴放大器
　4.5 色散補償器
　　4.5.1 色散補償
　　4.5.2 色散補償光縴
　　4.5.3 啁啾光柵色散補償模塊
　　4.5.4 色散補償器性能比較
　4.6 偏振模色散補償器
　　4.6.1 補償意義
　　4.6.2 補償方法
　4.7 光電檢測器
　　4.7.1 作用
　　4.7.2 性能
　　4.7.3 常用的光電檢測器
　　4.7.4 pin光電二極管
　　4.7.5 雪崩光電二極管
　4.8 光分插復用器
　　4.8.1 作用
　　4.8.2 工作原理
　4.9 光開關
　　4.9.1 作用
　　4.9.2 工作原理
　4.10 光交叉連接器
　　4.10.1 作用
　　4.10.2 工作原理和結構類型
　　小結
　　習題
第5章 光縴傳輸係統
　5.1 光縴通信係統
　　5.1.1 通信係統
　　5.1.2 數字光縴通信係統
　5.2 同步數字體係傳輸係統
　　5.2.1 基本概念和特點
　　5.2.2 sdh速率與幀結構
　　5.2.3 復用與映射
　　5.2.4 基本復用單元
　　5.2.5 映射、復用結構
　　5.2.6 虛容器級聯
　　5.2.7 同步復用
　　5.2.8 sdh組網
　　5.2.9 sdh保護與恢復
　　5.2.10 sdh光接口分類與參數規範
　　5.2.11 sdh傳輸係統設計
　　5.2.12 應用實例
　5.3 波分復用傳輸係統
　　5.3.1 産生與發展
　　5.3.2 復用原理
　　5.3.3 關鍵技術
　　5.3.4 技術標準
　　5.3.5 係統分類
　　5.3.6 係統設備
　　5.3.7 光層保護技術
　　5.3.8 dwdm係統設計
　　5.3.9 應用實例
　5.4 光時分復用係統
　　5.4.1 産生
　　5.4.2 復用原理
　　5.4.3 係統組成
　　5.4.4 關鍵技術
　　5.4.5 係統特點
　　5.4.6 應用實例
　　小結
　　習題
第6章 光網絡
　6.1 光網絡分類與功能
　　6.1.1 分類
　　6.1.2 功能
　6.2 城域光網絡
　　6.2.1 特點
　　6.2.2 技術選擇
　　6.2.3 分層模型
　　6.2.4 疏波分復用技術
　　6.2.5 多業務傳送平颱
　6.3 接入光網絡
　　6.3.1 定義
　　6.3.2 作用
　　6.3.3 技術分類
　　6.3.4 功能模型
　　6.3.5 支持業務種類
　　6.3.6 有源光網絡
　　6.3.7 無源光網絡
　　6.3.8 下一代無源光網絡
　6.4 光傳送網
　　6.4.1 産生
　　6.4.2 概念
　　6.4.3 體係結構
　　6.4.4 幀結構
　　6.4.5 復用／映射
　　6.4.6 應用實例
　6.5 分組傳送網
　　6.5.1 産生
　　6.5.2 概念
　　6.5.3 傳輸技術
　　6.5.4 特點
　　6.5.5 關鍵技術
　　6.5.6 業務仿真技術
　　6.5.7 應用實例
　6.6 自動交換光網絡
　　6.6.1 産生
　　6.6.2 特點
　　6.6.3 體係結構
　　6.6.4 控製平麵功能
　　6.6.5 信令網
　　6.6.6 3種連接方式
　　6.6.7 ason網絡實現原理
　　6.6.8 關鍵技術
　　6.6.9 ason設備
　　6.6.10 應用實例
　　小結
　　習題
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《深度學習在圖像識彆領域的應用與實踐》 內容簡介 本書聚焦於深度學習技術在圖像識彆這一核心計算機視覺任務中的前沿應用與實踐。隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習以其強大的特徵學習能力，在圖像識彆領域取得瞭突破性的進展，深刻改變瞭我們理解和處理視覺信息的方式。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，探討深度學習模型如何被設計、訓練和優化，以解決現實世界中復雜多樣的圖像識彆問題。 核心概念與基礎模型 本書開篇將帶領讀者迴顧深度學習的基本原理，包括神經網絡的結構、反嚮傳播算法、梯度下降優化方法等。在此基礎上，重點深入講解與圖像識彆緊密相關的捲積神經網絡（CNN）的演進曆程及其關鍵組成部分，如捲積層、池化層、激活函數和全連接層。我們將詳細解析經典CNN架構，例如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet等，分析它們在模型深度、網絡結構設計上的創新之處，以及如何有效地提取圖像特徵。 先進的深度學習架構與技術 隨著研究的深入，更高效、更強大的深度學習架構不斷湧現。本書將詳細介紹諸如DenseNet、Inception係列、MobileNet、EfficientNet等現代CNN架構，闡述其在參數量、計算效率和識彆精度之間的權衡與優化策略。此外，我們還將探討用於處理長序列依賴和捕捉圖像全局信息的技術，如循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）在圖像描述生成等任務中的應用，以及Transformer架構在視覺領域的崛起，特彆是Vision Transformer (ViT) 及其後續改進模型，分析其如何打破CNN的局部感受野限製，實現端到端的圖像理解。 特徵提取與錶徵學習 圖像識彆的本質在於有效地從原始像素數據中提取有意義的特徵。本書將深入探討深度學習在特徵提取方麵的優勢，講解如何通過多層非綫性變換，使網絡能夠學習到從低級邊緣、紋理到高級語義概念的多層次抽象特徵。我們將介紹不同類型的特徵提取器，並討論監督學習、無監督學習和半監督學習在特徵學習中的不同策略。此外，本書還將涵蓋遷移學習的概念，講解如何利用預訓練模型（如在ImageNet等大規模數據集上訓練的模型）的強大特徵提取能力，在新的、數據量有限的任務上進行微調，以加速模型的收斂和提高泛化性能。 關鍵的圖像識彆任務與應用 本書將圍繞深度學習在幾種核心圖像識彆任務中的具體應用展開。 圖像分類 (Image Classification)：這是最基礎的圖像識彆任務，旨在將圖像分配到預定義的類彆中。我們將詳細介紹如何構建和訓練用於圖像分類的模型，討論數據增強技術、類彆不平衡處理以及模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、混淆矩陣）。 目標檢測 (Object Detection)：該任務不僅要識彆圖像中的物體，還要確定其在圖像中的位置（通過邊界框）。本書將深入講解兩類主流的目標檢測方法：基於候選區域的方法（如R-CNN係列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）和單階段檢測器（如YOLO係列：YOLOv1-v8, SSD）。我們將分析它們的設計理念、優缺點以及在實際應用中的錶現。 圖像分割 (Image Segmentation)：圖像分割的目標是將圖像中的每個像素分配到一個類彆，從而實現更精細的圖像理解。我們將介紹語義分割（如FCN, U-Net, DeepLab係列）和實例分割（如Mask R-CNN, SOLOv2）的技術原理和實現細節，並探討其在醫療影像分析、自動駕駛等領域的關鍵作用。 人臉識彆 (Face Recognition)：作為重要的生物識彆技術，人臉識彆在安全、身份驗證等領域有著廣泛應用。本書將講解基於深度學習的人臉識彆方法，包括特徵提取、人臉對齊、度量學習（如Triplet Loss, ArcFace, CosFace）以及大規模人臉庫的構建與檢索。 場景理解與圖像描述生成 (Scene Understanding & Image Captioning)：該方嚮旨在理解圖像中的整體場景，並生成自然語言描述。本書將探討如何結閤CNN和RNN/Transformer來完成這一任務，講解注意力機製在圖像描述生成中的作用，以及評價生成描述質量的方法。 數據集與評估 深度學習模型的訓練離不開大規模、高質量的數據集。本書將介紹一些經典的圖像識彆數據集，如ImageNet, COCO, PASCAL VOC, CIFAR係列等，並討論如何選擇和準備適用於特定任務的數據集。同時，我們將詳細講解模型評估的常用指標和方法，強調在不同任務下選擇最閤適的評估標準的重要性。 模型訓練、優化與部署 除瞭模型架構本身，有效的訓練策略和優化方法對於取得高性能至關重要。本書將深入探討： 損失函數 (Loss Functions)：交叉熵損失、平方誤差損失、度量學習損失等在不同任務下的選擇與應用。 優化器 (Optimizers)：SGD, Adam, RMSprop等優化器的原理與調優。 正則化技術 (Regularization Techniques)：Dropout, L1/L2正則化, Batch Normalization等防止過擬閤的常用手段。 超參數調優 (Hyperparameter Tuning)：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等尋找最優超參數組閤的方法。 模型加速與部署 (Model Acceleration & Deployment)：量化、剪枝、知識蒸餾等模型壓縮技術，以及TensorRT, OpenVINO等推理引擎的應用，使得模型能夠在嵌入式設備或邊緣計算環境中高效運行。 挑戰與未來展望 最後，本書將討論當前深度學習在圖像識彆領域麵臨的一些挑戰，例如： 魯棒性問題 (Robustness Issues)：模型在對抗性攻擊、不同光照和遮擋條件下的性能衰減。 可解釋性 (Interpretability)：如何理解深度學習模型做齣決策的原因，以及開發可解釋的AI模型。 數據效率 (Data Efficiency)：在數據稀缺的情況下如何訓練齣高性能模型（少樣本學習、零樣本學習）。 跨模態學習 (Cross-modal Learning)：結閤文本、音頻等其他模態信息進行更全麵的圖像理解。 動態場景理解 (Dynamic Scene Understanding)：處理視頻序列中的復雜動態信息。 本書將展望深度學習在圖像識彆領域未來的發展方嚮，例如生成式AI（如GANs, Diffusion Models）在圖像生成、風格遷移、數據閤成等方麵的應用，以及與3D視覺、增強現實等技術的融閤。 目標讀者 本書適閤於計算機視覺、人工智能、模式識彆、機器學習等領域的學生、研究人員、工程師以及對深度學習在圖像識彆應用感興趣的從業者。具備一定的綫性代數、概率論和微積分基礎，以及Python編程經驗的讀者將更容易理解本書內容。 學習價值 通過閱讀本書，讀者將能夠： 係統地掌握深度學習在圖像識彆領域的核心理論和關鍵技術。 深入理解主流的深度學習模型架構及其設計理念。 掌握解決實際圖像識彆問題的常用方法和實踐技巧。 瞭解當前研究的熱點與未來發展趨勢。 為進一步深入研究或實際項目開發打下堅實的基礎。 本書內容翔實，理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者成為一名具備紮實理論基礎和豐富實踐經驗的圖像識彆技術專傢。

評分☆☆☆☆☆

我必須指齣，這本書在習題設計和案例分析的實踐性上，留下瞭較大的提升空間。理論知識的掌握固然重要，但如何將這些知識轉化為解決實際工程問題的能力，纔是衡量一本技術書籍實用價值的關鍵標尺。目前的案例大多偏嚮於理想化的實驗室環境模擬，缺乏對實際工程部署中經常遇到的環境乾擾、器件老化、以及復雜網絡架構設計等“髒活纍活”的深入剖析。如果能在每一章末尾，增加幾道需要綜閤運用多個章節知識點纔能解齣的復雜係統級設計題，並附帶詳盡的解題思路，或者提供一些基於行業標準仿真軟件的簡化模型練習，那就太棒瞭。這將大大增強這本書作為工程參考手冊的地位，讓它不僅僅是理論的殿堂，更是工程師手中解決實際問題的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者展現齣一種罕見的、對技術細節近乎偏執的追求，這從他處理那些細微參數差異時的措辭中就能窺見一斑。他似乎深諳讀者在學習過程中會因為微小的概念混淆而卡殼的痛點，因此在定義每一個術語時都力求精確到令人發指的地步，仿佛生怕任何模糊之處都會為後續的學習埋下隱患。這種嚴謹的學術態度值得尊敬，但對於我這樣希望快速抓住核心要點、進行宏觀把握的學習者來說，有時會感覺略微有些“繁復”和“冗餘”。如果作者能夠在關鍵概念和次要細節之間，設置更清晰的視覺區分，比如使用不同的字體樣式或者更明確的“注解”框來標注那些屬於“進階拓展”的內容，讓讀者可以根據自己的學習節奏選擇性地深入，那麼這本書的整體閱讀效率和友好度，將會得到質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書在對最新研究進展的跟進速度上，略顯保守，這可能也是實體齣版物難以避免的周期性限製。我期待在討論到超高速傳輸領域時，能看到更多關於矽光子集成技術在提升帶寬密度方麵的最新突破和商業化嘗試的深度分析，而不是停留在對傳統光縴器件性能極限的探討上。當然，作為一本奠定堅實基礎的著作，它對光縴光學的基本原理，如非綫性效應的建模和管理，處理得無可挑剔，這些“內功心法”的紮實程度，是任何前沿技術發展都離不開的根基。如果能增加一個專門的“未來展望”章節，邀請幾位行業新銳對未來五到十年的技術發展趨勢做一個大膽的預測，想必能讓這本書的價值在經典與前沿之間得到更完美的平衡，讓讀者在學好基礎的同時，也能時刻保持對行業前沿的敏銳嗅覺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事邏輯簡直是教科書級彆的典範，它沒有急於拋齣那些晦澀難懂的核心理論，而是采取瞭一種“問題導嚮”的切入方式，仿佛一位經驗豐富的老教授，總能在恰當的時機拋齣一個引人深思的行業痛點，然後循序漸進地展示如何利用現有技術去攻剋它。這種講故事般的敘述，極大地提升瞭我閱讀的連貫性和主動性，我發現自己不是在“被動地”接收信息，而是在“主動地”跟隨作者的思路進行一場知識探險。尤其是在論述不同調製格式的優劣對比時，作者巧妙地設置瞭多個對比場景，通過參數的動態變化，讓讀者清晰地看到每一種選擇背後的代價與迴報，這種嚴謹的推演過程，遠比乾巴巴的公式堆砌要有效得多，讓人讀完後，心裏對“為什麼是這樣”的理解，遠比隻記住瞭“是什麼”要深刻得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量著實令人稱道，紙張的觸感細膩，裝幀設計也頗具現代感，拿在手裏沉甸甸的，讓人感受到作者和齣版社在製作上的用心。我特彆欣賞它在圖錶呈現上的清晰度，那些復雜的原理圖和實驗數據麯綫，沒有絲毫的模糊不清，即便是初次接觸相關領域的讀者，也能憑藉這些精美的插圖，迅速建立起對抽象概念的直觀認識。不過，我倒希望能在某些關鍵技術名詞的解釋部分，能多增加一些跨學科的類比或者生活化的實例來輔助理解，畢竟技術書籍的深度往往意味著一定的專業門檻，如果能稍微降低一點點“勸退”的力度，想必能吸引更廣泛的愛好者群體。整體而言，它更像是一件精心製作的工藝品，閱讀體驗上的愉悅感是顯而易見的，為接下來的知識汲取打下瞭良好的物質基礎。