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王素珍 著

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• 无线通信
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• 模拟通信
• 通信系统
• 电磁场与电磁波

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563521319

商品编码：29659112309

包装：平装

出版时间：2010-02-01

基本信息

书名：通信原理

定价：35.00元

作者：王素珍

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2010-02-01

ISBN：9787563521319

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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内容提要

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本书介绍了通信系统的基本原理与技术。全书共分10章，内容包括绪论、信号与分析、模拟调制系统、数字信号的基带传输系统、正弦载波数字调制系统、模拟信号的数字传输、同步原理、差错控制编码、先进的数字带通调制与解调、信道复用与通信网等内容。
　　在保持理论深度的基础上，本书尽可能地简化数学分析过程，突出对概念、新技术的介绍，增进与实际系统的联系。本书可作为高等院校通信、电子信息等相关专业本科生的教材，也可作为相关专业和通信工程技术人员的参考书。

目录

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章 绪论
　1.1 通信系统
　1.2 信息及其度量
　1.3 通信系统主要性能指标
　1.4 通信系统的分类及通信方式
　习题
第2章 信号与分析
　2.1 确定信号的分析
　2.2 变量分析
　2.3 过程及其统计特性
　2.4 平稳过程
　2.5 高斯过程
　2.6 通信系统中常见的几种高斯信号
　2.7 平稳过程通过线性系统
　2.8 信道
　习题
第3章 模拟调制系统
　3.1 模拟线性调制
　3.2 线性调制系统的抗噪声性能
　3.3 非线性调制原理
　3.4 调频系统的抗噪声性能
　3.5 频分复用
　3.6 模拟通信系统的应用举例
　习题
第4章 数字信号的基带传输系统
　4.1 数字基带信号的码型
　4.2 数字基带信号的功率谱特性
　4.3 基带系统间串扰的传输条件
　4.4 部分响应基带系统
　4.5 基带系统的抗噪声性能
　4.6 眼图
　4.7 时域均衡器
　4.8 扰码和解扰
　习题
第5章 正弦载波数字调制系统
　5.1 二进制振幅键控(2ASK)
　5.2 二进制移频键控(2FSK)
　5.3 二进制相移键控(2PSK)
　5.4 二进制差分相移笋控(2DPSK)
　5.5 二进制数字调制系统的抗噪声性能
　5.6 匹配滤波器
　5.7 相关接收机
　5.8 多进制数字调制系统
　习题
第6章 模拟信号的数字传输
　6.1 采样定理
　6.2 采样信号的量化
　6.3 脉冲编码调制(PCM)
　6.4 简单增量调制(△M)
　6.5 差分脉冲编码调制(DPCM)
　6.6 时分复用和复接(TDM)
　习题
第7章 同步原理
　7.1 引言
　7.2 载波同步
　7.3 位同步
　7.4 群同步
　7.5 网同步
　习题
第8章 差错控制编码
　8.1 差错控制的基本原理
　8.2 线性分组码
　8.3 循环码
　8.4 卷积码
　8.5 网格编码调制(TAM)
　习题
第9章 先进的数字带通调制与解调
　9.1 正交振幅调制(QAM)
　9.2 小频移键控及高斯小频移键控
　9.3 正交频分复用(OFDM)
　9.4 扩展频谱技术
　习题
0章 信道复用与通信网
　10.1 引言
　10.2 频分复用(FDM)
　10.3 时分复用(TDM)
　10.4 码分复用(CDM)
　10.5 多址通信方式
　10.6 CDMA蜂窝移动通信系统
　10.7 通信网
　习题
附录1 常用三角公式
附录2 Q函数表和误差函数表
附录3 类贝塞尔函数表
缩写词表

作者介绍

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文摘

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序言

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《算法的迷宫：数据结构与高效求解的艺术》 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道，无论是社交媒体上的动态、搜索引擎的查询，还是科学研究中的复杂计算，背后都离不开高效的数据组织和处理。本书《算法的迷宫》正是为了带领读者穿越错综复杂的“算法迷宫”，掌握那些能够让数据流动起来、问题得以解决的精妙技艺。它不是一本关于通信技术的教科书，而是关于如何智慧地存储、查找、排序、转换以及分析信息的指南，是一种解决问题的思维模式和一套强大的工具集。 引言：为何算法如此重要？ 设想一下，你要从一本厚达数千页的书籍中找出某个特定段落，或者从一个包含百万用户信息的数据库里找到某个特定用户的资料。如果没有系统的方法，这无疑是一项近乎不可能的任务。算法，正是解决这类问题的“路线图”。它是一种清晰、明确、有限的指令序列，用于解决一个特定的问题或执行一项特定的任务。高效的算法，能够以惊人的速度处理海量数据，将不可能变成可能，是现代计算科学的基石。 本书将从最基础的概念出发，逐步引导您认识各种经典的数据结构，并学习如何为这些数据结构设计出高效的算法。我们不会在这里探讨电磁波的传播、编码解码的原理，抑或是信号的调制解调。相反，我们将聚焦于计算机内部如何有效地管理信息，以及如何通过精确的步骤来操作这些信息，从而实现效率的最大化。 第一部分：数据的容器——数据结构的基石 在深入算法之前，理解数据是如何被组织和存储的至关重要。就像建筑师需要了解砖块、水泥、钢筋的特性一样，程序员也需要掌握各种“数据容器”——数据结构的特性。 第一章：线性世界的探索——数组与链表 数组（Arrays）： 想象一个整齐排列的士兵队伍，每个士兵都有一个编号（索引）。数组就是这样一种能够将相同类型的数据元素按顺序存储起来的结构。它的优点在于访问速度快，可以通过索引直接定位到任何一个元素。但缺点也很明显：一旦数组的大小确定，就很难再进行扩充或缩减。我们将学习如何声明、初始化、访问数组元素，以及在数组中进行查找、插入和删除操作（尽管插入和删除可能会涉及元素的移动，效率相对较低）。 链表（Linked Lists）： 与数组的固定性不同，链表更像是一条由“节点”串联起来的“项链”。每个节点不仅存储数据，还包含一个指向下一个节点的“指针”。这种结构赋予了链表动态的特性，可以轻松地在任意位置插入或删除节点，而无需移动大量数据。我们将深入探讨单向链表、双向链表和循环链表的结构，以及如何在链表中实现高效的插入、删除和遍历操作。 第二章：层次与关系的模型——栈、队列与树 栈（Stacks）： 栈是一种“后进先出”（LIFO）的数据结构，就像叠放的盘子，你最后放上去的盘子总是第一个被取走。我们会在编程中看到栈的身影，例如函数调用的过程、表达式求值以及浏览网页时的“后退”功能。我们将学习如何使用数组或链表来实现栈，以及掌握`push`（入栈）和`pop`（出栈）等基本操作。 队列（Queues）： 队列则遵循“先进先出”（FIFO）的原则，就像排队买票一样，第一个排队的人最先得到服务。队列广泛应用于任务调度、打印机队列、广度优先搜索等场景。本书将解析队列的实现方式，并讲解`enqueue`（入队）和`dequeue`（出队）等操作。 树（Trees）： 如果说链表是一维的，那么树就是一种二维的、具有层级关系的数据结构。它由根节点开始，向下延伸出子节点，形成一个有层次的结构。最常见的树类型包括二叉树（每个节点最多有两个子节点）和二叉搜索树（左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点）。我们将重点学习二叉搜索树的构建、查找、插入和删除，以及各种遍历（前序、中序、后序）方法，这些对于高效地组织和检索数据至关重要。 第三章：互联互通的世界——图 图（Graphs）： 图是最通用、最强大的数据结构之一，它能够表示对象之间的任意关系。无论是社交网络中的人际关系、城市之间的交通网络，还是网页之间的链接，都可以用图来建模。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们是解决许多复杂问题（如路径查找、连通性判断）的基础。 第二部分：求解的艺术——算法的精髓 掌握了数据结构，我们就可以开始探索如何利用这些结构来解决问题。算法的设计，就是为了在解决问题的同时，最大化地节省时间和空间资源。 第四章：效率的度量——时间复杂度和空间复杂度 在评估一个算法的好坏时，我们不能仅仅看它是否能得出正确结果，更要看它在“多快”、“多省”地完成任务。时间复杂度描述了算法执行所需的时间随输入规模增长而增长的趋势，而空间复杂度则衡量了算法所需的内存空间。本书将引入大O符号（Big O notation），教会您如何分析算法的时间和空间复杂度，从而选择最优的解决方案。我们将看到，同一个问题，不同的算法可能在效率上天壤之别。 第五章：分而治之——递归与分治策略 递归（Recursion）： 递归是一种强大的编程技巧，它允许一个函数调用自身来解决问题。就像“照镜子”一样，每次都看到一个缩小版的自己。我们将学习如何设计递归函数，以及递归在解决诸如计算阶乘、斐波那契数列、汉诺塔等问题中的应用。理解递归的基石——基本情况（base case）和递归步骤（recursive step）——是掌握这项技能的关键。 分治法（Divide and Conquer）： 分治策略是将一个大问题分解成若干个相互独立的小问题，分别解决这些小问题，然后将它们的解合并起来，从而得到大问题的解。快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）是分治法的经典应用。我们将深入分析这些排序算法，体会它们如何通过“分而治之”达到极高的效率。 第六章：大海捞针与有序排列——查找与排序算法 查找算法（Searching Algorithms）： 在大量数据中快速找到目标元素是常见的需求。我们将学习线性查找（Linear Search）的局限性，并重点掌握二分查找（Binary Search）的原理。二分查找依赖于数据的有序性，能够以对数级别的时间复杂度完成查找，效率远高于线性查找。 排序算法（Sorting Algorithms）： 将无序的数据按特定顺序排列是数据处理的基础。我们将详细介绍多种排序算法，包括： 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）。它们易于理解，但效率较低，适合小规模数据。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）、堆排序（Heap Sort）。它们的时间复杂度通常为O(n log n)，是处理大规模数据的首选。 特殊排序： 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）。它们在特定数据分布下能够实现线性时间复杂度，是面试和优化中的重要工具。 第七章：图的智慧——图算法的应用 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）： 在地图上找到两点之间的最短距离，或者在网络中找到传输数据的最快路径，都离不开最短路径算法。我们将学习Dijkstra算法（用于查找单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（用于查找所有顶点对之间的最短路径）。 最小生成树算法（Minimum Spanning Tree Algorithms）： 在一个连通的无向图中，找到一个连接所有顶点的子图，并且该子图的所有边的权重之和最小。Prim算法和Kruskal算法是解决这个问题的经典算法。 第八章：贪婪与动态——优化问题的利器 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选项，希望能以此推导出全局最优解。我们将学习其应用场景，例如活动选择问题、背包问题（部分）。然而，贪心算法并非万能，需要仔细分析其适用性。 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划是一种将复杂问题分解为更小的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算的强大技术。它适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。我们将学习如何通过定义状态、找出状态转移方程来设计动态规划算法，并解决诸如背包问题（完整）、最长公共子序列、爬楼梯等经典问题。 结论：踏入算法的无限领域 《算法的迷宫》并非终点，而是一个起点。掌握了这些基本的数据结构和算法，您就已经拥有了一套强大的工具，可以去理解和解决现实世界中无数的计算问题。从简单的应用程序到复杂的系统，算法无处不在，它们是驱动现代科技进步的无形力量。本书旨在为您点亮前进的道路，让您在面对“算法的迷宫”时，不再迷失方向，而是能够自信地找到通往高效解决方案的路径。通过不断地学习、实践和思考，您将逐渐领悟算法的精妙与力量，成为一名更优秀的“问题解决者”。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度不容小觑，它并非那种可以快速浏览、囫囵吞枣读完的休闲读物。对于我这种带有一定工程背景的读者来说，某些章节依然需要反复研读，甚至需要配合外部的仿真软件来验证推导结果。比如，在处理多址接入技术的那一部分，关于正交性的讨论，以及如何在高维空间中实现用户隔离，其数学推导的严密性达到了令人敬佩的程度。我不得不承认，有好几次我需要停下来，泡杯茶，拿出草稿纸，一步一步地跟着作者的思路重新演算一遍，才能真正将那份“豁然开朗”的感觉捕捉到。它要求读者投入时间与心力，但回报也是巨大的，它磨炼的不仅是知识，更是严谨的工程思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解过程中，有一个显著的特点，那就是对不同调制解调技术的深入剖析，简直是教科书级别的详尽。它不仅仅是罗列出ASK、FSK、PSK的原理图，更深入地探讨了它们在特定信道条件下的性能权衡。比如，在讨论数字调制时，书中对星座图的绘制和解读非常到位，每一个点的摆放、每一种可能的错误判决区域，都被图文并茂地展示出来，使得原本抽象的“概率”概念变得具象化了。我尤其欣赏它对噪声对系统性能影响的分析，从高斯白噪声到有色噪声，逐步升级的难度设置，让人能够清晰地追踪到系统性能的衰减路径，这对于后续进行系统优化设计至关重要，感觉自己对“如何让信息传得更远、更准”有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺古典雅致的，墨绿色的封皮，配上烫金的字体，很有年代感和厚重感，一看就是那种值得细细品味的学术著作。我特意把它放在书架最显眼的位置，每次看到它，都会油然而生一种对知识的敬畏感。它的纸张质量也相当不错，手感细腻，油墨印刷清晰锐利，即便是那些复杂的数学公式和波形图，也能看得一清二楚，阅读体验上确实是下了功夫的。当然，光好看不行，内容才是硬道理。我翻开目录时，就被它严谨的逻辑结构所吸引，从最基础的信号表示法开始，层层递进，把整个理论体系构建得如同精密的机械装置，每一个环节都咬合得天衣无缝，让人忍不住想一探究竟，看看这“通讯的秘密”究竟是如何被数学语言所揭示的。

评分☆☆☆☆☆

从整体的叙事脉络来看，这本书的收尾部分处理得相当大气。它并没有止步于理论的阐述，而是将目光投向了未来和更广阔的应用场景。在最后几章中，作者开始探讨一些前沿课题，例如信息论在现代通信系统设计中的指导意义，以及一些基础理论如何被应用于构建现代蜂窝网络或卫星通信链路的构架之中。这种前瞻性的视野，让这本书的价值超越了一本单纯的理论参考书，更像是一部关于信息时代基石的奠基之作。它不仅教会了我“是什么”和“为什么”，更引导我去思考“接下来会是什么”，这种将基础理论与未来趋势结合的能力，是很多同类书籍所欠缺的宝贵特质。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这类书籍，我原本是抱着一种“挑战自我”的心态来的，毕竟那些傅里叶变换、拉普拉斯变换的符号就足够让人望而生畏了。但这本书的处理方式非常巧妙，它并没有一开始就用那些冰冷的公式砸向读者，而是通过大量的实际案例和生动的比喻来引入概念。比如，它解释信道容量时，不是直接抛出香农公式，而是先描述了一个“信息传递的瓶颈”的故事，让我一下子就抓住了核心思想——带宽和噪声限制了我们能说的极限。这种从宏观到微观的引导，极大地降低了入门的心理门槛，让我感觉自己不是在啃一本枯燥的教材，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一场思维探险。