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吳偉陵著 著

圖書標籤:

• 移動通信
• 無綫通信
• 通信原理
• 信號處理
• 信道編碼
• 調製解調
• 多址接入
• 移動網絡
• 5G
• 通信技術

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563504657

商品編碼：29729635682

包裝：平裝

齣版時間：2001-01-01

基本信息

書名:移動通信中的關鍵技術

：34.00元

售價：23.1元,便宜10.9元,摺扣67

作者:吳偉陵著

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2001-01-01

ISBN：9787563504657

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版次：1

裝幀：平裝

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商品重量：0.4kg

編輯推薦

移動通信是目前國內外發展*快的新技術之一。它的主要特點是高技術含量大，新技術層齣不窮。為瞭適應這一發展需要，本書主要從原理介紹瞭第二代數字式移動通信，第三代寬帶多媒體移動通信以及移動通信中將要采用的一些新的關鍵性技術。

內容提要

為提高移動通信的數量（有效性）與質量（可靠性）指標，分彆介紹和討論瞭提高有效性和可靠性的各項措施。為瞭提高移動通信的有效性，介紹瞭提高單個用戶有效性的信源編碼技術；有效性調製技術；以及提高多個用戶即小區容量的多址接入技術等等。為瞭提高移動通信的可靠性，介紹瞭在移動通信訓抗各種衰落提高可靠性的措施；擴頻技術、調製技術、信道編碼與交織技術、功率控製技術、分集接收、Rake接收與發端分集等技術。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《數字圖像處理與計算機視覺基礎》 內容簡介： 本書深入淺齣地介紹瞭數字圖像處理和計算機視覺領域的核心概念、關鍵算法及實際應用。旨在為讀者構建紮實的理論基礎，並提供豐富的實踐指導，使其能夠理解、設計並實現各類圖像分析與理解任務。本書內容全麵，涵蓋瞭從基礎的圖像錶示和增強，到高級的特徵提取、目標識彆和三維重建等多個重要方麵，特彆適閤計算機科學、電子工程、自動化、人工智能等相關專業的學生、研究人員以及對圖像處理和計算機視覺技術感興趣的工程師。 第一部分：數字圖像處理基礎 第一章：數字圖像的錶示與基礎操作 本章將詳細闡述數字圖像是如何在計算機中錶示的，包括像素的概念、灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等色彩空間）、圖像的維度和位深度。我們將探討基本的圖像操作，例如像素的訪問與修改、圖像的幾何變換（平移、鏇轉、縮放、裁剪），以及這些基本操作在圖像處理流程中的意義。此外，還會介紹圖像的存儲格式（如BMP、JPEG、PNG）及其特點。 第二章：圖像增強技術 圖像增強是改善圖像視覺質量、突齣有用信息的重要手段。本章將介紹兩大類圖像增強技術：空間域增強和頻率域增強。 空間域增強： 重點講解點運算，包括灰度變換（綫性變換、對數變換、指數變換、分段綫性變換）和直方圖處理（直方圖均衡化、直方圖規定化），以及這些方法如何改變圖像的對比度和亮度。此外，還將介紹鄰域運算，如平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）用於增強圖像邊緣和細節。 頻率域增強： 介紹傅裏葉變換在圖像處理中的應用。我們將解釋低通濾波、高通濾波、同態濾波等頻率域濾波器的原理，以及它們如何用於圖像的平滑、去模糊和邊緣增強。 第三章：圖像復原 圖像復原旨在消除或減弱由於成像過程中的退化（如模糊、噪聲）而造成的圖像失真。本章將講解不同類型的圖像退化模型，包括綫性退化模型和非綫性退化模型。 噪聲的去除： 除瞭在圖像增強中提到的濾波方法，本章將深入探討更高級的去噪技術，如中值濾波、自適應濾波、維納濾波等，並分析它們在不同噪聲類型下的錶現。 模糊的復原： 介紹逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等復原算法，並討論它們在解決逆問題時的局限性與改進方法。還會觸及盲去模糊技術，即在不知道退化函數的情況下進行圖像復原。 第四章：圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為多個有意義的區域或對象的過程，是計算機視覺中至關重要的一步。本章將介紹多種經典的圖像分割方法。 基於閾值的方法： 講解全局閾值法、局部閾值法以及Otsu法等自動閾值確定技術。 基於邊緣的方法： 詳細介紹Canny邊緣檢測算法及其步驟，以及其他邊緣檢測算子。 基於區域的方法： 介紹區域生長法、區域分裂與閤並法等。 聚類與圖論方法： 探討K-means聚類、Mean-shift聚類在圖像分割中的應用，以及圖割（Graph Cut）等基於圖論的分割方法。 第五章：圖像特徵提取與描述 特徵是圖像中最具區分性的信息，用於識彆、匹配和描述圖像內容。本章將聚焦於各種有效的特徵提取與描述技術。 點特徵檢測器： 介紹Harris角點檢測、FAST角點檢測等，以及SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等經典的局部特徵描述子，分析它們的魯棒性、尺度不變性和鏇轉不變性。 綫特徵和區域特徵： 簡要介紹Hough變換用於檢測直綫和圓等。 深度學習在特徵提取中的應用： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）如何自動學習圖像特徵，為後續的識彆任務打下基礎。 第二部分：計算機視覺核心技術 第六章：多視圖幾何與三維重建 本章將從幾何學角度研究圖像與三維世界的關係，為實現三維場景的理解和重建奠定基礎。 相機模型： 講解針孔相機模型、相機內參和外參，以及世界坐標係、相機坐標係和圖像坐標係之間的轉換。 立體視覺： 介紹對極幾何、極綫搜索、視差計算，以及BM（Block Matching）算法和SGBM（Semi-Global Block Matching）算法在立體匹配中的應用，用於從立體圖像對中恢復深度信息。 多視圖立體（MVS）： 介紹如何利用多張不同視角的圖像來重建更精確的三維模型。 三角測量： 講解如何根據已知相機的內外參數和圖像中的對應點來計算三維空間中的點坐標。 第七章：運動分析與目標跟蹤 本章關注圖像序列中的運動信息提取與目標跟蹤。 光流法： 介紹Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等經典光流估計算法，以及它們在運動估計中的應用。 目標跟蹤： 講解基於檢測跟蹤（Tracking-by-Detection）的框架，包括目標檢測器（如YOLO, Faster R-CNN）與數據關聯算法（如卡爾曼濾波器、匈牙利算法）的結閤。還將介紹基於模闆匹配、卡爾曼濾波、粒子濾波等方法的單目標跟蹤算法，以及多目標跟蹤麵臨的挑戰和常用策略。 第八章：目標識彆與分類 識彆圖像中的特定對象或對其進行分類是計算機視覺的核心任務之一。 傳統方法： 介紹基於手工設計特徵（如HOG、SIFT）和分類器（如SVM）的識彆方法。 基於深度學習的方法： 重點講解捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的革命性進展。詳細介紹CNN的基本結構（捲積層、池化層、全連接層）、常見的網絡架構（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception），以及遷移學習的應用。 目標檢測： 介紹R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）係列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等單階段和多階段目標檢測算法，實現圖像中目標的定位和分類。 語義分割與實例分割： 介紹FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net、Mask R-CNN等算法，實現像素級彆的分類和識彆。 第九章：圖像與視頻檢索 本章探討如何根據圖像或視頻的內容進行檢索。 基於內容的圖像檢索（CBIR）： 介紹如何提取圖像的視覺特徵（顔色、紋理、形狀），並利用相似性度量進行檢索。 視頻特徵提取： 討論如何提取視頻的時空特徵，以及視頻檢索的常用方法。 深度學習在檢索中的應用： 介紹如何利用深度學習模型學習更具判彆力的錶示，以提升檢索精度。 第十章：三維視覺應用與新興技術 本章將展望三維視覺領域的實際應用，並介紹一些新興的技術趨勢。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介紹視覺SLAM的基本原理、常用算法（如ORB-SLAM, LSD-SLAM），以及其在機器人導航、增強現實中的應用。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 探討圖像處理和計算機視覺技術在AR/VR中的關鍵作用，如場景理解、物體跟蹤、渲染等。 生成式模型（GANs，Diffusion Models）： 簡要介紹如何利用深度學習生成逼真的圖像，以及其在圖像編輯、數據增強等方麵的潛力。 多模態融閤： 討論如何結閤不同來源的信息（如圖像、文本、音頻）來提升視覺任務的性能。 實踐指導與附錄 本書每章都將配以豐富的實例和僞代碼，幫助讀者理解算法的實現細節。部分章節還將提供使用主流計算機視覺庫（如OpenCV, PyTorch, TensorFlow）實現的示例代碼，鼓勵讀者動手實踐。書末附錄將提供相關的數學基礎迴顧，以及進一步閱讀的參考資料。 本書緻力於為讀者提供一個全麵、深入且具有實踐指導意義的學習平颱，使其能夠掌握數字圖像處理與計算機視覺的核心技術，並為進一步的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起這本關於通信技術的書籍時，原本期望它能提供一些快速入門的捷徑，但讀完第一章後，我就意識到我的想法過於天真瞭。這本書的寫作風格非常“硬核”，它對讀者有一定的預設門檻，要求讀者最好已經掌握瞭數字信號處理和基礎的電磁波理論。作者行文風格極其凝練，幾乎每一個句子都承載瞭大量信息量，絕不浪費筆墨在不必要的修飾上。在探討某一特定調製技術時，作者仿佛化身為一位經驗豐富的工程師，直接跳過瞭基礎的介紹，直接進入瞭最優解的推導過程，比如如何通過優化迭代算法來降低誤碼率，以及在特定帶寬限製下的功率譜密度分配策略。這種直擊本質的寫作手法，對於我這種有一定經驗、想尋求突破的專業人士來說，無疑是極大的助益。它更像是一本高手之間的思想交流錄，而不是麵嚮大眾的入門指南，如果你想在某個技術點上達到“精通”級彆，這本書提供瞭所需的深度和廣度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體選擇讓人眼前一亮，在長時間閱讀後眼睛的疲勞感明顯低於其他同類書籍，這大概是齣版方在細節上花費瞭心思。從內容上看，我發現作者在處理不同技術代際的演進關係時，錶現齣瞭極高的洞察力。它並沒有將舊技術貶低為“過時”，而是清晰地闡述瞭每項技術在其特定曆史階段的局限性，以及它是如何為後來的技術發展鋪平道路的。比如，在論述頻譜效率提升的路徑時，作者巧妙地將多址接入技術、多載波技術以及大規模MIMO技術串聯起來，形成一條清晰的技術演進脈絡，這讓我對整個無綫通信技術的發展史有瞭一個更宏觀、更具層次感的理解。書中對前沿熱點話題的覆蓋也十分及時，特彆是涉及到資源調度和網絡切片的應用場景分析，結閤瞭最新的標準化組織文件，提供瞭非常具有前瞻性的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手裏，首先映入眼簾的是其厚重的分量，這預示著內容的深度和廣度。我花瞭整整一個周末的時間來閱讀，纔算勉強翻閱完第一遍，但坦白說，很多地方還需要反復咀嚼。它並非那種輕描淡寫的科普讀物，而是真正深入到瞭技術的核心。作者在闡述理論模型時，那種嚴謹的邏輯推演和詳盡的數學推導，讓人不得不佩服其深厚的學術功底。比如，在分析信道編碼的效率提升時，書中不僅給齣瞭最終的性能指標，更是將每一步的算法優化路徑清晰地勾勒齣來，甚至連早期的實驗數據對比都拿瞭齣來，這種“刨根問底”的寫作態度，對於想從事前沿研究的讀者來說，簡直是如獲至寶。我特彆欣賞作者在引入新概念時，總能先從曆史背景講起，交代清楚為什麼需要這種新技術，解決瞭當時哪些痛點，然後再層層遞進地介紹其工作原理和最新的研究進展。不過，對於初學者來說，前半部分關於基礎理論的鋪陳略顯冗長，需要極大的耐心纔能跟上其節奏。總體而言，這是一本可以作為工具書常年放在案頭的專業著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於其對“係統優化”的執著探討。它不僅僅停留在描述“有什麼技術”，更深入地挖掘瞭“如何讓這些技術協同工作達到最佳性能”。我印象最深的是關於功耗管理的那幾章，作者沒有僅僅給齣低功耗設計的理論模型，而是詳細對比瞭不同應用場景下（例如自動駕駛對低延遲的要求與物聯網對長續航的要求）的優化目標差異，並給齣瞭相應的多目標函數和求解方法。這種麵嚮實際工程限製的討論，讓書中的內容顯得極其“接地氣”。雖然書中也涉及瞭大量的理論推導，但作者總能在關鍵轉摺點加入一兩段總結性的文字，將復雜的數學公式拉迴到實際的物理意義上，確保讀者不會在公式的海洋中迷失方嚮。它不是一本讓你“會用”的技術手冊，而是一本讓你“理解為什麼這樣做最有效”的深度參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常樸素，封麵沒有任何花哨的圖案，黑白灰為主色調，看起來像是一本教科書，但內容遠超一般教材的範疇。閱讀體驗上，我最大的感受是其結構安排的獨到匠心。它沒有嚴格按照時間順序或者技術模塊來劃分章節，而是采用瞭一種“問題導嚮”的敘事方式。例如，它不是先講A技術，再講B技術，而是圍繞一個實際場景中遇到的通信瓶頸，然後引齣所有相關的關鍵技術如何協同解決這個問題。這種方式極大地提升瞭閱讀的代入感和連貫性。我尤其喜歡其中穿插的多個“案例剖析”環節，這些案例往往取材於業界真實部署的係統，作者將抽象的理論知識立刻具象化到實際的工程實現層麵，讓那些原本晦澀難懂的協議棧細節變得生動起來。雖然書中引用瞭大量的圖錶和流程圖，但不同於很多技術書籍圖注與正文脫節的問題，這裏的插圖都經過精心設計，標注清晰，與文字的配閤度極高，真正起到瞭“一圖勝韆言”的效果。