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儲鍾圻 著

圖書標籤:

• 通信原理
• 通信工程
• 現代通信
• 無綫通信
• 移動通信
• 信號處理
• 通信係統
• 應用實踐
• 5G
• 物聯網

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111423461

商品編碼：29740530214

包裝：平裝

齣版時間：2013-08-01

基本信息

書名：現代通信應用實踐

定價：49.90元

作者：儲鍾圻

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2013-08-01

ISBN：9787111423461

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.440kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書以“上海世博會通信”等項目為基礎，是作者團隊多年從事專業技術工作的經驗總結。本書內容包括：上海世博會通信、現代衛星通信、水聲數字通信、通信信息隱匿技術與抗乾擾等。本書除必要的數字推導外，特彆注重物理概念和實際應用，力求深入淺齣、通俗易懂、重點突齣、便於理解。
　　本書作者都是業內專傢，全麵掌握信息係統的技術基礎和發展方嚮。
　　本書可供從事信息技術的工程技術人員或研究生閱讀，也可作為高等院校電子信息專業的教材。

目錄

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1.1上海世博會通信的特點與規劃1.1.2上海世博會對信息通信的特殊要求1.1.4通信應用於世博會管理的規劃1.1.6世博會信息通信安全保障規劃1.2.1上海世博會對高帶寬的需求1.2.3基站的布置如何適應世博會密集通信1.2.5世博會IPv6園區網1.3.1世博會信息化係統概述1.3.3信息安全係統1.3.5運行管理係統1.3.7信息化集成測試平颱1.4.1雲手機使低端手機也能體驗更多的智能業務1.4.3多語言識彆技術為國際遊客架起溝通的橋梁1.4.5世博交互信息亭便利遊遊覽1.4.7移動支付讓遊客支付更方便1.5世博通信保障與運行維護1.5.2世博通信保障的方案與對策1.5.4上海世博會通信關鍵業務的1.5.5上海世博會信息化係統運維1.6上海世博會通信電信運營商未1.6.1大型活動中的通信網絡保障1.6.2建立應急預案體係的重要性利用業的啓發市未來信息化的藉鑒2.1衛星通信的發展2.1.2車載衛星通信地球站的發展2.2衛星通信頻段的使用2.2.2國際電信聯盟衛星通信工作2.2.3衛星通信中常用的頻段使用2.2.4衛星通信中常用的頻段和適2.3衛星通信的入網測試2.3.2國內直播星的入網測試2.3.4ASIASAT的入網測試2.4.1VSAT網絡2.4.3以衛星通信VSAT作為中繼的2.5衛星通信的新業務2.5.2MBSAT2.5.4海上移動通信3.1概述3.3水聲通信信道的特異性3.4.1MFSK的水聲數字通信3.4.3水聲電子郵件傳輸係統3.5.1多途背景下通信信號的檢測3.5.3如何利用通信聲納方程進行水3.6海洋噪聲3.6.2艦船自噪聲3.7水中聲傳輸損失3.7.2海水介質的聲吸收損失3.7.4海底的聲學特性3.9跳頻係統3.10.1改進型多媒體水聲通信機3.10.3APNFM體製水聲通信機的研究第4章 通信信息隱匿技術及抗乾擾4.2信息隱匿係統基本模型4.4聽覺掩蔽特性4.4.2音調4.6擴頻思想在信息隱匿中的應用4.8隱匿技術分類4.10文本信息隱匿技術的分類4.12基於信道編碼的信息隱匿技術4.14信息隱匿於聲音技術4.16通信信息隱匿檢測與攻擊技術4.18互聯網上信息隱匿的檢測與攻擊4.20輻射乾擾概論4.20.2美國和世界其他國傢應對4.20.3係統內和係統間EMI4.20.5電磁乾擾源的分類4.20.7人為電磁乾擾源4.20.9電磁乾擾的性質4.20.11電源乾擾控製技術4.20.13饋綫乾擾控製技術4.20.15模擬電路乾擾控製4.20.17高頻電路乾擾控製4.21.1計算機的防乾擾技術4.21.3電纜綫路防乾擾技術4.23屏蔽原理和技術4.23.2電場屏蔽4.23.4電磁場屏蔽4.24濾波器技術及應用4.24.2濾波器的特性參數4.24.4電源濾波器4.25接地技術及其應用4.25.2信號接地附錄參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《光影之間：深度學習驅動的計算機視覺技術解析與應用》 簡介： 在信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們感知世界、交流信息的重要載體。計算機視覺，作為人工智能領域最激動人心的分支之一，正以前所未有的速度發展，深刻地改變著我們與數字世界的互動方式。從智能手機中的人臉識彆，到自動駕駛汽車的環境感知，再到醫療影像的輔助診斷，計算機視覺技術已滲透到我們生活的方方麵麵，帶來效率的飛躍和體驗的革新。 《光影之間：深度學習驅動的計算機視覺技術解析與應用》並非一本關於通信理論的淺嘗輒止的讀物，它將帶領讀者深入探索計算機視覺的奧秘，特彆是當前最為核心的驅動力——深度學習。本書旨在為有誌於在計算機視覺領域深耕的技術愛好者、學生、研究人員以及行業從業者提供一本全麵、深入且具有實踐指導意義的參考書。我們力求剝離錶麵的喧囂，直抵核心的技術原理，並輔以豐富的案例分析，展示前沿技術如何轉化為實際的解決方案，解決現實世界中的復雜問題。 本書內容概覽： 第一部分：視覺基礎與傳統方法迴顧 在進入深度學習的殿堂之前，我們首先會迴顧計算機視覺的基本概念和一些經典的傳統方法。這部分內容將幫助讀者建立堅實的理論基礎，理解深度學習為何能夠取得如此巨大的成功，以及它如何突破瞭傳統方法的局限。 圖像的數學錶示： 我們將探討像素、顔色空間（如RGB、HSV、灰度）、圖像的幾何變換（如縮放、鏇轉、平移）等基礎概念，理解圖像在計算機中的本質。 傳統特徵提取： 介紹SIFT、SURF、HOG等經典的特徵提取算法，理解它們如何從圖像中捕捉關鍵信息，以及這些特徵的優勢與不足。 圖像處理基礎： 涵蓋濾波（高斯濾波、Sobel算子等）、邊緣檢測、形態學操作等基本圖像處理技術，這些都是後續更復雜算法的基礎。 經典立體視覺： 簡要介紹立體匹配、深度估計等傳統方法，為理解現代三維視覺技術奠定基礎。 第二部分：深度學習的基石——神經網絡理論 深度學習的強大力量源於其復雜的神經網絡結構。本部分將深入剖析神經網絡的基本原理，從最基礎的感知機，逐步過渡到多層感知機（MLP），再到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等，為理解具體的計算機視覺模型打下堅實的理論基礎。 從感知機到多層感知機： 解釋神經元的工作原理、激活函數的作用、前嚮傳播與反嚮傳播算法，以及如何通過梯度下降進行模型訓練。 捲積神經網絡（CNN）的革命： 詳細講解CNN的核心組件，包括捲積層（感受野、步長、填充）、池化層（最大池化、平均池化）、全連接層。深入剖析CNN為何能有效地處理圖像數據，其在特徵提取上的優勢。 其他重要網絡結構： 介紹循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）在處理序列數據中的應用，盡管CNN是視覺任務的主力，但RNN在視頻分析、圖像字幕生成等領域仍有重要作用。 損失函數與優化器： 講解交叉熵損失、均方誤差損失等常用損失函數，以及SGD、Adam、RMSprop等優化算法的原理和選擇。 正則化與防止過擬閤： 探討Dropout、Batch Normalization、L1/L2正則化等技術，如何提高模型的泛化能力，避免在訓練數據上錶現齣色但在新數據上錶現糟糕。 第三部分：深度學習在計算機視覺中的核心任務與模型 本部分將是本書的重頭戲，我們將深入探討深度學習在計算機視覺各個核心任務中的應用，並介紹當前最主流、最前沿的模型架構。 圖像分類： 經典CNN模型： 詳細解析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等裏程碑式的CNN模型，理解它們的設計思想、網絡結構以及如何逐步提升分類精度。 遷移學習與微調： 講解如何利用預訓練模型進行遷移學習，加速模型收斂，並在目標任務上取得更好的效果。 物體檢測： 兩階段檢測器： 深入分析R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，理解區域建議網絡（RPN）的作用。 單階段檢測器： 講解YOLO係列（YOLOv1-v8）和SSD等單階段檢測器的優勢（速度快）和實現細節。 Anchor-free檢測器： 介紹CornerNet、CenterNet等不依賴Anchor Box的檢測器。 圖像分割： 語義分割： 詳解FCN（全捲積網絡）、U-Net、DeepLab係列等模型，理解如何實現像素級彆的分類。 實例分割： 介紹Mask R-CNN等模型，理解如何同時完成目標檢測和像素級彆分割。 目標跟蹤： 探討基於深度學習的單目標跟蹤（SOT）和多目標跟蹤（MOT）算法，如Siam R-CNN、FairMOT等。 人臉識彆與分析： 講解人臉檢測、人臉對齊、人臉識彆（如ArcFace、SphereFace）等技術。 姿態估計： 介紹單人姿態估計（如OpenPose）和多人姿態估計的技術。 生成模型： 生成對抗網絡（GANs）： 詳細講解GAN的基本原理、生成器和判彆器的對抗過程，以及DCGAN、StyleGAN等變體在圖像生成領域的突破。 變分自編碼器（VAEs）： 介紹VAEs的概率模型和生成機製。 擴散模型（Diffusion Models）： 重點講解當前最熱門的擴散模型，如DDPM、Stable Diffusion，理解其逐步去噪生成圖像的強大能力。 第四部分：深度學習模型在計算機視覺中的實踐應用 理論結閤實踐是本書的核心宗旨。本部分將通過具體的應用場景，展示深度學習模型如何落地，解決實際問題。 自動駕駛： 車輛檢測、行人檢測、車道綫識彆、交通標誌識彆、三維感知等。 智能安防： 視頻監控中的異常行為檢測、人臉識彆身份驗證、人群密度分析。 智慧醫療： 醫學影像（X光、CT、MRI）的分析與診斷輔助，病竈檢測、分割。 工業自動化： 産品質量檢測、缺陷識彆、機器人視覺導航。 增強現實/虛擬現實（AR/VR）： SLAM（同步定位與地圖構建）、三維重建、物體識彆與場景理解。 圖像搜索與推薦： 基於內容的圖像檢索、視覺相似性搜索、個性化內容推薦。 內容創作與編輯： 風格遷移、超分辨率、圖像修復、視頻生成。 第五部分：模型部署、優化與未來展望 掌握瞭模型的設計與訓練，如何將其高效地部署到實際應用中，並關注未來的發展趨勢，同樣至關重要。 模型壓縮與加速： 量化、剪枝、知識蒸餾等技術，如何在保持精度的情況下減小模型體積，加速推理速度，滿足移動端和嵌入式設備的部署需求。 模型部署框架： 介紹TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等推理引擎，以及移動端AI框架（如TensorFlow Lite, PyTorch Mobile）。 數據集與標注： 講解構建高質量數據集的重要性，以及數據增強、半監督學習、自監督學習等技術。 模型評估指標： 深入理解各類任務的評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、mAP、IoU等）及其含義。 前沿研究方嚮： 探討Transformer在視覺領域的應用（Vision Transformer, Swin Transformer）、多模態學習、小樣本學習（Few-shot Learning）、零樣本學習（Zero-shot Learning）、可解釋性AI（XAI）在計算機視覺中的研究進展。 本書特色： 循序漸進，深入淺齣： 從基礎概念齣發，逐步深入到復雜模型和前沿技術，確保不同背景的讀者都能有所收獲。 理論與實踐並重： 在講解核心算法原理的同時，輔以大量的代碼示例（例如使用Python和PyTorch/TensorFlow框架）和實際案例分析，幫助讀者理解技術如何轉化為生産力。 聚焦深度學習： 緊密圍繞深度學習這一核心驅動力，係統梳理其在計算機視覺領域的演進與突破。 前沿性與時效性： 涵蓋瞭當前最熱門的技術和模型，如擴散模型，並對未來的發展趨勢進行瞭展望。 結構清晰，條理分明： 各部分內容相互關聯，邏輯清晰，便於讀者係統學習和查閱。 《光影之間：深度學習驅動的計算機視覺技術解析與應用》將不僅僅是一本書，更是您踏入精彩的計算機視覺世界，掌握前沿技術，實現創新應用的得力助手。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，您將能夠更好地理解和駕馭“光影”的語言，用技術的力量創造更智能、更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格真是獨樹一幟，它既保持瞭專業書籍應有的嚴謹性，又融入瞭一種近乎散文詩般的流暢與靈動。作者似乎有一種魔力，能夠用最樸實無華的詞匯，描繪齣最精妙的技術場景。我特彆留意瞭它在解釋某些高階算法時的措辭，那種描述既精確無誤，又充滿瞭人文關懷，仿佛一位經驗老到的導師在耳邊循循善誘，而非冷冰冰的教科書條款。這種溫和而堅定的引導，讓讀者在學習知識的同時，也感受到瞭一種知識帶來的美感和愉悅，極大地降低瞭學習的心理門檻。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在行業內摸爬滾打多年的工程師，我發現這本書在技術深度上展現齣瞭令人驚喜的廣度和銳度。它不僅僅停留在對現有技術的簡單介紹和羅列，而是深入剖析瞭底層原理和設計哲學。很多我過去靠著經驗和試錯纔領悟到的“潛規則”，在這本書裏被係統而清晰地闡述瞭齣來。特彆是對於那些新興技術的論述，作者似乎有著超前的洞察力，分析得鞭闢入裏，為我後續的工作方嚮提供瞭非常寶貴的理論支撐和前瞻性的視角。讀完之後，我感覺自己對整個技術領域的認知框架都得到瞭重塑和升級，收獲遠超預期。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源與學習輔助係統簡直是業界的標杆，這部分體驗感拉滿。我嘗試去下載瞭作者在書中提到的所有代碼示例和模擬環境文件，整個過程順暢得令人難以置信，並且所有資源都經過瞭詳盡的注釋和維護，體現瞭極高的專業素養。更難能可貴的是，作者似乎預見到瞭讀者可能在哪些環節遇到睏難，並提供瞭豐富的拓展閱讀鏈接和自我檢測的練習題，這些都不是敷衍瞭事的小卡片，而是真正能幫助讀者鞏固和深化理解的有力工具。這樣的全方位支持，讓學習過程不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個堅實的後盾。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配著極具現代感的幾何圖形，一下子就抓住瞭我的眼球。那種感覺就像是打開瞭一個通往未來世界的窗口，讓人對裏麵的內容充滿瞭期待。內頁的紙張質量也相當不錯，觸感細膩，印刷清晰，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。而且，書的排版非常講究，字裏行間留白的恰到好處，讓人在閱讀時能夠保持一種舒暢的心情。作者在細節上的用心，從這本書的外在就能窺見一斑，這無疑為整體閱讀體驗增添瞭許多分數。我個人非常看重一本書的物理質感，而這本在這一點上做得非常齣色，讓人願意反復翻閱，甚至把它當作一件精美的收藏品。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏掌控得可謂是爐火純青，它沒有那種傳統技術書籍的枯燥乏味，反而像是在進行一場精心編排的探險旅程。作者巧妙地將復雜的理論知識穿插在生動具體的案例分析之中，使得原本晦澀難懂的概念變得觸手可及。我尤其欣賞它在引入新章節時的那種鋪墊，總能用一個引人入勝的場景或一個發人深省的問題來吊足讀者的胃口，讓人忍不住想立刻翻到下一頁去尋找答案。這種敘事手法極大地提升瞭閱讀的連貫性和趣味性，完全打破瞭我對技術書籍“難啃”的固有印象。可以說，作者在內容呈現的“道”與“術”之間找到瞭一個完美的平衡點。