现代数字与模拟通信系统（第4版）（英文版） [Modern Digital and Analog Communication Systems,International Fourth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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B·P·拉兹（B·P·Lathi），丁峙（Zhi Ding） 著

图书标签:

• 通信系统
• 数字通信
• 模拟通信
• 信号处理
• 调制解调
• 信息论
• 无线通信
• 通信原理
• 电子工程
• 第四版

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121119552

版次：4

商品编码：10988756

包装：平装

外文名称：Modern Digital and Analog Communication Systems,International Fourth Edition

开本：16开

出版时间：2012-01-01

页数：888

正文语种

编辑推荐

关于最新技术进步和应用的讨论。新增了介绍扩频通信、频率选择性信道和OFDM系统的章节（第11章和第12章）。新增的和更新过的可供学生实践的MATLAB实例。灵活的组织形式（参见《现代数字与模拟通信系统（第4版）（英文版）》前言）容纳了各种课程框架，包括一学期、两个学期、一季度及两个季度。尽可能给出直观的讲解（而不仅仅是证明），进而启发式地解释理论成果。包含CDMA、OFDM.均衡、软解码、Turbo码、LDPC等新内容。

内容简介

《现代数字与模拟通信系统（第4版）（英文版）》是电子工程领域中的理想的通信系统入门教材。作者首先介绍了信号与系统的基础理论和通信的核心问题，然后给出了设计和分析数字通信系统的工具。内容涵盖基本的通信理论、必要的数学基础及扩频通信等现代通信技术。启发性的讲解方法、精心挑选的例题和更新的MATLAB练习使本书成为易于被学生理解和接受的通信系统理论与应用的入门教材。
《现代数字与模拟通信系统（第4版）（英文版）》作者长期从事相关领域的科研和教学工作，书中系统介绍从调制解调等通信基本理论到OFDM等现代通信技术的内容，包含概率论和随机过程的基本知识，增加了CDMA.OFDM.均衡、软解码、Turbo码和LDPC等近年来通信技术领域的热点技术，并包含大量现实生活中的实例。

作者简介

B·P·拉兹，美国加利福尼亚大学萨克拉门托分校电机与电子工程系名誉教授，IEEE会士。
丁峙，美国加利福尼亚大学戴维斯分校电气与计算机工程系教授，IEEE会士。IEEE电路与系统协会2004～2005年度杰出讲师，IEEE通信协会2008～2009年度杰出讲师。

内页插图

目录

第1章 简介
第2章 信号与信号空间
第3章 信号的分析和传输
第4章 幅度调制与解调
第5章 角度调制与解调
第6章 采样和模数转换
第7章 数字传输原理
第8章 概率论基础
第9章 随机过程和谱分析
第10章 数字通信系统的性能分析
第11章 扩频通信
第12章 线性信道失真下的数字通信
第13章 信息论介绍
第14章 纠错编码
第15章 纠错编码
附录A 一些信号集的正交性
附录B 柯西-施瓦茨不等式
附录C 矢量集的格拉姆-施密特正交化
附录D 矩阵的基本性质和运算
附录E 其他

精彩书摘

As noted earlier, channel noise is a major factor limiting communication performance because it is random and cannot be removed by prediction. On other other hand, randomness isalso closely associated with the desired signals in communications. Indeed, randomness is theessence of communication. Randomness means unpredictabiliry, or uncertainty, of a source message. If a source had no unpredictability, like a friend who always wants to repeat the samestory on "how I was abducted by an alien," then the information would be known before handand would contain no information. Similarly, if a person winks, it conveys some informationin a given context. But if a person winks continuously with the regularity of a clock, the winks convey no information. In short, a predictable signal is not random and is fully redundant.Thus, a message contains information only if it is unpredictable. Higher predictability meanshigher redundancy and, consequently, less information. Conversely, more unpredictable or lesslikely random signals contain more information.
Source coding reduces redundancy based on the predictability of the message source. The objective of source coding is to use codes that are as short as possible to represent the sourcesignal. Shorter codes are more efficient because they require less time to transmit at a givendata rate. Hence, source coding should remove signal redundancy while encoding and transmitting the unpredictable, random part of the signal. The more predictable messages contain more redundancy and require shorter codes, while messages that are less likely contain more information and should be encoded with longer codes. By assigning more likely messages withshorter source codes and less likely messages with longer source codes, one obtains more efficient source coding. Consider the Morse code, for example.ln this code, various combinations of dashes and dots （code words） are assigned to each letter. To minimize transmission time,shorter code words are assigned to more frequently occurring（more probable） letters （suchas e,t, and a） and longer code words are assigned to rarely occurring （less probable） letters（such as x, q, and z）. Thus, on average, messages in English would tend to follow a knownletter distribution, thereby leading to shorter code sequences that can be quickly transmitted.This explains why Morse code is a good source code.
It will be shown in Chapter 13 that for digital signals, the overall transmission time is minimized if a message（or symbol） of probability P is assigned a code word with a lengthproportional to log （1/P）. Hence, from an engineering point of view, the information of amessage with probability P is proportional to log （1/P）. This is known as entropy （source）coding.
……

前言/序言

现代数字与模拟通信系统：理论、实践与前沿探索 在信息爆炸的时代，通信技术扮演着连接世界、传递知识、驱动创新的核心角色。无论是日常的语音通话、高清视频流，还是复杂的无线网络、深空探测，其背后都离不开对通信系统深刻而全面的理解。本书旨在为读者呈现一个深入、详实且富有洞察力的通信系统全景图，涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛内容，旨在培养读者扎实的理论功底和解决实际问题的能力。 本书的内容设计，旨在搭建一个坚实的理论框架，并在此基础上探索各种现代通信技术的实现细节与性能分析。我们将从通信系统的基本概念入手，逐步深入到信号的表示、频谱分析、噪声理论等核心要素，为理解后续的复杂系统打下坚实的基础。 第一部分：通信系统基础与信号分析 在这一部分，我们将首先建立对通信系统基本构成的认知，理解信息源、信道、调制器、解调器、接收机等关键组成部分的职能。我们将详细探讨模拟信号的特性，包括其连续性和周期性，以及傅里叶级数和傅里叶变换在信号频谱分析中的关键作用。理解信号的频谱是理解调制、滤波以及信道容量的基础。我们将深入分析能量信号和功率信号的定义，以及它们的傅里叶变换性质。 接着，我们将进入数字信号的世界。数字信号离散化和量化的过程将被详细阐述，以及如何将模拟信号转换为数字信号，例如采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的严格证明与实际应用。我们将探讨数字信号的表示方法，包括二进制、格雷码等编码方式，以及数字信号的频谱特性。 噪声是通信系统不可避免的敌人。本书将对各种类型的噪声进行深入的分析，包括加性高斯白噪声（AWGN）、脉冲噪声等。我们将学习如何量化噪声的影响，例如信噪比（SNR）和比特信噪比（Eb/N0），并探讨噪声对信号解调精度的影响。概率论和随机过程将成为我们分析噪声的有力工具，我们将学习如何利用这些工具来描述和预测噪声的统计特性。 第二部分：模拟通信系统 在深入理解数字通信之前，掌握模拟通信的基本原理至关重要，这为理解更复杂的数字调制提供了基础。本部分将详细讲解各种经典的模拟调制技术。 幅度调制 (AM)： 我们将探讨调幅的原理，包括载波信号、调制信号和已调信号之间的关系。AM的多种形式，如标准AM（DSB-WC）、双边带抑制载波AM（DSB-SC）以及单边带AM（SSB）和残留边带AM（VSB）将被逐一剖析，并分析它们各自的优缺点、带宽需求和抗噪声能力。特别地，我们将深入研究SSB和VSB在实际应用中的意义，例如在广播和电视传输中的作用。 角度调制 (FM/PM)： 频率调制（FM）和相位调制（PM）是模拟通信中另一类重要的调制方式。我们将详细介绍它们的数学模型，理解瞬时频率和瞬时相位如何随调制信号变化。FM的带宽特性，特别是Carson法则，将得到深入的讨论。我们将分析FM和PM的抗噪声性能，并解释为什么FM在许多音频广播场景中表现优越。 模拟解调技术： 针对上述的调制技术，我们将详细介绍相应的解调方法。对于AM，我们将讲解包络检波器和相干解调器的工作原理。对于FM/PM，相干解调和非相干解调（例如斜率检波器、锁相环）的实现方式及性能将得到深入探讨。 模拟通信系统的性能分析： 本部分还将对模拟通信系统的整体性能进行评估，包括信号传输的失真、噪声对解调精度的影响、以及不同调制方式的效率和抗干扰能力。 第三部分：数字通信系统 数字通信是现代通信的基石，本书将投入大量篇幅来深入探讨这一领域。 基带数字传输： 在将数字信号传输到信道之前，通常需要进行基带信号的整形和编码。我们将探讨脉冲幅度调制（PAM）及其多种形式，例如2-PAM（BPSK）和4-PAM（QPSK）。我们将深入分析基带信号的频谱特性，以及符号间干扰（ISI）的产生机理，并学习如何通过匹配滤波和升余弦滤波器来抑制ISI。 带通数字传输（调制）： 将数字信号传输到更高的频率以利用信道资源是带通数字传输的目的。我们将详细讲解各种带通数字调制技术： 幅度键控 (ASK) / on-off keying (OOK)： 最简单的数字调制形式。 移频键控 (FSK)： 利用频率的变化来表示数字信号。 相移键控 (PSK)： 包括BPSK、QPSK、8-PSK等，利用相位的变化来编码信息，其高效率和良好的抗噪声性能使其应用广泛。 正交幅度调制 (QAM)： 将ASK和PSK结合，以同时利用幅度和相位来编码信息，是现代高效数字通信的核心技术，例如64-QAM, 256-QAM等。 数字解调技术： 针对以上带通调制技术，我们将详细介绍相应的最佳接收机（MLSE - Maximum Likelihood Sequence Estimation）的设计原理，包括匹配滤波器和判决电路。相干解调和非相干解调的实现方式及其性能差异将被深入分析。 信道编码与纠错： 现实中的信道并非理想，会引入错误。信道编码是为了在传输过程中增加冗余，使得接收端能够检测甚至纠正错误。 线性分组码： 包括汉明码（Hamming codes）、循环码（Cyclic codes）等，介绍其生成矩阵、校验矩阵以及译码算法。 卷积码： 介绍其编码器结构、约束长度、以及Viterbi译码算法，它是许多现代通信系统（如Wi-Fi, LTE）的基础。 Turbo码与LDPC码： 作为现代的强大纠错码，它们能够逼近香农限，提高通信系统的可靠性和频谱效率，我们将对其基本思想和译码过程进行介绍。 多用户通信系统： 在资源有限的环境下，如何允许多个用户共享信道是通信系统面临的重要问题。 多址技术： 包括频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）和空分多址（SDMA）。我们将深入分析它们的原理、优缺点以及在不同通信标准中的应用。 OFDM（正交频分复用）： 作为一种高效的多载波传输技术，OFDM能够极大地提高频谱利用率，并抵抗多径效应，是4G、5G等现代无线通信系统的核心技术。我们将深入研究其原理，包括IFFT/FFT的应用、子载波的划分以及循环前缀（CP）的作用。 第四部分：通信系统性能分析与优化 在掌握了基本的通信系统原理和技术后，本部分将聚焦于如何对通信系统的性能进行量化分析和优化。 香农容量定理： 作为信息论的基石，香农容量定理定义了在给定信道条件下，信息可以无差错传输的理论最大速率。我们将深入理解其含义，并探讨如何通过编码和调制来逼近这一极限。 误码率（BER）分析： 我们将学习如何计算不同调制和编码方案在不同信噪比条件下的误码率，并探讨影响BER的因素。 系统设计考虑： 实际通信系统设计需要考虑诸多因素，包括带宽效率、功率效率、延迟、成本等。我们将探讨如何在这些指标之间进行权衡。 现代通信系统的应用场景： 从移动通信（2G-5G）、无线局域网（Wi-Fi）、卫星通信到光通信，本书将结合实际应用场景，讲解通信系统是如何将理论知识转化为实际产品的。 第五部分：前沿发展与未来展望 通信技术的发展日新月异，本书将简要介绍一些前沿领域，为读者开启进一步探索的思路。 认知无线电与软件定义无线电（SDR）： 探索更加灵活和智能的无线通信方式。 第五代及未来移动通信（6G）： 展望未来通信网络的新特性与技术挑战。 人工智能在通信中的应用： 探讨AI如何优化信道估计、信号检测、资源分配等。 量子通信： 介绍量子通信的独特性质及其在安全通信方面的潜力。 本书的编写，力求在严谨的数学推导和清晰的物理概念之间找到平衡，辅以丰富的图示和例子，帮助读者建立直观的理解。无论是希望深入理解通信系统原理的学生，还是希望在通信工程领域发展的专业人士，本书都将是您宝贵的参考资料。通过学习本书，您将能够不仅理解当前的通信技术，更能洞察未来的发展趋势，为信息时代的持续进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度确实令人印象深刻。在模拟通信方面，除了基本的幅度调制和频率调制，书中还覆盖了脉冲编码调制（PCM）、量化误差、信噪比提升等高级主题，这些内容对于理解数字信号的量化和传输过程非常有帮助。它不仅仅是讲解了如何调制，更重要的是探讨了在实际传输过程中可能遇到的各种问题，以及如何通过技术手段来克服它们。比如，书中对量化噪声的分析非常细致，并介绍了不同的量化策略，如均匀量化和非均匀量化，以及它们对信号质量的影响。在数字通信部分，这本书的讲解更是涵盖了基带传输和带通传输的各种关键技术，例如奈奎斯特定理、信息熵、信道容量等基本概念，这些是理解信息论在通信中的应用的基础。接着，它深入到各种数字调制方式，如ASK、FSK、PSK、QAM等，并且详细分析了它们的性能指标，例如误码率、频谱效率等。书中提供的数学推导过程严谨且清晰，配合大量的图表，使得理解过程更加顺畅。读到后面，你会发现这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的工程师在分享他的知识和见解，引导你一步步构建起对通信系统的全面认知。

评分☆☆☆☆☆

从实用性的角度来看，这本书提供了一个非常扎实的理论基础，但又不失工程上的指导意义。它详细介绍了各种数字通信系统中常用的编码、解码技术，比如汉明码、卷积码、里德-索洛蒙码等等，并解释了它们是如何提高通信的可靠性的。书中对于这些纠错码的数学原理讲解得非常到位，包括生成矩阵、校验矩阵、译码算法等等，虽然初看会觉得有些复杂，但随着对通信系统整体架构的理解加深，你会发现这些编码技术是多么巧妙的设计。此外，书中还深入探讨了多路复用技术，如时分多址（TDM）、频分多址（FDM）、码分多址（CDMA）等，这些是现代通信系统能够支持大量用户共享通信资源的关键。作者在介绍这些技术时，不仅仅停留在概念层面，还涉及到了具体的实现细节和性能评估。比如，在讨论CDMA时，作者详细讲解了扩频技术和伪随机序列的作用，以及如何实现多用户隔离。对我而言，这本书最吸引人的地方在于，它能够将那些看似晦涩难懂的理论，通过严谨的数学推导和清晰的图示，转化为可以理解的工程实践。读完这本书，你会对整个通信系统的设计和优化有一个更宏观和深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够让你深入理解通信系统底层原理的厚重著作。我之前接触过不少通信相关的教材，但很少有能像它这样，将数字和模拟通信的概念梳理得如此清晰透彻。书的开头部分，作者花费了大量篇幅来讲解基础的信号与系统理论，包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等等，这些都是理解后续内容必不可少的基石。他并没有简单地罗列公式，而是通过大量的图示和直观的解释，帮助我们理解这些抽象概念背后的物理意义。比如，对于信号的频谱分析，书中通过不同信号的频谱图演示，让我们直观地看到了频率域上的特征。接着，进入到模拟通信部分，AM、FM、PM的调制解调原理被分解得极其细致，从数学推导到实际实现，再到各种噪声对信号的影响，都进行了详尽的分析。特别是对噪声的讨论，书中区分了不同类型的噪声，并给出了相应的抑制方法，这对于理解实际通信系统的性能瓶颈至关重要。我尤其欣赏作者在介绍各种调制解调技术时，会对比它们的优缺点，比如带宽效率、功率效率、抗噪声能力等，这让我们能够根据不同的应用场景选择最合适的方案。虽然这本书的内容量很大，但我发现一旦掌握了前面的基础，后面的章节也变得相对容易理解了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，循序渐进地引导读者掌握复杂的通信理论。作者在开篇就奠定了坚实的数学和信号处理基础，这对于后续深入学习数字和模拟通信原理至关重要。他并没有急于进入具体的技术细节，而是先花时间解释了傅里叶变换、卷积、相关性等基本工具，这些工具在整个通信系统中无处不在。进入模拟通信章节，作者从最基本的AM开始，逐步讲解了FM、PM等调制技术，并对它们的优缺点进行了详细的比较。在介绍各种调制技术时，书中不仅给出了数学模型，还解释了其背后的物理意义，以及在实际应用中可能遇到的问题，例如失真和噪声。接着，转向数字通信，这本书详细介绍了数字信号的表示、采样、量化等过程，这是将模拟信号转化为数字信号的关键步骤。然后，它深入探讨了各种数字调制解调技术，如ASK、PSK、QAM等，并分析了它们的性能指标。书中对信道编码和解码的讲解也极其详尽，从基本的纠错码到更复杂的交织编码，都提供了深入的解释。总的来说，这本书提供了一个非常全面的通信系统学习路径，从基础到高级，层层递进，能够帮助读者建立起扎实的理论功底。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容相当详实，涵盖了从基础理论到高级应用的各个层面，绝对是通信工程领域的一本经典参考书。在模拟通信的部分，作者不仅讲解了调幅、调频、调相这些基本调制方式，还深入探讨了它们在实际应用中的性能表现，以及如何通过各种技术来优化信号质量，比如使用预加重和去加重技术来改善FM信号的信噪比。在数字通信方面，这本书的讲解更是细致入微。它从信息论的基础出发，讲解了信源编码、信道编码、调制解调等核心概念。书中对各种数字调制方式，例如ASK、FSK、PSK、QAM等的数学推导和性能分析都非常透彻，让你能够清晰地理解它们的工作原理和适用范围。我特别欣赏书中对信道容量和编码理论的深入讲解，这部分内容是理解现代通信系统为何能够实现高速率、高可靠性传输的关键。作者通过大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。这本书的内容量确实很大，但如果你有决心深入学习通信技术，它绝对是你不可或缺的伙伴。

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好

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好书啊 不错的东西

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好书啊 不错的东西

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很不错很不错

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很经典的外国书，适合大学生看

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不错

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