9787115336439 TD-LTE應用與實踐 人民郵電齣版社 李正茂, 王曉雲 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李正茂，王曉雲 著

圖書標籤:

• TD-LTE
• 無綫通信
• 移動通信
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• 通信工程
• 技術實踐
• 人民郵電齣版社
• 李正茂
• 王曉雲
• 通信技術

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115336439

商品編碼：29291234745

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：TD-LTE應用與實踐

定價：48.00元

作者：李正茂, 王曉雲

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787115336439

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版次：5

裝幀：平裝

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商品重量：0.4kg

編輯推薦

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齣自移動通信運營商專傢之手，網絡視角特色鮮明，係統工程概念清晰，對TD-LTE技術開發和組網建設及優化具有重要的參考意義和實用價值，
以同時運營GSM、TD-SCDMA和TD-LTE網絡為例，來介紹和分析多網運營時的係統間互操作技術方案。
論述深淺得當，兼有新穎性、專業性、實用性和可讀性。

內容提要

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《TD-LTE應用與實踐》係統地探討瞭TD-LTE的網絡部署與應用中的關鍵問題，包括TD-LTE的頻率分布與使用方案，網絡規劃關鍵問題，係統內與係統間的乾擾和優化，室外多天綫應用與優化，室內覆蓋解決方案，TDD與FDD的融閤組網，無綫網絡優化，CSFB及數據業務多網互操作的參數配置，基站與終端産品的設計與實現等內容。
《TD-LTE應用與實踐》的作者全程經曆瞭TD-LTE從標準製定、技術試驗、規模試驗、擴大規模試驗到預商用網絡建設的全過程。《TD-LTE應用與實踐》凝聚瞭作者多年實踐的汗水與心血，內容詳實，係統、全麵，是從事移動通信技術研究、標準製定、産品研發、網絡規劃與優化、係統運營與維護的工程技術及管理人員，以及高等院校相關專業師生不可多得的參考書與教科書。

目錄

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章 TD-LTE頻率及使用方案
1.1 全球TDD頻譜分配
1.2 室外宏基站間頻率使用方案
1.2.1 傳統的頻率使用方案
1.2.2 移頻組網(FSFR)方案
1.2.3 2×20MHz受擾均勻異頻組網方案
1.2.4 不同頻率使用方案的性能比較
1.3 室外宏基站與室外小基站間頻率使用方案
1.4 室外宏基站與室內基站間的頻率使用方案
1.5 小結
參考文獻
第2章 TD-LTE無綫網絡規劃關鍵問題
2.1 無綫網絡預規劃關鍵問題
2.1.1 基於鏈路預算的網絡規模估算
2.1.2 覆蓋規劃指標
2.1.3 容量規劃關鍵問題
2.2 關鍵參數規劃
2.2.1 時隙規劃
2.2.2 PCI規劃
2.3 小結
參考文獻
第3章 TD-LTE係統內乾擾與優化
3.1 TD-LTE的同頻組網設計
3.1.1 廣播/控製信道同頻組網設計
3.1.2 業務信道同頻組網設計
3.2 TD-LTE重疊覆蓋問題及優化
3.2.1 重疊覆蓋的來源
3.2.2 重疊覆蓋對網絡性能的影響
3.2.3 TD-LTE重疊覆蓋的優化方法
3.3 TD-LTE乾擾抑製技術
3.3.1 小區間乾擾協調(ICIC)
3.3.2 eICIC
3.3.3 SFN
3.3.4 CoMP
3.4 遠距離同頻乾擾問題及解決
3.4.1 物理和氣象的結閤成因分析
3.4.2 遠距離同頻乾擾解決方案
3.5 小結
參考文獻
第4章 係統間乾擾
4.1 係統間乾擾概述
4.1.1 乾擾原因及類型
4.1.2 係統間乾擾關鍵指標
4.1.3 乾擾場景
4.1.4 係統間乾擾規避準則和隔離措施
4.1.5 係統間乾擾的分析方法
4.1.6 係統間乾擾排查方法
4.2 通用的係統間乾擾共存分析舉例
4.2.1 基站間乾擾的確定性計算分析
4.2.2 終端間乾擾分析
4.2.3 基站與終端間乾擾的仿真分析
4.3 E頻段TD-LTE與其他係統間的乾擾共存分析、排查及規避方案
4.3.1 E頻段TD-LTE與其他係統間乾擾共存分析
4.3.2 E頻段TD-LTE與其他係統間乾擾排查方法
4.3.3 E頻段TD-LTE與其他係統間乾擾規避方法
4.4 D頻段TD-LTE與其他係統間的乾擾共存分析、排查及規避方案
4.4.1 D頻段TD-LTE與其他係統間乾擾共存分析
4.4.2 D頻段TD-LTE與其他係統間乾擾排查方法
4.4.3 D頻段TD-LTE與其他係統間乾擾規避方法
4.5 F頻段TD-LTE與其他係統間的乾擾共存分析、排查及規避方案
4.5.1 F頻段TD-LTE與其他係統間乾擾共存分析
4.5.2 F頻段TD-LTE與其他係統間乾擾排查方法
4.5.3 F頻段TD-LTE與其他係統間乾擾規避方法
4.6 小結
參考文獻
第5章 TD-LTE室外多天綫應用方案
5.1 多天綫應用概述
5.2 多天綫技術應用方案的比較
5.2.1 網絡性能比較
5.2.2 工程施工
5.3 TD-LTE多天綫建設方案的選擇
5.3.1 新建8通道
5.3.2 新建2通道
5.3.3 與TD-SCDMA係統共天綫方案
5.4 智能天綫技術的工程優化
5.4.1 智能天綫陣列的優化設計
5.4.2 8天綫陣列的廣播信道發送方案
5.4.3 智能天綫的信息化管理
5.4.4 TD-LTE與TD-SCDMA共天饋方案
5.4.5 Ir接口壓縮
5.4.6 集束接口
5.4.7 基站的天綫校準
5.5 多天綫增強技術
5.5.1 傳輸模式自適應
5.5.2 上行多用戶MIMO
5.5.3 下行多用戶MIMO
5.6 小結
參考文獻
第6章 TD-LTE室內覆蓋方案
6.1 TD-LTE室內覆蓋解決方案概述
6.1.1 室外覆蓋室內方案
6.1.2 室內分布係統方案
6.1.3 室內放裝方案
6.2 TD-LTE室內分布係統部署關鍵問題
6.2.1 室內分布係統鏈路預算
6.2.2 單雙極化天綫對比
6.2.3 MIMO單極化天綫間距
6.2.4 通道功率不平衡
6.2.5 TD-SCDMA室分係統升級支持TD-LTE
6.3 小結
參考文獻
第7章 LTE FDD和TDD融閤組網
7.1 LTE FDD和TDD融閤組網的基礎
7.2 LTE FDD和TDD融閤組網係統架構
7.3 LTE FDD和TDD端到端産品融閤方案
7.3.1 融閤的FDD/TDD終端
7.3.2 基站産品融閤
7.4 LTE FDD與TDD融閤組網的實現方案
7.4.1 基於覆蓋的互操作
7.4.2 基於負載均衡或業務需求的切換
7.4.3 聯閤傳輸
7.5 LTE FDD/TDD融閤組網中的互操作方案
7.5.1 空閑態重選
7.5.2 連接態互操作
7.6 小結
參考文獻
第8章 TD-LTE無綫網絡優化
8.1 TD-LTE無綫網絡優化的主要內容
8.2 LTE無綫網絡優化分析手段
8.2.1 傳統路測(DT)和撥打測試(CQT)
8.2.2 基於掃頻儀測試數據的網絡結構分析
8.2.3 基於網管指標的網絡優化
8.2.4 基於全量數據的優化分析係統
8.3 自組織技術在LTE網絡優化中的應用
8.3.1 自組織技術的驅動力及概念
8.3.2 網絡自優化
8.4 小結
第9章 CSFB及數據業務多網互操作參數配置
9.1 概述
9.2 CSFB方案及參數配置
9.2.1 CSFB基本方案及參數配置
9.2.2 CSFB簡化方案及參數配置
9.2.3 CSFB復雜方案說明
9.3 數據業務多網互操作方案及參數配置
9.3.1 空閑態小區重選參數配置
9.3.2 重定嚮參數配置
9.3.3 切換參數配置
9.4 小結
0章 TD-LTE基站及終端産品設計與實現
10.1 TD-LTE基站産品設計需求及挑戰
10.1.1 TD-LTE基站産品設計需求
10.1.2 TD-LTE基站設計麵臨的挑戰
10.2 TD-LTE基站産品類型
10.2.1 TD-LTE基站産品分類及主要應用場景
10.2.2 基站站型特點及主要指標
10.3 TD-LTE基站産品設計關鍵問題
10.3.1 BBU産品設計需求以及實現中的關鍵問題
10.3.2 RRU産品設計需求以及實現中的關鍵問題
10.3.3 Ir接口設計需求以及實現中的關鍵問題
10.4 TD-LTE終端産品設計
10.4.1 終端形態
10.4.2 終端能力
10.4.3 LTE多模多頻段終端
10.4.4 LTE終端話音解決方案
10.4.5 LTE-Advanced對終端的挑戰
10.5 小結
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中的應用與發展》 內容簡介 本書深入探討瞭深度學習技術在圖像識彆領域的應用及其發展前沿。全書圍繞深度學習模型如何有效地從海量圖像數據中學習特徵、進行分類、檢測、分割以及生成，展開係統性論述。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解深度學習如何革新傳統的圖像處理方法，並展望其未來的發展趨勢。 第一部分：深度學習基礎與圖像識彆概述 在開始深入探討深度學習在圖像識彆中的具體應用之前，我們首先需要對深度學習的基本原理和圖像識彆的挑戰有一個清晰的認識。 1. 圖像識彆的演進之路： 傳統圖像識彆的局限性： 迴顧傳統的圖像識彆方法，如基於手工特徵（SIFT, SURF, HOG等）的提取與匹配，以及統計學習方法（SVM, AdaBoost等）的分類。詳細分析這些方法的優缺點，重點指齣其在處理復雜場景、多變光照、尺度變化、遮擋等問題時的乏力之處。強調手工特徵設計的耗時性、主觀性以及對領域知識的高度依賴，以及其泛化能力的不足。 深度學習的崛起及其優勢： 引入深度學習的概念，特彆是其核心思想——自動學習數據中的層次化特徵錶示。對比深度學習與傳統方法在特徵學習上的根本差異，闡述其在數據驅動下的強大能力。強調深度學習模型能夠自動提取從低級紋理到高級語義的抽象特徵，從而顯著提升瞭圖像識彆的精度和魯棒性。 2. 深度學習核心概念解析： 神經網絡基礎： 介紹人工神經網絡的基本構成單元——神經元，以及層的概念（輸入層、隱藏層、輸齣層）。講解激活函數的種類（Sigmoid, ReLU, Tanh等）及其作用，理解非綫性激活函數對於神經網絡學習復雜模式的重要性。 多層感知機（MLP）： 作為最基礎的全連接神經網絡，講解其工作原理、前嚮傳播與反嚮傳播算法。分析MLP在處理圖像數據時遇到的維度災難問題，以及其在空間信息捕捉上的不足。 捲積神經網絡（CNN）的誕生與革命： 重點介紹CNN作為圖像識彆領域革命性模型的關鍵組成部分。 捲積層（Convolutional Layer）： 詳細解釋捲積操作，包括捲積核（filter）的作用、步長（stride）、填充（padding）等參數。闡述捲積層如何有效地提取圖像的空間局部特徵，並解釋其參數共享機製如何大大減少模型的參數量，從而剋服瞭MLP的維度災難。 池化層（Pooling Layer）： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）等操作。解釋池化層如何降低特徵圖的維度，減少計算量，同時增強模型對尺度、平移等變化的魯棒性。 激活函數與全連接層： 再次強調激活函數在CNN中的作用，以及在捲積和池化之後，通過全連接層進行最終的分類或迴歸任務。 損失函數（Loss Function）： 講解不同類型的損失函數，如交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）用於分類任務，均方誤差（Mean Squared Error）用於迴歸任務。理解損失函數如何衡量模型的預測值與真實值之間的差異，以及它是反嚮傳播算法優化的目標。 優化算法（Optimization Algorithms）： 介紹梯度下降（Gradient Descent）及其變種，如隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。解釋這些算法如何根據損失函數的梯度來更新模型參數，以達到最小化損失的目的。 正則化技術（Regularization Techniques）： 講解Dropout、L1/L2正則化等技術，解釋它們如何防止模型過擬閤，提高模型的泛化能力。 第二部分：深度學習在圖像識彆中的經典模型與技術 本部分將深入剖析在圖像識彆領域取得巨大成功的經典深度學習模型，並介紹一些核心的技術創新。 1. 經典CNN模型詳解： AlexNet： 作為深度學習在圖像識彆領域的裏程碑式模型，詳細介紹其結構特點，如ReLU激活函數、Dropout、數據增強等。分析AlexNet的成功如何開啓瞭深度學習在CV領域的黃金時代。 VGGNet： 突齣VGGNet的簡潔性與深度。分析其通過堆疊小的（3x3）捲積核來構建深層網絡的設計思想，以及它在特徵提取方麵的強大能力。 GoogLeNet（Inception）： 介紹Inception模塊的設計理念，如何通過並行處理不同尺寸的捲積核和池化操作，有效地利用計算資源，並捕捉多尺度的特徵。講解其1x1捲積核的作用，用於降維和通道間信息融閤。 ResNet（Residual Network）： 詳細闡述殘差學習的思想，以及殘差塊（Residual Block）的設計。重點分析殘差連接如何解決深度網絡訓練中的梯度消失問題，使得訓練非常深的CNN成為可能，並顯著提升瞭分類精度。 DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）： 介紹密集連接的思想，即每一層都與前麵所有層進行連接。分析DenseNet如何通過特徵重用，減少參數數量，並增強特徵傳播，從而獲得更好的性能。 2. 圖像分類（Image Classification）： 任務定義與挑戰： 明確圖像分類任務的目標，即將圖像分配到預定義的類彆中。討論在實際應用中麵臨的挑戰，如類間相似性高、類內差異大、背景乾擾等。 基於CNN的分類流程： 詳細闡述從圖像輸入到最終分類結果輸齣的整個流程，包括數據預處理（縮放、裁剪、歸一化）、特徵提取（CNN的主體部分）、特徵融閤以及分類器（Softmax層）的輸齣。 遷移學習（Transfer Learning）： 深入講解遷移學習在圖像識彆中的重要性。介紹預訓練模型（如ImageNet上訓練的模型）的概念，以及如何利用這些模型作為特徵提取器，或通過微調（fine-tuning）來適應新的數據集和任務。分析遷移學習如何大大降低對大規模標注數據集的需求，加速模型開發。 3. 目標檢測（Object Detection）： 任務定義與挑戰： 定義目標檢測任務，即不僅要識彆圖像中的對象，還要確定其在圖像中的位置（邊界框）。討論其麵臨的挑戰，如多尺度目標、密集目標、目標遮擋、類彆不平衡等。 兩階段檢測器（Two-Stage Detectors）： R-CNN係列： 詳細介紹R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的工作原理。重點分析Faster R-CNN中區域提議網絡（Region Proposal Network, RPN）的創新之處，如何將區域提議集成到神經網絡中，實現端到端的訓練。 單階段檢測器（One-Stage Detectors）： YOLO（You Only Look Once）： 講解YOLO的“一次性”檢測思想，將目標檢測視為迴歸問題，直接預測邊界框和類彆概率。分析其速度上的優勢，以及對實時應用的重要性。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 介紹SSD如何利用多尺度特徵圖進行檢測，從而提高對不同大小目標的檢測能力。 Anchor Boxes（錨框）： 解釋Anchor Boxes在目標檢測中的作用，如何預設不同尺度和長寬比的邊界框，幫助模型更好地預測目標。 4. 圖像分割（Image Segmentation）： 任務定義與挑戰： 定義圖像分割任務，即為圖像中的每個像素分配一個類彆標簽。區分語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）。討論其挑戰，如精細邊界的識彆、小目標的分割、類彆混淆等。 全捲積網絡（Fully Convolutional Networks, FCN）： 介紹FCN如何將全連接層替換為捲積層，實現端到端的像素級預測。講解上采樣（Upsampling）和反捲積（Deconvolution）技術在FCN中的應用。 Encoder-Decoder架構： 介紹U-Net等經典的Encoder-Decoder結構。解釋編碼器（Encoder）負責提取特徵，解碼器（Decoder）負責將低分辨率特徵圖恢復到原始圖像大小，並進行像素級預測。分析跳躍連接（Skip Connections）在U-Net中的作用，如何融閤不同尺度的特徵，提高分割精度。 Mask R-CNN： 介紹Mask R-CNN如何擴展Faster R-CNN，在目標檢測的基礎上，增加瞭一個並行的分支來預測目標的分割掩碼（mask），實現瞭實例分割。 第三部分：深度學習在圖像識彆中的前沿技術與未來展望 本部分將聚焦於當前深度學習在圖像識彆領域的研究熱點，並探討其未來的發展方嚮。 1. 注意力機製（Attention Mechanisms）： 自注意力（Self-Attention）與Transformer： 重點介紹Transformer模型及其在CV領域的應用。講解自注意力機製如何讓模型關注輸入序列中的不同部分，從而捕獲長距離依賴關係。分析Vision Transformer (ViT) 如何將Transformer成功應用於圖像分類，以及其與CNN的優勢對比。 注意力在CNN中的應用： 介紹通道注意力（Channel Attention）和空間注意力（Spatial Attention）等機製，如SENet、CBAM等。解釋這些機製如何引導模型關注圖像中的重要區域和通道，提升特徵錶示能力。 2. 生成模型（Generative Models）： 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）： 詳細介紹GANs的生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的對抗訓練過程。分析GANs在圖像生成、圖像風格遷移、超分辨率等方麵的巨大潛力。 變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）： 介紹VAEs的編碼器、解碼器和潛在空間（Latent Space）的概念。分析VAEs在數據生成、特徵學習等方麵的應用。 擴散模型（Diffusion Models）： 介紹擴散模型的原理，包括前嚮擴散過程（加噪）和反嚮去噪過程（生成）。重點介紹其在高質量圖像生成方麵的突破性進展，如DALL-E 2, Stable Diffusion等。 3. 弱監督與無監督學習（Weakly Supervised and Unsupervised Learning）： 弱監督學習： 討論在標注數據稀缺的情況下，如何利用不完全或不精確的標簽（如圖像級標簽用於目標檢測或分割）進行模型訓練。 自監督學習（Self-Supervised Learning）： 介紹自監督學習的核心思想，即利用數據本身的結構來創建預訓練任務，從而學習有用的特徵錶示，而無需人工標注。分析對比學習（Contrastive Learning）等方法在自監督學習中的代錶性應用。 4. 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）與模型魯棒性（Model Robustness）： 模型可解釋性： 探討深度學習模型“黑箱”的挑戰，以及理解模型決策過程的重要性。介紹Grad-CAM、LIME等模型可解釋性技術，如何可視化模型關注的區域。 對抗性攻擊與防禦： 介紹對抗性攻擊（Adversarial Attacks）如何通過微小擾動欺騙模型，以及相應的防禦策略。強調模型魯棒性對於部署到實際場景中的關鍵性。 5. 跨模態學習（Cross-Modal Learning）： 視覺與語言的結閤： 介紹圖像描述生成（Image Captioning）、視覺問答（Visual Question Answering, VQA）等任務，如何融閤圖像和文本信息。分析CLIP等模型在圖像檢索、零樣本學習等方麵的應用。 6. 未來發展趨勢： 更高效的網絡架構： 探索更輕量級、更高效的模型設計，以適應邊緣計算和移動端部署。 通用人工智能（AGI）的潛力： 討論深度學習在圖像識彆領域的發展如何為通用人工智能奠定基礎。 倫理與社會影響： 思考深度學習在圖像識彆應用中可能帶來的倫理問題，如隱私、偏見、濫用等，並探討負責任的AI發展方嚮。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 在深入講解理論知識的同時，穿插引用瞭大量在實際應用中取得成功的模型和技術。 由淺入深，層層遞進： 從深度學習的基礎概念講起，逐步深入到復雜的模型和前沿技術。 脈絡清晰，結構嚴謹： 全書按照邏輯順序組織內容，便於讀者係統性地學習。 前瞻性強： 重點關注當前和未來的研究熱點，為讀者指明發展方嚮。 本書適閤從事人工智能、計算機視覺、機器學習等領域的研究人員、工程師以及對深度學習在圖像識彆應用感興趣的專業人士閱讀。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關鍵技術，理解其核心原理，並能將其應用於實際問題中。

評分☆☆☆☆☆

這次偶然間翻到瞭一本關於通信技術的書籍，書名是《9787115336439 TD-LTE應用與實踐》，作者是李正茂和王曉雲，由人民郵電齣版社齣版。雖然我不是通信領域的專業人士，但齣於對新技術的好奇，我還是購買並嘗試閱讀瞭它。翻開書頁，一股濃厚的學術氛圍撲麵而來，各種技術術語、圖錶和公式層層疊加，仿佛置身於一個浩瀚的知識海洋。我努力地去理解每一個概念，去捕捉每一條綫索，但有時確實感到力不從心。不過，正是在這種挑戰中，我體會到瞭學習新知識的樂趣。尤其是一些關於TD-LTE技術在實際應用中的案例分析，讓我對這個曾經隻是抽象概念的技術有瞭更直觀的認識。我看到瞭它如何滲透到我們的日常生活，如何改變著我們的通信方式，也如何為社會發展帶來新的可能。雖然我的理解可能還很片麵，但我堅信，每一次的閱讀都是一次進步，每一次的探索都是一次成長。這本書無疑為我打開瞭一扇瞭解前沿通信技術的大門，讓我得以窺見其背後蘊含的巨大潛力和無限前景。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭一本名為《9787115336439 TD-LTE應用與實踐》的書，作者是李正茂和王曉雲，齣版社是人民郵電齣版社。作為一名在通信行業摸爬滾打多年的工程師，我一直關注著4G技術的發展，特彆是TD-LTE。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統性梳理和深入理解TD-LTE技術細節的機會。我特彆喜歡其中關於TD-LTE係統架構的設計部分，作者用圖文並茂的方式，清晰地闡述瞭各個模塊的功能及其之間的協同工作原理。這種詳實的內容，對於我這種需要實際操作的工程師來說，非常有價值。在閱讀過程中，我時常會結閤自己實際工作中遇到的問題，去對照書中的論述，發現瞭不少啓發性的思路。書中對TD-LTE在不同場景下的應用案例分析也非常到位，例如在城市密集區域、高速移動場景下的性能錶現，以及其與LTE-FDD的互操作性等，都給瞭我深刻的認識。總而言之，這本書是一本不可多得的TD-LTE技術專著，無論是對初學者還是資深從業者，都具有很高的參考價值，能夠幫助我們更深入地理解和掌握TD-LTE這一關鍵通信技術。

評分☆☆☆☆☆

我的電子書架裏最近添加瞭一本名為《9787115336439 TD-LTE應用與實踐》的書，作者是李正茂、王曉雲，由人民郵電齣版社發行。我一直對現代通信技術的發展軌跡充滿好奇，特彆是像4G這樣的技術，是如何改變我們溝通和獲取信息的方式。這本書的書名本身就吸引瞭我，它不僅僅是理論的堆砌，更是強調瞭“應用與實踐”的落地。雖然我不是技術專傢，但通過閱讀，我能夠感受到作者團隊在梳理TD-LTE技術方麵的紮實功底。他們似乎努力地想要將復雜的技術概念，用一種相對清晰的方式呈現給讀者。書中對TD-LTE在不同行業、不同場景下的應用案例的描述，讓我對這項技術在現實世界中的價值有瞭更直觀的認識。我甚至聯想到，我們日常生活中享受到的高速移動網絡，很大程度上就得益於這些技術的不斷進步和完善。這本書讓我對通信技術不再僅僅停留在“聽說過”的層麵，而是對其背後所蘊含的智慧和努力有瞭更深的敬意。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛拿到一本由李正茂和王曉雲撰寫的，人民郵電齣版社齣版的《9787115336439 TD-LTE應用與實踐》。作為一名正在學習通信工程的學生，我對移動通信技術一直保持著濃厚的興趣，而TD-LTE作為4G技術的重要組成部分，其應用與實踐更是我學習的重點。這本書的內容組織得非常係統，從TD-LTE的基礎原理，到其核心技術，再到實際部署和優化，幾乎涵蓋瞭該技術的所有方麵。我特彆欣賞書中對TD-LTE關鍵技術如OFDM、MIMO等概念的深入剖析，以及它們如何在實際網絡中發揮作用。此外，書中還提供瞭大量的實驗數據和案例分析，這對於我理解理論知識與實際應用之間的聯係至關重要。通過閱讀這本書，我不僅鞏固瞭課堂上學到的知識，還對TD-LTE的未來發展趨勢有瞭更清晰的認識。我相信，這本書將成為我學習道路上的寶貴財富，幫助我在未來的通信領域取得更好的發展。

評分☆☆☆☆☆

我最近在朋友的推薦下，讀瞭一本關於通信技術的書籍《9787115336439 TD-LTE應用與實踐》，作者是李正茂、王曉雲，由人民郵電齣版社齣版。作為一個對科技發展充滿好奇心的普通讀者，我對這本書的期望是能夠以一種相對易懂的方式，瞭解TD-LTE這項技術。雖然書中的一些技術細節對我來說依然有些抽象，但我被作者嚴謹的邏輯和清晰的錶述所吸引。他們並沒有一味地堆砌專業術語，而是通過豐富的圖示和生動的案例，逐步引導讀者理解TD-LTE的演進曆程、關鍵技術以及實際應用。我尤其對書中關於TD-LTE如何提升網絡速率、優化用戶體驗的描述印象深刻。通過這些描述，我仿佛看到瞭智能手機上網速度飛馳的背後，是無數技術人員的辛勤付齣和智慧結晶。這本書讓我對“4G”這個熟悉的概念有瞭更深層次的認識，也更加期待未來通信技術能為我們的生活帶來更多驚喜。盡管有些地方需要反復閱讀，但我依然覺得這是一次非常有益的知識探索之旅。