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[美] 普罗科斯，[美] 萨利希，张力军 等改编 著

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• 数字通信
• 通信原理
• 信号处理
• 调制解调
• 信道编码
• 无线通信
• 信息论
• 英文教材
• 通信工程
• 第五版

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121153259

商品编码：29667733288

包装：平装

出版时间：2012-01-01

基本信息

书名：数字通信(第五版 英文精简版)

定价：59.00元

作者：(美)普罗科斯,(美)萨利希,张力军 等改编

出版社：电子工业出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787121153259

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书是在《数字通信（第五版）》的基础上，根据的实际教学情况进行精简和改编的。主要的精简原则为：保留信号传输理论内容，舍去信息传输理论内容，并以传统而经典的数字传输理论为主，无线通信为辅。改编的部分主要是根据实际教学的常用习惯来进行的。精简后的内容主要涵盖：确定与*信号分析；数字调制方法；AWGN信道的*接收机；载波和符号同步；通过带限信道的数字通信；自适应均衡；多信道和多载波系统；数字通信用扩频信号；衰落信道：信道特征与信号传输；多天线系统。

目录

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Chapter 1Introduction
　1.1 Elements of a Digital CommunicationSystem
　1.2 Communication Channels and TheirCharacteristics
　1.3 Mathematical Models for CommunicationChannels
　1.4 A Historical Perspective in the Development of
　Digitalommunications
Chapter 2 Deterministic and Random SignalAnalysis
　2.1 Representation of Bandpass Signals andSystems
　2.1–1 Representation of Bandpass Signals/ 2.1–2 Response of aBandpass System to a Bandpass Signal
　2.2 Signal Space Representation ofWaveforms
　2.2–1 Vector Space Concepts / 2.2–2 Signal Space Concepts / 2.2–3Orthogonal Expansions of Signals /2.2–4 Gram-SchmidtProcedure
　2.3 Some Useful RandomVariables
　2.4 RandomProcesses
　2.4–1 Wide-Sense Stationary Random Processes /2.4–2Cyclostationary Random Processes
　2.5 Series Expansion of RandomProcesses
　2.5–1 Sampling Theorem for Band-Limited RandomProcesses /2.5–2 TheKarhunen-Lo`eve Expansion
　2.6 Bandpass Stationary StochasticProcesses
　Problems
Chapter 3 Digital ModulationSchemes
　3.1 Representation of Digitally ModulatedSignals
　3.2 Memoryless ModulationMethods
　3.2–1 Pulse Amplitude Modulation (PAM) / 3.2–2 Phase Modulation /3.2–3 Quadrature Amplitude Modulation /3.2–4 MultidimensionalSignaling
　3.3 Signaling Schemes withMemory
　3.3–1 Continuous-Phase Frequency-Shift Keying(CPFSK) /
　3.3–2 Continuous-Phase Modulation (CPM)
　3.4 Power Spectrum of Digitally ModulatedSignals
　3.4–1 Power Spectral Density of a Digitally ModulatedSignalwith
　Memory / 3.4–2 Power Spectral Density of LinearlyModulated
　Signals / 3.4–3 Power Spectral Density ofDigitally Modulated
　Signals with Finite Memory / 3.4–4Power Spectral Density of
　Modulation Schemes with a MarkovStructure / 3.4–5 Power
　Spectral Densities of CPFSK and CPM Signals
　Problems
Chapter 4 Optimum Receivers for AWGNChannels
　4.1 Waveform and Vector ChannelModels
　4.1–1 Optimal Detection for a General Vector Channel
　4.2 Waveform and Vector AWGNChannels
　4.2–1 Optimal Detection for the Vector AWGN Channel /4.2–2Implementation of the Optimal Receiver for AWGN Channels / 4.2–3 AUnion Bound on the Probability of Error of Maximum LikelihoodDetection
　4.3 Optimal Detection and Error Probability for Band-Limited
　Signaling
　4.3–1 Optimal Detection and Error Probability for ASK or
　PAM Signaling / 4.3–2 Optimal Detection and ErrorProbability
　for PSK Signaling / 4.3–3 Optimal Detection and ErrorProbability
　for QAM Signaling / 4.3–4 Demodulation and Detection
　4.4 Optimal Detection and Error Probability forPower-Limited
　Signaling
　4.4–1 Optimal Detection and Error Probability for Orthogonal
　Signaling / 4.4–2 Optimal Detection and Error Probabilityfor
　Biorthogonal Signaling / 4.4–3 Optimal Detection and Error
　Probability for Simplex Signaling
　4.5 Optimal Detection in Presence of Uncertainty:Noncoherent
　Detection
　4.5–1 Noncoherent Detection of Carrier Modulated Signals /4.5–2Optimal Noncoherent Detection of FSK Modulated Signals / 4.5–3Error Probability of Orthogonal Signaling with NoncoherentDetection / 4.5–4 Probability of Error for Envelope Detection ofCorrelated Binary Signals /4.5–5 Differential PSK (DPSK)
　4.6 A Comparison of Digital SignalingMethods
　4.6–1 Bandwidth and Dimensionality
　4.7 Lattices and Constellations Based onLattices
　4.7–1 An Introduction to Lattices / 4.7–2 Signal Constellationsfrom Lattices
　4.8 Detection of Signaling Schemes withMemory
　4.8–1 The Maximum Likelihood Sequence Detector
　4.9 Optimum Receiver for CPMSignals
　4.9–1 Optimum Demodulation and Detection of CPM /4.9–2 Performanceof CPM Signals / 4.9–3 Suboptimum Demodulation and Detection of CPMSignals
　Problems
Chapter 5 Carrier and SymbolSynchronization
　5.1 Signal ParameterEstimation
　5.1–1 The Likelihood Function / 5.1–2 Carrier Recovery and
　Symbol Synchronization in Signal Demodulation
　5.2 Carrier PhaseEstimation
　5.2–1 Maximum-Likelihood Carrier Phase Estimation /5.2–2 ThePhase-Locked Loop / 5.2–3 Effect of AdditiveNoise on the PhaseEstimate / 5.2–4 Decision-Directed Loops / 5.2–5Non-Decision-Directed Loops
　5.3 Symbol TimingEstimation
　5.3–1 Maximum-Likelihood Timing Estimation /5.3–2Non-Decision-Directed Timing Estimation
　5.4 Joint Estimation of Carrier Phase and SymbolTiming
　5.5 Performance Characteristics of MLEstimators
　Problems
Chapter 6 Digital Communication Through Band-LimitedChannels
　6.1 Characterization of Band-LimitedChannels
　6.2 Signal Design for Band-LimitedChannels
　6.2–1 Design of Band-Limited Signals for No Intersymbol
　Interference—The Nyquist Criterion / 6.2–2 Design of Band-LimitedSignals with Controlled ISI—Partial-Response Signals / 6.2–3 DataDetection for Controlled ISI /6.2–4 Signal Design for Channels withDistortion
　6.3 Optimum Receiver for Channels with ISI andAWGN
　6.3–1 Optimum Maximum-Likelihood Receiver /6.3–2 A Discrete-TimeModel for a Channel with ISI /6.3–3 Maximum-Likelihood SequenceEstimation (MLSE)
　for the Discrete-Time White Noise Filter Model
　6.4 LinearEqualization
　6.4–1 Peak Distortion Criterion /6.4–2 Mean-Square-Error (MSE)Criterion /
　6.4–3 Performance Characteristics of the MSE Equalizer /6.4–4Fractionally Spaced Equalizers /6.4–5 Baseband and Passband LinearEqualizers
　6.5 Decision-FeedbackEqualization
　6.5–1 Coefficient Optimization /6.5–2 Performance Characteristicsof DFE
　6.6 Reduced Complexity MLDetectors
　Problems
Chapter 7 AdaptiveEqualization
　7.1 Adaptive LinearEqualizer
　7.1–1 The Zero-Forcing Algorithm /7.1–2 The LMS Algorithm /7.1–3Convergence Properties of the LMS Algorithm /7.1–4 Excess MSE dueto Noisy Gradient Estimates /7.1–5 Accelerating the InitialConvergence Rate
　in the LMS Algorithm / 7.1–6 Adaptive Fractionally SpacedEqualizer—The Tap Leakage Algorithm /7.1–7 An Adaptive ChannelEstimator for ML
　Sequence Detection
　7.2 Adaptive Decision-FeedbackEqualizer
　7.3 Recursive Least-Squares Algorithms for AdaptiveEqualization
　7.3–1 Recursive Least-Squares (Kalman) Algorithm /7.3–2 LinearPrediction and the Lattice Filter
　Problems
Chapter 8 Multichannel and MulticarrierSystems
　8.1 Multichannel Digital Communications in AWGNChannels
　8.1–1 Binary Signals / 8.1–2 M-ary Orthogonal Signals
　8.2 MulticarrierCommunications
　8.2–1 Single-Carrier Versus Multicarrier Modulation /8.2–2Capacity of a Nonideal Linear Filter Channel /8.2–3 OrthogonalFrequency Division Multiplexing (OFDM) /8.2–4 Modulation andDemodulation in an OFDM System /
　8.2–5 An FFT Algorithm Implementation of an OFDM System /8.2–6Spectral Characteristics of Multicarrier Signals /8.2–7 Bit andPower Allocation in Multicarrier Modulation /8.2–8 Peak-to-AverageRatio in Multicarrier Modulation /8.2–9 Channel CodingConsiderations in Multicarrier Modulation
　Problems
Chapter 9 Spread Spectrum Signals for DigitalCommunications
　9.1 Model of Spread Spectrum Digital CommunicationSystem
　9.2 Direct Sequence Spread SpectrumSignals
　9.2–1 Error Rate Performance of the Decoder /9.2–2 SomeApplications of DS Spread Spectrum Signals /9.2–3 Effect of PulsedInterference on DS Spread Spectrum Systems / 9.2–4 Excision ofNarrowband Interference in DS Spread Spectrum Systems / 9.2–5Generation of PN Sequences
　9.3 Frequency-Hopped Spread SpectrumSignals
　9.3–1 Performance of FH Spread Spectrum Signals in an
　AWGN Channel / 9.3–2 Performance of FH Spread Spectrum
　Signals in Partial-Band Interference / 9.3–3 A CDMA System
　Based on FH Spread Spectrum Signals
　9.4 Other Types of Spread SpectrumSignals
　Problems
Chapter 10 Fading Channels : Characterization and
　Signaling
　10.1 Characterization of Fading MultipathChannels
　10.1–1 Channel Correlation Functions and Power Spectra /
　10.1–2 Statistical Models for Fading Channels
　10.2 The Effect of Signal Characteristics on the Choice of aChannelModel
　10.3 Frequency-Nonselective, Slowly FadingChannel
　10.4 Diversity Techniques for Fading MultipathChannels
　10.4–1 Binary Signals / 10.4–2 Multiphase Signals /10.4–3 M-aryOrthogonal Signals
　10.5 Signaling over a Frequency-Selective, Slowly FadingChannel:
　The RAKEemodulator
　10.5–1 A Tapped-Delay-Line Channel Model / 10.5–2 The RAKEDemodulator / 10.5–3 Performance of RAKE Demodulator / 10.5–4Receiver Structures for Channels with IntersymbolInterference
　10.6 Multicarrier Modulation(OFDM)
　10.6–1 Performance Degradation of an OFDM System due to DopplerSpreading / 10.6–2 Suppression of ICI in OFDM Systems
　Problems
Chapter 11 Multiple-AntennaSystems
　11.1 Channel Models for Multiple-AntennaSystems
　11.1–1 Signal Transmission Through a Slow FadingFrequency-Nonselective MIMO Channel / 11.1–2 Detection of DataSymbols in a MIMO System / 11.1–3 Signal
　Transmission Through a Slow Fading Frequency-Selective MIMOChannel
　11.2 Spread Spectrum Signals and MulticodeTransmission
　11.2–1 Orthogonal Spreading Sequences /11.2–2 Multiplexing GainVersus Diversity Gain /11.2–3 Multicode MIMO Systems
Problems

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号与系统：理论与应用》 引言 在瞬息万变的现代世界中，信息以惊人的速度传播和处理。从我们日常使用的智能手机到支撑全球网络的复杂基础设施，信号与系统是这一切运作的基石。理解信号的本质，以及系统如何处理和转换这些信号，对于跨越工程、科学乃至经济学等众多领域的专业人士至关重要。本书《信号与系统：理论与应用》旨在为读者提供一个全面而深入的理解，将严谨的理论框架与生动的实际应用相结合，为掌握信息时代的核心技术奠定坚实基础。 本书不同于纯粹的理论教科书，也区别于仅仅列举工程实例的指南。我们力求在理论的深度与应用的广度之间找到完美的平衡点，通过清晰的讲解、精选的例子以及贯穿全书的案例研究，帮助读者不仅理解“是什么”，更能领悟“为什么”。无论您是初次接触信号与系统领域的学生，还是希望深化理解的在职工程师，本书都将成为您不可或缺的学习伙伴。 本书内容概览 本书的结构设计旨在循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的理论和实际问题。我们精心编排了章节顺序，确保知识点的逻辑关联清晰，便于读者构建完整的知识体系。 第一部分：信号与系统的基础 第一章：信号的表示与分类 本章我们将开启对信号世界的探索。信号是信息的载体，它们以各种形式存在，从声音、图像到电脉冲、流量数据。我们将深入探讨信号的各种数学表示方法，包括连续时间信号和离散时间信号，以及它们的基本运算，如移位、尺度变换和反转。此外，我们还将详细介绍信号的分类，例如周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、奇信号与偶信号等。这些基本概念是理解后续所有信号处理技术的前提。我们将通过直观的图示和易于理解的例子，帮助读者建立对信号多样性的初步认识。 第二章：系统的描述与分类 系统是将输入信号转换为输出信号的“黑箱”。本章将聚焦于系统的概念。我们将学习如何用数学模型来描述一个系统，并详细介绍不同类型的系统分类：线性与非线性系统、时不变与时变系统、因果系统与非因果系统、稳定与不稳定系统。我们将通过具体的例子，比如RC电路、机械振动系统等，来阐释这些分类的含义及其重要性。理解系统的这些基本属性，对于分析和设计信号处理系统至关重要。 第三章：卷积：系统的核心运算 卷积是信号与系统理论中的核心运算，它描述了线性时不变（LTI）系统如何响应任意输入信号。本章将详细介绍卷积的数学定义、计算方法，包括连续时间卷积和离散时间卷积。我们将通过图形化方法和代数方法，帮助读者深刻理解卷积的物理意义——即输出信号是输入信号与系统冲激响应的加权累加。我们将通过 RC 滤波器、弹簧-阻尼系统等经典案例，展示卷积在实际系统分析中的强大威力。 第四章：傅里叶级数：周期信号的频率分析 周期信号虽然在时域上重复，但其内部蕴含着丰富的频率信息。本章将引入傅里叶级数，它是一种将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量（或复指数分量）的方法。我们将学习傅里叶级数的指数形式和三角形式，并理解其系数的计算。通过分析方波、锯齿波等周期信号的傅里叶级数，我们将直观地看到不同频率成分如何组合成复杂的波形，从而为理解信号的频谱特性奠定基础。 第五章：傅里叶变换：非周期信号的频率分析 将傅里叶级数的概念扩展到非周期信号，我们就得到了傅里叶变换。本章将深入探讨傅里叶变换的定义、性质以及它在分析非周期信号频谱中的作用。我们将学习如何求解常见信号（如矩形脉冲、指数衰减信号）的傅里叶变换，并掌握傅里叶变换的诸多重要性质，如线性、时移、频移、卷积定理等。傅里叶变换是理解通信系统、滤波、图像处理等领域不可或缺的工具。 第二部分：系统分析与设计 第六章：拉普拉斯变换：系统分析的有力工具 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它能处理更广泛的信号，尤其在分析瞬态响应和系统稳定性方面表现出色。本章将详细介绍单边拉普拉斯变换，包括其定义、逆变换以及一系列重要的性质，如线性、时移、微分性质等。我们将学习如何利用拉普拉斯变换来求解线性常系数微分方程，并将其应用于分析电路和机械系统的动态行为。 第七章：Z变换：离散时间系统分析的基石 与拉普拉斯变换对应于连续时间系统类似，Z变换是分析离散时间系统（如数字滤波器）的数学工具。本章将介绍Z变换的定义、性质以及逆Z变换。我们将学习如何利用Z变换来求解线性常系数差分方程，并分析离散时间系统的稳定性、频率响应等特性。Z变换在数字信号处理、控制系统等领域有着广泛的应用。 第八章：系统函数与频率响应 系统函数（传递函数）是描述LTI系统输入输出关系的重要数学模型。本章将深入探讨系统函数，并揭示其与系统的冲激响应、频率响应之间的内在联系。我们将学习如何从系统函数分析系统的稳定性，如何通过频率响应来理解系统对不同频率信号的处理特性（如增益和相位）。我们将通过实际的滤波器设计示例，展示系统函数在工程应用中的重要性。 第九章：滤波器设计简介 滤波器是信号处理领域的核心组件，用于选择性地允许或阻止特定频率范围内的信号。本章将介绍几种基本的滤波器类型，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。我们将探讨模拟滤波器和数字滤波器的基本设计原理，并通过具体的例子，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等，说明如何根据性能要求设计满足特定频率响应特性的滤波器。 第三部分：进阶理论与应用 第十章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 在数字信号处理中，我们处理的是离散信号，因此需要离散傅里叶变换（DFT）来分析其频谱。本章将介绍DFT的定义，并深入讲解计算效率极高的快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT的出现极大地推动了数字信号处理的发展，使得复杂频谱分析在实际应用中成为可能。我们将通过实例展示FFT在音频、图像处理等领域的应用。 第十一章：采样理论与重构 将连续时间信号转换为离散时间信号是数字信号处理的第一步，这个过程称为采样。本章将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，它是理解数字信号处理的关键。我们将讨论采样率、混叠现象以及如何通过抗混叠滤波器来避免混叠。此外，我们还将介绍如何从采样后的离散信号中理想地重构原始连续信号。 第十二章：应用案例分析：通信系统 本章将把前面学到的信号与系统理论应用于实际的通信系统。我们将探讨不同类型的调制技术（如幅度调制AM、频率调制FM、相位调制PM），以及它们如何在信息信号的基础上生成适合传输的信号。我们还将分析解调过程，以及如何利用滤波器来提高通信系统的性能和抗干扰能力。 第十三章：应用案例分析：音频与图像处理 本章将展示信号与系统理论在音频和图像处理领域的重要作用。我们将探讨音频信号的压缩技术（如MP3），以及图像信号的边缘检测、滤波和压缩（如JPEG）。我们将解释这些技术背后所依赖的信号处理原理，以及如何通过数学模型来实现这些功能。 学习方法与建议 为了最大化本书的学习效果，我们建议读者： 1. 扎实基础： 认真研读前几章，确保对基本概念（如卷积、傅里叶分析）有深刻理解，这是后续深入学习的关键。 2. 勤加练习： 书中包含大量练习题，涵盖了从概念理解到复杂计算的各个层面。请务必动手完成，反复推导，直到熟练掌握。 3. 理论联系实际： 关注书中的应用案例，思考理论知识如何在实际工程问题中得到应用，这有助于加深理解和激发学习兴趣。 4. 利用工具： 鼓励读者利用MATLAB、Python（NumPy, SciPy, Matplotlib）等工具进行仿真和可视化。通过编程实现信号的产生、系统的模拟以及分析结果的展示，可以极大地提升学习的直观性和效率。 5. 深入思考： 在学习过程中，遇到不理解的地方，不要浅尝辄止。尝试从不同角度思考问题，查阅相关资料，与同学或老师交流，直至豁然开朗。 结语 《信号与系统：理论与应用》不仅仅是一本教材，更是一扇通往信息时代核心技术的窗口。我们希望通过本书，能够激发您对信号与系统领域的热情，为您在未来的学习和职业生涯中提供坚实的理论支撑和实践指导。掌握了信号与系统的知识，您将能够更好地理解和塑造我们日益信息化的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，如同一个技艺精湛的工匠在打磨一块璞玉，层层递进，逻辑链条严密得让人喘不过气，但同时也让人欲罢不能。它避开了那些市场上流行的，过于偏重软件实现或最新协议的潮流风向，而是将火力集中在那些真正决定性能上限的底层物理过程上。比如，对于信道编码和调制的论述，它不是简单地罗列出MPSK、QAM等调制方式的星座图，而是深入挖掘了它们在不同噪声环境下误码率的数学边界，以及如何通过更复杂的编码方案去逼近香农极限。我花了整整一个下午去啃第五章关于均衡技术的章节，作者用极其精妙的笔触，阐述了判决反馈均衡（DFE）和迫零（ZF）均衡器的工作原理及其在实际多径信道中的局限性。书中对于信道模型的假设非常清晰，从理想的AWGN到复杂的衰落信道，每一步的过渡都伴随着精确的数学模型建立。这种由浅入深，层层剥茧的讲解方式，极大地培养了读者的“系统思维”——你不再是孤立地看一个算法，而是能清晰地看到它在整个通信链路中扮演的角色和受到的制约。那种清晰的脉络感，使得复杂的理论知识点不再是零散的碎片，而是有机地组合成了一张密不透风的理论大网。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，用一个词来形容就是“克制而有力”。它很少使用煽动性的语言，更没有那种试图用时髦概念来吸引眼球的浮夸。整本书读下来，感觉就像是在听一位德高望重的学者用他最精确的词汇进行一次严谨的学术报告。每一个技术术语的定义都经过了反复的锤炼，力求准确无误。这种严谨性，在处理那些容易产生歧义的概念时尤为重要，比如“信息熵”和“互信息”的区分，书中通过明确的数学定义和清晰的物理意义阐释，彻底消除了我过去的一些模糊认识。相比于一些侧重工程应用的资料，这本书更像是一份理论蓝图的绘制指南。它迫使你必须调动起你所有关于微积分、概率论和线性代数的储备知识，去跟上作者的思路。坦白说，初读时，那种高强度的思考负荷让人倍感压力，经常需要停下来，反复咀嚼一两个段落才能真正消化。但正是这种高强度的思维对抗，带来了巨大的智力满足感。它不是在“喂”你知识，而是在训练你的“思考肌肉”，让你在面对新的通信技术挑战时，能够迅速地回到第一性原理上去进行分析和判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是直击灵魂的朴实无华，那种带着些许陈旧感的字体排版，让我瞬间穿越回了那个胶片相机还流行，厚重教材是学习标配的年代。初次翻开，那份带着油墨香的纸张触感，以及那种微微泛黄的边角，无不透露着一种“硬货”的气息。它不像现在很多花里胡哨的教材那样堆砌大量的彩图和复杂的动画模拟，而是完全回归到了信息传输的本质。每一章的开篇，都不是那种拖泥带水的背景介绍，而是直截了当地抛出核心概念，仿佛一位经验丰富的老教授，不容许你有丝毫懈怠，直接把你拉入到那个充满傅里叶变换和噪声抑制的数学世界。尤其是那些推导过程，简直是教科书级别的严谨，每一个符号的出现都有其必然性，很少有那种“此处跳过”或者“读者自行推导”的含糊其辞。对于我这种热衷于从源头理解原理的人来说，这种扎实到近乎刻板的叙述方式，反而带来了一种极大的安全感。它没有试图用过于现代化的术语去粉饰理论的复杂性，而是用最经典、最经过时间检验的数学工具，把数字信号处理和信息论的基石夯筑得异常牢固。读下去，你会真切地感受到，这不仅仅是一本教材，更像是一部关于现代通信系统演化史的精炼史诗。

评分☆☆☆☆☆

翻阅到后面章节，关于多址接入和频谱效率的探讨，体现了作者深厚的工程洞察力。尽管这本书的侧重点偏向理论基础，但它并没有脱离实际应用场景去空谈。比如，在介绍OFDM（正交频分复用）时，它没有停留在DFT/IDFT的数学形式上，而是巧妙地引入了循环卷积的概念，并解释了如何通过插入保护间隔（Guard Interval）来应对码间串扰（ISI）。这种将数学模型与物理信道特性紧密结合的叙述方式，对于理解现代无线通信系统的核心技术至关重要。更令人赞赏的是，书中对不同多址方案的优缺点分析非常中立且透彻，它会告诉你TDMA的优点在于低复杂度的同步，但缺点是频谱效率受限于时隙划分的精度；而CDMA的优势在于抗干扰能力，但其系统容量受限于近远效应和用户间干扰的精确控制。这种平衡的视角，让你在学习时不会陷入非此即彼的误区，而是能更全面地理解通信系统设计中的权衡艺术（Trade-off）。它教会我们的不是“什么是最好的”，而是“在特定约束下，什么是最优解”。

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验来看，这本书带给我最大的价值在于其强大的“知识锚定”能力。在如今碎片化学习盛行的时代，各种新技术名词层出不穷，但它们往往建立在一套相对固定的理论基石之上。这本书就像是一块坚实的基石，一旦你扎实地掌握了其中的概念，无论是面对5G的Massive MIMO，还是未来的太赫兹通信，你都能迅速地从底层原理去定位新技术的创新点和潜在瓶颈。它所蕴含的理论深度，使得我对许多看似高深的技术难题产生了“原来如此”的顿悟感。这本书的价值不在于它记录了最新的技术规范，而在于它教会了我们如何去理解和创造未来的规范。它更像是一本“内功心法”的秘籍，而非招式套路。对于真正想在通信领域深耕的人来说，这本书的价值会随着你专业知识的积累而不断增加，每一次重读，都会有新的理解和感悟。它用最简洁的篇幅，承载了最厚重的理论，是那种值得放在书架上，随时可以翻阅并从中汲取力量的经典之作。