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吴伟陵著 著

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• 多址接入
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• 通信技术

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563504657

商品编码：29729635682

包装：平装

出版时间：2001-01-01

基本信息

书名:移动通信中的关键技术

：34.00元

售价：23.1元,便宜10.9元,折扣67

作者:吴伟陵著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2001-01-01

ISBN：9787563504657

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

移动通信是目前国内外发展*快的新技术之一。它的主要特点是高技术含量大，新技术层出不穷。为了适应这一发展需要，本书主要从原理介绍了第二代数字式移动通信，第三代宽带多媒体移动通信以及移动通信中将要采用的一些新的关键性技术。

内容提要

为提高移动通信的数量（有效性）与质量（可靠性）指标，分别介绍和讨论了提高有效性和可靠性的各项措施。为了提高移动通信的有效性，介绍了提高单个用户有效性的信源编码技术；有效性调制技术；以及提高多个用户即小区容量的多址接入技术等等。为了提高移动通信的可靠性，介绍了在移动通信训抗各种衰落提高可靠性的措施；扩频技术、调制技术、信道编码与交织技术、功率控制技术、分集接收、Rake接收与发端分集等技术。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字图像处理与计算机视觉基础》 内容简介： 本书深入浅出地介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的核心概念、关键算法及实际应用。旨在为读者构建扎实的理论基础，并提供丰富的实践指导，使其能够理解、设计并实现各类图像分析与理解任务。本书内容全面，涵盖了从基础的图像表示和增强，到高级的特征提取、目标识别和三维重建等多个重要方面，特别适合计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的学生、研究人员以及对图像处理和计算机视觉技术感兴趣的工程师。 第一部分：数字图像处理基础 第一章：数字图像的表示与基础操作 本章将详细阐述数字图像是如何在计算机中表示的，包括像素的概念、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等色彩空间）、图像的维度和位深度。我们将探讨基本的图像操作，例如像素的访问与修改、图像的几何变换（平移、旋转、缩放、裁剪），以及这些基本操作在图像处理流程中的意义。此外，还会介绍图像的存储格式（如BMP、JPEG、PNG）及其特点。 第二章：图像增强技术 图像增强是改善图像视觉质量、突出有用信息的重要手段。本章将介绍两大类图像增强技术：空间域增强和频率域增强。 空间域增强： 重点讲解点运算，包括灰度变换（线性变换、对数变换、指数变换、分段线性变换）和直方图处理（直方图均衡化、直方图规定化），以及这些方法如何改变图像的对比度和亮度。此外，还将介绍邻域运算，如平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）用于增强图像边缘和细节。 频率域增强： 介绍傅里叶变换在图像处理中的应用。我们将解释低通滤波、高通滤波、同态滤波等频率域滤波器的原理，以及它们如何用于图像的平滑、去模糊和边缘增强。 第三章：图像复原 图像复原旨在消除或减弱由于成像过程中的退化（如模糊、噪声）而造成的图像失真。本章将讲解不同类型的图像退化模型，包括线性退化模型和非线性退化模型。 噪声的去除： 除了在图像增强中提到的滤波方法，本章将深入探讨更高级的去噪技术，如中值滤波、自适应滤波、维纳滤波等，并分析它们在不同噪声类型下的表现。 模糊的复原： 介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原算法，并讨论它们在解决逆问题时的局限性与改进方法。还会触及盲去模糊技术，即在不知道退化函数的情况下进行图像复原。 第四章：图像分割 图像分割是将图像划分为多个有意义的区域或对象的过程，是计算机视觉中至关重要的一步。本章将介绍多种经典的图像分割方法。 基于阈值的方法： 讲解全局阈值法、局部阈值法以及Otsu法等自动阈值确定技术。 基于边缘的方法： 详细介绍Canny边缘检测算法及其步骤，以及其他边缘检测算子。 基于区域的方法： 介绍区域生长法、区域分裂与合并法等。 聚类与图论方法： 探讨K-means聚类、Mean-shift聚类在图像分割中的应用，以及图割（Graph Cut）等基于图论的分割方法。 第五章：图像特征提取与描述 特征是图像中最具区分性的信息，用于识别、匹配和描述图像内容。本章将聚焦于各种有效的特征提取与描述技术。 点特征检测器： 介绍Harris角点检测、FAST角点检测等，以及SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征描述子，分析它们的鲁棒性、尺度不变性和旋转不变性。 线特征和区域特征： 简要介绍Hough变换用于检测直线和圆等。 深度学习在特征提取中的应用： 简要介绍卷积神经网络（CNN）如何自动学习图像特征，为后续的识别任务打下基础。 第二部分：计算机视觉核心技术 第六章：多视图几何与三维重建 本章将从几何学角度研究图像与三维世界的关系，为实现三维场景的理解和重建奠定基础。 相机模型： 讲解针孔相机模型、相机内参和外参，以及世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的转换。 立体视觉： 介绍对极几何、极线搜索、视差计算，以及BM（Block Matching）算法和SGBM（Semi-Global Block Matching）算法在立体匹配中的应用，用于从立体图像对中恢复深度信息。 多视图立体（MVS）： 介绍如何利用多张不同视角的图像来重建更精确的三维模型。 三角测量： 讲解如何根据已知相机的内外参数和图像中的对应点来计算三维空间中的点坐标。 第七章：运动分析与目标跟踪 本章关注图像序列中的运动信息提取与目标跟踪。 光流法： 介绍Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等经典光流估计算法，以及它们在运动估计中的应用。 目标跟踪： 讲解基于检测跟踪（Tracking-by-Detection）的框架，包括目标检测器（如YOLO, Faster R-CNN）与数据关联算法（如卡尔曼滤波器、匈牙利算法）的结合。还将介绍基于模板匹配、卡尔曼滤波、粒子滤波等方法的单目标跟踪算法，以及多目标跟踪面临的挑战和常用策略。 第八章：目标识别与分类 识别图像中的特定对象或对其进行分类是计算机视觉的核心任务之一。 传统方法： 介绍基于手工设计特征（如HOG、SIFT）和分类器（如SVM）的识别方法。 基于深度学习的方法： 重点讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的革命性进展。详细介绍CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）、常见的网络架构（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception），以及迁移学习的应用。 目标检测： 介绍R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等单阶段和多阶段目标检测算法，实现图像中目标的定位和分类。 语义分割与实例分割： 介绍FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net、Mask R-CNN等算法，实现像素级别的分类和识别。 第九章：图像与视频检索 本章探讨如何根据图像或视频的内容进行检索。 基于内容的图像检索（CBIR）： 介绍如何提取图像的视觉特征（颜色、纹理、形状），并利用相似性度量进行检索。 视频特征提取： 讨论如何提取视频的时空特征，以及视频检索的常用方法。 深度学习在检索中的应用： 介绍如何利用深度学习模型学习更具判别力的表示，以提升检索精度。 第十章：三维视觉应用与新兴技术 本章将展望三维视觉领域的实际应用，并介绍一些新兴的技术趋势。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介绍视觉SLAM的基本原理、常用算法（如ORB-SLAM, LSD-SLAM），以及其在机器人导航、增强现实中的应用。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 探讨图像处理和计算机视觉技术在AR/VR中的关键作用，如场景理解、物体跟踪、渲染等。 生成式模型（GANs，Diffusion Models）： 简要介绍如何利用深度学习生成逼真的图像，以及其在图像编辑、数据增强等方面的潜力。 多模态融合： 讨论如何结合不同来源的信息（如图像、文本、音频）来提升视觉任务的性能。 实践指导与附录 本书每章都将配以丰富的实例和伪代码，帮助读者理解算法的实现细节。部分章节还将提供使用主流计算机视觉库（如OpenCV, PyTorch, TensorFlow）实现的示例代码，鼓励读者动手实践。书末附录将提供相关的数学基础回顾，以及进一步阅读的参考资料。 本书致力于为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的学习平台，使其能够掌握数字图像处理与计算机视觉的核心技术，并为进一步的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常朴素，封面没有任何花哨的图案，黑白灰为主色调，看起来像是一本教科书，但内容远超一般教材的范畴。阅读体验上，我最大的感受是其结构安排的独到匠心。它没有严格按照时间顺序或者技术模块来划分章节，而是采用了一种“问题导向”的叙事方式。例如，它不是先讲A技术，再讲B技术，而是围绕一个实际场景中遇到的通信瓶颈，然后引出所有相关的关键技术如何协同解决这个问题。这种方式极大地提升了阅读的代入感和连贯性。我尤其喜欢其中穿插的多个“案例剖析”环节，这些案例往往取材于业界真实部署的系统，作者将抽象的理论知识立刻具象化到实际的工程实现层面，让那些原本晦涩难懂的协议栈细节变得生动起来。虽然书中引用了大量的图表和流程图，但不同于很多技术书籍图注与正文脱节的问题，这里的插图都经过精心设计，标注清晰，与文字的配合度极高，真正起到了“一图胜千言”的效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其对“系统优化”的执着探讨。它不仅仅停留在描述“有什么技术”，更深入地挖掘了“如何让这些技术协同工作达到最佳性能”。我印象最深的是关于功耗管理的那几章，作者没有仅仅给出低功耗设计的理论模型，而是详细对比了不同应用场景下（例如自动驾驶对低延迟的要求与物联网对长续航的要求）的优化目标差异，并给出了相应的多目标函数和求解方法。这种面向实际工程限制的讨论，让书中的内容显得极其“接地气”。虽然书中也涉及了大量的理论推导，但作者总能在关键转折点加入一两段总结性的文字，将复杂的数学公式拉回到实际的物理意义上，确保读者不会在公式的海洋中迷失方向。它不是一本让你“会用”的技术手册，而是一本让你“理解为什么这样做最有效”的深度参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手里，首先映入眼帘的是其厚重的分量，这预示着内容的深度和广度。我花了整整一个周末的时间来阅读，才算勉强翻阅完第一遍，但坦白说，很多地方还需要反复咀嚼。它并非那种轻描淡写的科普读物，而是真正深入到了技术的核心。作者在阐述理论模型时，那种严谨的逻辑推演和详尽的数学推导，让人不得不佩服其深厚的学术功底。比如，在分析信道编码的效率提升时，书中不仅给出了最终的性能指标，更是将每一步的算法优化路径清晰地勾勒出来，甚至连早期的实验数据对比都拿了出来，这种“刨根问底”的写作态度，对于想从事前沿研究的读者来说，简直是如获至宝。我特别欣赏作者在引入新概念时，总能先从历史背景讲起，交代清楚为什么需要这种新技术，解决了当时哪些痛点，然后再层层递进地介绍其工作原理和最新的研究进展。不过，对于初学者来说，前半部分关于基础理论的铺陈略显冗长，需要极大的耐心才能跟上其节奏。总体而言，这是一本可以作为工具书常年放在案头的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择让人眼前一亮，在长时间阅读后眼睛的疲劳感明显低于其他同类书籍，这大概是出版方在细节上花费了心思。从内容上看，我发现作者在处理不同技术代际的演进关系时，表现出了极高的洞察力。它并没有将旧技术贬低为“过时”，而是清晰地阐述了每项技术在其特定历史阶段的局限性，以及它是如何为后来的技术发展铺平道路的。比如，在论述频谱效率提升的路径时，作者巧妙地将多址接入技术、多载波技术以及大规模MIMO技术串联起来，形成一条清晰的技术演进脉络，这让我对整个无线通信技术的发展史有了一个更宏观、更具层次感的理解。书中对前沿热点话题的覆盖也十分及时，特别是涉及到资源调度和网络切片的应用场景分析，结合了最新的标准化组织文件，提供了非常具有前瞻性的视角。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起这本关于通信技术的书籍时，原本期望它能提供一些快速入门的捷径，但读完第一章后，我就意识到我的想法过于天真了。这本书的写作风格非常“硬核”，它对读者有一定的预设门槛，要求读者最好已经掌握了数字信号处理和基础的电磁波理论。作者行文风格极其凝练，几乎每一个句子都承载了大量信息量，绝不浪费笔墨在不必要的修饰上。在探讨某一特定调制技术时，作者仿佛化身为一位经验丰富的工程师，直接跳过了基础的介绍，直接进入了最优解的推导过程，比如如何通过优化迭代算法来降低误码率，以及在特定带宽限制下的功率谱密度分配策略。这种直击本质的写作手法，对于我这种有一定经验、想寻求突破的专业人士来说，无疑是极大的助益。它更像是一本高手之间的思想交流录，而不是面向大众的入门指南，如果你想在某个技术点上达到“精通”级别，这本书提供了所需的深度和广度。