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郝建军 著

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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：9787563531622

商品编码：29782595646

包装：平装

出版时间：2012-08-01

基本信息

书名:数字通信习题解答

：18.00元

售价：12.2元,便宜5.8元,折扣67

作者:郝建军

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2012-08-01

ISBN：9787563531622

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.182kg

编辑推荐

在当今信息时代，数字通信技术应用越来越广泛，人们越来越期望了解和掌握数字通信技术，除了掌握其基础理论外，还希望了解该学科的新成就及发展方向。北京邮电大学出版社出版的《数字通信（第2版）》正是为了顺应这一要求而编写的，同时为了配合《数字通信（第2版）》的学习需要，并应广大同学的要求，郝建军和桑林等编写了《数字通信习题解答》供大家参考。

内容提要

本习题集是北京邮电大学出版社出版的《数字通信(第2版)》教材的配套教学参考书。郝建军和桑林等编著的《数字通信习题解答》包括了《数字通信(第2版)》教材中的所有习题及其参考答案，以及计算机仿真练习的参考代码和仿真结果。本习题集内容丰富，具有一定的深度及广度，有助于读者加深对通信基本概念的理解，并提高运算能力。《数字通信习题解答》可作为高等学校通信工程、信息工程、电子工程和其他相近专业本科生的教学参考书。

目录

章 绪论习题解答第2章 信源编码习题解答第3章 信道习题解答第4章 数字复接技术习题解答第5章 数字传输技术习题解答第6章 加性白高斯噪声下的数字佳接收习题解答第7章 差错控制编码习题解答第8章 同步技术习题解答第9章 多址技术及其在通信系统中的应用习题解答0章 无线数字通信技术习题解答

作者介绍

文摘

序言

数字通信的基石：信号、系统与信息 数字通信，作为现代信息社会不可或缺的神经中枢，其魅力与复杂性并存。它不仅仅是信息的传输，更是对信号进行编码、调制、解调、纠错等一系列精密处理的艺术。理解数字通信的精髓，需要深入探索其背后的数学原理、信号处理技术以及系统设计思想。 信号：信息传递的载体 在数字通信的宏大图景中，信号是承载信息的物质基础。它们可以是电信号、光信号，甚至是声信号，但其本质都是信息的物理载体。理解信号的特性，是掌握数字通信的第一步。 连续信号与离散信号：现实世界中的许多信息，如语音、图像，最初是以连续信号的形式存在的。然而，为了进行数字处理，我们需要将这些连续信号“数字化”，即转换为离散信号。这个过程涉及到采样和量化。采样是将连续时间信号在离散的时间点上进行测量，而量化则是将采样得到的模拟值映射到一组有限的离散值。奈奎斯特采样定理告诉我们，为了无损地恢复原始信号，采样频率必须高于信号最高频率的两倍。量化则引入了量化误差，其大小与量化电平的数量有关。 随机信号与确定性信号：信号的性质决定了我们处理它们的方式。确定性信号的行为可以被精确预测，例如正弦波。而随机信号则具有不确定性，其未来的值无法精确预知，只能通过统计学的方法进行描述，例如噪声。在数字通信系统中，我们常常会遇到各种随机信号，如信道噪声、干扰等，如何有效地抑制这些噪声，保证信号的完整性，是系统设计的重要考量。 傅里叶分析与信号频谱：信号的频谱是其在频率域上的表示。傅里叶变换是揭示信号频谱的强大工具。通过傅里叶分析，我们可以将一个复杂的信号分解为一系列不同频率的正弦波的叠加。这有助于我们理解信号的频率成分，识别信号带宽，以及分析系统对不同频率成分的处理方式。例如，了解通信信道的频率响应，可以帮助我们设计合适的滤波器来补偿信道的失真，或者选择在信道特性最好的频段进行通信。 功率谱密度与能量谱密度：对于能量有限的信号，我们使用能量谱密度来描述其能量在频率上的分布。对于持续时间无穷的信号，我们则关注其功率谱密度，它描述了信号的平均功率在频率上的分布。这些概念对于理解信号的长期特性以及系统在不同频率上的行为至关重要。 系统：信号处理的架构 信号在传输过程中需要经过一系列的处理，这些处理构成了通信系统。一个典型的数字通信系统可以分解为发送端、信道和接收端。 发送端： 信源编码 (Source Coding)：信源编码的目的是压缩信息，去除冗余，以更有效地利用信道带宽。例如，在音频和视频压缩中，我们会利用人类感官的感知特性，去除人耳听不到或人眼看不到的信息，或者利用信号的统计特性来构建更紧凑的编码。霍夫曼编码、算术编码等都是常见的信源编码方法。 信道编码 (Channel Coding)：信道编码是为了在信号传输过程中抵抗噪声和干扰，提高传输的可靠性。它通过在原始信息中添加冗余位（校验位）来实现。接收端可以利用这些冗余位来检测和纠正错误。海明码、卷积码、里德-所罗门码等是常用的信道编码技术，它们在通信、存储等领域发挥着至关重要的作用。 调制 (Modulation)：调制是将数字信息符号映射到模拟信号载波上的过程。这使得信息能够有效地在物理信道上传输。常见的调制技术包括幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）、相移键控（PSK）以及正交幅度调制（QAM）等。调制的选择取决于信道的特性、所需的传输速率以及对误码率的要求。例如，QAM可以同时改变载波的幅度和相位，从而在一个符号中传输更多的比特，提高传输效率。 信道 (Channel)： 信道的物理特性：通信信道是信号传输的物理媒介，其特性直接影响信号的质量。信道可以是电缆、光纤、空气（无线信道）等。不同的信道具有不同的特性，如带宽限制、衰减、失真、噪声和干扰。 噪声与干扰：在信号传输过程中，噪声（如热噪声、散粒噪声）和干扰（如来自其他设备的电磁干扰）是不可避免的。它们会叠加在原始信号上，导致接收端难以正确解码。 衰减与失真：信号在传输过程中会随着距离的增加而衰减，即信号强度减弱。同时，信道的不理想特性也可能导致信号的波形发生变化，产生失真。例如，多径传播会导致信号产生延迟扩展，影响信号的清晰度。 接收端： 解调 (Demodulation)：解调是调制过程的逆过程，它从接收到的模拟信号中提取出原始的数字信息符号。 信道解码 (Channel Decoding)：接收端利用信道编码添加的冗余位来检测和纠正传输过程中产生的错误。 信源解码 (Source Decoding)：信源解码是信源编码的逆过程，它将压缩后的信息恢复到原始的格式。 信息论：理解通信的极限 香农信息论是数字通信的理论基石，它为我们提供了理解信息量、信道容量以及通信极限的框架。 信息量：信息量衡量的是一个事件发生的不确定性。一个低概率事件的发生包含了更多的信息量。信息的度量单位是比特（bit）。 信道容量 (Channel Capacity)：香农提出，在存在噪声的信道中，存在一个最大传输速率，称为信道容量。只要信息传输速率低于信道容量，并且采用合适的编码技术，就可以实现任意低的错误率。反之，如果传输速率高于信道容量，则无法实现可靠通信。这一定理是数字通信理论中最深刻的结论之一，它指明了通信系统的理论极限。 纠错编码的意义：信道编码正是为了在噪声环境中接近信道容量而设计的。通过引入冗余，我们可以抵抗一定程度的噪声，从而在较低的信噪比下实现可靠通信。 数字信号处理：实现通信的关键技术 数字信号处理（DSP）技术是实现数字通信的核心。它涉及到对数字信号进行各种数学运算，以实现编码、解码、滤波、均衡等功能。 滤波器设计：滤波器用于去除信号中的噪声或提取特定频率成分。在数字通信中，我们需要设计各种滤波器，如低通滤波器、带通滤波器、匹配滤波器等，以优化信号的质量。 采样与重构：如前所述，将模拟信号转换为数字信号需要采样。在接收端，为了从数字信号恢复出模拟信号，也需要进行信号重构。 快速傅里叶变换 (FFT)：FFT是一种高效计算离散傅里叶变换的算法，在数字信号处理中应用广泛，能够快速分析信号的频谱。 自适应信号处理：在变化的信道环境中，需要使用自适应信号处理技术，如自适应滤波器，来实时调整系统参数，以应对信道的动态变化。 先进的通信系统：迈向更高的维度 随着技术的发展，数字通信系统也在不断进步，以满足日益增长的信息需求。 多进制调制与高阶调制：为了提高传输效率，我们发展了多进制调制技术，如16-QAM、64-QAM等。通过在每个符号中传输更多的比特，可以在相同的符号速率下获得更高的比特率。 多载波通信（OFDM）：OFDM技术将高速数据流分割成多个低速数据流，并在多个正交的子载波上同时传输。这有效地克服了频率选择性衰落的缺点，提高了对多径效应的抵抗能力，广泛应用于Wi-Fi、4G/5G等系统中。 MIMO技术：MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术利用多根发射天线和多根接收天线，在同一频率上传输独立的数据流，从而显著提高信道容量和传输速率。 信道估计与均衡：在实际的通信系统中，信道特性会随时间变化。信道估计技术用于实时测量信道的特性，而均衡器则根据信道估计的结果来补偿信道的失真，提高接收信号的质量。 编码与调制联合设计：现代通信系统常常将信道编码和调制进行联合设计（如Turbo码、LDPC码与QAM的结合），以达到更接近香农极限的性能。 理解数字通信的这些基础概念和技术，就如同掌握了构建现代信息世界的基石。每一次流畅的网络连接，每一次清晰的视频通话，背后都凝聚着这些精妙的理论与技术。深入钻研这些内容，将使我们对信息如何跨越空间，连接世界，拥有更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上很多习题集是“开卷考试”的辅助工具，那么这本习题解答更像是“闭卷冲刺”的秘密武器。它的难度设置明显高于一般的期末考试要求，很多题目如果不是经过反复琢磨和参考书上的精妙解答，根本无法下手。我发现，书中的某些章节，尤其是关于高级编码理论和多址接入技术的习题，其复杂度甚至可以媲美一些研究生的入门考试难度。它似乎在不断地挑战读者的知识极限，逼迫你主动去查阅参考资料，去深挖那些被教材略写而过的细节。比如，对于某种特定的脉冲成形滤波器，它不仅要求计算输出信号，还要求分析其在存在定时误差时的残余ISI（码间串扰）。这种“刨根问底”的深度，让我在准备专业竞赛时信心倍增，因为我知道，只要能吃透这本书里的每一个难题，普通的考试题目对我来说就只是小菜一碟了。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始买这本书纯粹是抱着“死马当活马医”的心态。我之前用的那套教材，讲解偏理论化，遇到实际的工程应用题就立马抓瞎。这本书的切入点非常务实，它似乎完全理解我们这些工程学生的痛苦——理论再完美，代码跑不出来或者仿真结果不对，都是白搭。书中的习题，很多都贴近实际通信系统中的性能评估和参数选择。举个例子，关于功率谱密度的计算部分，它不仅仅停留在傅里叶变换的代数运算上，而是巧妙地将功率谱与系统的带宽限制和抗干扰能力联系起来。我尤其欣赏它在讲解不同均衡器（如迫定制信道均衡）时，不仅给出了算法公式，还对比了它们在不同信道衰落情景下的收敛速度和误码率性能。这种对比分析，极大地提升了我对“在特定场景下如何选择最佳技术”的判断力，这比死记硬背公式要有用得多，简直是把教科书上的理论知识“实战化”了。

评分☆☆☆☆☆

这本习题解答的排版和逻辑组织，说实话，一开始让我有点头疼。它不是那种按部就班，从易到难线性递进的“友好型”习题集。很多时候，看似简单的第一道题，其实已经暗含了后面几章才会用到的高级概念。这迫使我必须时刻保持高度警觉，不能依赖于“先学完A再做A的题”的惰性思维。更让我印象深刻的是，它对一些经典证明题的处理方式，充满了数学美感和严谨性。例如，对于最大似然判决准则的推导，它提供了好几种不同的视角去理解，有的偏向于概率密度函数，有的则从最小化误差的角度切入。这种多维度的解析，让原本晦涩的证明过程变得立体起来，不再是枯燥的符号堆砌。虽然过程可能比标准答案要绕一些，但一旦理解了这种深层的逻辑结构，再去面对任何变体题目，心里都有底了。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书最直观的感受是：它拥有极高的“可复用价值”。我不是指那些公式可以套用，而是指它提供的解题思路和分析框架具有极强的通用性。很多题目表面上看起来是关于某个特定调制方式的性能分析，但其底层的数学工具和分析框架，比如如何利用高斯近似简化复杂系统的性能评估，或者如何有效地运用概率论中的条件期望来处理随机过程，都是数字通信领域的核心技能。我发现，我不仅仅是在学习如何解答“这本书里的题”，而是在学习一套“解决任何数字通信问题的标准分析流程”。即便将来我换了一套新的教材，或者进入了新的研究方向，这本书里培养起来的这种系统性的问题分解能力和严谨的逻辑推理习惯，依然是受益无穷的宝贵财富。它像是一个内功心法，打通了我对整个学科脉络的理解，而非仅仅是一个临时的应试宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的习题集，光是翻阅目录就让人感觉压力山大，里面的题目设计得真是相当有深度。对于我这种在课堂上听课勉强跟上进度的学生来说，很多概念的理解都停留在表面，每次做练习都像是大海捞针。书里的例题讲解步骤详尽得令人发指，从最基础的信道编码到复杂的调制解调技术，几乎每一个关键的数学推导都掰开了揉碎了讲。我记得有一次被一个关于信道容量的题目卡住了整整一个下午，感觉自己对香农公式的理解还停留在幼儿园水平。后来翻到这本书里的解析，才发现原来自己漏掉了对噪声模型假设的细微差别。那种茅塞顿开的感觉，简直比解出最后一道压轴题还要畅快。它不是那种只给出答案的书，更像是一位耐心的导师，在你每一步的思考路径上设置了检查点，确保你不会走错方向。对于想把基础知识打得异常扎实的同学，这套书的价值无可估量，虽然啃起来确实有点费劲，但每攻克一章，都感觉自己的“数字通信功力”又精进了一大截。