通信原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

本书是根据当前通信技术的发展，配合在线开放课程教学和课程改革的需要编著而成的。特点是兼顾系统性和先进性，内容完整齐备、阐述浅显易懂、案例新颖实用，且配套资源丰富。全书共13章，主要内容包括通信的基本概念和通信系统的构成、信息及其度量、通信信号分析基础、信道、模拟调制技术、模拟信号的数字化、数字基带传输、数字调制、数字信号的接收、同步与数字复接、多载波和多天线传输、信道编码、扩频通信，以及通信网技术等。本书既可用作通信工程、信息工程、电子信息工程等电子信息类专业及其他相关专业的本科生和研究生教材，又可供从事研究开发的相关工程技术人员参考和借鉴。建议教学中将本书与配套的MOOC和数字课程资源配合使用。书中增加了“扫二维码看微视频”的功能，方便读者自学。

目录

第1章 绪论
1.1 通信的基本概念和通信技术的发展
1.1.1 通信的基本概念
1.1.2 通信技术的发展
1.2 通信系统的组成
1.2.1 通信系统的一般模型
1.2.2 模拟通信系统的组成
1.2.3 数字通信系统的组成
1.3 通信系统的分类和通信方式
1.3.1 通信系统的分类
1.3.2 通信方式
1.4 信息及其度量
1.4.1 信息的概念
1.4.2 信息、消息和信号
1.4.3 信息的度量
1.5 通信系统的主要性能指标
1.5.1 通信系统性能指标涉及的要素
1.5.2 有效性指标
1.5.3 可靠性指标
习题

第2章 通信信号分析基础
2.1 概率论基础
2.1.1 随机变量、概率分布和概率密度
2.1.2 随机变量的函数
2.1.3 随机变量的数字特征
2.2 确定性信号
2.2.1 信号的分类
2.2.2 确定性信号的频域分析
2.2.3 确定性信号的时域分析
2.3 随机过程基础
2.3.1 广义平稳随机过程
2.3.2 循环平稳随机过程
2.3.3 循环平稳过程定义
2.3.4 循环谱
2.3.5 窄带随机过程
2.3.6 低通白噪声和带通白噪声
2.4 信号空间
2.4.1 矢量空间
2.4.2 信号空间的基本概念
2.4.3 信号与矢量之间的映射
2.4.4 Gram-Schimidt正交化方法
习题

第3章 信道
3.1 信道的概念和实际信道
3.1.1 有线信道
3.1.2 无线信道
3.2 信道的数学模型
3.2.1 调制信道模型
3.2.2 编码信道模型
3.3 信道特性对信号传输的影响
3.3.1 信道传输特性及其对信号的影响
3.3.2 无线信道的统计模型
3.4 信道中的噪声和干扰
3.4.1 信道中的噪声
3.4.2 信道中的干扰
3.5 信道容量
3.5.1 连续信道的信道容量
3.5.2 离散信道的信道容量
习题

第4章 模拟调制技术
4.1 幅度调制基本原理
4.1.1 振幅调制(AM)
4.1.2 抑制载波双边带调制(DSB-SC)
……

第5章 模拟信号的数字化
第6章 数字基带传输
第7章 数字调制
第8章 数字信号的最佳接收
第9章 同步与数字复接
第10章 多载波和多天线传输
第11章 信道编码
第12章 扩频通信
第13章 通信网技术
参考文献
附录

《现代信号处理与滤波技术》 简介 在这本深入探讨信号处理与滤波技术的著作中，我们将引领您穿越纷繁复杂的信号世界，揭示信息在现代科技发展中扮演的基石角色。从无线通信的脉冲信号到医学影像的微弱波动，从音频信号的丰富层次到地球物理勘探的深邃奥秘，信号无处不在，而对它们的有效处理和精妙过滤，则是驾驭这些信息、提取有价值知识的关键。本书旨在构建一套扎实而系统的信号处理与滤波理论框架，并辅以丰富的实例和前沿应用，为工程师、研究人员以及对信号处理有浓厚兴趣的读者提供一套全面的学习指南。 第一篇：信号的基石——理论与基础 本篇将为您奠定坚实的理论基础，从信号的本质出发，逐步深入到其数学描述和分析方法。 第一章：信号的分类与表示 我们将首先探讨信号的多种分类方式：离散与连续、周期与非周期、能量信号与功率信号、确定性信号与随机信号。每种分类都将配以清晰的定义和直观的例子，帮助您理解信号的多样性。随后，我们将介绍描述信号的常用数学工具，包括时间域表示、幅值、相位、直流分量等基本概念。对于周期信号，傅里叶级数将是核心内容，我们会详细解析其原理，并通过傅里叶级数将周期信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量，让您领略信号的频谱构成。 第二章：线性时不变（LTI）系统 LTI系统是信号处理领域中最重要也是最基础的系统模型。本章将深入讲解LTI系统的性质，包括叠加性、时移不变性，以及卷积的概念。我们将详细阐述卷积积分（对于连续时间信号）和卷积和（对于离散时间信号）的计算方法，并解释卷积在系统响应中的核心作用——如何通过输入信号与系统冲激响应的卷积来预测系统的输出。这一概念将贯穿本书后续的滤波设计。 第三章：傅里叶变换与频谱分析 傅里叶变换是理解信号频率特性的强大工具。本章将系统介绍连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）以及离散傅里叶变换（DFT）。我们会详细推导它们的定义，并深入探讨傅里叶变换的性质，例如线性、时移、频移、卷积定理等。特别地，我们将强调傅里叶变换在信号频谱分析中的关键作用，展示如何通过频谱图来识别信号的频率成分、带宽以及噪声的存在。同时，快速傅里叶变换（FFT）作为DFT的一种高效计算算法，其原理和应用也将得到重点介绍，为后续的实时信号处理奠定基础。 第四章：拉普拉斯变换与Z变换 拉普拉斯变换是分析连续时间LTI系统的有力工具，尤其是在处理瞬态响应和稳定性分析方面。本章将介绍拉普拉斯变换的定义、性质，以及它在求解微分方程方面的优势。我们还将引入复频率的概念，并探讨收敛域（ROC）的重要性。对于离散时间系统，Z变换扮演着与拉普拉斯变换相似的角色。本章将详细讲解Z变换的定义、性质，特别是其在分析离散LTI系统和理解系统频率响应方面的作用。收敛域（ROC）的概念在Z变换中同样至关重要，我们将深入分析其对系统稳定性和因果性的影响。 第五章：随机信号理论 许多现实世界的信号并非完全确定，而是带有随机性，例如通信中的噪声、传感器测量中的误差。本章将引入随机信号的基本概念，包括概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、均值、方差等统计量。我们将重点关注宽平稳（WSS）和严平稳（SS）随机过程，并介绍它们的自相关函数和功率谱密度（PSD）。自相关函数描述了随机信号在其自身不同时间点上的相关性，而功率谱密度则揭示了随机信号在不同频率上的功率分布。这些概念对于理解和处理噪声信号至关重要。 第二篇：滤波的艺术——设计与实现 掌握了信号与系统的基础理论后，本篇将聚焦于信号滤波的核心技术，介绍不同类型的滤波器及其设计方法。 第六章：滤波器基本概念与分类 滤波器是信号处理中用于去除不需要的频率成分、提取目标信号的关键工具。本章将介绍滤波器的基本概念，包括通带、阻带、截止频率、过渡带、纹波等关键参数。我们将详细介绍滤波器的主要分类：低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器。每种滤波器类型都将通过其频率响应特性进行阐述，并说明其在不同应用场景下的典型用途。 第七章：数字滤波器设计基础 数字滤波器是现代信号处理的核心。本章将深入讲解数字滤波器的设计原则，包括抽样定理、量化误差等基础知识。我们将介绍两种主要的数字滤波器类型：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。IIR滤波器通常具有更低的阶数和计算复杂度，但其相位特性可能不如FIR滤波器理想。FIR滤波器则具有线性相位特性，适用于对相位失真敏感的应用，但其阶数通常较高。 第八章：IIR滤波器设计方法 本章将系统介绍几种经典的IIR滤波器设计方法，包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev Type I & II）和椭圆（Elliptic）滤波器。我们将详细分析每种滤波器的设计公式、频率响应特性以及它们在通带和阻带上的权衡。您将学会如何根据给定的技术指标（如截止频率、阻带衰减、通带纹波等）选择合适的滤波器类型并计算其滤波器系数。 第九章：FIR滤波器设计方法 FIR滤波器因其线性相位特性在许多领域具有重要应用。本章将介绍几种常用的FIR滤波器设计方法，包括窗函数法和频率采样法。在窗函数法中，我们将探讨不同窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）的特性及其对滤波器频率响应的影响。您将学习如何选择合适的窗函数来平衡滤波器的过渡带宽度和阻带衰减。频率采样法则提供了一种直接在频域指定滤波器响应的设计途径。 第十章：自适应滤波 自适应滤波器能够根据输入信号的变化自动调整其滤波器系数，以达到最佳的滤波性能。本章将介绍自适应滤波器的基本原理，包括最小均方误差（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。我们将深入解析这些算法的工作机制，并探讨自适应滤波器在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的广泛应用。 第三篇：进阶理论与前沿应用 本篇将进一步拓展您的知识边界，介绍更高级的信号处理技术，并展示这些技术在各领域的实际应用。 第十一章：多速率信号处理 多速率信号处理涉及对不同采样率的信号进行处理，例如信号的抽取（降低采样率）和插值（提高采样率）。本章将深入讲解多速率信号处理的原理，包括抽取滤波器、插值滤波器以及采样率转换器的设计。这些技术在数字通信、音频处理和图像处理等领域发挥着至关重要的作用。 第十二章：小波变换 小波变换是一种强大的信号分析工具，它能够提供时间和频率的联合分析，能够更好地捕捉信号的局部特征。本章将介绍小波变换的基本概念，包括尺度函数、小波函数和多分辨率分析。我们将探讨离散小波变换（DWT）的原理，并展示其在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的应用。 第十三章：谱估计 当随机信号的完整模型未知时，我们往往需要通过观测数据来估计其功率谱密度。本章将介绍多种谱估计方法，包括经典的周期图法、改进的周期图法（如Welch方法）以及参数化谱估计方法（如AR模型、MA模型、ARMA模型）。您将了解不同方法的优缺点，以及它们在实际应用中的适用性。 第十四章：现代信号处理在通信系统中的应用 通信系统是信号处理技术最重要的应用领域之一。本章将重点介绍信号处理在现代通信系统中的关键作用，包括： 调制与解调： 信号的调制（如ASK, FSK, PSK, QAM）和解调是信息传输的基础，我们将探讨如何利用信号处理技术实现高效的调制与解调。 信道均衡： 通信信道往往会引入信号失真，信道均衡技术（如LMS算法）通过自适应滤波器来补偿信道的影响，提高通信质量。 纠错编码： 引入冗余信息以检测和纠正传输过程中的错误，例如卷积码和里德-所罗门码，它们都依赖于精密的信号处理算法。 阵列信号处理： 在多天线系统中，阵列信号处理技术（如波束形成）能够增强目标信号，抑制干扰，提高通信的定向性和鲁棒性。 第十五章：信号处理在其他领域的应用 除了通信系统，信号处理技术还广泛应用于众多其他领域。本章将选取几个代表性领域进行深入介绍： 音频信号处理： 包括音频压缩（如MP3）、音频增强、语音识别、音乐信息检索等。 图像与视频处理： 包括图像去噪、图像增强、边缘检测、特征提取、视频压缩等。 生物医学信号处理： 例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析，用于疾病诊断和监测。 地球物理信号处理： 用于地震勘探、地质结构分析等。 雷达与声纳信号处理： 用于目标探测、跟踪和识别。 结语 《现代信号处理与滤波技术》力求以系统、深入、实用的方式，为您呈现信号处理与滤波领域的全貌。通过本书的学习，您将不仅掌握一套强大的数学工具和分析方法，更能深刻理解信息是如何被获取、加工、传递和解读的。无论您是希望在通信工程领域深耕，还是对生物医学、金融、甚至人工智能等新兴领域充满探索热情，本书都将为您提供坚实的知识支撑和广阔的视野。我们鼓励读者在理论学习的同时，积极动手实践，通过编程实现书中的算法，从而真正掌握信号处理的精髓。