数据通信原理

出版者:海洋出版社

作者:倪维桢

页数:264

出版时间:2002-1-1

价格:13.50

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502755027

具体描述

本书是全国高等教育自学考试《数据

目录信息

第一章 概述
第二章 随机信号的分析
第三章 数据信号的传输
第四章 差错控制
第五章 数据传输控制规程和接口
第六章 数据交换
第七章 分组交换
第八章 分组网的通信协议
第九章 数据网
模拟试题（一）
模拟试题（二）
· · · · · · (收起)

用户评价

从语言风格上来说，这本书的作者保持了一种非常克制且精确的学术口吻，几乎没有出现任何花哨的修辞或冗余的形容词。每个句子都像经过了严密的逻辑过滤，直奔主题，这种严谨性在处理涉及概率论和随机过程的内容时显得尤为重要。比如，在定义“误码率”或“信噪比”时，作者使用的术语都是业界标准且不容混淆的，这极大地避免了初学者在理解关键定义时的歧义。这种风格的优点是高效、准确，缺点是对于刚接触该领域的读者来说，门槛可能略高。如果作者能在引入复杂数学模型之前，先用更通俗的比喻来勾勒出该模型在实际物理世界中的作用和意义，比如用交通流量来类比信道容量的限制，或许能让学习曲线更加平缓一些。总的来说，这本书更像是为已经具备一定工科背景的学生或工程师量身定制的“精装工具书”，它要求读者带着问题来，而非期待它能提供无痛的学习体验。

这本书的参考文献和索引系统做得相当专业，这一点是很多教材常常疏忽的细节，但对于深入研究者来说却至关重要。在每一章的末尾，作者都清晰地列出了主要的理论来源和延伸阅读建议，涵盖了从香农的开创性工作到近二十年来的重要期刊论文。我注意到，对于一些关键定理，比如香农-哈特利定理的推导部分，书中明确标注了原始出处，这使得我们很容易追溯到最权威的论证源头。此外，书后的索引词条编排得非常细致，检索特定术语的效率很高，这在需要快速回顾某个概念时省去了大量翻阅时间。唯一的不足是，虽然参考书目很全，但似乎更侧重于经典理论的积累，对于近年来迅速发展的软件定义网络（SDN）在底层物理层优化中的应用，以及量子通信基础概念的引入相对较少，如果能在未来版本中加入对这些跨学科热点的前瞻性引用，将使这本书的价值链更加完整。

我花了整整一个周末的时间来研读关于多址接入技术的那几章，感觉收获颇丰，但同时也发现了一些在实际应用层面上可以进一步探讨的细节。书中的理论基础部分，无论是TDMA还是CDMA的原理介绍，都做到了滴水不漏，公式推导详尽无遗，对于理解其性能极限至关重要。然而，当真正将这些理论应用到当前的5G或未来的6G场景时，我发现一些关于大规模MIMO（Massive MIMO）的系统级优化和资源调度的讨论略显保守，似乎更多地停留在经典理论的框架内。例如，在讨论频谱效率时，书中更多聚焦于理想信道下的极限，而对于城市峡谷效应、快速衰落信道下的波束赋形鲁棒性以及AI辅助的动态资源分配，这些前沿热点涉及的篇幅相对较少，如果能加入更多近期的工程案例分析，特别是针对城市复杂环境的仿真结果对比，这本书的实用价值无疑会再上一个台阶。整体而言，它是一部扎实的基础指南，但对于追求前沿技术的读者来说，可能需要搭配其他更侧重实践与创新的文献一同参考。

这本书的装帧设计相当引人注目，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配上简洁的白色字体，透露出一种专业且严谨的气息。初次翻阅时，我便被它清晰的排版和丰富的图表所吸引。作者在讲解抽象概念时，总是能巧妙地穿插高质量的插图和流程图，这对于我们理解那些复杂的信号处理和编码调制过程是极大的帮助。例如，在阐述傅里叶变换在通信系统中的应用时，书中不仅给出了严格的数学推导，还配有直观的频谱图示例，让我能够立刻把握住“频域”和“时域”相互转化的精髓。更值得称赞的是，章节之间的逻辑衔接处理得非常流畅自然，仿佛一条精心铺设的轨道，引导着读者从基础的信号表示，逐步深入到信道特性分析，再到最终的系统设计考量，完全没有那种为了堆砌知识点而产生的生硬感。这种体贴读者的编排方式，让学习过程本身变成了一种享受，而不是单纯的苦役。这本书的阅读体验，远超出了我预期的教科书范畴，它更像是一位经验丰富的工程师在手把手地指导你构建知识体系。

这本书的习题设计是其最让我感到“头疼”又“受益匪浅”的部分。每一章末尾的思考题和计算题量相当可观，而且难度梯度把握得十分精准。初期的概念验证题，能迅速检验你是否真正理解了本章的核心概念，比如对噪声等效带宽的快速估算。随着章节深入，比如到信源编码和信道编码部分，那些需要结合多个知识点进行综合分析的大题，简直是挑战读者的逻辑整合能力。我记得有一道关于维特比译码算法的题目，要求我手动画出状态图并手动追踪路径，这个过程虽然耗时费力，但完成后，我对“最大似然”的决策过程的理解，比单纯看书上文字描述要深刻得多。这种“动手”的学习方式，强制性地将理论知识内化成了解决问题的工具，而不是仅仅停留在符号层面。对于那些打算通过自学掌握这门学科的人来说，我强烈建议不要跳过任何一道习题，哪怕是参考答案，也要自己尝试推导一遍，这本书的价值，很大程度上就体现在这些严谨的练习之中。