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数字通信原理（英文版）

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版次：1
页数：
字数：600000
印刷时间：2010年04月01日
开本：12k
纸张：胶版纸
包装：平装
是否套装：否
国际标准书号ISBN：9787115223364
丛书名：图灵原版电子与电气工程系列

作者:加拉格(RobertG.Gallager)出版社:人民邮电出版社出版时间:2010年04月

内容简介

　　本书是世界通信权威、信息领域泰斗Robert G. Gallager博士新作，在数字通信原理的基础上精炼，重点阐述了理论、问题和工程设计之间的关系。内容涉及离散源编码、量化、信道波形、向量空间和信号空间、*过程和噪声、编码、解码等数字通信基本问题，最后还简单介绍了无线数字通信。
　　本书是通信专业高年级本科生和研究生教材，也可供工程技术人员参考。

目　　录

1　Introduction to digital communication　
　1.1　Standardized interfaces and layering　
　1.2　Communication sources　
　　1.2.1　Source coding　
　1.3　Communication channels　
　　1.3.1　Channel encoding (modulation)　
　　1.3.2　Error correction　
　1.4　Digital interface　
　　1.4.1　Network aspects of the digital interface　
　1.5　Supplementary reading　
2　Coding for discrete sources　
　2.1　Introduction　
　2.2　Fixed-length codes for discrete sources　
　2.3　Variable-length codes for discrete sources　

1　Introduction to digital communication　 　1.1　Standardized interfaces and layering　 　1.2　Communication sources　 　　1.2.1　Source coding　 　1.3　Communication channels　 　　1.3.1　Channel encoding (modulation)　 　　1.3.2　Error correction　 　1.4　Digital interface　 　　1.4.1　Network aspects of the digital interface　 　1.5　Supplementary reading　 2　Coding for discrete sources　 　2.1　Introduction　 　2.2　Fixed-length codes for discrete sources　 　2.3　Variable-length codes for discrete sources　 　　2.3.1　Unique decodability　 　　2.3.2　Prefix-free codes for discrete sources　 　　2.3.3　The Kraft inequality for prefix-free codes　 　2.4　Probability models for discrete sources　 　　2.4.1　Discrete memoryless sources　 　2.5　Minimum L for prefix-free codes　 　　2.5.1　Lagrange multiplier solution for the minimum L　 　　2.5.2　Entropy bounds on L　 　　2.5.3　Huffman’s algorithm for optimal source codes　 　2.6　Entropy and fixed-to-variable-length codes　 　　2.6.1　Fixed-to-variable-length codes　 　2.7　The AEP and the source coding theorems　 　　2.7.1　The weak law of large numbers　 　　2.7.2　The asymptotic equipartition property　 　　2.7.3　Source coding theorems　 　　2.7.4　The entropy bound for general classes of codes　 　2.8　Markov sources　 　　2.8.1　Coding for Markov sources　 　　2.8.2　Conditional entropy　 　2.9　Lempel-Ziv universal data compression　 　　2.9.1　The LZ77 algorithm　 　　2.9.2　Why LZ77 works　 　　2.9.3　Discussion　 　2.10　Summary of discrete source coding　 　2.11　Exercises　 3　Quantization　 　3.1　Introduction to quantization　 　3.2　Scalar quantization　 　　3.2.1　Choice of intervals for given representation points　 　　3.2.2　Choice of representation points for given intervals　 　　3.2.3　The Lloyd-Max algorithm　 　3.3　Vector quantization　 　3.4　Entropy-coded quantization　 　3.5　High-rate entropy-coded quantization　 　3.6　Differential entropy　 　3.7　Performance of uniform high-rate scalar quantizers　 　3.8　High-rate two-dimensional quantizers　 　3.9　Summary of quantization　 　3.10　Appendixes　 　　3.10.1　Nonuniform scalar quantizers　 　　3.10.2　Nonuniform 2D quantizers　 　3.11　Exercises　 4　Source and channel waveforms　 　4.1　Introduction　 　　4.1.1　Analog sources　 　　4.1.2　Communication channels　 　4.2　Fourier series　 　　4.2.1　Finite-energy waveforms　 　4.3　L2 functions and Lebesgue integration over[-T/2,T/2]　 　　4.3.1　Lebesgue measure for a union of intervals　 　　4.3.2　Measure for more general sets　 　　4.3.3　Measurable functions and integration over [-T/2,T/2]　 　　4.3.4　Measurability of functions defined by other functions　 　　4.3.5　L1 and L2 functions over [-T/2,T/2]　 　4.4　Fourier series for L2 waveforms　 　　4.4.1　The T-spaced truncated sinusoid expansion　 　4.5　Fourier transforms and L2 waveforms　 　　4.5.1　Measure and integration over R　 　　4.5.2　Fourier transforms of L2 functions　 　4.6　The DTFT and the sampling theorem　 　　4.6.1　The discrete-time Fourier transform　 　　4.6.2　The sampling theorem　 　　4.6.3　Source coding using sampled waveforms　 　　4.6.4　The sampling theorem for[Δ-W,Δ+W]　 　4.7　Aliasing and the sinc-weighted sinusoid expansion　 　　4.7.1　The T-spaced sinc-weighted sinusoid expansion　 　　4.7.2　Degrees of freedom　 　　4.7.3　Aliasing — a time-domain approach　 　　4.7.4　Aliasing — a frequency-domain approach　 　4.8　Summary　 　4.9　Appendix: Supplementary material and proofs　 　　4.9.1　Countable sets　 　　4.9.2　Finite unions of intervals over [-T/2,T/2]　 　　4.9.3　Countable unions and outer measure over [-T/2,T/2]　 　　4.9.4　Arbitrary measurable sets over[-T/2,T/2]　 　4.10　Exercises　 5　Vector spaces and signal space　 6　Channels, modulation, and demodulation　 7　Random processes and noise　 8　Detection, coding, and decoding　 9　Wireless digital communication　 References　 Index

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