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通信技术基础复习资料(缩印版).pdf

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简介:
《通信技术基础复习资料(缩印版)》为学习和备考通信技术课程提供了全面的复习资源,浓缩精华内容,便于携带与查阅。 通信技术基础复习笔记 在通信系统中,信息从源点传输到终点的过程被称为通信模型,该过程包含五个部分:源点、发送器、传输系统、接收器以及终点。 - **源点**是产生原始数据的地方。 - 发送器将这些数据转换成适合通过电磁波或电线传播的信号形式。 - 传输系统负责在两点之间传递信息,可能涉及光纤或者无线电等媒介。 - 接收端的任务则是把接收到的信号还原为最初的形式以便于终点理解。 - **终点**接收并解释最终的数据。 数据通信网络是用于设备间交换和发送数据的技术集合。它由三个关键部分构成:传输系统、点到点链接以及整个通信网路本身,后者可以覆盖多个独立装置或站点之间的连接需求。 根据地理范围的不同,这些网络被分为两大类: - **广域网(WAN)**用于在较大区域内相互联系的设备之间提供服务。 - 局域网(LAN),则仅限于较小的空间内如一栋建筑内部或者一个办公空间内的设备互联。 通信系统可以根据多种标准进行分类:传输媒介、信号类型、调制方法以及信息传递的方式等。例如,依据传输介质的不同可以将通讯技术分为有线和无线两种;根据信号特性又可分为模拟与数字两大类;而基于数据传送模式则可进一步细分成单向(仅接收或发送)、半双工(一次只能进行一种操作)及全双工(同时支持双向通信)。此外,链路共享方式也影响着系统的设计选择。 在讨论中我们提到信号的特性及其频谱分析的重要性。信号作为信息载体,在传输过程中表现为时间函数或者频率函数的形式;而傅立叶变换则是将时域内表示的信息转换到频域的关键工具之一。 - 周期性信号的特点在于其离散、谐波及收敛性质,意味着它们由一系列规则间隔的正弦成分组成,并且随着频率增加幅度逐渐减小; - 对于非周期性的连续信号来说,则需要通过傅立叶变换来解析其频谱分布情况。 模拟传输和数字传输是两种基本的数据传递方式。前者通常依赖于连续变化的电信号,后者则处理离散化的二进制数据流。 - 在模拟系统中,由于物理限制可能导致信号衰减或引入噪声干扰; - 数字技术的优势在于强大的抗噪能力和错误校正机制。 信息量的概念是衡量消息内在价值的一个指标。它可以通过信息熵来量化,即通过概率分布计算出每个可能事件的不确定性水平,并据此评估整个系统的复杂度和潜在的信息容量。 - 例如,在一个简单的二元系统中(比如硬币抛掷实验),如果两面出现的概率相同,则该过程提供的信息量最大;反之亦然。

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    《通信技术基础复习资料(缩印版)》为学习和备考通信技术课程提供了全面的复习资源,浓缩精华内容,便于携带与查阅。 通信技术基础复习笔记 在通信系统中,信息从源点传输到终点的过程被称为通信模型,该过程包含五个部分:源点、发送器、传输系统、接收器以及终点。 - **源点**是产生原始数据的地方。 - 发送器将这些数据转换成适合通过电磁波或电线传播的信号形式。 - 传输系统负责在两点之间传递信息,可能涉及光纤或者无线电等媒介。 - 接收端的任务则是把接收到的信号还原为最初的形式以便于终点理解。 - **终点**接收并解释最终的数据。 数据通信网络是用于设备间交换和发送数据的技术集合。它由三个关键部分构成:传输系统、点到点链接以及整个通信网路本身,后者可以覆盖多个独立装置或站点之间的连接需求。 根据地理范围的不同,这些网络被分为两大类: - **广域网(WAN)**用于在较大区域内相互联系的设备之间提供服务。 - 局域网(LAN),则仅限于较小的空间内如一栋建筑内部或者一个办公空间内的设备互联。 通信系统可以根据多种标准进行分类:传输媒介、信号类型、调制方法以及信息传递的方式等。例如,依据传输介质的不同可以将通讯技术分为有线和无线两种;根据信号特性又可分为模拟与数字两大类;而基于数据传送模式则可进一步细分成单向(仅接收或发送)、半双工(一次只能进行一种操作)及全双工(同时支持双向通信)。此外,链路共享方式也影响着系统的设计选择。 在讨论中我们提到信号的特性及其频谱分析的重要性。信号作为信息载体,在传输过程中表现为时间函数或者频率函数的形式;而傅立叶变换则是将时域内表示的信息转换到频域的关键工具之一。 - 周期性信号的特点在于其离散、谐波及收敛性质,意味着它们由一系列规则间隔的正弦成分组成,并且随着频率增加幅度逐渐减小; - 对于非周期性的连续信号来说,则需要通过傅立叶变换来解析其频谱分布情况。 模拟传输和数字传输是两种基本的数据传递方式。前者通常依赖于连续变化的电信号,后者则处理离散化的二进制数据流。 - 在模拟系统中,由于物理限制可能导致信号衰减或引入噪声干扰; - 数字技术的优势在于强大的抗噪能力和错误校正机制。 信息量的概念是衡量消息内在价值的一个指标。它可以通过信息熵来量化,即通过概率分布计算出每个可能事件的不确定性水平,并据此评估整个系统的复杂度和潜在的信息容量。 - 例如,在一个简单的二元系统中(比如硬币抛掷实验),如果两面出现的概率相同,则该过程提供的信息量最大;反之亦然。
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