{"product_id":"digital-communication-systems-isbn-9780471647355","title":"Digital Communication Systems","description":"\u003cp\u003eThis new text offers up-to-date coverage on the principles of digital communications, focusing on core principles and relating theory to practice.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eNumerous examples, worked out in detail, have been included to help the student develop an intuitive grasp of the theory. The text also incorporates MATLAB-based computer experiments throughout, as well as themed examples and an abundance of homework problems.\u003c\/p\u003e  \u003cp\u003e\u003cb\u003e1 Introduction 1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.1\u003c\/b\u003e Historical Background 1\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.2\u003c\/b\u003e The Communication Process 2\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.3\u003c\/b\u003e Multiple-Access Techniques 4\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.4\u003c\/b\u003e Networks 6\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.5\u003c\/b\u003e Digital Communications 9\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.6\u003c\/b\u003e Organization of the Book 11\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2 Fourier Analysis of Signals and Systems 13\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.1\u003c\/b\u003e Introduction 13\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.2\u003c\/b\u003e The Fourier Series 13\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.3\u003c\/b\u003e The Fourier Transform 16\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.4\u003c\/b\u003e The Inverse Relationship between Time-Domain and Frequency-Domain Representations 25\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.5\u003c\/b\u003e The Dirac Delta Function 28\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.6\u003c\/b\u003e Fourier Transforms of Periodic Signals 34\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.7\u003c\/b\u003e Transmission of Signals through Linear Time-Invariant Systems 37\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.8\u003c\/b\u003e Hilbert Transform 42\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.9\u003c\/b\u003e Pre-envelopes 45\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.10\u003c\/b\u003e Complex Envelopes of Band-Pass Signals 47\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.11\u003c\/b\u003e Canonical Representation of Band-Pass Signals 49\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.12\u003c\/b\u003e Complex Low-Pass Representations of Band-Pass Systems 52\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.13\u003c\/b\u003e Putting the Complex Representations of Band-Pass Signals and Systems All Together 54\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.14\u003c\/b\u003e Linear Modulation Theory 58\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.15\u003c\/b\u003e Phase and Group Delays 66\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.16\u003c\/b\u003e Numerical Computation of the Fourier Transform 69\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.17\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 78\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3 Probability Theory and Bayesian Inference 87\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.1\u003c\/b\u003e Introduction 87\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.2\u003c\/b\u003e Set Theory 88\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.3\u003c\/b\u003e Probability Theory 90\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.4\u003c\/b\u003e Random Variables 97\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.5\u003c\/b\u003e Distribution Functions 98\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.6\u003c\/b\u003e The Concept of Expectation 105\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.7\u003c\/b\u003e Second-Order Statistical Averages 108\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.8\u003c\/b\u003e Characteristic Function 111\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.9\u003c\/b\u003e The Gaussian Distribution 113\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.10\u003c\/b\u003e The Central Limit Theorem 118\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.11\u003c\/b\u003e Bayesian Inference 119\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.12\u003c\/b\u003e Parameter Estimation 122\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.13\u003c\/b\u003e Hypothesis Testing 126\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.14\u003c\/b\u003e Composite Hypothesis Testing 132\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.15\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 133\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4 Stochastic Processes 145\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.1\u003c\/b\u003e Introduction 145\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.2\u003c\/b\u003e Mathematical Definition of a Stochastic Process 145\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.3\u003c\/b\u003e Two Classes of Stochastic Processes: Strictly Stationary and Weakly Stationary 147\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.4\u003c\/b\u003e Mean, Correlation, and Covariance Functions of Weakly Stationary Processes 149\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.5\u003c\/b\u003e Ergodic Processes 157\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.6\u003c\/b\u003e Transmission of a Weakly Stationary Process through a Linear Time-invariant Filter 158\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.7\u003c\/b\u003e Power Spectral Density of a Weakly Stationary Process 160\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.8\u003c\/b\u003e Another Definition of the Power Spectral Density 170\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.9\u003c\/b\u003e Cross-spectral Densities 172\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.10\u003c\/b\u003e The Poisson Process 174\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.11\u003c\/b\u003e The Gaussian Process 176\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.12\u003c\/b\u003e Noise 179\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.13\u003c\/b\u003e Narrowband Noise 183\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.14\u003c\/b\u003e Sine Wave Plus Narrowband Noise 193\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.15\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 195\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5 Information Theory 207\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.1\u003c\/b\u003e Introduction 207\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.2\u003c\/b\u003e Entropy 207\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.3\u003c\/b\u003e Source-coding Theorem 214\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.4\u003c\/b\u003e Lossless Data Compression Algorithms 215\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.5\u003c\/b\u003e Discrete Memoryless Channels 223\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.6\u003c\/b\u003e Mutual Information 226\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.7\u003c\/b\u003e Channel Capacity 230\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.8\u003c\/b\u003e Channel-coding Theorem 232\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.9\u003c\/b\u003e Differential Entropy and Mutual Information for Continuous Random Ensembles 237\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.10\u003c\/b\u003e Information Capacity Law 240\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.11\u003c\/b\u003e Implications of the Information Capacity Law 244\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.12\u003c\/b\u003e Information Capacity of Colored Noisy Channel 248\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.13\u003c\/b\u003e Rate Distortion Theory 253\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.14\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 256\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6 Conversion of Analog Waveforms into Coded Pulses 267\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.1\u003c\/b\u003e Introduction 267\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.2\u003c\/b\u003e Sampling Theory 268\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.3\u003c\/b\u003e Pulse-Amplitude Modulation 274\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.4\u003c\/b\u003e Quantization and its Statistical Characterization 278\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.5\u003c\/b\u003e Pulse-Code Modulation 285\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.6\u003c\/b\u003e Noise Considerations in PCM Systems 290\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.7\u003c\/b\u003e Prediction-Error Filtering for Redundancy Reduction 294\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.8\u003c\/b\u003e Differential Pulse-Code Modulation 301\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.9\u003c\/b\u003e Delta Modulation 305\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.10\u003c\/b\u003e Line Codes 309\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.11\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 312\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7 Signaling over AWGN Channels 323\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1\u003c\/b\u003e Introduction 323\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2\u003c\/b\u003e Geometric Representation of Signals 324\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.3\u003c\/b\u003e Conversion of the Continuous AWGN Channel into a Vector Channel 332\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.4\u003c\/b\u003e Optimum Receivers Using Coherent Detection 337\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.5\u003c\/b\u003e Probability of Error 344\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.6\u003c\/b\u003e Phase-Shift Keying Techniques Using Coherent Detection 352\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.7\u003c\/b\u003e \u003ci\u003eM\u003c\/i\u003e-ary Quadrature Amplitude Modulation 370\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.8\u003c\/b\u003e Frequency-Shift Keying Techniques Using Coherent Detection 375\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.9\u003c\/b\u003e Comparison of \u003ci\u003eM\u003c\/i\u003e-ary PSK and \u003ci\u003eM\u003c\/i\u003e-ary FSK from an\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eInformation-Theoretic Viewpoint 398\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.10\u003c\/b\u003e Detection of Signals with Unknown Phase 400\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.11\u003c\/b\u003e Noncoherent Orthogonal Modulation Techniques 404\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.12\u003c\/b\u003e Binary Frequency-Shift Keying Using Noncoherent Detection 410\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.13\u003c\/b\u003e Differential Phase-Shift Keying 411\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.14\u003c\/b\u003e BER Comparison of Signaling Schemes over AWGN Channels 415\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.15\u003c\/b\u003e Synchronization 418\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.16\u003c\/b\u003e Recursive Maximum Likelihood Estimation for Synchronization 419\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.17\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 431\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8 Signaling over Band-Limited Channels 445\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.1\u003c\/b\u003e Introduction 445\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.2\u003c\/b\u003e Error Rate Due to Channel Noise in a Matched-Filter Receiver 446\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.3\u003c\/b\u003e Intersymbol Interference 447\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.4\u003c\/b\u003e Signal Design for Zero ISI 450\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.5\u003c\/b\u003e Ideal Nyquist Pulse for Distortionless Baseband Data Transmission 450\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.6\u003c\/b\u003e Raised-Cosine Spectrum 454\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.7\u003c\/b\u003e Square-Root Raised-Cosine Spectrum 458\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.8\u003c\/b\u003e Post-Processing Techniques: The Eye Pattern 463\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.9\u003c\/b\u003e Adaptive Equalization 469\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.10\u003c\/b\u003e Broadband Backbone Data Network: Signaling over Multiple Baseband Channels 474\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.11\u003c\/b\u003e Digital Subscriber Lines 475\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.12\u003c\/b\u003e Capacity of AWGN Channel Revisited 477\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.13\u003c\/b\u003e Partitioning Continuous-Time Channel into a Set of Subchannels 478\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.14\u003c\/b\u003e Water-Filling Interpretation of the Constrained Optimization Problem 484\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.15\u003c\/b\u003e DMT System Using Discrete Fourier Transform 487\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.16\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 494\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9 Signaling over Fading Channels 501\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.1\u003c\/b\u003e Introduction 501\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.2\u003c\/b\u003e Propagation Effects 502\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.3\u003c\/b\u003e Jakes Model 506\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.4\u003c\/b\u003e Statistical Characterization of Wideband Wireless Channels 511\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.5\u003c\/b\u003e FIR Modeling of Doubly Spread Channels 520\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.6\u003c\/b\u003e Comparison of Modulation Schemes: Effects of Flat Fading 525\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.7\u003c\/b\u003e Diversity Techniques 527\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.8\u003c\/b\u003e “Space Diversity-on-Receive” Systems 528\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.9\u003c\/b\u003e “Space Diversity-on-Transmit” Systems 538\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.10\u003c\/b\u003e “Multiple-Input, Multiple-Output” Systems: Basic Considerations 546\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.11\u003c\/b\u003e MIMO Capacity for Channel Known at the Receiver 551\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.12\u003c\/b\u003e Orthogonal Frequency Division Multiplexing 556\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.13\u003c\/b\u003e Spread Spectrum Signals 557\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.14\u003c\/b\u003e Code-Division Multiple Access 560\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.15\u003c\/b\u003e The RAKE Receiver and Multipath Diversity 564\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.16\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 566\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10 Error-Control Coding 577\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1\u003c\/b\u003e Introduction 577\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.2\u003c\/b\u003e Error Control Using Forward Error Correction 578\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.3\u003c\/b\u003e Discrete Memoryless Channels 579\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.4\u003c\/b\u003e Linear Block Codes 582\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.5\u003c\/b\u003e Cyclic Codes 593\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.6\u003c\/b\u003e Convolutional Codes 605\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.7\u003c\/b\u003e Optimum Decoding of Convolutional Codes 613\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.8\u003c\/b\u003e Maximum Likelihood Decoding of Convolutional Codes 614\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.9\u003c\/b\u003e Maximum a Posteriori Probability Decoding of Convolutional Codes 623\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.10\u003c\/b\u003e Illustrative Procedure for Map Decoding in the Log-Domain 638\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.11\u003c\/b\u003e New Generation of Probabilistic Compound Codes 644\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.12\u003c\/b\u003e Turbo Codes 645\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.13\u003c\/b\u003e EXIT Charts 657\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.14\u003c\/b\u003e Low-Density Parity-Check Codes 666\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.15\u003c\/b\u003e Trellis-Coded Modulation 675\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.16\u003c\/b\u003e Turbo Decoding of Serial Concatenated Codes 681\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.17\u003c\/b\u003e Summary and Discussion 688\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eAppendices\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eA\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eAdvanced Probabilistic Models A1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eA.1\u003c\/b\u003e The Chi-Square Distribution A1\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eA.2\u003c\/b\u003e The Log-Normal Distribution A3\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eA.3\u003c\/b\u003e The Nakagami Distribution A6\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eB\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eBounds on the\u003c\/b\u003e \u003cb\u003e\u003ci\u003eQ\u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e-Function A11\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eC\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eBessel Functions A13\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eC.1\u003c\/b\u003e Series Solution of Bessel’s Equation A13\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eC.2\u003c\/b\u003e Properties of the Bessel Function A14\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eC.3\u003c\/b\u003e Modified Bessel Function A16\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eD\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eMethod of Lagrange Multipliers A19\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eD.1\u003c\/b\u003e Optimization Involving a Single Equality Constraint A19\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eE\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eInformation Capacity of MIMO Channels A21\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eE.1\u003c\/b\u003e Log-Det Capacity Formula of MIMO Channels A21\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eE.2\u003c\/b\u003e MIMO Capacity for Channel Known at the Transmitter A24\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eInterleaving A29\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF.1\u003c\/b\u003e Block Interleaving A30\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF.2\u003c\/b\u003e Convolutional Interleaving A32\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF.3\u003c\/b\u003e Random Interleaving A33\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eG\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eThe Peak-Power Reduction Problem in OFDM A35\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eG.1\u003c\/b\u003e PAPR Properties of OFDM Signals A35\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eG.2\u003c\/b\u003e Maximum PAPR in OFDM Using \u003ci\u003eM\u003c\/i\u003e-ary PSK A36\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eG.3\u003c\/b\u003e Clipping-Filtering: A Technique for PAPR Reduction A37\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eH\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eNonlinear Solid-State Power Amplifiers A39\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eH.1\u003c\/b\u003e Power Amplifier Nonlinearities A39\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eH.2\u003c\/b\u003e Nonlinear Modeling of Band-Pass Power Amplifiers A42\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eI\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eMonte Carlo Integration A45\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eJ\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eMaximal-Length Sequences A47\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eJ.1\u003c\/b\u003e Properties of Maximal-Length Sequences A47\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eJ.2\u003c\/b\u003e Choosing a Maximal-Length Sequence A50\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eK\u003c\/b\u003e \u003cb\u003eMathematical Tables A55\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eGlossary G1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eBibliography B1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eIndex I1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCredits C1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eSimon Haykin\u003c\/b\u003e is a University Professor at McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada. His research interests include nonlinear dynamics, neural networks and adaptive filters and their applications in radar and communications systems. Dr. Haykin is the editor for a series of books on \"Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications and Control\" published by John Wiley \u0026amp; Sons, Inc. He is both an IEEE Fellow and Fellow of the Royal Society of Canada.","brand":"Wiley","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47989064204517,"sku":"NP9780471647355","price":223.0,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1842\/7735\/files\/9780471647355.jpg?v=1761782644","url":"https:\/\/k12savings.com\/products\/digital-communication-systems-isbn-9780471647355","provider":"K12savings","version":"1.0","type":"link"}