全新正版 電子信息類精品教材:信號分析基礎(第4版) 王永德,王軍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王永德，王軍 著

圖書標籤:

• 信號分析
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• 王永德
• 王軍
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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121206917

商品編碼：29221235264

包裝：平裝

齣版時間：2013-08-01

基本信息

書名：全新正版 電子信息類精品教材:信號分析基礎(第4版)

定價：39.50元

作者：王永德,王軍

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-08-01

ISBN：9787121206917

字數：400000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書為普通高等教育“十一五”*規劃教材。
　　本書主要從工程應用的角度討論*信號(*過程)的理論分析和實驗研究方法。全書共10章，內容包括：*信號兩種統計特性的描述方法，重點介紹數字特徵，如均值、方差、相關函數、相乾函數、功率譜密度、高價譜、譜相關理論和概率密度函數等的錶述和實驗測定(估計)方法；*信號通過綫性、非綫性係統統計特性的變化；在通信、雷達和其他電子係統中常見的一些典型*信號，如白噪聲、窄帶*過程、高斯*過程、馬爾可夫過程等；以及在通信、雷達與模式識彆係統中常用到的信號統計檢測理論的基礎知識。
　　全書是以連續時間*信號和離散時間*信號(*序列)兩條綫展開討論的，內容豐富、概念清楚、係統性強、理論聯係實際，反映瞭本學科的一些新進展。書中列舉瞭大量例題和MATLAB應用程序舉例。每章末附有大量的習題供練習。附錄中介紹瞭廣泛應用的統計試驗模擬方法，即濛特卡羅模擬。書末給齣瞭部分習題解答供參考。

目錄

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章概率論簡介
　1.1概率的基本概念
　1.2條件概率和統計獨立
　1.3概率分布函數
　1.4連續變量
　1.5變量的函數
　1.6統計平均
　1.7特徵函數
　習題
第2章信號概論
　2.1過程的概念及分類
　　2.1.1過程的概念
　　2.1.2過程的分類
　2.2過程的統計特性
　　2.2.1過程的數字特徵
　　2.2.2過程的特徵函數
　2.3序列及其統計特性
　習題
第3章平穩過程
　3.1平穩過程及其數字特徵
　　3.1.1平穩過程的基本概念
　　3.1.2各態曆經（遍曆）過程
　3.2平穩過程相關函數的性質
　　3.2.1平穩過程的自相關函數的性質
　　3.2.2平穩相依過程互相關函數的性質
　3.3平穩序列的自相關陣與協方差陣
　　3.1.1Toeplitz陣
　　3.3.2自相關陣的正則形式
　3.4過程統計特性的實驗研究方法
　　3.4.1均值估計
　　3.4.2方差與協方差估計
　　3.4.3自相關函數的估計
　　3.4.4密度函數估計
　3.5相關函數的計算舉例
　3.6復過程
　　3.6.1復變量
　　3.6.2復過程
　3.7高斯過程
　習題
第4章信號的功率譜密度
　4.1功率譜密度
　4.2功率譜密度與自相關函數之間的關係
　4.3功率譜密度的性質
　4.4互譜密度及其性質
　4.5白噪聲與白序列
　4.6復過程的功率譜密度
　4.7功率譜密度的計算舉例
　4.8過程的高階統計量簡介
　4.9譜相關的基本理論簡介
　習題
第5章信號通過綫性係統
　5.1綫性係統的基本性質
　　5.1.1一般綫性係統
　　5.1.2綫性時不變係統
　　5.1.3係統的穩定性與物理可實現的問題
　5.2信號通過綫性係統
　　5.2.1綫性係統輸齣的統計特性
　　5.2.2係統輸齣的功率譜密度
　　5.2.3多個過程之和通過綫性係統
　5.3白噪聲通過綫性係統
　　5.3.1噪聲帶寬
　　5.3.2白噪聲通過理想綫性係統
　　5.3.3白噪聲通過具有高斯頻率特性的綫性係統
　5.4綫性係統輸齣端過程的概率分布
　　5.4.1高斯過程通過綫性係統
　　5.4.2寬帶過程（非高斯）通過窄帶綫性係統
　5.5序列通過綫性係統
　　5.5.1自相關函數
　　5.5.2功率譜密度
　習題
第6章功率譜估值
　6.1功率譜估值的經典法
　　6.1.1兩種經典譜估值方法
　　6.1.2經典譜估值的改進
　　6.1.3譜估值的一些實際問題
　6.2基於信號模型的功率譜估計
　　6.2.1時間序列的有理傳輸函數模型
　　6.2.2自迴歸（AR）功率譜估計
　　6.2.3滑動平均（MA）功率譜估計
　　6.2.4ARMA PSD估值
　　6.2.5Pisarenko諧波分解
　習題
第7章窄帶過程
　7.1窄帶過程的一般概念
　7.2希爾伯特變換
　　7.2.1希爾伯特變換和解析信號的定義
　　7.2.2希爾伯特變換的性質
　7.3窄帶過程的性質
　　7.3.1窄帶過程的性質
　　7.3.2窄帶過程性質的證明
　7.4窄帶高斯過程的包絡和相位的概率分布
　　7.4.1窄帶高斯過程包絡和相位的一維概率分布
　　7.4.2窄帶高斯過程包絡平方的概率分布
　7.5餘弦信號與窄帶高斯過程之和的概率分布
　　7.5.1餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡和相位的概率分布
　　7.5.2餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡平方的概率分布
　習題
第8章信號通過非綫性係統
　8.1引言
　　8.1.1無記憶的非綫性係統
　　8.1.2無記憶的非綫性係統輸齣的概率分布
　8.2直接法
　8.3特徵函數法
　　8.3.1轉移函數的引入
　　8.3.2過程非綫性變換的特徵函數法
　　8.3.3普賴斯(Price)定理
　8.4非綫性係統的伏特拉(Voterra)級數
　　8.4.1伏特拉(Voterra)級數的導齣
　　8.4.2齊次非綫性係統
　　8.4.3多項式係統和Volterra係統
　8.5非綫性變換後信噪比的計算
　習題
第9章馬爾可夫過程
　9.1馬爾可夫過程
　　9.1.1馬爾可夫過程的定義及其分類
　　9.1.2馬爾可夫鏈
　　9.1.3k步轉移概率
　　9.1.4高斯馬爾可夫序列
　　9.1.5連續參數馬爾可夫過程
　9.2獨立增量過程
　9.3獨立過程
　習題
0章基於假設檢驗的信號檢測
　10.1假設檢驗
　　10.1.1大後驗概率準則與似然比檢驗
　　10.1.2貝葉斯準則
　　10.1.3小錯誤概率準則
　　10.1.4紐曼-皮爾孫準則
　10.2已知信號的檢測
　　10.2.1二元通信係統
　　10.2.3匹配濾波器
　習題
　部分習題解答
附錄A序列收斂的幾種定義
附錄B濛特卡羅模擬方法
　B.1在計算機上用濛特卡羅方法求圓周率
　B.2任意分布數的産生方法
參考文獻

作者介紹

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　　王永德,為四川大學電子信息學院教授,碩士生導師.中國信號處理學會理事.主編“*信號分析基礎”教材

文摘

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序言

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深度剖析信號處理的奧秘：從理論到實踐的全麵探索 在現代科學技術飛速發展的浪潮中，信號處理作為信息科學的核心基石，滲透於通信、醫療、工業、軍事等各個領域。理解和掌握信號的分析方法，是解鎖海量信息、洞察事物本質的關鍵。本書旨在為讀者構建一個紮實而全麵的信號分析理論框架，並輔以豐富的實踐指導，助您在信號處理的廣闊天地中遊刃有餘。 第一篇：信號分析的基石——理論篇 本篇將從最基礎的概念齣發，循序漸進地構建讀者對信號的深刻認知。 第一章：信號的引入與分類 我們將首先探討“信號”這一概念的本質。什麼是信號？它如何被産生、傳遞和接收？我們將通過生活中的各種實例，如聲音的波動、圖像的像素、心電圖的波形、股市的波動等，生動地揭示信號的普遍存在性和重要性。 接下來，我們將對信號進行係統的分類。這不僅是理論梳理的需要，更是後續分析方法選擇的前提。我們將從多個維度展開： 連續信號與離散信號： 區分信號在時間（或空間）和幅度上是否連續。連續信號是自然界中普遍存在的，而離散信號則是經過采樣後的結果，在數字係統中至關重要。我們將深入探討兩者的數學錶示、轉換關係以及在不同領域的應用，例如，連續的語音信號在數字化過程中如何變為離散的音頻數據。 周期信號與非周期信號： 識彆信號是否具有重復性。周期信號具有明確的周期性，其分析方法往往更為簡化，例如，正弦波、方波等。非周期信號則不存在規律性的重復，其分析需要更通用的方法。我們將通過圖形和數學錶達式，幫助讀者準確判斷信號的周期性。 能量信號與功率信號： 從能量和功率的角度來衡量信號的特徵。能量信號在整個時間軸上具有有限的能量，通常是瞬時的或持續時間有限的信號，如脈衝信號。功率信號在無限長的時間上具有有限的平均功率，通常是周期信號或具有一定統計特性的隨機信號，如白噪聲。我們將推導能量和功率的計算公式，並分析不同類型信號的能量和功率特性。 確定性信號與隨機信號： 區分信號是否可以被精確預測。確定性信號的未來值可以通過其當前值或曆史值準確預測，例如，理想的正弦波。隨機信號則具有不確定性，其未來值隻能通過概率統計的方法進行描述，例如，通信係統中的噪聲、傳感器采集的測量數據。我們將介紹隨機信號的基本概念，如概率密度函數、均值、方差等，為後續的隨機信號分析打下基礎。 實信號與復信號： 探討信號的復數錶示。復信號在信號處理中有時比實信號更便於分析，尤其是在頻域分析中。我們將介紹復指數函數及其在錶示正弦信號方麵的優勢，以及實信號與復信號之間的轉換關係。 第二章：傅裏葉變換——揭示信號的頻率成分 傅裏葉變換是信號分析中最強大、最核心的工具之一。它能夠將一個信號從時域轉換到頻域，揭示信號中包含的各種頻率成分及其強度。本章將深入淺齣地講解傅裏葉變換的原理及其應用。 傅裏葉級數： 針對周期信號，我們將介紹傅裏葉級數。任何周期性的連續信號都可以錶示為一係列不同頻率的正弦（或餘弦）波的疊加。我們將詳細講解傅裏葉級數的指數形式和三角形式，以及如何計算傅裏葉級數的係數，從而確定周期信號的頻譜。我們將通過方波、鋸齒波等經典例子，直觀展示傅裏葉級數的分解過程。 傅裏葉變換： 將傅裏葉級數推廣到非周期信號，即傅裏葉變換。傅裏葉變換能夠將任何滿足一定條件的非周期信號分解為連續的頻譜。我們將詳細推導傅裏葉變換的定義式，並重點講解傅裏葉變換的性質，例如綫性性質、時移性質、頻移性質、捲積性質、帕薩瓦爾定理等。這些性質對於理解和簡化信號分析至關重要。 傅裏葉變換的求解方法： 除瞭直接積分，我們還將介紹一些求解傅裏葉變換的常用技巧和方法，如利用三角函數的恒等式、分部積分法等，並給齣一些常見信號（如矩形脈衝、指數衰減信號、高斯信號）的傅裏葉變換結果。 傅裏葉變換的應用： 傅裏葉變換在眾多領域有著廣泛的應用，本章將重點介紹其在信號濾波、頻譜分析、係統響應分析等方麵的作用。例如，如何通過傅裏葉變換識彆信號中的噪聲，如何設計濾波器去除不需要的頻率成分，如何分析綫性時不變係統的頻率響應。 第三章：拉普拉斯變換——分析綫性時不變係統 拉普拉斯變換是傅裏葉變換的推廣，它能夠處理更廣泛的信號，特彆是那些在負時間軸上也有定義的信號，以及一些在傅裏葉變換意義下不收斂的信號。它在分析綫性時不變（LTI）係統的穩定性、瞬態響應和穩態響應方麵具有不可替代的作用。 拉普拉斯變換的定義與性質： 我們將給齣雙邊拉普拉斯變換和單邊拉普拉斯變換的定義，並詳細闡述其重要的性質，如綫性性質、時移性質、頻移性質、微分性質、積分性質、捲積性質等。這些性質使得復雜係統的分析和計算變得更加簡便。 收斂域（ROC）： 拉普拉斯變換的收斂域是其核心概念之一。我們將解釋收斂域的含義，以及它如何影響係統的性質，特彆是穩定性。不同的收斂域對應著不同的信號，例如，右邊信號、左邊信號和雙邊信號。 拉普拉斯逆變換： 如何從拉普拉斯域的函數迴到時域，是拉普拉斯變換應用的關鍵。我們將介紹部分分式展開法等常用的拉普拉斯逆變換方法。 LTI係統的分析： 拉普拉斯變換在LTI係統分析中的應用是本章的重點。我們將講解如何利用拉普拉斯變換錶示係統的傳遞函數，如何通過傳遞函數分析係統的穩定性、零點和極點對係統響應的影響，以及如何求解係統的零輸入響應和零狀態響應。 應用實例： 通過電路分析、控製係統等實例，展示拉普拉斯變換在解決實際工程問題中的強大能力。 第四章：Z變換——分析離散時間信號與係統 隨著數字信號處理技術的興起，對離散時間信號和係統的分析變得尤為重要。Z變換是拉普拉斯變換在離散時間領域的對應物，它為離散信號和係統的分析提供瞭強大的工具。 Z變換的定義與性質： 我們將定義離散時間傅裏葉變換（DTFT）和Z變換，並闡述Z變換的綫性性質、時移性質、尺度性質、捲積性質、微分性質等。 收斂域（ROC）： 與拉普拉斯變換類似，Z變換的收斂域同樣是理解和分析離散係統的重要概念。我們將討論不同類型的收斂域及其對應的信號特性。 Z逆變換： 講解如何從Z域的函數迴到離散時間域，常用方法包括長除法、部分分式展開法、留數定理等。 離散時間LTI係統的分析： Z變換在離散時間LTI係統分析中的應用是核心。我們將講解如何錶示離散係統的傳遞函數（脈衝響應的Z變換），如何通過傳遞函數分析係統的穩定性，以及如何求解離散係統的零輸入響應和零狀態響應。 應用實例： 通過數字濾波器設計、數字控製係統分析等實例，說明Z變換在數字信號處理領域的應用。 第二篇：信號分析的進階——方法與應用 在掌握瞭信號分析的基礎理論後，本篇將進一步深入探討各種信號分析方法，並結閤實際應用場景，展示這些方法的威力。 第五章：捲積與相關——揭示信號間的關係 捲積和相關是信號處理中描述兩個信號之間相互作用的重要運算。 捲積： 詳細講解捲積的定義、計算方法及其在LTI係統分析中的作用。我們將通過圖示和實例，幫助讀者理解捲積運算如何描述係統對輸入的響應。 相關： 介紹自相關和互相關函數。自相關函數用於描述一個信號自身的相似度隨時間延遲的變化，揭示信號的周期性和統計特性。互相關函數用於衡量兩個不同信號之間的相似度隨時間延遲的變化，常用於信號檢測、模式識彆和同步定位。 應用： 講解捲積和相關在係統分析、信號檢測、濾波、模式識彆等領域的具體應用。 第六章：隨機信號分析——處理不確定性 現實世界中的許多信號都具有隨機性，如通信中的噪聲、測量中的誤差等。本章將深入探討隨機信號的分析方法。 隨機變量與隨機過程： 介紹隨機變量的基本概念，如概率密度函數、概率分布函數、期望、方差等。在此基礎上，引入隨機過程的概念，並講解平穩隨機過程、馬爾可夫過程等重要類型。 自相關函數與功率譜密度： 講解如何利用自相關函數描述隨機信號的統計特性，以及功率譜密度如何錶示隨機信號在不同頻率上的能量分布。 隨機信號通過LTI係統： 分析隨機信號通過LTI係統後的輸齣特性，包括輸齣信號的自相關函數和功率譜密度。 應用： 講解隨機信號分析在噪聲抑製、通信係統設計、雷達探測等領域的應用。 第七章：采樣理論與離散化——連接模擬與數字 采樣是將連續時間信號轉換為離散時間信號的關鍵步驟，是數字信號處理的基礎。 奈奎斯特-香農采樣定理： 詳細闡述采樣定理的原理，即采樣頻率必須是信號最高頻率的兩倍以上，纔能無失真地恢復原始信號。 采樣過程的數學描述： 講解如何用數學公式描述采樣過程，以及采樣過程中産生的頻譜混疊現象。 抗混疊濾波： 介紹在采樣前使用低通濾波器（抗混疊濾波器）的重要性，以及濾波器的設計原則。 量化與編碼： 簡要介紹信號數字化過程中量化和編碼的概念，為理解數字信號處理打下基礎。 應用： 闡述采樣理論在語音編碼、圖像采集、數字通信等領域的核心作用。 第八章：數字濾波器設計——塑造信號的頻率特性 濾波器是信號處理中用於選擇或抑製特定頻率成分的重要工具。本章將重點介紹數字濾波器的設計。 數字濾波器的分類： 介紹無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器兩大類，並分析它們的特點、優缺點。 濾波器的設計方法： 講解幾種常用的數字濾波器設計方法，如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器、綫性相位FIR濾波器設計等。 濾波器的性能指標： 介紹通帶、阻帶、過渡帶、幅度響應、相位響應等濾波器性能評價指標。 應用： 通過音頻處理、圖像增強、通信信號去噪等實例，展示數字濾波器的實際應用。 第九章：時頻分析——信號的動態特性探索 傳統的傅裏葉變換將信號分解為頻率成分，但丟失瞭時間信息。對於某些非平穩信號，需要同時關注信號的頻率和時間信息。 短時傅裏葉變換（STFT）： 介紹STFT的基本原理，即對信號進行分段加窗，分彆計算各段的傅裏葉變換，從而獲得信號在不同時間段的頻譜信息。 時頻分布： 講解其他更高級的時頻分析方法，如Wigner-Ville分布、小波變換等，以及它們在處理非平穩信號方麵的優勢。 應用： 演示時頻分析在語音識彆、生物信號分析、地震波分析等領域中的應用，如何揭示信號隨時間變化的頻率特徵。 第三篇：信號分析的實踐——工具與案例 理論的掌握需要通過實踐來鞏固和深化。本篇將介紹信號分析的常用工具，並通過具體的工程案例，幫助讀者將所學知識應用於實際問題。 第十章：信號分析的常用工具 數學軟件平颱： 介紹MATLAB、Python（NumPy, SciPy, Matplotlib）等在信號處理領域常用的數學軟件及其基本操作。 常用的信號處理函數庫： 介紹這些軟件中提供的信號生成、變換、濾波、分析等方麵的函數。 編程實踐： 通過一些簡單的信號生成和處理的代碼示例，讓讀者動手實踐。 第十一章：經典信號分析案例解析 通信信號的分析與解調： 以AM/FM信號為例，講解如何利用傅裏葉變換、濾波器等工具對其進行頻譜分析和解調。 語音信號的處理： 介紹語音信號的特點，如非平穩性，以及如何應用時頻分析、濾波器等技術進行語音識彆、降噪等。 圖像信號的分析： 講解圖像作為二維信號的特點，以及如何利用傅裏葉變換、小波變換等進行圖像增強、去噪、邊緣檢測等。 生物醫學信號的分析： 以心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）為例，展示如何應用信號分析技術進行故障診斷和生理狀態監測。 振動信號分析： 在機械故障診斷中，如何通過振動信號的頻譜分析來識彆設備潛在的問題。 結論 本書力求從理論到實踐，由淺入深地引導讀者全麵掌握信號分析的核心概念、方法和技術。通過嚴謹的理論推導、生動的圖示講解和豐富的應用案例，我們希望幫助讀者建立起紮實的信號分析知識體係，培養解決實際問題的能力，為他們在信息科學、工程技術等領域的深造和發展奠定堅實的基礎。掌握信號分析，就是掌握信息時代的語言，洞悉世界的運行規律，開啓無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象。那是一種沉靜而又充滿力量的藍色調，點綴著抽象的波形圖案，仿佛在無聲地訴說著信號的奧秘。紙張的觸感也相當不錯，厚實且有質感，翻頁時不會有廉價的沙沙聲，這讓我對接下來的閱讀體驗充滿瞭期待。包裝也十分用心，書本被嚴實地包裹著，確保瞭在運輸過程中不會有任何損傷。拆開快遞的那一刻，仿佛打開瞭一扇通往知識殿堂的大門，那種莊重感油然而生。我尤其喜歡書名下方印著的“精品教材”四個字，這幾個字不僅僅是一個標簽，更像是一種承諾，預示著內容一定經過瞭精心打磨和嚴格篩選。我一直對電子信息領域有著濃厚的興趣，特彆是信號分析這個基礎卻又至關重要的學科。據說這本書在業內口碑極好，很多前輩都推薦過，所以這次下決心入手，希望能夠係統地學習和鞏固這方麵的知識。迫不及待地想開始我的學習之旅瞭。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這是一本讓我感到驚喜的教材。從購買到閱讀的整個過程，都給我留下瞭非常好的體驗。它不僅僅是一本書，更像是一位循循善誘的老師，一位值得信賴的夥伴。它的深度足夠支撐我進行深入的學習和研究，它的廣度又能夠讓我觸碰到更廣闊的領域。我會在接下來的學習中，反復研讀這本書，並嘗試書中提供的實踐方法。我相信，通過這本書的學習，我一定能夠紮實地掌握信號分析的知識，為我在電子信息領域的進一步發展打下堅實的基礎。對於任何想要係統學習信號分析的朋友，我強烈推薦這本書，相信它不會讓你失望。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本教材，最直觀的感受就是它的內容編排邏輯清晰，條理分明。從目錄上看，章節之間的銜接非常自然，循序漸進地引導讀者進入信號分析的世界。我翻看瞭一下前麵幾章，發現理論講解深入淺齣，即使是初學者也能較快理解。作者們在概念的引入上做足瞭功課，既有嚴謹的數學定義，又不乏生動的類比和直觀的解釋，這對於我們這些非科班齣身但又希望深入學習的讀者來說，無疑是一大福音。而且，書中穿插的例題和習題也很有代錶性，不僅鞏固瞭所學知識，還能夠啓發我們思考，觸類旁通。我特彆關注瞭其中關於傅裏葉變換和拉普拉斯變換的章節，這些是信號分析的核心，能否掌握好它們直接關係到後續的學習。從目前的翻閱情況來看，作者在這部分的處理上做得相當到位，既有理論推導，又有實際應用的場景分析，非常有利於加深理解。

評分☆☆☆☆☆

從專業性和實用性角度來看，這本書無疑是一部值得信賴的力作。它不僅涵蓋瞭信號分析的基礎理論，還觸及瞭許多前沿的應用領域。我在書中看到瞭關於數字信號處理、係統辨識等章節的介紹，這些都是當前電子信息技術發展中至關重要的部分。作者們在內容的選擇上，既保證瞭知識的係統性，又兼顧瞭行業的最新動態，這對於我們這些希望將所學知識應用於實際工作中的人來說，非常有價值。而且，書中的一些案例分析，也為我們提供瞭寶貴的實踐經驗，讓我看到瞭理論如何與實際工程問題相結閤。我尤其欣賞的是，書中對於一些復雜算法的介紹，都給齣瞭清晰的步驟和原理說明，並且會提及相應的軟件工具，這無疑大大降低瞭我們實踐的門檻。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的語言風格讓我感到非常舒心。不同於一些過於學術化、晦澀難懂的著作，這本書的行文流暢，用詞準確而又不失親切感。作者們似乎站在讀者的角度，充分考慮到瞭大傢在學習過程中可能遇到的睏難，並提前做好瞭鋪墊和解釋。很多關鍵的概念，作者會用多種方式去闡述，確保讀者能夠從不同角度理解。我尤其喜歡書中對一些抽象概念的具象化描述，比如在講解濾波器的時候，作者會結閤實際的例子，比如收音機調頻，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。這種“潤物細無聲”的講解方式，能夠有效地激發學習興趣，讓讀者在不知不覺中掌握知識。當然，對於一些更深入的數學推導，本書也保留瞭必要的嚴謹性，不會為瞭通俗而犧牲科學的準確性。總體而言，這本書在理論深度和易懂性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。