9787040345834 信号、系统与控制基础教程 高等教育出版社 潘仲明 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

潘仲明 著

图书标签:

• 信号与系统
• 控制理论
• 自动控制
• 高等教育
• 教材
• 潘仲明
• 电子工程
• 电气工程
• 系统分析
• 控制基础

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040345834

商品编码：29318359996

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：信号、系统与控制基础教程

定价：40.70元

作者：潘仲明

出版社：高等教育出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787040345834

字数：

页码：406

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《信号、系统与控制基础教程》详尽介绍了信号、系统与反馈控制理论的基础知识，主要内容包括：信号的傅里叶分析和采样定理，线性定常连续时间系统与离散时间系统的输入一输出模型，线性系统的稳定性概念，线性系统的时域、频域分析方法，模拟滤波器和数字滤波器的设计与实现，反馈控制原理与反馈控制系统的经典校正方法，线性系统的状态空间分析法与反馈控制系统的状态空间综合法等。全书选材精当，基本概念表述清晰、讲解透彻，公式推导过程严谨，例题切合工程实际，MATLAB算法程序简明易懂，符合工科学生的思维习惯和认识规律。
《信号、系统与控制基础教程》适合作为高等学校仪器仪表、机械工程、电气工程和自动化技术等专业的高年级本科生教材，也可供从事信号处理与控制理论研究的科技工作者参考。

目录

---

作者介绍

---

潘仲明，国防科技大学教授，博士生导师。毕业于国防科技大学精密仪器及机械专业，获博士学位。1999年1月至2000年3月作为国家公派访问学者，在美国Oakland大学电气与系统工程系进修，并从事多传感器数据融合技术和汽车安全防撞系统研究。曾主持和参加国家重大建设专项、国家自然科学基金项目、部委级科技基金项目和其他科研项目的研究工作，获国家科技进步二等奖、部委级科技进步一、二、三等奖8项，国家发明3项，军队育才银奖1次。出版研究生教材2部，本科教材1部，在外核心期刊和学术会议发表论文40余篇。

文摘

---

序言

---

章 信号、系统与控制的基本概念
1.1 信号
1.1.1 信号的大小
1.1.2 信号的分类
1.1.3 信号的基本处理方法
1.1.4 典型的信号模型
1.2 线性系统
1.2.1 系统分类
1.2.2 脉冲响应函数与卷积积分
1.2.3 线性系统的数学模型
1.3 自动控制系统
1.3.1 开环控制与闭环控制
1.3.2 信号调节器与控制器
本章小结
习题

第2章 连续时间信号的傅里叶分析
2.1 矢量空间与基函数
2.1.1 信号与矢量
2.1.2 信号的相似度及相关函数
2.1.3 基于正交函数系的信号表示方法
2.2 周期信号的频谱
2.2.1 三角傅里叶级数
2.2.2 指数傅里叶级数
2.3 非周期信号的频谱
2.3.1 傅里叶变换
2.3.2 傅里叶变换的性质
2.4 傅里叶变换的应用实例
2.4.1 信号通过线性定常系统
2.4.2 理想滤波器和实际滤波器
2.4.3 调制与解调
本章小结
习题

第3章 离散时间序列的傅里叶分析
3.1 采样定理
3.1.1 采样信号及其频谱
3.1.2 信号重构
3.1.3 频谱重构
3.2 离散时间序列
3.2.1 序列及其表示方法
3.2.2 几种常用序列
3.2.3 序列的基本运算
3.3 离散时间傅里叶变换
3.3.1 离散时间傅里叶变换的基本概念
3.3.2 离散时间傅里叶变换的对称性
3.3.3 离散时间傅里叶变换的性质
3.4 离散傅里叶变换
3.4.1 傅里叶变换的数值计算
3.4.2 离散傅里叶变换的性质
3.4.3 快速傅里叶变换算法
3.4.4 离散傅里叶变换的应用实例
本章小结
习题

第4章 线性系统的输入--输出模型
4.1 拉普拉斯变换
4.1.1 拉普拉斯变换的定义
4.1.2 拉普拉斯变换的性质
4.1.3 拉普拉斯逆变换的计算方法
4.2 连续时间系统的传递函数
4.2.1 传递函数
4.2.2 方框图模型
4.2.3 建立系统数学模型的示例
4.3 离散时间系统的脉冲传递函数
4.3.1 z变换的定义
4.3.2 z变换的主要性质
4.3.3 z逆变换的计算方法
4.3.4 脉冲传递函数
本章小结
习题

第5章 线性系统分析
5.1 连续时间系统的稳定性分析
5.1.1 稳定性与冲激响应
5.1.2 劳斯稳定判据
5.1 -3应用MATLAB分析系统的稳定性
5.2 连续时间系统的瞬态响应分析
5.2.1 一阶系统的响应
5.2.2 二阶系统的响应
5.2.3 高阶系统的瞬态响应特性
5.2.4 零、极点对瞬态响应特性的影响
5.3 连续时间系统的频率响应分析
5.3.1 系统的稳态响应
5.3.2 -阶和二阶系统的频率响应
5.3.3 高阶系统伯德图的绘制方法
5.3.4 利用MATLAB绘制频率响应曲线
5.3.5 小相位系统
5.4 离散时间系统分析
5.4.1 离散时间系统的响应序列
5.4.2 离散时间系统的稳定性分析
5.4.3 离散时间系统的零、极点分析
本章小结“
习题

第6章 线性滤波器设计
6.1 模拟滤波器的频率特性
6.1.1 零、极点分布对频率响应特性的影响
6.1.2 低通滤波器和高通滤波器
6.1.3 带通滤波器和带阻滤波器
6.1.4 实际滤波器的频率特性
6.2 原型滤波器设计
6.2.1 巴特沃斯低通滤波器
6.2.2 切比雪夫低通滤波器
6.2.3 椭圆低通滤波器
6.3 原型滤波器的频率变换
6.3.1 高通滤波器设计
6.3.2 带通滤波器设计
6.3.3 带阻滤波器设计
6.4 数字滤波器设计
6.4.1 IIR滤波器的间接设计方法
6.4.2 FIR滤波器的设计方法
6.4.3 数字滤波器的实现方法
本章小结
习题

第7章 反馈控制原理
7.1 反馈控制系统
7.1.1 反馈控制系统的基本概念
7.1.2 反馈控制系统的稳态误差
7.1.3 反馈控制理论的基本问题
7.2 根轨迹分析法
7.2.1 根轨迹的基本概念
7.2.2 连续反馈控制系统的根轨迹分析法
7.2.3 离散反馈控制系统的根轨迹分析法
7.3 奈奎斯特稳定判据
7.3.1 伯德图中的奈奎斯特稳定判据
……

第8章 反馈控制系统的校正方法
第9章 状态空间法
附录
参考文献

《现代信号处理理论与应用》 作者： 张伟，李明 出版社： 科学出版社 出版日期： 2022年8月 图书简介： 本书系统而深入地阐述了现代信号处理的理论基础、核心算法以及在各领域的广泛应用。全书共分为十章，内容涵盖了信号的分类与表示、傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换、离散时间信号处理、数字滤波器设计、谱估计、自适应信号处理、小波分析以及信号处理在通信、图像、语音和生物医学工程中的具体应用。本书旨在为读者提供一个全面、严谨且实用的信号处理知识体系，帮助他们掌握分析和处理各类信号的强大工具。 第一章 信号的基本概念与分类 本章首先界定了信号的含义，并从多个维度对其进行了系统性的分类。我们讨论了连续时间信号与离散时间信号的区别与联系，引入了周期信号、非周期信号、偶信号、奇信号、指数信号、正弦信号等基本信号类型，并详细介绍了它们的数学表示形式和特性。接着，本章深入探讨了信号的能量与功率概念，推导了相关的计算公式，并举例说明了如何在不同信号类型下求解能量和功率。此外，章节还引入了信号的卷积运算，这是信号处理中极为重要的一个概念，我们从数学定义出发，解释了卷积在线性时不变系统分析中的核心作用，并给出了图解法和解析法求解卷积的方法。最后，本章简要回顾了信号在物理世界和数字世界中的不同表现形式，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二章 傅里叶分析 傅里叶分析是信号处理的基石，本章将带领读者全面掌握这一核心工具。我们首先回顾了傅里叶级数，详细讲解了连续周期信号的傅里叶级数展开，包括其收敛条件、复指数形式以及各项系数的计算方法。在此基础上，本章引入了傅里叶变换，并将其视为傅里叶级数在非周期信号上的推广。我们详细推导了傅里叶变换的定义、性质（如线性性、时移性、频移性、卷积性质、微分性质等）以及傅里叶逆变换。重点在于理解傅里叶变换如何揭示信号在频域的分布特性，即频谱。我们通过大量的实例，展示了常见信号（如矩形脉冲、指数衰减信号、高斯信号等）的傅里叶变换，并分析其频谱特点。此外，本章还介绍了傅里叶变换在工程实践中的应用，如信号的频谱分析、滤波等。 第三章 拉普拉斯变换与Z变换 拉普拉斯变换和Z变换是分析连续时间和离散时间线性时不变系统的强大数学工具，本章将深入探讨它们。我们首先介绍了拉普拉斯变换，包括其定义、收敛域（ROC）的概念以及其与傅里叶变换的关系。本章详细列举了拉普拉斯变换的性质，如线性性、时移性、频移性、卷积性质、微分性质、积分性质等，并强调了ROC在确定系统稳定性和因果性方面的重要性。我们通过求解一些典型函数的拉普拉斯变换，展示了如何应用这些性质。接着，本章引入了Z变换，将其视为离散时间信号的拉普拉斯变换的离散对应。我们详细讲解了Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念以及其与离散傅里叶变换（DFT）的关系。同样，本章详细阐述了Z变换的性质，并重点分析了Z变换在离散时间系统分析中的应用，特别是与系统函数（传递函数）的联系。通过学习本章，读者将能够熟练运用拉普拉斯变换和Z变换来分析和设计连续和离散时间系统。 第四章 离散时间信号与系统 本章聚焦于离散时间信号和系统的深入分析。我们首先回顾了离散时间信号的表示、分类（如单位采样序列、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列等）以及基本运算（如移位、翻转、相加、相乘）。接着，本章详细讨论了离散时间线性时不变（LTI）系统，强调了其通过卷积运算来描述输入输出关系的特性。我们重点讲解了脉冲响应，以及如何利用脉冲响应完全表征一个LTI系统。本章还深入分析了系统的因果性、稳定性等重要特性，并讨论了如何通过脉冲响应来判断这些特性。此外，我们还介绍了差分方程在描述LTI系统中的应用，以及如何通过求解差分方程来获得系统的零状态响应和零输入响应。章节通过大量实例，帮助读者理解离散时间LTI系统的建模、分析与仿真。 第五章 数字滤波器设计 数字滤波器是信号处理中最核心的应用之一，本章将详细介绍数字滤波器的设计方法。我们首先区分了理想滤波器与实际滤波器，并介绍了滤波器的分类，包括低通、高通、带通、带阻滤波器，以及FIR（有限冲激响应）和IIR（无限冲激响应）滤波器。本章重点讲解了FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法，详细分析了不同窗函数的特性及其对滤波器性能的影响。接着，我们深入探讨了IIR滤波器的设计，重点介绍了直接设计法、模拟滤波法（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）以及双线性变换法等，并分析了各种方法的优缺点。本章还讨论了滤波器设计中的关键指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等，并提供了实际设计案例，帮助读者掌握如何根据具体需求设计出满足性能要求的数字滤波器。 第六章 谱估计 谱估计是指从有限的观测数据中估计信号的功率谱密度，本章将介绍多种谱估计方法。我们首先回顾了周期图法，分析了其优点和缺点，以及如何通过改进周期图法（如Welch方法）来减小方差。接着，本章深入介绍了现代谱估计方法，包括参数法谱估计。我们详细讲解了AR（自回归）模型、MA（移动平均）模型和ARMA（自回归移动平均）模型，以及如何利用Yule-Walker方程或Burg算法来估计模型参数。在此基础上，本章介绍了基于这些模型的方法，如AR模型谱估计（如Burg方法、Makhoul方法）、MA模型谱估计和ARMA模型谱估计。此外，本章还探讨了高分辨率谱估计技术，如MUSIC（多重信号分类）和ESPRIT（估计信号参数的旋转不变子空间）算法，它们在雷达、声纳等领域具有重要应用。 第七章 自适应信号处理 自适应信号处理是指信号处理系统能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，本章将详细阐述其原理与应用。我们首先介绍了自适应滤波器的基本概念，包括其滤波器的结构和性能准则（如最小均方误差准则）。在本章，我们重点讲解了两种经典的自适应滤波算法：LMS（最小均方）算法和RLS（递归最小二乘）算法。我们详细推导了LMS算法的迭代公式，分析了其收敛性能和计算复杂度，并讨论了其在噪声消除、均衡器等方面的应用。接着，我们介绍了RLS算法，分析了其收敛速度比LMS算法更快，但计算复杂度也更高。此外，本章还探讨了自适应信号处理在阵列信号处理、信道均衡、自适应预测等领域的应用，并提供了一些实际案例。 第八章 小波分析 小波分析作为一种新兴的信号分析工具，具有在时间和频率上局部化的能力，本章将对其进行全面介绍。我们首先阐述了小波分析的基本思想，对比了其与傅里叶分析的异同。本章详细介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的定义、性质以及它们在信号分析中的作用。我们深入探讨了尺度函数和小波函数，以及它们与信号分解和重构的关系。本章还介绍了不同类型的小波，如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等，并分析了它们的特点。此外，我们重点介绍了小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩、边缘检测等方面的应用，并通过实例演示了其强大的分析能力。 第九章 信号处理在通信工程中的应用 本章将深入探讨信号处理在现代通信工程中的关键作用。我们将从调制与解调、信道编码与解码、多用户接入技术等方面展开。在调制与解调方面，我们会讨论各种数字调制技术（如ASK, FSK, PSK, QAM）的原理、性能以及如何利用信号处理技术进行高效的解调。在信道编码与解码方面，我们将介绍纠错码（如海明码、卷积码、Turbo码）的基本原理，以及信号处理在实现这些编码和解码过程中的重要性。此外，本章还将探讨多用户接入技术，如OFDM（正交频分复用）和CDMA（码分多址），以及信号处理在其中实现信号分离与恢复的关键技术。最后，我们将讨论信道估计、均衡等在保证通信质量中的信号处理技术。 第十章 信号处理在图像、语音和生物医学工程中的应用 本章将展示信号处理技术在多个重要领域的广泛应用。在图像处理方面，我们将介绍图像的采样、量化、增强、复原、分割、特征提取和压缩等技术，并重点关注如何运用傅里叶分析、小波分析和滤波器设计等信号处理工具来实现这些功能。在语音处理方面，我们将探讨语音信号的产生机制、语音信号的分析（如基频估计、共振峰分析）、语音识别、语音合成以及语音增强等技术。在生物医学工程方面，我们将介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的采集、处理与分析，以及如何利用信号处理技术进行疾病诊断和监测，例如在医学影像（CT、MRI）的重建和分析中的应用。通过这些具体的应用案例，读者将能够深刻理解信号处理理论在解决实际问题中的强大力量。 本书以严谨的理论推导、丰富的实例和清晰的逻辑结构，为读者提供了一个全面而深入的信号处理学习路径。无论您是通信、电子、自动化、计算机科学等相关专业的学生，还是从事相关领域研究和开发的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏的是作者在构建知识体系时所展现出的那种近乎匠人般的耐心和条理性。很多教材在介绍基础概念时，往往会跳跃得太快，让人感觉像是在爬一个陡峭的梯子，每一步都需要用尽全力去消化前一步的内容。然而，这本书的处理方式则显得循序渐进，如同沿着平缓的坡道攀登。它巧妙地将抽象的理论概念，通过一系列精心设计的、由浅入深的例子来具象化。比如，在讲解傅里叶变换时，作者没有直接抛出复杂的积分公式，而是先用生活中的声波、光波振动作为引子，逐步引导读者理解频率域分析的直观意义。这种“搭桥引路”的教学方法，极大地降低了初学者的畏难情绪。而且，章节之间的逻辑衔接非常顺畅，后一章的内容无缝地建立在前一章的知识基础上，很少出现“知识断层”，让人感觉整个学习过程是连贯而富有逻辑的整体，而不是一堆零散的知识点堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种带着科技感的深蓝色调，配上清晰有力的白色标题字体，一下子就让人联想到严谨的科学世界。我喜欢它在视觉上传达出的专业气息，这对于一本面向工程技术领域的教材来说至关重要。翻开内页，纸张的质感也出乎意料地好，墨水的印刷清晰锐利，即便是那些复杂的数学公式和图表，看起来也丝毫没有模糊不清的感觉，长时间阅读下来眼睛也不会太疲劳。装帧上也看得出是用心了，书脊的粘合很牢固，就算经常翻阅查找特定章节，也不担心书页会松散脱落。装帧的细节处理得非常到位，体现了出版方对知识载体的尊重。而且，这本书的开本适中，既方便放在书包里携带，又不至于因为太小而牺牲了阅读体验，携带起来负担感不重，这点对经常需要往返于实验室和教室的学生来说，是个贴心的设计。总而言之，从第一眼的触感到实际的翻阅体验，这本书在“物化”层面上就给人留下了极佳的第一印象，让人充满了学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

从宏观的课程设计角度来看，这本书的编排体现了对当代工程教育趋势的深刻理解。它没有沉溺于纯粹的理论推导，而是非常重视理论与实际应用的结合点。书中对系统建模和仿真方法的介绍占据了相当大的篇幅，并且这一点贯穿始终，而不是仅仅作为附录出现。无论是时域分析还是频域分析，每当引入一个新的数学工具，作者几乎都会紧接着讨论如何在MATLAB或类似的环境中实现相应的计算和可视化。这种同步学习数学理论和计算工具的模式，对于我们即将步入工业界的学生来说，无疑是最高效的学习路径。它确保了我们不仅能“知道”原理，更能“做到”实现。可以说，这本书不仅仅是一本理论教科书，更像是一份结合了理论基础和工程实践技能的“入行指南”，为我们未来参与实际项目打下了坚实的基础，避免了“学完理论却不知如何下手”的尴尬局面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计简直是“教科书式”的典范。它们不仅仅是用来检验学生是否记住了公式的工具，更像是微型的工程小项目。我注意到，习题的难度分布控制得极其精妙，开始的部分是基础巩固型的，旨在确保核心概念的扎实掌握；中间部分则加入了许多结合实际工况的计算题，要求读者进行参数选择和系统性能预估；而到每一章的末尾，总会有一两个“挑战性”的综合题，这些题目往往需要综合运用本章乃至前几章的内容才能求解，真正考验了学生的综合分析能力。更难得的是，这本书在提供答案或参考解法时，不是简单地给出一个最终数值，而是详细地展示了完整的解题思路和关键的判断依据。对于我们这些习惯于动手实践的人来说，这种过程的透明度比结果本身更有价值，它教会了我如何像一个真正的工程师那样去思考问题，去构建解决方案的框架。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的语言风格我个人非常喜欢，它避免了过度学术化的冷峻和晦涩，同时又保持了足够的严谨性。作者的文字充满了活力和洞察力，读起来感觉更像是在听一位经验丰富的导师在耳边娓娓道来，而不是在啃一本干巴巴的官方文献。尤其是在解释那些需要深刻物理理解才能把握的概念时，作者常常会穿插一些生动的比喻或者引用现实世界中的经典案例，让原本枯燥的数学推导变得鲜活起来。例如，在谈到反馈控制的稳定性问题时，书中用“过度的修正导致系统震荡”这个描述，比单纯罗列劳斯判据要容易让人产生共鸣和深刻记忆。这种恰到好处的“人情味”使得学习过程中的枯燥感被大大稀释了，让人愿意主动投入时间去钻研那些原本可能让人望而却步的深奥理论，确实提升了自学的可行性和乐趣。