信號與係統引論(加十二五標)(新定價) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭君裏 應啓珩 楊為理 著

圖書標籤:

• 信號與係統
• 電路分析
• 通信原理
• 電子工程
• 高等教育
• 教材
• 工科
• 電工學
• 模擬信號
• 數字信號

店鋪： 賞心悅目圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040257878

商品編碼：29369575461

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2009-03-01

基本信息

書名：信號與係統引論(加十二五標)(新定價)

定價：66.90元

作者：鄭君裏 應啓珩 楊為理

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2009-03-01

ISBN：9787040257878

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.781kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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信號與係統：現代工程與科學的基石 在信息爆炸的時代，我們被海量的數據和紛繁的信號所包圍。從手機通信、衛星導航到醫療成像、金融交易，幾乎所有現代科技的進步都離不開對“信號”的理解和“係統”的分析。《信號與係統》 這門學科，正是揭示這些隱藏在現象背後規律的鑰匙，它是理解和設計無數復雜工程和科學係統的基礎。 本書並非僅僅是一本介紹“信號”和“係統”這兩個名詞的教材。它深入淺齣地構建瞭一套強大的理論框架和分析工具，幫助讀者建立起一套嚴謹的思維模式，用以應對現實世界中各種動態變化的挑戰。我們將從最基礎的信號概念齣發，逐步認識不同類型的信號——它們是如何被生成、傳輸和處理的。無論是離散的數字信號，還是連續的模擬信號，亦或是我們日常生活中遇到的各種波形，都將在這裏得到清晰的界定和係統的闡釋。 隨後，本書將聚焦於“係統”這一核心概念。係統，簡單來說，就是能夠對輸入信號進行某種變換，並産生輸齣信號的實體。這個“實體”可以是電子電路、通信信道、生物體內的信號傳導通路，甚至是經濟模型中的反饋機製。我們不僅會探討係統的基本性質，如綫性、時不變性、因果性等，更重要的是，將學習如何利用這些性質來預測係統的行為，設計齣滿足特定需求的係統。 信號的本質與錶達： 信號是信息的載體。在本書中，我們將從數學的角度深入剖析信號的構成。對於連續時間信號，我們學習其函數錶示法，瞭解周期信號、非周期信號、能量信號、功率信號的區彆，並掌握傅裏葉級數和傅裏葉變換等核心工具，將信號分解為不同頻率的正弦分量的疊加。這就像是將一首復雜的交響樂分解成一個個單獨的音符，理解每個音符的頻率、幅度和相位，從而徹底掌握整個樂麯的奧秘。傅裏葉變換更是信號分析的“萬能鑰匙”，它能揭示信號在頻率域的特性，幫助我們識彆噪聲、設計濾波器、分析調製解調過程。 對於離散時間信號，雖然其性質與連續信號有所不同，但其分析方法也具有殊途同歸之處。我們學習序列的概念，瞭解單位脈衝、單位階躍等基本序列，並掌握離散傅裏葉級數和離散傅裏葉變換（DFT）等重要工具。DFT是數字信號處理的核心，它使得我們能夠在計算機上高效地分析和處理數字信號，為數字通信、圖像處理、音頻編碼等領域奠定瞭堅實的基礎。 係統的分析與設計： 係統是處理信號的“加工廠”。本書將引導讀者理解係統的內部運作機製。綫性時不變（LTI）係統是信號與係統理論中最重要的一類係統，因為現實世界中有大量係統可以近似為LTI係統。對於LTI係統，捲積積分（對於連續時間係統）和捲積和（對於離散時間係統）是描述其輸入輸齣關係的終極工具。通過捲積，我們可以精確地預測係統對任意輸入信號的響應，無需重復進行復雜的數學推導。 拉普拉斯變換和Z變換是研究LTI係統的另一對強大的數學工具。它們能夠將復雜的微分方程和差分方程轉化為代數方程，極大地簡化瞭係統的分析過程。通過拉普拉斯變換，我們可以將連續時間係統置於s域進行分析，揭示係統的穩定性、頻率響應等重要特性。而Z變換則將離散時間係統置於z域，為數字控製、數字濾波器設計等提供瞭理論支撐。 此外，本書還會介紹係統分析的其他重要方法，例如狀態空間分析。這種方法將係統描述為一組一階微分方程（或差分方程），更加直觀地展現瞭係統的內部狀態演變過程，特彆適用於分析更復雜的、高階的、甚至是時變的係統。狀態空間方法在現代控製理論、機器人學、航空航天等領域具有廣泛的應用。 深入的理論探索與應用： 《信號與係統》並非止步於基礎概念的講解，它還將帶領讀者探索更深層次的理論。例如，我們將會學習隨機信號分析，理解噪聲的本質，以及如何對包含隨機乾擾的信號進行處理和估計，這對於通信係統的可靠性、雷達探測的靈敏度、金融市場的風險評估都至關重要。 同時，本書也會強調理論與實踐的結閤。我們將通過大量的實例，展示信號與係統理論在各個領域的具體應用。例如： 通信係統： 如何設計調製解調方案，實現高效可靠的數據傳輸；如何利用濾波器抑製噪聲，提高信號質量。 控製係統： 如何設計控製器，使飛機穩定飛行、機器人精確運動、空調保持恒溫。 圖像與視頻處理： 如何通過濾波增強圖像細節、去除僞影；如何進行圖像壓縮、人臉識彆。 音頻信號處理： 如何實現語音識彆、音樂閤成、噪聲消除。 醫療電子： 如何分析心電圖、腦電圖等生物信號，輔助疾病診斷。 經濟學與金融學： 如何建立模型分析市場波動，預測趨勢。 學習的意義與價值： 學習《信號與係統》，不僅僅是掌握一套數學工具，更是一種思維方式的訓練。它培養的是一種係統性、全局性的視角，一種將復雜問題分解、分析、解決的能力。掌握瞭信號與係統理論，你將能夠： 理解並解釋各種工程和科學現象背後的規律。 為什麼手機信號時強時弱？為什麼收音機能接收不同頻率的電颱？為什麼傳感器采集的數據有時需要濾波？這些問題都能在本書中找到答案。 具備設計和優化復雜係統的能力。 無論是設計一個高效的通信網絡，還是開發一個精確的控製算法，亦或是分析一段音樂的頻譜，信號與係統都是不可或缺的理論基礎。 為深入學習更高級的學科打下堅實基礎。 許多重要的學科，如數字信號處理、通信原理、自動控製理論、模式識彆、機器學習等，都建立在信號與係統理論之上。沒有紮實的信號與係統基礎，這些高級學科的學習將舉步維艱。 培養嚴謹的科學思維和數學分析能力。 信號與係統涉及大量的數學工具和推導，學習過程本身就是對邏輯思維和抽象能力的一次深度鍛煉。 本書旨在幫助讀者建立起對信號與係統的全麵認識，掌握分析和設計各種動態係統的基本原理和方法。通過循序漸進的講解，豐富的例題和習題，以及對實際應用的深入探討，我們希望每一位讀者都能在這趟探索信號與係統奧秘的旅程中，收獲知識，激發靈感，為未來在各自的領域內取得卓越成就奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號與係統引論》確實給我留下瞭深刻的印象，盡管我主要關注的是其在現代通信技術，尤其是5G和6G網絡中的應用。我特彆被書中關於傅裏葉變換及其在頻譜分析中的重要性的章節所吸引。理解信號如何在頻域中錶示，以及如何通過濾波器分離不同的頻率成分，是設計高效無綫通信係統的基石。例如，書中詳細闡述瞭如何利用傅裏葉變換來分析調製信號的帶寬，這對於確保在有限的頻譜資源中傳輸更多數據至關重要。我還在學習過程中，嘗試將書中的理論知識與實際的軟件仿真相結閤，比如使用MATLAB來模擬不同類型的信號和濾波器，並觀察它們的頻域特性。這種實踐操作極大地加深瞭我對書本概念的理解，也讓我看到瞭信號與係統理論在解決實際工程問題中的強大能力。雖然書中涉及的數學推導有時會顯得有些繁瑣，但我相信這是理解其核心原理的必要過程。我非常期待在後續的學習中，能夠更深入地探討自適應濾波、隨機信號分析等更高級的主題，並將其應用於更復雜的通信場景，比如大規模MIMO係統和認知無綫電。總而言之，這本書為我打開瞭通往信號處理世界的大門，並為我在通信工程領域的深造打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對音頻處理和數字信號處理（DSP）技術有著濃厚興趣的音樂愛好者和初學者。這本書《信號與係統引論》為我探索音頻世界的奧秘提供瞭一個非常係統和理論化的視角。《信號與係統引論》中關於采樣定理、量化以及數字濾波器設計的部分，正是我所急需瞭解的知識。我一直對數字音樂的錄製、編輯和播放背後的原理感到好奇，比如為什麼會有采樣率這個概念，以及它如何影響音頻的質量。書中關於奈奎斯特-香農采樣定理的講解，清晰地解釋瞭如何避免混疊失真，確保在數字域中準確地錶示模擬音頻信號，這讓我明白瞭為什麼CD的采樣率為44.1kHz。此外，關於數字濾波器的設計，比如FIR和IIR濾波器，也讓我瞭解瞭如何通過算法來塑造音頻的音色，實現均衡、混響等各種效果。我甚至嘗試在學習完相關章節後，利用開源的音頻處理庫，編寫一些簡單的程序來驗證書中的理論，例如實現一個簡單的低通濾波器來模擬“低保真”音效。雖然書中涉及的數學推導需要一些時間和耐心去消化，但我堅信這是理解DSP技術精髓的必經之路。我期待未來能將這些知識應用於更復雜的音頻分析，如語音識彆、音樂信息檢索等領域，甚至嘗試自己設計一些有趣的音頻特效。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對工業自動化和控製係統有著初步認識的學生，我發現《信號與係統引論》中的係統建模、穩定性分析以及反饋控製等章節，為我理解現代工業生産綫的運作原理提供瞭紮實的理論基礎。在自動化領域，精確地描述和控製動態係統至關重要。《信號與係統引論》中關於傳遞函數、係統響應（如階躍響應、衝激響應）的講解，讓我能夠以數學的方式來刻畫一個工業設備或生産流程的行為。特彆是關於係統的穩定性分析，例如勞斯判據等方法，對於確保自動化係統的安全可靠運行至關重要，因為一個不穩定的係統可能會導緻設備損壞甚至生産事故。書中對反饋控製係統原理的闡述，也讓我明白如何通過引入反饋信號來修正係統的輸齣，使其趨近於期望值，這在伺服係統、PID控製器等應用中扮演著核心角色。我曾嘗試閱讀一些關於機器人運動控製的論文，並發現其中很多模型和分析方法都直接或間接藉鑒瞭信號與係統理論中的概念。雖然書中涉及的數學模型和分析工具對於初學者來說可能具有一定的挑戰性，但我相信通過反復研讀和結閤實際案例，我能夠逐步掌握這些強大的工具，為未來在自動化和控製領域的研究和實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能在圖像識彆和機器學習領域應用充滿熱情的學習者，我發現《信號與係統引論》中關於捲積運算和綫性時不變（LTI）係統的部分，為理解捲積神經網絡（CNN）的工作原理提供瞭絕佳的理論支撐。捲積操作是CNN中提取特徵的核心，書中對捲積的詳細解釋，從一維到多維的推廣，以及其作為一種“滑動窗口”操作的直觀描述，讓我豁然開朗。特彆是書中關於LTI係統性質的討論，例如疊加性、時不變性等，對於理解CNN中不同層如何處理和轉換輸入數據有著至關重要的作用。我曾嘗試將書中關於離散捲積的公式應用於簡單的圖像處理任務，例如邊緣檢測，通過將圖像視為一個二維信號，並用不同的捲積核（濾波器）進行處理。這種親身體驗讓我深刻體會到，看似復雜的深度學習模型，其底層邏輯很多都源於經典的信號與係統理論。書中的一些例子，雖然不是直接針對AI應用，但其解決問題的方法論和數學工具，都可以遷移到構建和優化AI模型中。我希望未來能通過更深入地學習書中關於Z變換、傅裏葉級數等內容，來更好地理解循環神經網絡（RNN）和Transformer等更復雜的模型，進一步探索信號與係統理論在人工智能領域更廣闊的應用前景。

評分☆☆☆☆☆

對於一名熱衷於天體物理學和信號處理在科學探索中應用的學習者，《信號與係統引論》中關於傅裏葉分析、濾波器設計以及隨機過程理論的內容，為我理解和分析來自宇宙的微弱信號提供瞭寶貴的理論框架。例如，在射電天文學中，我們接收到的來自遙遠星體和星係的信號往往非常微弱且充滿噪聲。傅裏葉分析能夠幫助我們將這些時域上的信號轉換到頻域，從而更容易地識彆齣信號的特徵，並將其與背景噪聲區分開來。書中關於各種濾波器（如帶通濾波器、陷波濾波器）的介紹，讓我理解瞭如何設計精密的信號處理算法來濾除射電乾擾、大氣噪聲等，以提取齣真正有科學價值的信號。此外，書中關於隨機過程的講解，也為理解和建模宇宙射電源的隨機漲落、引力波信號的統計特性等提供瞭必要的工具。我曾嘗試閱讀關於脈衝星信號分析的文獻，並發現很多算法都依賴於傅裏葉變換和統計信號處理技術。這本書為我提供瞭一種理解這些復雜天文數據分析方法背後的數學和物理原理的途徑。我希望未來能將這些知識應用於分析更復雜的宇宙現象，例如探測係外行星的微弱引力效應，或者研究宇宙微波背景輻射中的精細結構。