信號與係統教程及實驗(高等學校教材 電子信息) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

杜沿豐 著

圖書標籤:

• 信號與係統
• 電路分析
• 電子信息
• 通信工程
• 控製工程
• 高等教育
• 教材
• 實驗指導
• 模擬電路
• 數字信號處理

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302282327

商品編碼：29729412243

包裝：平裝

齣版時間：2013-01-01

基本信息

書名:信號與係統教程及實驗(高等學校教材 電子信息)

定價：33.00元

售價：22.4元,便宜10.6元,摺扣67

作者:杜沿豐

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2013-01-01

ISBN：9787302282327

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.522kg

編輯推薦

內容提要

　　本書共分8章，主要內容包括：信號與係統分析的基本概念與方法，連續時間係統與離散時間係統的時域分析，連續信號的傅裏葉變換與係統頻域分析，連續信號的拉普拉斯變換與係統的S域分析，離散時間信號與係統的Z域分析，離散時間信號與係統的傅裏葉變換分析。在上述內容的基礎上，分析瞭係統的特徵並介紹瞭求取係統函數的有利工具——信號流圖。後介紹瞭係統的狀態空間分析方法。每章配有例題與MATLAB仿真程序，便於加深對信號與係統的理解。
　　本書是21世紀高等學校電子信息類規劃教材，可作為高等學校工科（理科）的自動化，電子信息與通信工程，電氣類學生使用教材，也可供科研與工程技術人員自學參考。

目錄

章信號與係統概述
1.1緒言
1.2信號
1.3信號的基本運算
1.4階躍函數和衝激函數
1.5係統的描述
1.6係統的性質
1.7LTI係統分析方法概述
習題
第2章係統的時域分析
2.1LTI連續係統的響應
2.1.1微分方程的經典解
2.1.2零輸入響應和零狀態響應
2.1.3衝激響應和階躍響應
2.1.4捲積積分
2.2離散係統的時域分析
2.2.1LTI離散係統的響應
2.2.2差分方程的經典解
2.2.3零輸入響應和零狀態響應
2.2.4單位序列和單位序列響應
2.2.5捲積和
習題
第3章連續信號的傅裏葉變換與頻域分析
3.1非周期信號的傅裏葉變換
3.2傅裏葉變換的性質
3.3周期信號的傅裏葉變換
3.3.1正弦、餘弦信號的傅裏葉變換
3.3.2一般周期信號的傅裏葉變換
3.4抽樣信號的傅裏葉變換與抽樣定理
3.4.1抽樣信號的傅裏葉變換
3.4.2抽樣定理
3.5傅裏葉變換的應用
3.5.1頻域法求係統的響應
3.5.2無失真傳輸
3.5.3理想低通濾波器
3.5.4調製與解調
3.6希爾伯特變換與應用
3.6.1希爾伯特變換
3.6.2希爾伯特變換的應用實例
3.7連續信號傅裏葉變換的MATLAB應用實例
習題
第4章拉普拉斯變換和連續時間係統的S域分析
4.1拉普拉斯變換
4.2拉普拉斯變換的性質
4.3拉普拉斯逆變換
4.4拉普拉斯變換與傅裏葉變換的關係
4.5用拉普拉斯變換求解綫性係統的響應
4.5.1微分方程的S域求解
4.5.2S域元件模型
4.6係統函數
4.6.1係統函數
4.6.2係統的聯結
4.7係統函數的零極點分布對係統時域特性的影響
4.7.1H（s）零、極點分布與h（t）波形特徵的對應
4.7.2H（s）、F（s）極點分布與自由響應、強迫響應特徵的對應
4.7.3H（s）、F（s）極點分布與暫態響應、穩態響應特徵的對應
4.8係統函數零極點與係統頻率響應特性的關係
4.9係統函數零極點分布與係統穩定性的關係
4.10MATLAB仿真實現連續係統的S域分析
習題
第5章離散時間信號與係統的Z域分析
5.1Z變換及其應用
5.1.1Z變換
5.1.2Z變換的收斂域
5.1.3典型序列的Z變換
5.1.4逆Z變換
5.1.5Z變換的性質
5.2離散時間係統的Z域分析
5.2.1由差分方程描述的係統
5.2.2全通濾波器和小相位係統
5.3離散時間係統函數與係統特性
5.3.1係統函數與零極點
5.3.2係統函數的零極點分布與係統時域特性的關係
5.3.3係統函數的零極點分布與係統頻率響應的關係
5.3.4係統函數的零極點分布與係統穩定性的關係
5.4Z變換與拉普拉斯變換的關係
5.5利用MATLAB對離散係統進行Z域分析
習題
第6章離散傅裏葉變換與頻域分析
6.1離散傅裏葉級數
6.1.1離散傅裏葉級數的定義
6.1.2離散傅裏葉級數的性質
6.2離散傅裏葉變換
6.2.1四種信號及其傅裏葉變換
6.2.2離散信號傅裏葉變換的定義
6.2.3離散傅裏葉級數與離散傅裏葉變換的關係
6.3離散傅裏葉變換的性質
6.4綫性捲積的計算
6.5頻率采樣定理
6.5.1Z變換與DFT的關係
6.5.2不失真條件
6.5.3F(z)的內插錶達式
6.6離散傅裏葉變換的應用
6.7MATLAB仿真
習題
第7章係統函數
7.1係統函數與係統特性
7.1.1係統函數的零、極點分布
7.1.2係統函數與時域響應
7.1.3係統函數與頻域響應
7.2係統穩定性的判定
7.2.1因果係統
7.2.2穩定係統
7.3係統的信號流圖與梅森公式
7.3.1信號流圖及其組成
7.3.2信號流圖的簡化
7.3.3梅森增益公式
7.4MATLAB應用實例
習題
第8章係統分析的狀態變量法
8.1係統的狀態空間描述
8.1.1狀態空間基本概念
8.1.2根據係統物理模型建立狀態方程
8.1.3由係統的輸入輸齣方程建立狀態方程
8.1.4將係統函數分解建立狀態方程
8.2係統函數（傳遞函數）
8.2.1係統函數（傳遞函數）矩陣
8.2.2係統函數描述和狀態空間描述的比較
8.3狀態方程的求解
8.3.1齊次狀態方程的時域解
8.3.2齊次狀態方程的變換域解
8.3.3非齊次狀態方程的解
8.3.4綫性離散係統狀態方程的解
8.4能控性與能觀性
8.4.1係統的能控性
8.4.2係統的能觀性
8.5應用例題
8.5.1狀態方程建立
8.5.2狀態方程求解
8.5.3係統能控能觀性
8.6MATLAB應用於綫性係統
8.6.1利用MATLAB求解狀態空間錶達式
8.6.2用MATLAB判斷綫性係統的能控性和能觀性
8.6.3狀態方程求解
習題
附錄習題答案
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

《現代信號處理基礎與應用》 內容簡介 《現代信號處理基礎與應用》是一本深度探討信號處理理論、算法及其在各個工程領域廣泛應用的專著。本書旨在為高等院校電子信息、通信工程、自動化、計算機科學等相關專業的高年級本科生、研究生以及從事信號處理相關工作的工程技術人員提供一個全麵、係統且深入的學習平颱。本書不僅詳盡闡述瞭信號處理的核心概念和數學工具，更著重於介紹現代信號處理技術的發展趨勢、前沿算法及其在實際問題中的應用，力求使讀者能夠掌握紮實的理論基礎，並具備解決復雜工程問題的能力。 第一部分：信號與係統的基本理論 本部分為讀者構建瞭堅實的信號與係統理論基礎，為後續深入學習現代信號處理技術奠定根基。 第一章 信號的描述與分類 信號的基本概念： 引入信號作為信息載體的核心思想，闡述信號的物理意義，如電信號、聲信號、圖像信號等。 連續時間信號與離散時間信號： 詳細區分連續時間信號（模擬信號）和離散時間信號（數字信號），探討它們在錶示、存儲和處理上的差異。 周期信號與非周期信號： 定義周期信號的性質，介紹周期信號的分解方法（如傅裏葉級數），並探討非周期信號的錶示。 能量信號與功率信號： 引入信號能量和功率的概念，並以此為依據對信號進行分類，這是分析信號行為和設計係統的關鍵。 其他信號類型： 討論瞭奇偶信號、偶函數和奇函數信號、指數信號、階躍信號、衝激信號（狄拉剋衝激）等基本信號的數學錶示和性質。 信號的基本運算： 講解瞭信號的加法、乘法、捲積、延遲、翻轉、伸縮等基本運算，這些運算是理解和分析信號行為的基礎。 第二章 係統的基本概念與分類 係統模型： 將係統定義為對輸入信號進行處理並産生輸齣信號的“黑箱”，強調輸入-輸齣關係。 係統的性質： 綫性性： 詳細闡述係統的疊加性和齊次性，這是綫性係統分析的核心。 時不變性： 解釋係統響應與輸入信號發生時間位移的關係，介紹LTI（綫性時不變）係統的概念。 因果性： 定義因果係統的特性，即係統在任意時刻的輸齣僅依賴於當前及過去時刻的輸入，這在實際係統中至關重要。 穩定性： 介紹BIBO（有界輸入，有界輸齣）穩定性概念，並討論如何判斷係統的穩定性。 係統分類： 基於以上性質，對係統進行分類，重點介紹LTI係統作為信號處理中最重要的一類係統。 係統分析的基本方法： 介紹差分方程和微分方程作為描述離散時間和連續時間係統行為的數學工具。 第三章 綫性時不變（LTI）係統的時域分析 捲積積分與捲積和： 詳細推導並解釋LTI係統通過輸入信號與係統衝激響應（或單位衝激響應）的捲積來描述其輸齣，這是LTI係統分析的基石。 連續時間LTI係統： 介紹捲積積分的計算方法和性質。 離散時間LTI係統： 介紹捲積和的計算方法和性質。 衝激響應的意義： 闡述衝激響應是LTI係統的“係統指紋”，完全錶徵瞭係統的動態行為。 係統框圖和信號流圖： 介紹如何通過框圖和信號流圖直觀地錶示係統結構，並結閤捲積運算進行分析。 零輸入響應與零狀態響應： 將係統的全響應分解為由初始狀態引起的零輸入響應和由輸入信號引起的零狀態響應，深入理解係統行為。 LTI係統分析的局限性： 指齣在時域中，捲積運算在計算上可能較為復雜，尤其對於長序列或復雜係統，由此引齣頻域分析的必要性。 第四章 傅裏葉變換與頻域分析 傅裏葉級數（FS）： 介紹周期信號的傅裏葉級數展開，將信號分解為一係列正弦和餘弦（或復指數）分量的疊加，揭示信號的周期性成分。 傅裏葉變換（FT）： 將傅裏葉級數推廣到非周期信號，引入傅裏葉變換的概念，將信號從時域映射到頻域，展示信號的頻譜特性（頻率成分和幅度、相位）。 連續時間傅裏葉變換（CTFT）： 定義CTFT及其逆變換，討論其性質（綫性、時移、頻移、微分、積分、捲積定理等）。 離散時間傅裏葉變換（DTFT）： 定義DTFT及其逆變換，分析其與CTFT的聯係與區彆。 傅裏葉級數與傅裏葉變換的關係： 闡述周期信號的傅裏葉變換是離散譜，而非周期信號的傅裏葉變換是連續譜。 捲積定理： 強調傅裏葉變換在頻域中將時域的捲積運算轉化為乘積運算，極大地簡化瞭LTI係統的分析。 功率譜密度和能量譜密度： 引入這些概念，用於分析信號的頻率能量分布。 應用舉例： 演示傅裏葉變換在信號頻譜分析、濾波器設計、調製解調等方麵的應用。 第五章 拉普拉斯變換與復頻域分析 拉普拉斯變換（LT）： 引入復頻率s，將傅裏葉變換推廣到更廣泛的信號，特彆是不能進行傅裏葉變換的信號（如指數增長信號）。 單邊拉普拉斯變換與雙邊拉普拉斯變換： 介紹兩種形式的變換。 收斂域（ROC）： 詳細解釋收斂域的概念，它是拉普拉斯變換存在的重要條件，也是判斷係統因果性和穩定性的關鍵。 拉普拉斯逆變換： 介紹計算拉普拉斯逆變換的方法。 拉普拉斯變換的性質： 闡述與傅裏葉變換類似的性質，以及其在係統分析中的優勢。 LTI係統的傳輸函數： 定義傳輸函數H(s) = Y(s)/X(s)（在零初始條件下），這是描述LTI係統頻率響應和動態特性的核心。 係統函數的極點和零點： 分析傳輸函數的極點和零點在s平麵上的位置與係統穩定性和頻率響應的關係。 應用： 演示拉普拉斯變換在分析連續時間LTI係統的瞬態響應、穩定性以及設計濾波器中的作用。 第六章 Z變換與離散時間係統分析 Z變換（ZT）： 類似於拉普拉斯變換，Z變換是分析離散時間LTI係統的強大工具，將離散時間序列映射到z平麵。 單邊Z變換與雙邊Z變換： 介紹兩種形式。 收斂域（ROC）： 闡述Z變換的收斂域，以及其與序列的性質（如有限長、因果、穩定）的關係。 Z逆變換： 介紹計算Z逆變換的方法。 Z變換的性質： 闡述Z變換的重要性質，如綫性、時移、尺度變換、捲積性質等。 離散時間LTI係統的係統函數H(z)： 定義H(z) = Y(z)/X(z)（零初始條件），用於分析離散LTI係統的頻率響應、穩定性以及設計數字濾波器。 離散係統的零極點分析： 解釋H(z)的零點和極點在z平麵上的位置與係統行為的關係，特彆是單位圓上的零極點與頻率響應的關係。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 引入DFT作為DTFT在計算機實現上的離散化錶示，並重點介紹FFT作為高效計算DFT的算法，為數字信號處理的廣泛應用奠定基礎。 應用： 演示Z變換在分析離散係統穩定性、設計數字濾波器、理解采樣過程等方麵的重要作用。 第二部分：現代信號處理理論與算法 本部分深入探討瞭現代信號處理領域的核心理論、關鍵算法以及最新的發展趨勢。 第七章 采樣理論與重構 采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理）： 詳細闡述瞭將連續時間信號離散化（采樣）的必要條件，即采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。 采樣過程的頻譜分析： 分析采樣信號在頻域中的錶現，即原始信號頻譜的復製與搬移。 混疊（Aliasing）： 深入解釋混疊現象的成因及其後果，以及如何通過抗混疊濾波器來避免。 重構： 探討如何從采樣後的離散信號中無失真地恢復原始連續信號，介紹插值濾波器（如理想低通濾波器）的作用。 欠采樣與超分辨技術： 介紹在特定條件下，利用欠采樣技術實現更高信息速率采樣的原理和挑戰，以及一些新興的超分辨技術。 應用： 采樣在數字通信、音頻/視頻處理、儀器儀錶等領域的廣泛應用。 第八章 有限脈衝響應（FIR）濾波器設計 FIR濾波器的基本結構與特性： 介紹FIR濾波器的定義（輸齣僅依賴於當前和過去有限個輸入），以及其零相位（或綫性相位）響應的優勢，使得幅度響應不受相位失真影響。 FIR濾波器的設計方法： 窗函數法： 詳細介紹各種窗函數（如矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗、凱澤窗等）的特性及其對濾波器性能的影響，闡述如何截斷理想濾波器的衝激響應。 頻率采樣法： 基於指定頻率點處的幅度和相位響應來設計濾波器。 最優（Parks-McClellan）設計法： 介紹基於Chebyshev逼近理論的最優FIR濾波器設計算法，能夠獲得最優的幅頻特性，但設計過程相對復雜。 FIR濾波器的性能指標： 詳細闡述通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度、相位失真等關鍵性能指標。 應用： FIR濾波器在音頻均衡、語音信號處理、通信係統中的應用。 第九章 無限脈衝響應（IIR）濾波器設計 IIR濾波器的基本結構與特性： 介紹IIR濾波器的定義（輸齣依賴於當前、過去輸入以及過去輸齣），以及其可以使用較少的係數實現高階濾波器的優點，但也存在相位失真問題。 IIR濾波器的設計方法： 模擬濾波器原型設計： 介紹Butterworth、Chebyshev（Type I and Type II）、Elliptic（Cauer）等經典模擬濾波器的設計原理和特性。 從模擬到數字的變換： 介紹脈衝不變法、雙綫性變換法等將模擬濾波器設計映射到數字濾波器設計的方法，並分析它們的優缺點。 IIR濾波器的性能指標： 類似FIR濾波器，但重點關注幅度響應和相位響應。 IIR濾波器實現的穩定性問題： 分析IIR濾波器中可能齣現的振蕩和不穩定現象，以及其潛在的根源。 應用： IIR濾波器在數據采集、生物醫學信號處理、控製係統中的應用。 第十章 隨機信號分析 隨機信號的基本概念： 引入隨機變量、隨機過程的概念，區分確定性信號與隨機信號。 隨機過程的統計特性： 均值函數： 描述隨機過程在不同時刻的平均值。 自相關函數： 描述隨機過程在不同時刻的統計相關性，它包含瞭隨機過程的重要統計信息，與功率譜密度密切相關。 自協方差函數： 衡量隨機過程的離散程度。 平穩過程： 介紹寬平穩和嚴平穩的概念，平穩過程的統計特性不隨時間變化，極大簡化瞭分析。 功率譜密度（PSD）： 闡述功率譜密度如何描述隨機信號在不同頻率上的能量分布，它是分析隨機信號頻率特性的關鍵。Wiener-Khinchin定理連接瞭自相關函數和功率譜密度。 隨機信號通過LTI係統： 分析隨機信號經過LTI係統後，其統計特性（如均值、自相關函數、功率譜密度）如何變化。 應用： 隨機信號分析在通信係統中的噪聲分析、雷達信號處理、故障診斷、金融建模等領域至關重要。 第十一章 參數化模型與譜估計 譜估計的挑戰： 介紹傳統基於傅裏葉變換的譜估計方法（如周期圖法）在方差大、分辨率低等方麵的不足，尤其是在觀測數據有限的情況下。 參數化模型： 引入信號可以用一組參數來描述的假設，例如AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸滑動平均）模型。 AR模型： 詳細闡述AR模型的原理，即當前樣本是過去樣本的綫性組閤加上一個白噪聲。 MA模型： 闡述MA模型的原理，即當前樣本是過去白噪聲的綫性組閤。 ARMA模型： 結閤AR和MA模型的特性。 參數化譜估計方法： AR模型譜估計（例如，Yule-Walker方法，Burg方法）： 介紹如何通過估計AR模型的參數來獲得高分辨率的功率譜估計。 MA模型譜估計。 ARMA模型譜估計。 高分辨率譜估計（例：MUSIC算法、Esprit算法）： 介紹基於子空間分解的譜估計方法，能夠獲得更高的頻率分辨率，特彆適用於信號與噪聲分離和目標參數估計。 應用： 參數化模型與譜估計在雷達、聲納、地震勘探、生物醫學信號處理、通信係統中的精確參數估計和高分辨率譜分析。 第十二章 自適應信號處理 自適應濾波器的基本思想： 引入自適應濾波器的概念，即濾波器的參數能夠根據輸入信號的統計特性進行自動調整，以達到特定的性能目標。 性能準則： 最小均方誤差（LMS）、最小方差（MV）等，這些準則指導著自適應算法的優化方嚮。 LMS（Least Mean Squares）算法： 詳細介紹LMS算法的原理、收斂性分析和計算復雜度，它是最常用和最基礎的自適應算法之一。 RLS（Recursive Least Squares）算法： 介紹RLS算法，它能夠更快地收斂，但在計算復雜度上高於LMS。 自適應濾波器的應用： 噪聲消除： 如迴聲消除（在電話通信中）、主動噪聲控製。 信號均衡： 如通信信道均衡，補償信道失真。 預測： 如語音信號的預測編碼。 模式識彆與分類。 展望： 介紹更高級的自適應算法和在復雜係統中的應用。 第十三章 小波變換及其應用 小波變換的起源與動機： 介紹小波變換作為傅裏葉變換的有力補充，能夠同時提供信號的頻率和時間（或空間）信息，特彆適用於分析非平穩信號。 連續小波變換（CWT）： 定義CWT，闡述其數學原理，包括母小波、伸縮和平移。 離散小波變換（DWT）： 介紹DWT，特彆是基於多分辨率分析（MRA）的Mallat算法，以及其在信號分解（近似分量和細節分量）和重構中的應用。 小波基的選擇： 討論不同小波基（如Haar, Daubechies, Morlet等）的特性及其對信號分析結果的影響。 小波變換的應用： 信號去噪： 通過閾值處理去除信號中的噪聲。 圖像壓縮： 小波變換能夠有效地壓縮圖像數據。 特徵提取： 用於識彆信號中的瞬態事件和局部特徵。 邊緣檢測。 信號分析與識彆。 多尺度分析： 闡述小波變換的多尺度分析能力，能夠從不同尺度上觀察信號的細節。 第十四章 現代信號處理的進階主題與前沿 高維信號處理： 探討圖像、視頻、多通道信號等高維數據的處理技術。 稀疏信號處理： 介紹稀疏性在信號錶示和恢復中的重要作用，以及壓縮感知（Compressed Sensing）等相關技術。 機器學習與信號處理結閤： 探討如何將深度學習、神經網絡等機器學習方法應用於信號分析、識彆和分類任務，如捲積神經網絡（CNN）在圖像和音頻處理中的應用。 非綫性信號處理： 介紹處理非綫性係統和非綫性信號的方法。 時頻分析的進一步發展： 介紹短時傅裏葉變換（STFT）、Wigner-Ville分布以及它們在非平穩信號分析中的局限性與改進。 盲信號分離（Blind Source Separation, BSS）： 介紹如何在不知道信號源特性和混閤矩陣的情況下，從混閤信號中恢復原始信號，如獨立成分分析（ICA）。 數字水印與信息隱藏。 新興應用領域： 如生物信息學、遙感、智能交通、物聯網中的信號處理應用。 本書特點： 體係嚴謹，邏輯清晰： 從基礎概念到高階理論，層層遞進，確保讀者能夠建立完整的知識體係。 理論與實踐相結閤： 強調理論的嚴謹推導，同時通過大量的實例和應用場景，展示理論在實際問題中的應用價值。 數學工具完備： 涵蓋瞭信號處理所需的各種數學工具，如微積分、綫性代數、復數、概率論等。 內容前沿，視野開闊： 引入瞭近年來發展迅速的現代信號處理技術，如小波變換、參數化譜估計、自適應信號處理以及與機器學習的結閤。 語言精煉，通俗易懂： 盡量采用清晰、準確的語言，避免使用過於晦澀的術語，使讀者能夠更容易理解復雜的概念。 強調理解與應用： 不僅注重公式和算法的記憶，更強調對信號處理背後原理的深入理解，以及如何將所學知識應用於解決實際工程問題。 本書內容豐富，涵蓋瞭信號處理的廣闊領域，旨在培養讀者分析和解決復雜信號處理問題的能力，為他們在未來的科研和工程實踐中打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我當時是為瞭一門高難度的數字信號處理預備課程而購買的這本教程，坦白講，一開始我對它抱持著“走過場”的態度，認為它可能隻是一本過時的老教材的翻印版。然而，實際閱讀後纔發現，它對“離散時間係統”的闡述深度，遠超我預期。書中對於捲積和差分方程的推導過程極其詳盡，每一步的數學依據都交代得清清楚楚，完全沒有含糊其辭的地方。特彆是對快速傅裏葉變換（FFT）算法的剖析，作者沒有滿足於僅僅展示公式，而是深入探討瞭其背後的蝶形運算結構和計算復雜度的優化，這對於理解現代信號處理的效率至關重要。我當時將書中的理論結閤我們課程使用的DSP實驗闆進行驗證，發現書中的理論預測與實際采集到的波形幾乎完美吻閤，這種“理論與實踐的完美交匯點”的體驗，是閱讀其他任何理論性教材時都難以獲得的滿足感。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大震撼在於其對“係統特性”的係統性總結。在很多教材中，係統的時域和頻域分析常常是割裂開的，讀者很難建立起清晰的“橋梁”概念。但在這本教程中，作者非常巧妙地運用瞭矩陣錶示法和狀態空間的概念，將係統的穩定性和因果性等核心屬性，用一種統一的數學框架來描述，使得分析過程具有高度的普適性。舉例來說，在講解濾波器設計時，它不僅介紹瞭巴特沃斯和切比雪夫濾波器，還詳細對比瞭它們在通帶紋波和過渡帶陡峭度上的優劣權衡，這種辯證的分析方法教會瞭我如何在實際工程中進行“權衡取捨”。我甚至將書中的某些關鍵圖錶打印齣來，貼在我的工作颱旁，每當遇到復雜的係統建模難題，迴過頭來參考書中的總結圖錶，總能迅速找到分析的切入點。這本書真正做到瞭“授人以漁”。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號與係統教程及實驗》給我留下瞭極其深刻的印象，尤其是它在理論深度和工程實踐之間的平衡把握得非常到位。初讀時，那些關於傅裏葉變換、拉普拉斯變換的抽象概念，著實讓我感到有些吃力，但這本書的敘述方式，那種層層遞進的邏輯鏈條，最終還是將我引入瞭那個嚴謹而美妙的數學世界。尤其欣賞的是，它並沒有將理論束之高閣，而是緊密地與實際應用——比如濾波器設計、調製解調原理——聯係起來。實驗部分的指導性極強，即便是初次接觸MATLAB或Simulink的讀者，也能通過清晰的步驟圖和詳細的注釋，成功地搭建齣屬於自己的仿真模型。我記得有一次為瞭理解Z變換的收斂域，我反復對照書中的實例進行推導和繪圖，最終那種“豁然開朗”的感覺，是任何視頻課程都無法替代的。它不僅僅是在“教”你公式，更是在“教”你如何用這些工具去思考和解決電子信息領域的核心問題。對於有誌於深耕通信、自動控製方嚮的同學來說，這本書絕對是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初選擇這本書是抱著試試看的心態，畢竟市麵上的信號與係統教材汗牛充棟，但這本書的排版和插圖設計簡直是工業級的典範。那種清爽、不擁擠的頁麵布局，配閤恰到好處的彩色圖例，極大地減輕瞭閱讀疲勞。更重要的是，作者在講解復雜概念時，總能找到一個非常直觀的比喻，比如用“水流”來類比信號的通過性，用“聲音的共振”來解釋係統的頻率響應，這些巧妙的比喻讓原本堅硬的知識點瞬間變得柔軟起來，易於吸收。我特彆喜歡它在每一章末尾設置的“拓展思考”環節，那些問題往往不是簡單的計算題，而是引導我們去探討不同係統在特定噪聲環境下可能齣現的實際問題，這迫使我們必須跳齣書本的既定框架去構思解決方案。這種教學設計，遠比那種填鴨式的知識灌輸要高明得多，它在培養我們的批判性思維和工程直覺方麵功不可沒。

評分☆☆☆☆☆

我是一個偏好“直覺式學習”的讀者，對純粹的公式推導常常感到頭暈。因此，我非常欣賞這本書在處理捲積積分這一核心難點時所采用的“滑動與相乘再求和”的圖形化解釋。作者使用瞭大量的動態示意圖（雖然在紙質書中是靜態的，但其意圖非常明顯），清晰地展示瞭信號的翻轉、延遲和平移過程，這種可視化教學極大地降低瞭理解門檻。在實驗環節，關於係統響應的參數辨識部分，書裏給齣的案例是基於一個經典的二階彈簧阻尼係統，通過輸入一個階躍信號，觀察其超調量和調節時間來反推係統的阻尼比和自然頻率。這個實驗設計得非常巧妙，它不再是孤立的數學計算，而是模擬瞭一個真實的物理過程，讓我深刻體會到信號處理技術在機械控製領域中的實際價值。這本書的價值，就在於它能將最抽象的數學工具，轉化為最具體的工程語言。