信号与系统(上册)：信号分析与处理 9787111260301 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

程耕国 著

图书标签:

• 信号与系统
• 信号处理
• 系统分析
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• 电路分析
• 通信原理
• 机械工业出版社
• 高等教育
• 工科教材

店铺： 花晨月夕图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111260301

商品编码：29222644262

包装：平装

出版时间：2009-02-01

基本信息

书名：信号与系统(上册)：信号分析与处理

定价：28.00元

作者：程耕国

出版社：机械工业出版社

出版日期：2009-02-01

ISBN：9787111260301

字数：

页码：185

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《信号与系统（上册）：信号分析与处理》根据当前信息和电子技术的发展，结合高校教学改革的形势和要求，综合近10年来的教学实践，整合原“信号与系统”和“数字信号处理”两门课程的教学内容精心编写而成。
　　《信号与系统（上册）：信号分析与处理》全面系统地论述了信号与系统的基本理论和基本分析方法，按照先信号后系统、先连续后离散、先时域后频域的顺序，分上、下两册，共12章。上册讲述信号分析与处理，下册讲述系统分析与综合。上册的具体内容是：绪论、信号及信号的时域分析、时域连续信号的频域分析、时域连续信号的复频域分析、时域离散信号的频域分析、离散傅里叶变换和快速傅里叶变换。
　　《信号与系统（上册）：信号分析与处理》可作为普通高等学校电气信息类专业本科生的教材使用，也可作为科技人员的参考书。

目录

---

前言
绪论

第1章 信号及信号的时域分析
1．1 信号及信号的分类
1．1．1 连续信号与离散信号
1．1．2 确定信号与随机信号
1．1．3 周期信号与非周期信号
1．1．4 能量信号与功率信号
1．1．5 实信号与复信号
1．2 常用信号及其性质
1．2．1 常用连续信号及其性质
1．2．2 常用离散信号及其性质
1．3 信号的基本运算
1．3．1 信号的相加和相乘
1．3．2 信号的平移
1．3．3 信号的尺度变换与反转
1．3．4 信号的时域分解
1．3．5 信号的卷积积分与卷积和
1．4 小结
1．5 习题
参考文献

第2章 时域连续信号的频域分析
2．1 信号的正交分解
2．1．1 正交函数集
2．1．2 信号的正交分解
2．2 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
2．2．1 三角形式的傅里叶级数
2．2．2 指数形式的傅里叶级数
2．2．3 信号的性质与傅里叶系数之间的关系
2．2．4 周期信号的频谱
2．3 非周期信号的频谱分析——傅里叶变换
2．3．1 傅里叶变换的定义
2．3．2 傅里叶变换的物理意义——频谱和频谱密度函数
2．3．3 常用信号的傅里叶变换
2．4 傅里叶变换的基本性质
2．4．1 线性
2．4．2 奇偶性
2．4．3 对称性
2．4．4 时移特性
2．4．5 频移特性
2．4．6 尺度变换特性
2．4．7 时域微分
2．4．8 时域积分
2．4．9 频域微分
2．4．10 频域积分
2．4．11 时域卷积定理
2．4．12 频域卷积定理
2．4．13 帕塞瓦尔定理
2．5 周期信号的傅里叶变换
2．5．1 正、余弦信号的傅里叶变换
2．5．2 一般周期信号的傅里叶变换
2．6 时域采样定理
2．6．1 信号的采样
2．6．2 时域采样定理
2．6．3 信号盼恢复
2．7 小结
2．8 习题
参考文献

第3章 时域连续信号的复频域分析
3．1 拉普拉斯变换
3．1．1 拉普拉斯变换的定义
3．1．2 拉普拉斯变换的收敛域
3．1．3 常用信号的拉普拉斯变换
3．2 拉普拉斯变换的基本性质
3．2．1 线性
3．2．2 尺度变换
3．2．3 时移特性
3．2．4 复频移特性
3．2．5 时域卷积定理
3．2．6 复频域卷积定理
3．2．7 时域微分特性
3．2．8 时域积分特性
3．2．9 复频域微分特性
3．2．10 复频域积分特性
3．2．11 初值定理
3．2．12 终值定理
3．3 拉普拉斯反变换
3．3．1 查表法
3．3．2 部分分式展开法
3．4 拉普拉斯变换与傅里叶变换之间的关系
3．5 小结
3．6 习题
参考文献

第4章 时域离散信号的频域分析
4．1 序列的z变换
4．1．1 z变换的定义
4．1．2 几种序列的z变换及其收敛域
4．2 z反变换
4．2．1 幂级数展开法
4．2．2 部分分式展开法
4．2．3 留数法
4．3 z变换的性质和定理
4．3．1 线性
4．3．2 序列的移位
4．3．3 z域尺度变换
4．3．4 序列的反转
4．3．5 复序列的共轭
4．3．6 序列的线性加权
4．3．7 初值定理
4．3．8 终值定理
4．3．9 时域卷积定理
4．3．10 复卷积定理
4．3．11 帕塞瓦尔定理
4．4 序列z变换与时域连续信号拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
4．4．1 z变换与拉普拉斯变换的关系
4．4．2 z变换和傅里叶变换的关系
4．5 时域离散信号的傅里叶变换
4．5．1 序列傅里叶变换的定义
4．5．2 序列傅里叶变换的性质
4．6 周期序列的离散傅里叶级数及其傅里叶变换
4．6．1 周期序列的离散傅里叶级数
4．6．2 DFS的性质
4．6．3 周期序列的傅里叶变换
4．7 小结
4．8 习题
参考文献

第5章 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换
5．1 离散傅里叶变换
5．1．1 离散傅里叶变换的定义
5．1．2 DFT与序列傅里叶变换、z变换的关系
5．1．3 离散傅里叶变换的基本性质
5．2 频域采样定理
5．3 快速傅里叶变换
5．3．1 FFT算法的基本思想
5．3．2 按时间抽取的基2FFT算法
5．3．3 按频率抽取的基2FFT算法
5．3．4 快速傅里叶反变换
5．4 FFT的应用举例
5．4．1 利用FFT计算线性卷积
5．4．2 利用FFT对信号进行谱分析
5．5 小结
5．6 习题
参考文献

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《现代信号理论基础》 内容概要： 《现代信号理论基础》是一部系统阐述信号分析与处理核心概念、理论框架及关键技术的学术专著。本书旨在为相关领域的学生、研究人员及工程师提供坚实的理论基石和广泛的应用视角。全书共分为三个部分，第一部分重点介绍信号的数学描述与基本性质；第二部分深入探讨信号的频域分析方法；第三部分则聚焦于信号的采样、量化与数字处理。 第一部分：信号的数学描述与基本性质 本部分为后续章节奠定理论基础，详细介绍了信号在数学上的表示方式及其固有的属性。 第一章：信号的定义与分类 信号的基本概念： 信号是信息的一种载体，能够携带、传递或表示某种物理量随时间、空间或其他独立变量的变化。本章首先界定信号的广义概念，并强调其在信息科学、工程技术及自然科学中的基础地位。 信号的数学表示： 信号可以被抽象为数学函数。本章详细介绍了一维、多维信号的函数表示法，包括连续时间信号、离散时间信号、连续幅度信号、离散幅度信号等。特别地，引入了 Dirac 冲激函数（单位脉冲函数）和 Heaviside 阶跃函数，阐述了它们在信号建模中的重要作用，如表示瞬时事件和信号的起点。 信号的分类： 信号的多样性体现在其不同的分类维度。本章系统地介绍了信号的常见分类方法： 按时间（或独立变量）性质： 连续信号（定义域为连续的）与离散信号（定义域为离散的）。 按幅度（或取值）性质： 连续幅度信号（取值连续）与离散幅度信号（取值离散）。 按周期性： 周期信号（在时间上重复自身）与非周期信号（不具有周期性）。详细讨论了周期信号的定义、基本周期、谐波分量等概念。 按能量与功率： 能量信号（总能量有限）与功率信号（平均功率有限）。本章提供了判断信号类型的方法，并推导了能量和功率的计算公式。 按对称性： 偶信号（$f(t) = f(-t)$）与奇信号（$f(t) = -f(-t)$）。介绍了偶信号和奇信号的性质以及将任意信号分解为偶分量和奇分量的通用方法。 按确定性： 确定性信号（可以用数学模型精确描述）与随机信号（其未来值无法精确预测，只能通过统计学方法描述）。本章主要聚焦于确定性信号的分析，但简要介绍了随机信号的概念作为引子。 信号的基本运算： 介绍了信号的线性运算，如加法、数乘，以及非线性运算，如乘法。同时，详细阐述了信号的时域变换： 时间移位： 信号在时间轴上的平移，向左移位表示提前，向右移位表示延迟。 时间反转： 信号在时间轴上的翻转，对应于 $f(-t)$。 时间伸缩： 信号在时间轴上的压缩或拉伸，对应于 $f(at)$，其中 $a > 0$。讨论了 $a > 1$ 为压缩， $0 < a < 1$ 为拉伸。 幅度变换： 信号幅度的缩放（$Af(t)$）和偏移（$f(t) + B$）。 基本信号单元： 详细讲解了几种构成复杂信号的基本单元，它们在信号表示和分析中具有核心地位： 单位阶跃信号（Heaviside 信号）： $u(t) = { 0, t < 0; 1, t ge 0 }$，表示信号的开启。 单位冲激信号（Dirac 信号）： $delta(t)$，具有“无限高、无限窄”的特性，其在整个时间轴上的积分等于 1。详细阐述了其采样性质 ($int_{-infty}^{infty} f(t)delta(t-t_0)dt = f(t_0)$) 和与阶跃信号的关系 ($delta(t) = frac{du(t)}{dt}$)。 指数信号： $e^{at}$，描述了信号的衰减或增长过程。 正弦和余弦信号： $cos(omega t + phi)$ 和 $sin(omega t + phi)$，描述了周期性振荡现象，在通信、音频处理等领域至关重要。 复指数信号： $e^{jomega t}$，通过欧拉公式与正弦余弦信号紧密联系，是傅里叶分析的重要工具。 第二章：信号的卷积与系统响应 卷积的定义与性质： 卷积是描述线性时不变（LTI）系统对输入信号响应的核心数学工具。本章首先给出了连续时间信号和离散时间信号的卷积积分和卷积和的定义。详细讨论了卷积的交换律、结合律、分配律以及其在时间域和幅度域的特性。 系统（LTI系统）的概念： 引入了系统的基本概念，重点关注线性时不变（LTI）系统。解释了系统的线性性质（叠加性与齐次性）和时不变性质（系统的参数不随时间改变）。强调 LTI 系统是信号分析与处理中最基础也是最重要的模型。 单位冲激响应： 引入了系统单位冲激响应 $h(t)$（或 $h[n]$）的概念。这是 LTI 系统的“指纹”，完全表征了该系统。本章证明了 LTI 系统的输出 $y(t)$（或 $y[n]$）等于输入信号 $x(t)$（或 $x[n]$）与系统单位冲激响应 $h(t)$（或 $h[n]$）的卷积。即 $y(t) = x(t) h(t)$。 卷积的计算方法： 提供了几种计算卷积的实用方法，包括图解法、代数法（适用于简单信号）以及利用积分或求和的定义进行计算。 系统稳定性与因果性： 讨论了 LTI 系统的两个重要性质： 因果性： 系统的输出只取决于当前和过去的输入，而不取决于未来的输入。对于 LTI 系统，因果性等价于其单位冲激响应 $h(t) = 0$ for $t < 0$（连续时间）或 $h[n] = 0$ for $n < 0$（离散时间）。 稳定性： 如果对于任何有界的输入信号，输出信号也始终有界，则称系统是稳定的（BIBO Stability）。本章给出了判断 LTI 系统稳定性的充要条件，例如对于连续时间系统，要求 $int_{-infty}^{infty} |h(t)| dt < infty$。 卷积的工程意义： 通过实例说明卷积在实际问题中的应用，例如滤波器对信号的影响、回声的产生与消除、系统的动态响应等。 第二部分：信号的频域分析 本部分将信号从时间域转换到频域，揭示信号的频率成分，这是信号分析的核心内容。 第三章：傅里叶级数与傅里叶变换 傅里叶级数（FS）： 适用于周期信号的分析。本章详细介绍了三角形式傅里叶级数和复指数形式傅里叶级数。 三角形式： 将周期信号表示为一系列直流分量、基频及其谐波的正弦和余弦函数的和。推导了傅里叶系数（直流分量 $a_0$、余弦系数 $a_n$、正弦系数 $b_n$）的计算公式。 复指数形式： 利用复指数函数 $e^{j n omega_0 t}$ 表示周期信号，形式更为简洁，计算也更为方便。推导了复指数傅里叶系数 $c_n$ 的计算公式，并展示了三角形式与复指数形式之间的转换关系。 傅里叶级数的性质： 讨论了傅里叶级数的收敛性（狄利克雷条件）、对称性（实偶信号对应纯实数余弦分量，实奇信号对应纯虚数正弦分量）以及与信号时域运算的关系。 傅里叶变换（FT）： 适用于非周期信号的分析。本章将傅里叶级数推广到非周期信号，通过令周期信号的周期趋于无穷大，推导出傅里叶变换的定义。 傅里叶变换的定义： $X(omega) = mathcal{F}{x(t)} = int_{-infty}^{infty} x(t)e^{-jomega t} dt$。 傅里叶逆变换（IFT）： $x(t) = mathcal{F}^{-1}{X(omega)} = frac{1}{2pi}int_{-infty}^{infty} X(omega)e^{jomega t} domega$。 频谱： $X(omega)$ 称为信号 $x(t)$ 的傅里叶变换，它是一个复函数，表示信号在不同频率上的幅度和相位信息。幅值谱 $|X(omega)|$ 表示各频率分量的强度，相位谱 $arg(X(omega))$ 表示各频率分量的相对相位。 傅里叶变换的性质： 这是傅里叶变换在分析和处理信号中的核心能力所在。本章详细推导并解释了以下重要性质： 线性性质： $mathcal{F}{ax_1(t) + bx_2(t)} = aX_1(omega) + bX_2(omega)$。 时移性质： $mathcal{F}{x(t-t_0)} = e^{-jomega t_0}X(omega)$。 频移性质： $mathcal{F}{e^{jomega_0 t}x(t)} = X(omega - omega_0)$。 时间反转性质： $mathcal{F}{x(-t)} = X(-omega)$。 尺度变换性质： $mathcal{F}{x(at)} = frac{1}{|a|}X(frac{omega}{a})$。 微分性质： $mathcal{F}{frac{dx(t)}{dt}} = jomega X(omega)$， $mathcal{F}{frac{d^n x(t)}{dt^n}} = (jomega)^n X(omega)$。 积分性质： $mathcal{F}{int_{-infty}^{t} x( au)d au} = frac{1}{jomega}X(omega) + pi X(0)delta(omega)$。 卷积性质： 时域卷积定理： $x(t) h(t) Leftrightarrow X(omega)H(omega)$。这是傅里叶变换在系统分析中的核心应用，将时域的卷积运算转化为频域的乘法运算，极大地简化了分析过程。 乘积性质： $mathcal{F}{x_1(t)x_2(t)} = frac{1}{2pi} [X_1(omega) X_2(omega)]$。 帕斯瓦尔定理（能量守恒）： $int_{-infty}^{infty} |x(t)|^2 dt = frac{1}{2pi}int_{-infty}^{infty} |X(omega)|^2 domega$。表明信号在时域的总能量等于其在频域总能量的 $1/(2pi)$ 倍。 基本信号的傅里叶变换： 计算并列出常用信号（如矩形脉冲、指数信号、单位冲激信号、单位阶跃信号、三角脉冲、sinc 函数等）的傅里叶变换对，这些是进行傅里叶分析的基础。 双边拉普拉斯变换的引入： 简要介绍双边拉普拉斯变换作为傅里叶变换的推广，能够处理更广泛的信号，特别是收敛域的概念，为深入分析不稳定系统和复频率分析奠定基础。 第四章：功率谱密度与相关函数 自相关函数： 描述信号自身的相似性随时间（或位移）的变化程度。 定义： $R_x( au) = E[x(t)x^(t- au)]$（连续时间）或 $R_x[n] = E[x[k]x^[k-n]]$（离散时间）。 性质： $R_x(0) = E[|x(t)|^2]$（信号的平均功率），$R_x( au) = R_x^(- au)$，非负定性等。 工程意义： 用于检测信号中的周期性、噪声抑制、信道估计等。 互相关函数： 描述两个不同信号之间的相似性随时间（或位移）的变化程度。 定义： $R_{xy}( au) = E[x(t)y^(t- au)]$。 性质： $R_{xy}( au) = R_{yx}^(- au)$。 工程意义： 用于信号匹配、目标检测、同步等。 功率谱密度 (PSD)： 表示信号功率在频率上的分布。 维纳-欣钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）： 揭示了功率谱密度与自相关函数之间的傅里叶变换关系：$S_x(omega) = mathcal{F}{R_x( au)}$，反之，$R_x( au) = mathcal{F}^{-1}{S_x(omega)}$。 计算方法： 讨论了如何从信号的自相关函数计算功率谱密度，以及如何直接从信号的傅里叶变换计算。 工程意义： 功率谱密度是理解信号的频率成分分布、识别噪声类型、设计滤波器等不可或缺的工具。例如，平稳随机信号的功率谱密度可以清晰地展示其能量主要集中在哪些频率范围。 能量谱密度 (ESD)： 针对能量信号，描述信号能量在频率上的分布。 定义： $E_x(omega) = |X(omega)|^2$。 与傅里叶变换的关系： 能量谱密度是信号傅里叶变换幅值的平方。 工程意义： 用于分析能量信号的频率构成，例如脉冲信号的能量分布。 第三部分：信号的采样、量化与数字处理 本部分转向离散时间信号和数字信号处理，这是现代信号处理的基础。 第五章：信号的采样理论 采样过程： 将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，即按照一定的时间间隔（采样周期 $T_s$）获取信号的瞬时值。 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 这是数字信号处理的核心理论。本章详细阐述了该定理的原理： 内容： 为了无失真地从连续时间信号中恢复原始信号，采样频率 $f_s = 1/T_s$ 必须大于信号最高频率分量的两倍，即 $f_s > 2f_{max}$。其中，$2f_{max}$ 称为奈奎斯特速率，而 $f_{max}$ 称为奈奎斯特频率。 推导与解释： 通过分析采样过程在频域上的表现（即原始信号的频谱会以采样频率为周期进行复制）来证明采样定理。 混叠（Aliasing）： 当采样频率低于奈奎斯特速率时，频谱复制会发生重叠，导致高频分量“欺骗”低频分量，产生不可恢复的失真，称为混叠。本章会通过图示和实例深入剖析混叠现象。 理想采样与实际采样： 介绍了理想采样（乘以冲激串）和实际采样（乘以脉冲串）的模型。 抗混叠滤波器： 在实际采样前，为了避免混叠，需要使用低通滤波器（抗混叠滤波器）去除高于奈奎斯特频率的信号分量。 重构信号： 介绍了利用插值滤波器（也称为理想低通滤波器）根据采样点无失真地恢复连续时间信号的方法。 第六章：离散时间信号与系统 离散时间信号的表示与性质： 介绍了离散时间信号的序列表示（如 $x[n]$），以及其周期性、能量/功率、对称性等性质，与连续时间信号相类比。 离散时间系统： 定义了离散时间系统的概念，包括因果性、稳定性、线性、时不变（LTI）等性质。 单位冲激响应（离散）： 介绍了离散时间 LTI 系统的单位冲激响应 $h[n]$，以及系统输出 $y[n]$ 等于输入 $x[n]$ 与 $h[n]$ 的卷积和：$y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k]h[n-k]$。 Z 变换： Z 变换是分析离散时间信号和系统的强大工具，类似于连续时间信号的拉普拉斯变换。 定义： $X(z) = mathcal{Z}{x[n]} = sum_{n=-infty}^{infty} x[n]z^{-n}$。 收敛域 (ROC)： Z 变换收敛的复平面区域，它是分析系统稳定性和因果性的关键。 Z 变换的性质： 类似于拉普拉斯变换，包括线性、时移、尺度变换、卷积定理（时域卷积对应频域乘法）、微分（累积）性质等。 系统函数： 离散时间 LTI 系统的传递函数（系统函数） $H(z)$，定义为输出的 Z 变换与输入的 Z 变换之比：$H(z) = Y(z)/X(z)$。$H(z)$ 完全描述了系统的动态特性。 离散傅里叶变换 (DFT)： 用于分析有限长离散信号的频谱。 定义： $X[k] = sum_{n=0}^{N-1} x[n]e^{-j frac{2pi}{N} kn}$，其中 $N$ 是信号长度。 性质： 线性、周期性、对称性、卷积性质等。 与傅里叶变换的关系： DFT 可以看作是对连续时间傅里叶变换在特定频率点（离散谱线）上的采样，并且同时对时域信号进行了截断。 快速傅里叶变换 (FFT)： 介绍了 FFT 算法，它是一种高效计算 DFT 的算法，极大地加速了数字信号处理的计算速度，是现代数字信号处理的核心算法之一。 第七章：数字滤波器设计基础 滤波器的概念与分类： 滤波器是用于选择性地通过或阻止特定频率成分的信号处理单元。本章介绍了滤波器的基本作用，并将其分为两大类： 无限冲激响应 (IIR) 滤波器： 其单位冲激响应无限长，通常使用连续时间系统（如模拟滤波器）的变换得到，具有计算量小、幅度响应好的优点，但稳定性分析和设计相对复杂。 有限冲激响应 (FIR) 滤波器： 其单位冲激响应有限长，始终稳定且易于设计，但通常需要更高的阶数以达到与 IIR 滤波器相似的频率选择性。 滤波器的设计指标： 介绍了设计数字滤波器时需要考虑的关键指标，包括通带、阻带、过渡带的频率范围，纹波大小（通带纹波和阻带纹波），以及滤波器阶数。 FIR 滤波器设计方法： 窗函数法： 通过选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）截断理想滤波器的冲激响应，实现 FIR 滤波器的设计。不同窗函数在频率分辨率和旁瓣抑制方面有不同的权衡。 等波纹设计 (Remez 算法)： 一种优化设计方法，能够在通带和阻带内产生最小的等波纹，从而达到最佳的频率选择性，但计算复杂度较高。 IIR 滤波器设计方法（概述）： 简要介绍了将模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过 Z 变换（如双线性变换）映射到数字域的设计思路。 滤波器应用举例： 通过实例说明数字滤波器在音频降噪、图像增强、通信系统等领域的具体应用。 本书的编写力求严谨，逻辑清晰，从信号的本质属性出发，逐步深入到复杂的分析工具和处理技术。每章都包含详细的理论推导、数学公式和直观的解释，并辅以丰富的示例，旨在帮助读者建立完整的信号分析与处理知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版方是机械工业出版社，这让我对它的专业性有信心，因为他们通常出版的技术类书籍都比较严谨。我之前在学习信号系统时，遇到的一个难点是如何将连续时间信号和离散时间信号的分析方法融会贯通。很多时候，两者之间概念的对应关系不是很明确，学起来总觉得有些割裂。我希望这本书能够在这方面提供清晰的脉络，比如通过举例说明如何从连续信号系统向离散信号系统过渡，以及在这个过程中会涉及到哪些关键的采样、量化等概念。另外，书中关于卷积在信号系统分析中的作用，也是我非常关注的部分。虽然理解其数学定义不难，但在实际应用中，比如判断系统的响应，如何快速有效地运用卷积定理，以及理解其物理意义，是我需要加强的地方。书中能否提供一些经典的系统模型，通过卷积来分析其输出，这将极大地帮助我加深理解。我对这本书在讲解抽象概念时，是否能辅以形象的比喻或者图示，保持很高的关注度，因为这对于我这种非科班出身的学习者来说至关重要。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《信号与系统（上册）：信号分析与处理》，还没来得及细读，但从封面设计和目录来看，就觉得内容应该相当扎实。我一直对数字信号处理领域很感兴趣，也尝试过一些入门级的资料，总感觉有些概念还是不够清晰，比如傅里叶变换的几种形式在实际应用中的侧重点，还有拉普拉斯变换和Z变换之间的转换逻辑，这些都是我特别想深入理解的。这本书的标题“信号分析与处理”就非常直接地点明了我的需求，而且“上册”的字样也预示着内容会比较系统和全面，不会是蜻蜓点水式的介绍。我对其中关于时域、频域分析方法的论述很期待，希望能看到它们是如何相互联系，以及在不同类型的信号（比如周期信号、非周期信号、连续时间信号、离散时间信号）上如何应用的具体案例。特别希望能够有详实的数学推导，同时又不失直观的解释，这样才能真正理解背后的原理，而不是停留在公式的层面。机械工业出版社的书籍质量一向不错，精装封面和纸张的质感都很有保障，这让我对这次的学习体验充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号与系统这个领域抱有浓厚的兴趣，因为我知道它是理解很多现代技术的基础，从通信到音频处理，再到图像识别，都离不开信号的分析与处理。这本书《信号与系统（上册）：信号分析与处理》的出版，对我来说是一个非常好的学习机会。我特别关注书中对于各种基本信号（如冲激信号、阶跃信号、指数信号等）的性质以及它们如何作为系统激励的讲解。我还想了解书中是否会详细介绍线性时不变（LTI）系统的特性，以及如何通过系统函数来描述和分析LTI系统。对于傅里叶级数和傅里叶变换，我希望能有更深入的理解，不仅仅是计算，更要理解其在信号频谱分析中的意义，以及如何通过频域分析来解决时域难以处理的问题。这本书的封面设计简洁大气，给人的感觉很专业，也让我对内容的质量充满了期待。希望书中能有足够的例题和详细的解题步骤，以便我能够对照学习，逐步掌握其中的技巧。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在实际工作中经常接触到数据处理的工程师，我对信号与系统这个科目一直有种“隔靴搔痒”的感觉。我需要更系统、更深入地理解信号的本质以及它们是如何被处理的。这本书《信号与系统（上册）：信号分析与处理》恰好填补了我的这一需求。我非常期待书中对信号的分类、时域和频域变换的详细介绍，特别是关于采样定理的讲解，这对于我理解数字信号处理的起点至关重要。我希望能看到书中是如何解释信号的能量和功率，以及如何计算这些参数的。另外，对于滤波器设计，虽然这本书可能只涉及基础部分，但我希望它能为我提供一个清晰的思路，比如如何根据信号的特性和处理需求来选择合适的滤波器类型。我更看重的是书中的实用性，希望它能提供一些贴近实际应用的例子，让我能够将理论知识与工程实践联系起来。一本好的教科书，应该能够引领读者从“知道”走向“理解”和“应用”，我期待这本书能做到这一点。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数学工具在工程领域中的应用感到着迷，而信号与系统正是这样一门将数学原理转化为实际应用的学科。这本书《信号与系统（上册）：信号分析与处理》的出版，让我看到了一个深入学习的机会。我尤其感兴趣的是书中关于复频率和复指数信号的介绍，以及它们是如何在分析信号的瞬态响应和稳态响应中发挥作用的。我希望书中能够详细阐述拉普拉斯变换和Z变换的性质，以及它们在求解微分方程和差分方程方面的优势。书中关于系统稳定性、因果性和实偶性的概念，以及如何通过系统函数来判断这些性质，是我特别想要弄清楚的。我希望这本书不仅能提供理论框架，还能提供一些思考的维度，比如如何从不同的角度去审视同一个信号或系统，从而获得更全面的认识。总而言之，我期待这本书能成为我深入理解信号与系统这一学科的坚实基石。