信号与系统引论(加十二五标)(新定价)

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郑君里 应启珩 杨为理 著
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店铺: 赏心悦目图书专营店
出版社: 高等教育出版社
ISBN:9787040257878
商品编码:29369575461
包装:平装-胶订
出版时间:2009-03-01

具体描述

基本信息

书名:信号与系统引论(加十二五标)(新定价)

定价:66.90元

作者:郑君里 应启珩 杨为理

出版社:高等教育出版社

出版日期:2009-03-01

ISBN:9787040257878

字数:

页码:

版次:1

装帧:平装-胶订

开本:16开

商品重量:0.781kg

编辑推荐


内容提要


目录


作者介绍


文摘


序言



信号与系统:现代工程与科学的基石 在信息爆炸的时代,我们被海量的数据和纷繁的信号所包围。从手机通信、卫星导航到医疗成像、金融交易,几乎所有现代科技的进步都离不开对“信号”的理解和“系统”的分析。《信号与系统》 这门学科,正是揭示这些隐藏在现象背后规律的钥匙,它是理解和设计无数复杂工程和科学系统的基础。 本书并非仅仅是一本介绍“信号”和“系统”这两个名词的教材。它深入浅出地构建了一套强大的理论框架和分析工具,帮助读者建立起一套严谨的思维模式,用以应对现实世界中各种动态变化的挑战。我们将从最基础的信号概念出发,逐步认识不同类型的信号——它们是如何被生成、传输和处理的。无论是离散的数字信号,还是连续的模拟信号,亦或是我们日常生活中遇到的各种波形,都将在这里得到清晰的界定和系统的阐释。 随后,本书将聚焦于“系统”这一核心概念。系统,简单来说,就是能够对输入信号进行某种变换,并产生输出信号的实体。这个“实体”可以是电子电路、通信信道、生物体内的信号传导通路,甚至是经济模型中的反馈机制。我们不仅会探讨系统的基本性质,如线性、时不变性、因果性等,更重要的是,将学习如何利用这些性质来预测系统的行为,设计出满足特定需求的系统。 信号的本质与表达: 信号是信息的载体。在本书中,我们将从数学的角度深入剖析信号的构成。对于连续时间信号,我们学习其函数表示法,了解周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号的区别,并掌握傅里叶级数和傅里叶变换等核心工具,将信号分解为不同频率的正弦分量的叠加。这就像是将一首复杂的交响乐分解成一个个单独的音符,理解每个音符的频率、幅度和相位,从而彻底掌握整个乐曲的奥秘。傅里叶变换更是信号分析的“万能钥匙”,它能揭示信号在频率域的特性,帮助我们识别噪声、设计滤波器、分析调制解调过程。 对于离散时间信号,虽然其性质与连续信号有所不同,但其分析方法也具有殊途同归之处。我们学习序列的概念,了解单位脉冲、单位阶跃等基本序列,并掌握离散傅里叶级数和离散傅里叶变换(DFT)等重要工具。DFT是数字信号处理的核心,它使得我们能够在计算机上高效地分析和处理数字信号,为数字通信、图像处理、音频编码等领域奠定了坚实的基础。 系统的分析与设计: 系统是处理信号的“加工厂”。本书将引导读者理解系统的内部运作机制。线性时不变(LTI)系统是信号与系统理论中最重要的一类系统,因为现实世界中有大量系统可以近似为LTI系统。对于LTI系统,卷积积分(对于连续时间系统)和卷积和(对于离散时间系统)是描述其输入输出关系的终极工具。通过卷积,我们可以精确地预测系统对任意输入信号的响应,无需重复进行复杂的数学推导。 拉普拉斯变换和Z变换是研究LTI系统的另一对强大的数学工具。它们能够将复杂的微分方程和差分方程转化为代数方程,极大地简化了系统的分析过程。通过拉普拉斯变换,我们可以将连续时间系统置于s域进行分析,揭示系统的稳定性、频率响应等重要特性。而Z变换则将离散时间系统置于z域,为数字控制、数字滤波器设计等提供了理论支撑。 此外,本书还会介绍系统分析的其他重要方法,例如状态空间分析。这种方法将系统描述为一组一阶微分方程(或差分方程),更加直观地展现了系统的内部状态演变过程,特别适用于分析更复杂的、高阶的、甚至是时变的系统。状态空间方法在现代控制理论、机器人学、航空航天等领域具有广泛的应用。 深入的理论探索与应用: 《信号与系统》并非止步于基础概念的讲解,它还将带领读者探索更深层次的理论。例如,我们将会学习随机信号分析,理解噪声的本质,以及如何对包含随机干扰的信号进行处理和估计,这对于通信系统的可靠性、雷达探测的灵敏度、金融市场的风险评估都至关重要。 同时,本书也会强调理论与实践的结合。我们将通过大量的实例,展示信号与系统理论在各个领域的具体应用。例如: 通信系统: 如何设计调制解调方案,实现高效可靠的数据传输;如何利用滤波器抑制噪声,提高信号质量。 控制系统: 如何设计控制器,使飞机稳定飞行、机器人精确运动、空调保持恒温。 图像与视频处理: 如何通过滤波增强图像细节、去除伪影;如何进行图像压缩、人脸识别。 音频信号处理: 如何实现语音识别、音乐合成、噪声消除。 医疗电子: 如何分析心电图、脑电图等生物信号,辅助疾病诊断。 经济学与金融学: 如何建立模型分析市场波动,预测趋势。 学习的意义与价值: 学习《信号与系统》,不仅仅是掌握一套数学工具,更是一种思维方式的训练。它培养的是一种系统性、全局性的视角,一种将复杂问题分解、分析、解决的能力。掌握了信号与系统理论,你将能够: 理解并解释各种工程和科学现象背后的规律。 为什么手机信号时强时弱?为什么收音机能接收不同频率的电台?为什么传感器采集的数据有时需要滤波?这些问题都能在本书中找到答案。 具备设计和优化复杂系统的能力。 无论是设计一个高效的通信网络,还是开发一个精确的控制算法,亦或是分析一段音乐的频谱,信号与系统都是不可或缺的理论基础。 为深入学习更高级的学科打下坚实基础。 许多重要的学科,如数字信号处理、通信原理、自动控制理论、模式识别、机器学习等,都建立在信号与系统理论之上。没有扎实的信号与系统基础,这些高级学科的学习将举步维艰。 培养严谨的科学思维和数学分析能力。 信号与系统涉及大量的数学工具和推导,学习过程本身就是对逻辑思维和抽象能力的一次深度锻炼。 本书旨在帮助读者建立起对信号与系统的全面认识,掌握分析和设计各种动态系统的基本原理和方法。通过循序渐进的讲解,丰富的例题和习题,以及对实际应用的深入探讨,我们希望每一位读者都能在这趟探索信号与系统奥秘的旅程中,收获知识,激发灵感,为未来在各自的领域内取得卓越成就奠定坚实的基础。

用户评价

评分

我是一名对音频处理和数字信号处理(DSP)技术有着浓厚兴趣的音乐爱好者和初学者。这本书《信号与系统引论》为我探索音频世界的奥秘提供了一个非常系统和理论化的视角。《信号与系统引论》中关于采样定理、量化以及数字滤波器设计的部分,正是我所急需了解的知识。我一直对数字音乐的录制、编辑和播放背后的原理感到好奇,比如为什么会有采样率这个概念,以及它如何影响音频的质量。书中关于奈奎斯特-香农采样定理的讲解,清晰地解释了如何避免混叠失真,确保在数字域中准确地表示模拟音频信号,这让我明白了为什么CD的采样率为44.1kHz。此外,关于数字滤波器的设计,比如FIR和IIR滤波器,也让我了解了如何通过算法来塑造音频的音色,实现均衡、混响等各种效果。我甚至尝试在学习完相关章节后,利用开源的音频处理库,编写一些简单的程序来验证书中的理论,例如实现一个简单的低通滤波器来模拟“低保真”音效。虽然书中涉及的数学推导需要一些时间和耐心去消化,但我坚信这是理解DSP技术精髓的必经之路。我期待未来能将这些知识应用于更复杂的音频分析,如语音识别、音乐信息检索等领域,甚至尝试自己设计一些有趣的音频特效。

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对于一名热衷于天体物理学和信号处理在科学探索中应用的学习者,《信号与系统引论》中关于傅里叶分析、滤波器设计以及随机过程理论的内容,为我理解和分析来自宇宙的微弱信号提供了宝贵的理论框架。例如,在射电天文学中,我们接收到的来自遥远星体和星系的信号往往非常微弱且充满噪声。傅里叶分析能够帮助我们将这些时域上的信号转换到频域,从而更容易地识别出信号的特征,并将其与背景噪声区分开来。书中关于各种滤波器(如带通滤波器、陷波滤波器)的介绍,让我理解了如何设计精密的信号处理算法来滤除射电干扰、大气噪声等,以提取出真正有科学价值的信号。此外,书中关于随机过程的讲解,也为理解和建模宇宙射电源的随机涨落、引力波信号的统计特性等提供了必要的工具。我曾尝试阅读关于脉冲星信号分析的文献,并发现很多算法都依赖于傅里叶变换和统计信号处理技术。这本书为我提供了一种理解这些复杂天文数据分析方法背后的数学和物理原理的途径。我希望未来能将这些知识应用于分析更复杂的宇宙现象,例如探测系外行星的微弱引力效应,或者研究宇宙微波背景辐射中的精细结构。

评分

这本《信号与系统引论》确实给我留下了深刻的印象,尽管我主要关注的是其在现代通信技术,尤其是5G和6G网络中的应用。我特别被书中关于傅里叶变换及其在频谱分析中的重要性的章节所吸引。理解信号如何在频域中表示,以及如何通过滤波器分离不同的频率成分,是设计高效无线通信系统的基石。例如,书中详细阐述了如何利用傅里叶变换来分析调制信号的带宽,这对于确保在有限的频谱资源中传输更多数据至关重要。我还在学习过程中,尝试将书中的理论知识与实际的软件仿真相结合,比如使用MATLAB来模拟不同类型的信号和滤波器,并观察它们的频域特性。这种实践操作极大地加深了我对书本概念的理解,也让我看到了信号与系统理论在解决实际工程问题中的强大能力。虽然书中涉及的数学推导有时会显得有些繁琐,但我相信这是理解其核心原理的必要过程。我非常期待在后续的学习中,能够更深入地探讨自适应滤波、随机信号分析等更高级的主题,并将其应用于更复杂的通信场景,比如大规模MIMO系统和认知无线电。总而言之,这本书为我打开了通往信号处理世界的大门,并为我在通信工程领域的深造打下了坚实的基础。

评分

作为一个对工业自动化和控制系统有着初步认识的学生,我发现《信号与系统引论》中的系统建模、稳定性分析以及反馈控制等章节,为我理解现代工业生产线的运作原理提供了扎实的理论基础。在自动化领域,精确地描述和控制动态系统至关重要。《信号与系统引论》中关于传递函数、系统响应(如阶跃响应、冲激响应)的讲解,让我能够以数学的方式来刻画一个工业设备或生产流程的行为。特别是关于系统的稳定性分析,例如劳斯判据等方法,对于确保自动化系统的安全可靠运行至关重要,因为一个不稳定的系统可能会导致设备损坏甚至生产事故。书中对反馈控制系统原理的阐述,也让我明白如何通过引入反馈信号来修正系统的输出,使其趋近于期望值,这在伺服系统、PID控制器等应用中扮演着核心角色。我曾尝试阅读一些关于机器人运动控制的论文,并发现其中很多模型和分析方法都直接或间接借鉴了信号与系统理论中的概念。虽然书中涉及的数学模型和分析工具对于初学者来说可能具有一定的挑战性,但我相信通过反复研读和结合实际案例,我能够逐步掌握这些强大的工具,为未来在自动化和控制领域的研究和实践打下坚实的基础。

评分

作为一名对人工智能在图像识别和机器学习领域应用充满热情的学习者,我发现《信号与系统引论》中关于卷积运算和线性时不变(LTI)系统的部分,为理解卷积神经网络(CNN)的工作原理提供了绝佳的理论支撑。卷积操作是CNN中提取特征的核心,书中对卷积的详细解释,从一维到多维的推广,以及其作为一种“滑动窗口”操作的直观描述,让我豁然开朗。特别是书中关于LTI系统性质的讨论,例如叠加性、时不变性等,对于理解CNN中不同层如何处理和转换输入数据有着至关重要的作用。我曾尝试将书中关于离散卷积的公式应用于简单的图像处理任务,例如边缘检测,通过将图像视为一个二维信号,并用不同的卷积核(滤波器)进行处理。这种亲身体验让我深刻体会到,看似复杂的深度学习模型,其底层逻辑很多都源于经典的信号与系统理论。书中的一些例子,虽然不是直接针对AI应用,但其解决问题的方法论和数学工具,都可以迁移到构建和优化AI模型中。我希望未来能通过更深入地学习书中关于Z变换、傅里叶级数等内容,来更好地理解循环神经网络(RNN)和Transformer等更复杂的模型,进一步探索信号与系统理论在人工智能领域更广阔的应用前景。

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