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姜建国 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302014157

商品编码：29604743044

包装：平装

出版时间：1994-02-01

基本信息

书名：信号与系统分析基础

定价：20.80元

作者：姜建国

出版社：清华大学出版社

出版日期：1994-02-01

ISBN：9787302014157

字数：503000

页码：333

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统地介绍了信号通过线性时不变系统的基本理论和分析处理方法。前八章讲述确定的分析、变换域分析及滤波器。后四章介绍*信号的分析与处理，包括*信号的描述，线性时不变系统对*信号的响应，线性小二乘滤波，谱分析等。为便于读者比较，前八章采用了连续时间信号与系统和离散时间信号与系统和离散时间信号与系统交叉叙述的体系。本书选材简练，并注意了与有关专业的实际应用相结合。
本书可作为电机工程、自动化、核物理、机械、生物医学等专业大学本科生教材，也可供有关科技人员参考。

目录

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章 信号与系统的基本概念
1.1 概述
1.2 信号的分类
1.3 某些典型的信号
1.4 奇异信号
1.5 连续信号的时域分解
1.6 系统的描述
1.7 系统的分类
习题
第2章 单输入单输出系的时域分析
2.1 概述
2.2 连续系统的时域分析
2.3 离散系统的时域分析
2.4 系统的单位冲激响应与单位样值响应
2.5 卷积积分
2.6 卷积和
习题
第3章 傅里叶变换
3.1 概述
3.2 非周期信号的傅里叶变换
3.3 傅里叶变换的性质
3.4 卷积定理
3.5 周期信号的傅里叶变换
3.6 抽样信号的傅里叶变换与抽样定理
习题
第4章 离腊傅里叶变换与快速傅里叶变换
4.1 概述
4.2 离散傅里叶变换
4.3 离散傅里叶变换的性质
4.4 快速傅里叶变换
4.5 离散傅里叶变换的应用
习题
……
第5章 拉普拉斯变换和连续时间系统的s域分析
第6章 z变换及其应用
第7章 滤波器
第8章 系统分析的状态变量法
第9章 信号的描述
0章 信号通过线性时不变系统
1章 小均方误差线性滤波
2章 谱估计
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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探索生命律动：从基本原理到复杂涌现 本书旨在揭示隐藏在自然界、社会结构乃至人类思维深处的普遍规律，通过深入浅出的方式，引导读者认识和理解“涌现”这一令人着迷的现象。我们并非要从微观粒子或基本力的角度出发，而是聚焦于系统层面，观察和分析大量个体相互作用如何催生出全新的、更高级别的秩序和行为。 第一章：个体的边界与交互的能量 在本书的开篇，我们将暂时搁置对构成世界的微小组成单元的探讨，转而关注那些独立存在的“个体”。这些个体，无论它们是细胞、生物体、社会成员，甚至是抽象的概念，都拥有其内在的属性和行为模式。然而，孤立的个体往往无法完全展现其潜在的复杂性。真正驱动系统演进的力量，在于个体之间的“交互”。 我们将从“交互”的本质入手，探讨不同类型的连接方式：例如，信息传递的带宽与延迟，物质交换的通量与阻碍，以及能量的流动与耗散。理解这些基本交互的特性，是洞察系统行为的关键。例如，一个简单的生态系统中，不同物种之间的捕食关系、共生关系，其交互的强度和频率直接决定了整个食物链的稳定性。在经济系统中，消费者与生产者之间的信息对称性，交易成本的高低，都会显著影响市场价格的波动和资源的配置效率。 此外，我们还将审视“边界”的概念。个体与其所处的环境之间存在着明确或模糊的边界，这些边界决定了信息、物质和能量的进出。边界的通透性、选择性，以及边界的动态变化，都是影响系统整体行为的重要因素。一个细胞的细胞膜，就是一个精密的边界，它既保护了细胞内部环境的稳定，又选择性地吸收营养物质并排出废物。一个国家的边境，则是一个更为宏观的边界，它影响着贸易、文化和人口的流动，从而塑造着国家的经济发展和社会形态。 通过对个体属性的初步认知和对交互能量的量化分析，我们将在后续章节中，逐步构建起理解复杂系统运作的理论框架。本章将强调，即使是最简单的个体，当它们以特定的方式连接和交互时，也可能蕴含着超越个体之和的巨大潜力。 第二章：网络的力量：连接的拓扑与信息的流转 一旦个体之间建立起连接，一个“网络”便应运而生。本章将深入探讨网络的结构，即“拓扑”，以及信息如何在其中传播和演化。网络并非简单的连接集合，其内在的结构对系统的整体行为有着决定性的影响。 我们将首先区分不同类型的网络：从高度有序的规则网络，到随机连接的无标度网络，再到介于两者之间的复杂网络。例如，在生物体内，神经元之间的连接构成了一个高度复杂的网络，其特殊的拓扑结构使得信息能够快速而高效地传递，从而实现复杂的神经活动。社会网络，如人际关系网、社交媒体连接，其无标度网络的特性，意味着少数“超级连接者”能够对信息的传播速度和范围产生巨大的影响。 接着，我们将关注“信息的流转”。信息在网络中的传播并非总是均匀或随机的。我们将探讨传播的动力学，包括信息扩散模型、阈值模型等。理解信息流动的模式，有助于我们预测疾病的传播、谣言的扩散，或者新思想的采纳过程。例如，在互联网上，信息通过链接的传递，其速度和覆盖范围受到网络拓扑结构和内容吸引力的双重影响。 此外，我们还将引入“中心性”的概念，用以衡量节点在网络中的重要性。不同的中心性指标（如度中心性、介数中心性、紧密度中心性）能够揭示网络中不同节点的角色和影响力。例如，在传染病传播中，具有高介数中心性的个体，由于其连接了许多不同的群体，在阻断传播链中起着至关重要的作用。 通过分析网络的拓扑结构和信息的流转机制，我们将为理解“涌现”现象提供一个强有力的工具。我们将会看到，即使是个体行为相对简单，但一旦它们被组织成特定的网络结构，其整体行为就可能呈现出高度的复杂性和不可预测性。 第三章：自组织的力量：秩序的诞生与演化的轨迹 在本章，我们将聚焦于“自组织”这一核心概念。自组织是指系统在没有外部强制性控制的情况下，通过局部单元之间的相互作用，自发地形成宏观有序结构或功能的过程。这种秩序的诞生，是许多复杂系统中最令人着迷的特征之一。 我们将首先区分不同类型的自组织机制。例如，在物理学中，水的结晶过程就是一个典型的自组织现象，水分子在特定温度下自发地排列成有序的晶格结构。在生物学中，蚁群在寻找食物时，工蚁通过释放信息素，这种局部的信息交互能够引导整个蚁群形成高效的觅食路径，无需任何一只蚂蚁拥有全局的“地图”。 我们将探讨自组织过程中常见的“反馈环路”。正反馈能够放大微小的扰动，加速结构的形成；而负反馈则能够稳定系统，维持已有的秩序。理解这些反馈机制，是理解系统如何从无序走向有序的关键。例如，在经济系统中，消费者需求的增加（正反馈）可能导致企业扩大生产，进一步刺激需求，形成一个增长的循环。反之，市场饱和（负反馈）则会抑制生产，使系统趋于稳定。 此外，我们还将研究“相变”的概念。当系统的参数（如温度、密度、连接强度）发生变化时，系统可能从一种状态突然跃迁到另一种完全不同的有序状态。这种突变的发生，往往是系统内部能量和信息重新分布的结果。例如，水在不同温度下可以呈现固态、液态和气态，这些不同的相态，都体现了水分子之间相互作用在不同条件下的自组织结果。 通过对自组织机制、反馈环路和相变的深入分析，我们将看到，复杂系统并非是静态的，而是处于不断动态演化之中。这种演化，是内部驱动和外部环境相互作用的结果，也是涌现出新模式和新功能的源泉。 第四章：适应与演化：系统对变化的响应与能力的提升 复杂系统并非孤立存在，它们时刻面临着外部环境的变化和内部的挑战。本章将探讨系统如何“适应”这些变化，并通过“演化”来提升自身的生存和发展能力。 我们将首先审视“适应性”的内涵。一个具有适应性的系统，能够在其行为或结构上做出调整，以更好地应对外部环境的压力或机遇。例如，生物体的进化，就是对环境变化的一种长期适应。一个社会经济系统，可以通过政策调整、技术创新等方式来适应经济周期的波动或全球化带来的挑战。 我们将引入“学习”和“记忆”的概念。系统通过对过去经验的“学习”，能够形成对环境的“记忆”，从而在未来做出更优的决策。这种学习可以是显式的，也可以是隐式的，例如通过基因突变和自然选择来实现的生物学习。在人工智能领域，机器学习算法正是模拟了这种学习过程。 接着，我们将探讨“演化”的动力学。演化并非总是线性的进步，它可能包含着探索、选择、复制和变异等过程。我们将关注不同的演化模型，例如遗传算法、进化博弈论等，来理解系统如何通过不断的试错和优化来提升自身的适应性。 此外，我们还将讨论“涌现”与“演化”之间的协同作用。新的、更复杂的涌现现象，可以为系统提供新的适应性优势，从而驱动进一步的演化。反之，演化过程中的选择压力，也可能催生出更为丰富和精妙的涌现模式。例如，神经网络的深度学习，就是通过不断的演化和优化，涌现出对图像、语言等复杂模式的识别能力。 本章将强调，适应与演化是复杂系统保持活力和生命力的关键。通过对这些过程的理解，我们可以更好地预测系统的未来走向，并思考如何引导系统的演化朝着更有益的方向发展。 第五章：涌现的魅力：从简单规则到复杂行为的飞跃 在本书的最后一章，我们将汇聚前几章的知识，全面探讨“涌现”的魅力。涌现是指一个复杂系统所表现出的整体属性，这些属性无法简单地从构成该系统的孤立部分的属性中预测或推导出来。它是系统内部交互和组织所产生的“整体大于部分之和”的现象。 我们将通过大量生动的实例来阐述涌现。例如，意识的涌现，我们至今仍无法完全理解，但我们可以观察到，它来自于大脑中数十亿神经元之间极其复杂的相互作用。鸟群的飞行模式，单个鸟类只需遵循简单的避碰、对齐和聚集规则，就能形成壮观而有序的空中舞蹈。经济市场的价格波动，看似是无数个体的零散决策，却能涌现出周期性的繁荣与萧条。 我们将深入分析涌现发生的“条件”。通常，涌现需要具备大量的组成单元、丰富的连接和交互、以及非线性的动力学过程。这些条件共同作用，使得系统能够超越局部的限制，展现出全新的宏观行为。 此外，我们还将探讨“弱涌现”与“强涌现”的区别。弱涌现是指，尽管整体属性难以预测，但理论上可以通过对所有组成部分的精确模拟来解释；而强涌现则认为，新的整体属性具有真正的本体论上的新颖性，无法完全还原到其组成部分的物理属性。 最后，我们将展望涌现研究的意义与应用。理解涌现，不仅能帮助我们更深刻地认识自然界的奥秘，还能为我们设计更强大的技术系统、更健康的社会组织提供启示。从人工智能到城市规划，从生态保护到金融市场监管，涌现的思想都将指引我们寻找新的解决方案。 通过本书的阅读，您将能够以一种全新的视角来审视周围的世界，认识到隐藏在看似杂乱无章现象背后的深刻规律。您将学会如何从基本原理出发，去理解那些令人惊叹的复杂系统，并体会到“涌现”这一普遍存在的、充满魅力的现象。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书的整体风格，我只能用“循序渐进、深度适中”来概括。它似乎非常理解初学者的痛点，不会一开始就抛出过于复杂的数学工具，而是选择从最容易理解的信号模型入手，例如阶跃信号、指数信号等。在讲解傅里叶变换时，书中花了相当大的篇幅来铺垫，从傅里叶级数到傅里叶变换的推导过程，逻辑链条非常完整。而对于拉普拉斯变换，书中更是通过与傅里叶变换的对比，突出了其在分析不稳定系统和处理瞬态响应方面的优势。我印象最深刻的是关于系统稳定性分析的部分，书中将代数判据、根轨迹等方法娓娓道来，并结合实际工程中的例子，让我明白了理论知识的实际应用价值。虽然它并非一本“百科全书”，但对于建立起信号与系统分析的基本框架，这本书无疑是称职的。

评分☆☆☆☆☆

尽管我对这本书的整体评价很高，但仍有一些地方，我感觉尚有提升的空间。例如，在涉及Z变换的章节，我总觉得在理解离散时间卷积与Z域乘积的等价关系时，还需要更多的辅助说明。虽然书中给出了推导过程，但如果能增加一些更具象化的比喻，或者更详细的实际案例分析，或许能让一些初学者更容易跨越理解的障碍。再者，关于非线性系统的分析，书中似乎只是浅尝辄止，这一点对于希望全面掌握信号与系统分析的读者来说，可能稍显不足。我知道这本名为《信号与系统分析基础》的书，其定位并非是深入探讨所有分支，但如果有那么一两个章节，能稍微拓展一些关于非线性系统或者更复杂系统分析的思路，那无疑会让这本书的价值更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书为我打开了一扇通往信号与系统分析世界的大门。它并非那种一蹴而就的速成指南，而是一本需要耐心研读、反复思考的踏实教材。书中关于因果性、稳定性、时不变性等核心概念的阐述，都力求严谨而不失清晰。我对其中关于系统响应的分解，以及如何利用系统函数来预测系统行为的部分，印象尤为深刻。它让原本难以捉摸的“系统”变得可触可及，仿佛可以透过数学的语言洞察其内在的运行机制。虽然一些高级话题的探讨略显简略，但作为一本“基础”读物，它已经出色地完成了任务。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪，让我学会如何用一种系统性的、分析性的眼光去看待各种信号和系统。

评分☆☆☆☆☆

初次捧读这本《信号与系统分析基础》，我怀揣着一种混合着期待与些许忐忑的心情。我对这个领域一直抱有浓厚的兴趣，但深知其晦涩与抽象。本书的封面设计朴实而不失专业感，仿佛预示着其内容的严谨与扎实。翻开目录，章节的划分清晰明了，从最基础的信号定义，到傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心概念，再到系统分析的各种方法，逻辑层次分明，一步步引导读者深入。我对其中关于卷积积分的讲解尤为期待，那可是理解线性时不变系统特性的关键所在。我也希望书中能够提供足够多的例题和图示，因为我深信，理论的理解离不开生动的实践和直观的辅助。毕竟，面对抽象的数学公式，一个巧妙的图形或者一个贴切的例子，往往能起到事半功倍的效果。我对本书能否将这些复杂概念解释得通俗易懂，并让我在阅读过程中感受到“豁然开朗”的愉悦，充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象，莫过于其在抽象概念具象化上的努力。例如，在介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）时，书中并没有止步于枯燥的公式推导，而是花了大量的篇幅去解释频谱的概念，并通过一系列的图示，展示了不同类型信号在频域上的不同表现。我尤其欣赏书中关于周期信号频谱的讲解，它将原本复杂的傅里叶级数与傅里叶变换联系起来，让我在理解周期性的根本原因上有了更深的认识。此外，书中关于采样定理的论述也十分到位，它不仅解释了奈奎斯特频率的意义，还深入探讨了欠采样和过采样的后果，并通过模拟信号与数字信号转换的实际应用场景，让这个理论不再是空中楼阁。我曾在这方面感到困惑，而这本书的讲解，如同一盏明灯，照亮了我前进的道路，让我对数字信号处理的基石有了更坚实的把握。