信號與綫性係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林秩盛著 著

圖書標籤:

• 信號與係統
• 綫性係統
• 信號處理
• 電路分析
• 通信原理
• 控製係統
• 數學基礎
• 工程數學
• 電子工程
• 高等教育

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302173243

商品編碼：29691964693

包裝：平裝

齣版時間：2008-08-01

基本信息

書名：信號與綫性係統

定價：39.00元

作者：林秩盛著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2008-08-01

ISBN：9787302173243

字數：697000

頁碼：441

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.681kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統全麵地介紹瞭信號與綫性非時變係統的基本概念、基本原理和基本分析方法。論述上數學處理與物理概念並重，盡量做到理論聯係實際應用，力求概念準確、層次清晰、重點突齣、深入淺齣、簡明易懂。在定理或性質證明、公式推導、例題解答方麵力圖簡潔性、技巧性並具有自身特色。
全書共分8章。內容包括信號與係統概述，連續信號與係統的時域分析、頻域分析、復頻域分析，離散信號與係統的時域分析、頻域分析、z域分析，傳遞函數與係統的結構和特性。每章都配備一定數量而難度適當的例題和習題，書末附有部分習題的參考答案。此外，附錄4還對頻譜分析儀作瞭簡單介紹。
本書可作為高等學校信息、電氣工程、電子、通信、自動化、計算機、生物醫學工程及相近專業的本科生教材，也可供相關專業的科技人員參考。

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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《數字信號處理導論：理論與實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字信號處理（DSP）領域的入門。我們著眼於DSP的核心概念、基本原理及其在實際應用中的落地，旨在構建一個堅實的理論基礎，並輔以大量實例，幫助讀者掌握將理論轉化為可行解決方案的能力。本書的敘述力求清晰透徹，邏輯嚴謹，旨在引導初學者從零開始，逐步理解復雜的DSP思想，並為後續更深入的學習和研究奠定基礎。 第一部分：數字信號處理基礎 在本書的開篇，我們將首先定義什麼是信號，以及在現實世界中信號的普遍存在性。我們會探討模擬信號與數字信號的本質區彆，並強調數字信號處理在現代科技中的不可替代性。這一部分的核心內容將圍繞著數字信號的錶示方式、采樣理論及其重要性展開。 第一章：信號的錶示與離散化 信號的定義與分類： 我們將從最基礎的層麵齣發，定義信號作為信息載體，並按照不同的維度對其進行分類，例如連續時間信號與離散時間信號，周期信號與非周期信號，能量信號與功率信號，確定性信號與隨機信號等。我們將用具體的例子來闡釋這些分類，例如聲音信號、圖像信號、生物電信號等。 離散時間信號的錶示： 深入講解如何用數學函數和序列來錶示離散時間信號。我們將介紹單位脈衝序列 ($delta[n]$) 和單位階躍序列 ($u[n]$) 這兩個基本構建模塊，並展示如何利用它們來錶示其他更復雜的離散時間信號。 數字信號的産生：采樣 采樣是連接模擬世界和數字世界的核心環節。本章將詳細闡述采樣的過程，即從連續時間信號中抽取離散時間點的過程。我們將深入探討采樣定理，即奈奎斯特-香農采樣定理，並對其進行嚴謹的數學推導。我們會強調采樣頻率與信號最高頻率之間的關係，並解釋欠采樣帶來的混疊現象及其後果。讀者將理解為何選擇閤適的采樣率對於準確地錶示原始模擬信號至關重要。 量化與編碼： 在采樣之後，模擬值需要被轉換為離散的數值。本章將介紹量化的概念，即為連續的幅度值分配離散的數值。我們將討論量化誤差，以及不同的量化策略，如均勻量化和非均勻量化。隨後，我們將簡要介紹編碼，即為量化後的數值賦予二進製錶示，為後續的數字處理奠定基礎。 第一部分總結： 強調瞭信號的離散化是數字信號處理的起點，理解采樣和量化的基本原理是後續學習的關鍵。 第二章：離散時間係統的基本性質 係統的定義與模型： 引入“係統”的概念，將其定義為對輸入信號進行某種變換以産生輸齣信號的實體。我們將介紹幾種描述離散時間係統的常用模型，包括差分方程、脈衝響應和係統函數。 係統的基本性質： 綫性（Linearity）： 詳細解釋綫性係統的疊加原理，即輸入信號的綫性組閤對應於輸齣信號的相同綫性組閤。我們將通過數學推導和實例來證明或證僞一個係統是否具有綫性性質。 時不變性（Time-Invariance）： 闡述時不變係統意味著係統對輸入信號的響應不隨時間發生改變，即輸入信號的延遲會導緻輸齣信號相同的延遲。同樣，我們將通過數學證明來識彆時不變係統。 因果性（Causality）： 定義因果係統，即係統的輸齣僅取決於當前和過去的輸入，而不取決於未來的輸入。我們將通過差分方程的形式來直觀地判斷係統的因果性。 穩定性（Stability）： 討論係統的穩定性，尤其是BIBO（有界輸入，有界輸齣）穩定性。我們將介紹如何通過係統函數的極點位置來判斷係統的穩定性。 離散捲積（Discrete Convolution）： 捲積是描述綫性時不變（LTI）係統輸入輸齣關係的數學運算。本章將深入講解離散捲積的定義、計算方法（圖解法、代數法）以及其重要性質（交換律、結閤律、分配律）。我們將強調脈衝響應在描述LTI係統中的關鍵作用，並展示如何通過捲積運算來預測LTI係統的輸齣。 第二部分總結： 強調瞭綫性、時不變、因果和穩定性是描述離散時間係統的核心性質，而捲積運算則是理解LTI係統行為的基石。 第三章：傅裏葉分析在離散時間信號處理中的應用 傅裏葉級數與傅裏葉變換的初步迴顧： 簡要迴顧連續時間信號的傅裏葉級數和傅裏葉變換，以便與離散時間信號的傅裏葉分析建立聯係。 離散時間傅裏葉變換（DTFT）： 引入DTFT，它將一個離散時間信號映射到頻率域。我們將推導DTFT的定義，並探討其性質，例如綫性、時移、乘積捲積、功率譜密度等。我們將分析DTFT在錶示信號的頻率成分方麵的能力。 離散傅裏葉變換（DFT）： 介紹DFT，它是在有限長離散時間信號上進行傅裏葉分析的工具。我們將推導DFT的定義，並講解其與DTFT的關係。重點將放在DFT的實際計算，以及其在計算機處理中的重要性。 快速傅裏葉變換（FFT）： 深入介紹FFT算法，它是計算DFT的高效方法。我們將講解FFT的原理，例如按時間抽取（DIT）和按頻率抽取（DIF）算法，以及它們如何顯著降低計算復雜度。FFT的應用範圍極其廣泛，將會在後續章節中進一步體現。 傅裏葉分析在係統分析中的應用： 探討如何利用傅裏葉變換分析LTI係統的頻率響應，以及頻率響應如何影響信號的頻譜。我們將展示如何利用傅裏葉變換來分析濾波器的特性。 第三部分總結： 強調瞭傅裏葉分析是理解信號的頻率特性以及係統對不同頻率信號處理行為的關鍵工具。DFT和FFT的齣現極大地推動瞭數字信號處理的實用化。 第二部分：數字濾波器設計與應用 濾波器是數字信號處理中最重要且應用最廣泛的技術之一。本部分將深入探討數字濾波器的理論、設計方法以及常見的應用場景。 第四章：無限衝激響應（IIR）濾波器設計 IIR濾波器的基本概念： 介紹IIR濾波器的特點，即其脈衝響應是無限長的，通常由反饋結構實現。我們將解釋IIR濾波器的係統函數錶示，以及其傳遞函數的極點和零點。 模擬濾波器原型： 講解幾種經典的模擬濾波器原型，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和橢圓（Elliptic）濾波器。我們將分析它們的幅頻響應和相頻響應特性，以及它們各自的優缺點。 從模擬到數字的濾波器轉換： 重點介紹將模擬濾波器設計轉換為數字濾波器設計的常用方法。我們將詳細講解脈衝響應不變法（Impulse Invariance）和雙綫性變換法（Bilinear Transform）。對於每種方法，我們將闡述其原理，並分析其在頻率響應映射上的特性以及可能帶來的失真。 IIR濾波器設計實例： 提供具體的IIR濾波器設計流程，包括確定技術指標（通帶、阻帶、過渡帶的頻率和衰減），選擇閤適的模擬濾波器原型，然後進行模數轉換，最後得到數字濾波器的差分方程或係數。 第四部分總結： 強調瞭IIR濾波器在實現特定頻率選擇性方麵的高效性，但需要注意其潛在的相位失真和穩定性問題。 第五章：有限衝激響應（FIR）濾波器設計 FIR濾波器的基本概念： 介紹FIR濾波器的特點，即其脈衝響應是有限長的，通常由前饋結構實現。我們將強調FIR濾波器固有的綫性相位特性，以及它在許多應用中的重要性。 FIR濾波器設計的基本方法： 窗函數法（Windowing Method）： 詳細講解如何利用截斷的無限長脈衝響應生成有限長脈衝響應。我們將介紹幾種常用的窗函數，如矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等，並分析不同窗函數對濾波器頻率響應（過渡帶寬、阻帶衰減）的影響。 頻率采樣法： 介紹通過直接指定濾波器在特定頻率點的幅度和相位來設計FIR濾波器的方法。 最優逼近法（Parks-McClellan算法）： 引入Parks-McClellan算法（也稱為Remez交換算法），這是一種能夠設計齣在給定技術指標下最優的（最小最大誤差）FIR濾波器的強大方法。我們將講解該算法的基本原理和迭代過程。 FIR濾波器設計實例： 提供使用窗函數法和Parks-McClellan算法設計FIR濾波器的具體步驟和示例，包括如何根據給定的技術指標選擇閤適的窗函數或設置算法參數。 第五部分總結： 強調瞭FIR濾波器在保證綫性相位方麵的優勢，使其在音頻處理、通信係統等領域具有不可替代的地位。 第六章：濾波器在實際中的應用 低通、高通、帶通和帶阻濾波器： 詳細介紹這些基本濾波器類型的用途，並結閤實際場景進行說明，例如音頻信號的去噪（低通）、高頻噪聲的消除（高通）、特定頻段信號的提取（帶通）或抑製（帶阻）。 均衡器（Equalizer）： 講解均衡器如何在音頻係統中補償頻率響應的衰減或提升，以改善音質。 去混響（Dereverberation）： 探討如何利用濾波器技術減少室內聲音的迴聲，使聲音更加清晰。 譜分析與信噪比改善： 演示如何通過濾波器來分離信號中的有用成分與噪聲，從而提高信噪比。 通信係統中的應用： 介紹濾波器在通信係統中的作用，例如帶限濾波、匹配濾波以及調製解調過程中的濾波。 圖像處理中的濾波器： 簡要介紹濾波器在圖像處理中的應用，例如平滑（模糊）、銳化、邊緣檢測等。 第六部分總結： 通過豐富的實際應用案例，鞏固讀者對數字濾波器設計和原理的理解，並激發其在更廣泛領域中應用DSP技術的興趣。 第三部分：更高級的主題與現代DSP技術 本部分將觸及一些更高級的DSP概念，並介紹一些現代DSP領域的重要技術，為讀者進一步深入學習打下基礎。 第七章：抽樣率轉換（Upsampling and Downsampling） 降采樣（Downsampling）： 介紹將信號的抽樣率降低的過程，即丟棄部分樣本。我們將深入分析降采樣對信號頻譜的影響，並引入抗混疊濾波器的必要性。 升采樣（Upsampling）： 介紹將信號的抽樣率提高的過程，即在原始樣本之間插入零值。我們將分析升采樣後需要進行低通濾波的原因，以消除插零引起的鏡像頻譜。 抽取（Decimation）與插值（Interpolation）： 將降采樣和升采樣統稱為抽取和插值。我們將詳細討論抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的聯閤過程，它們在多速率信號處理中扮演著至關重要的角色。 多速率信號處理係統： 探討多速率信號處理係統的基本結構，以及它在降低計算復雜度、提高處理效率方麵的優勢。 第七部分總結： 強調瞭抽樣率轉換是進行信號處理效率優化和不同速率信號接口處理的關鍵技術。 第八章：自適應濾波器 自適應濾波器的概念： 介紹自適應濾波器，它們能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其濾波器係數，以達到最優的性能。 濾波器的目標函數： 討論自適應濾波器通常需要優化的目標，例如最小均方誤差（Minimum Mean Square Error, MMSE）。 常見的自適應濾波算法： 最小均方（LMS）算法： 詳細講解LMS算法的原理、收斂性和更新方程。我們將分析LMS算法的簡單性和廣泛應用。 遞歸最小二乘（RLS）算法： 介紹RLS算法，它比LMS算法收斂更快，但計算復雜度更高。 自適應濾波器的應用： 噪聲消除（Noise Cancellation）： 演示如何利用自適應濾波器來消除信號中的噪聲，例如在語音通信中的迴聲消除和背景噪聲抑製。 係統辨識（System Identification）： 講解如何利用自適應濾波器來估計未知係統的特性。 預測（Prediction）： 討論自適應濾波器在信號預測方麵的應用。 第八部分總結： 強調瞭自適應濾波器在處理時變信號和未知統計特性的環境中的強大能力，是許多高級DSP應用的核心。 第九章：同步與信道估計 同步的必要性： 解釋在通信係統中，接收端和發送端的時鍾和載波需要精確同步，否則會導緻信號失真和錯誤。 載波同步： 探討幾種常見的載波同步技術，例如Gardner同步算法、PLL（鎖相環）等。 符號定時恢復： 講解如何從接收到的信號中恢復齣發送符號的精確時刻，確保正確地進行抽樣。 信道估計： 介紹信道估計的概念，即在接收端估計傳輸信道的特性。我們將討論發送訓練序列（Training Sequence）在信道估計中的作用，以及常用的信道估計方法。 均衡（Equalization）： 講解如何利用信道估計的結果來設計均衡器，以補償信道引起的失真（如碼間串擾）。 第九部分總結： 強調瞭同步和信道估計是實現可靠數字通信的關鍵技術，它們直接影響到信號的接收質量和通信係統的性能。 第十部分：現代DSP應用前沿 數字信號處理在嵌入式係統中的應用： 介紹DSP芯片的特點，以及DSP在智能手機、汽車電子、醫療設備等嵌入式係統中的廣泛應用。 機器學習與DSP的結閤： 探討機器學習技術如何在DSP領域發揮作用，例如用於模式識彆、異常檢測、信號分類等。 深度學習在信號處理中的興起： 簡要介紹深度學習模型（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）在信號處理任務中的強大錶現，例如語音識彆、圖像去噪、信號增強等。 DSP在物聯網（IoT）和5G通信中的作用： 展望DSP在新興技術中的關鍵角色，例如低功耗信號處理、高效通信調製解調、傳感器數據融閤等。 第十部分總結： 展望瞭數字信號處理技術未來的發展方嚮，鼓勵讀者繼續探索和學習，把握技術發展的脈搏。 結論 本書通過係統性的講解，為讀者構建瞭數字信號處理的基礎知識框架。從信號的本質到係統的分析，從濾波器的設計到多速率處理，再到自適應濾波和同步等高級主題，我們力求做到理論與實踐的有機結閤。我們希望通過本書的學習，讀者不僅能夠理解數字信號處理的核心概念，更能培養其分析和解決實際問題的能力，為在各自領域中應用數字信號處理技術打下堅實的基礎。 學習本書的建議： 理論與實踐並重： 在學習理論知識的同時，務必動手實踐。使用MATLAB、Python（如SciPy、NumPy庫）等工具進行仿真和實驗，能夠極大地加深理解。 勤於思考： 對於每一個概念、每一個公式，都應追問其背後的意義和應用場景。 循序漸進： DSP領域涉及的知識點較多，建議按照章節順序，紮實掌握每一部分內容後再繼續深入。 參考資料： 鼓勵讀者閱讀相關的技術文檔、研究論文和在綫教程，拓展知識視野。 本書適閤讀者： 高等院校電子信息工程、通信工程、自動化、計算機科學等相關專業的學生。 從事信號處理、通信係統、嵌入式係統、機器學習等領域的工程師和研究人員。 對數字信號處理感興趣的初學者，希望係統學習該領域知識的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事結構真是彆齣心裁，初讀時我還有些不適應這種跳躍式的章節安排。作者似乎並不急於構建一個綫性流淌的故事綫，反而更像是在鋪陳一張錯綜復雜的思維導引圖。前三分之一的內容大量篇幅都聚焦於主角對某種“無形之網”的追尋，那感覺就像是走進瞭迷宮，每條綫索都指嚮更深遠的謎團。我特彆欣賞作者對於環境細節的描摹，那種潮濕、壓抑的氛圍感幾乎要從紙頁中滲透齣來，讓人不禁捏緊手中的書頁。然而，對於一些關鍵的背景設定，作者的處理顯得頗為剋製，很多信息需要讀者自行腦補和串聯，這既是魅力所在，也是閱讀門檻。我花瞭很長時間纔真正沉浸進去，一旦接受瞭這種敘事節奏，後續的閱讀體驗便如絲般順滑，仿佛自己也成瞭那個在迷霧中摸索的探尋者，對每一個微小的發現都感到戰栗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字功底紮實得令人咋舌，簡直是一場文字的盛宴。我常常需要放慢速度，細細咀嚼那些精心雕琢的詞句。它不像某些暢銷書那樣追求情節的快速推進，而是更傾嚮於對人物內心活動的深挖和哲學層麵的探討。尤其是一些關於“存在與虛無”的段落，作者的筆法如同手術刀般精準而犀利，將人性的矛盾和時代的荒謬剖析得淋灕盡緻。我記得有一次，讀到一段描述主角在深夜獨自麵對鏡子的場景，那段文字的意境之深遠，讓我閤上書本，對著空氣怔怔齣神瞭好幾分鍾。這種文學性的張力，使得整部作品擁有瞭一種超越類型小說的厚重感。不過，對於習慣瞭快節奏閱讀的讀者來說，初期的晦澀感可能會帶來一些挑戰，需要更多的耐心去解鎖它深藏的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本書的時候，我完全是抱著一種功利的心態去翻閱的，想看看它到底能提供什麼“乾貨”。結果卻完全齣乎意料，它以一種近乎“反套路”的方式，顛覆瞭我對傳統結構文學作品的既有認知。它沒有明確的英雄旅程，沒有清晰的善惡對立，更多的是對日常生活中那些細微的、被我們忽略的“漣漪效應”的放大和審視。我尤其欣賞作者在探討“時間感知”時所采用的非綫性敘事手法，這種手法使得過去、現在和未來似乎可以同時存在於同一個場景中，極大地增強瞭作品的宿命感和悲劇色彩。閱讀過程中，我時不時會産生一種錯覺，仿佛自己不是在讀一個故事，而是在偷窺一段被時間凝固的真實人生。這本書的魅力在於其內在的復雜性和層次感，它值得被反復研讀，每一次重溫都會帶來新的感悟，絕對不是那種可以一目十行速讀的作品。

評分☆☆☆☆☆

這本書的想象力無疑是天馬行空的，它構建的世界觀宏大而又自洽，充滿瞭令人驚嘆的細節。我所說的“想象力”，並不僅僅體現在那些光怪陸離的設定上，更多的是體現在作者如何將那些看似不相乾的元素編織在一起，形成一個邏輯自洽的整體。比如，書中對於某種古老儀式的描述，融閤瞭天文、地理乃至民間傳說的諸多元素，看得我目眩神迷，不得不查閱瞭大量的背景資料來輔助理解。這種對細節的偏執追求，使得閱讀過程充滿瞭探索的樂趣。雖然在某些篇章中，作者似乎過於沉迷於構建自己的體係，導緻敘事節奏略顯拖遝，仿佛在精心維護一座復雜的機械裝置，生怕一處失誤就會導緻整體崩塌。但總體來說，它成功地將讀者帶入瞭一個前所未見的境地，拓寬瞭我對敘事可能性的認知邊界。

評分☆☆☆☆☆

從整體的閱讀感受來看，這部作品更像是一部慢火熬製的湯羹，需要時間去品味纔能領略其真正的滋味。它不像那些爆米花式的讀物，讀完後腦中一片空白，它在你閤上書本後，依然會在腦海中迴響，時不時蹦齣一些新的理解角度。我特彆喜歡作者在處理人物關係時的那種微妙和剋製，沒有太多直白的衝突或激烈的對白，更多的是眼神、姿態和沉默中所蘊含的巨大信息量。這種“留白”的處理手法，讓讀者得以將自己的情感和思考投射進去，形成瞭獨特的個人體驗。我甚至覺得，這本書不應該被“讀完”，而應該被“經曆”。唯一的遺憾是，某些配角的命運似乎被草草收場，他們的故事綫戛然而止，留下瞭不少令人扼腕的遺憾，但或許這也是作者有意為之的“不完美”美學吧。