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杜沿丰 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302282327

商品编码：29729412243

包装：平装

出版时间：2013-01-01

基本信息

书名:信号与系统教程及实验(高等学校教材 电子信息)

定价：33.00元

售价：22.4元,便宜10.6元,折扣67

作者:杜沿丰

出版社：清华大学出版社

出版日期：2013-01-01

ISBN：9787302282327

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版次：1

装帧：平装

开本：大32开

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内容提要

　　本书共分8章，主要内容包括：信号与系统分析的基本概念与方法，连续时间系统与离散时间系统的时域分析，连续信号的傅里叶变换与系统频域分析，连续信号的拉普拉斯变换与系统的S域分析，离散时间信号与系统的Z域分析，离散时间信号与系统的傅里叶变换分析。在上述内容的基础上，分析了系统的特征并介绍了求取系统函数的有利工具——信号流图。后介绍了系统的状态空间分析方法。每章配有例题与MATLAB仿真程序，便于加深对信号与系统的理解。
　　本书是21世纪高等学校电子信息类规划教材，可作为高等学校工科（理科）的自动化，电子信息与通信工程，电气类学生使用教材，也可供科研与工程技术人员自学参考。

目录

章信号与系统概述
1.1绪言
1.2信号
1.3信号的基本运算
1.4阶跃函数和冲激函数
1.5系统的描述
1.6系统的性质
1.7LTI系统分析方法概述
习题
第2章系统的时域分析
2.1LTI连续系统的响应
2.1.1微分方程的经典解
2.1.2零输入响应和零状态响应
2.1.3冲激响应和阶跃响应
2.1.4卷积积分
2.2离散系统的时域分析
2.2.1LTI离散系统的响应
2.2.2差分方程的经典解
2.2.3零输入响应和零状态响应
2.2.4单位序列和单位序列响应
2.2.5卷积和
习题
第3章连续信号的傅里叶变换与频域分析
3.1非周期信号的傅里叶变换
3.2傅里叶变换的性质
3.3周期信号的傅里叶变换
3.3.1正弦、余弦信号的傅里叶变换
3.3.2一般周期信号的傅里叶变换
3.4抽样信号的傅里叶变换与抽样定理
3.4.1抽样信号的傅里叶变换
3.4.2抽样定理
3.5傅里叶变换的应用
3.5.1频域法求系统的响应
3.5.2无失真传输
3.5.3理想低通滤波器
3.5.4调制与解调
3.6希尔伯特变换与应用
3.6.1希尔伯特变换
3.6.2希尔伯特变换的应用实例
3.7连续信号傅里叶变换的MATLAB应用实例
习题
第4章拉普拉斯变换和连续时间系统的S域分析
4.1拉普拉斯变换
4.2拉普拉斯变换的性质
4.3拉普拉斯逆变换
4.4拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系
4.5用拉普拉斯变换求解线性系统的响应
4.5.1微分方程的S域求解
4.5.2S域元件模型
4.6系统函数
4.6.1系统函数
4.6.2系统的联结
4.7系统函数的零极点分布对系统时域特性的影响
4.7.1H（s）零、极点分布与h（t）波形特征的对应
4.7.2H（s）、F（s）极点分布与自由响应、强迫响应特征的对应
4.7.3H（s）、F（s）极点分布与暂态响应、稳态响应特征的对应
4.8系统函数零极点与系统频率响应特性的关系
4.9系统函数零极点分布与系统稳定性的关系
4.10MATLAB仿真实现连续系统的S域分析
习题
第5章离散时间信号与系统的Z域分析
5.1Z变换及其应用
5.1.1Z变换
5.1.2Z变换的收敛域
5.1.3典型序列的Z变换
5.1.4逆Z变换
5.1.5Z变换的性质
5.2离散时间系统的Z域分析
5.2.1由差分方程描述的系统
5.2.2全通滤波器和小相位系统
5.3离散时间系统函数与系统特性
5.3.1系统函数与零极点
5.3.2系统函数的零极点分布与系统时域特性的关系
5.3.3系统函数的零极点分布与系统频率响应的关系
5.3.4系统函数的零极点分布与系统稳定性的关系
5.4Z变换与拉普拉斯变换的关系
5.5利用MATLAB对离散系统进行Z域分析
习题
第6章离散傅里叶变换与频域分析
6.1离散傅里叶级数
6.1.1离散傅里叶级数的定义
6.1.2离散傅里叶级数的性质
6.2离散傅里叶变换
6.2.1四种信号及其傅里叶变换
6.2.2离散信号傅里叶变换的定义
6.2.3离散傅里叶级数与离散傅里叶变换的关系
6.3离散傅里叶变换的性质
6.4线性卷积的计算
6.5频率采样定理
6.5.1Z变换与DFT的关系
6.5.2不失真条件
6.5.3F(z)的内插表达式
6.6离散傅里叶变换的应用
6.7MATLAB仿真
习题
第7章系统函数
7.1系统函数与系统特性
7.1.1系统函数的零、极点分布
7.1.2系统函数与时域响应
7.1.3系统函数与频域响应
7.2系统稳定性的判定
7.2.1因果系统
7.2.2稳定系统
7.3系统的信号流图与梅森公式
7.3.1信号流图及其组成
7.3.2信号流图的简化
7.3.3梅森增益公式
7.4MATLAB应用实例
习题
第8章系统分析的状态变量法
8.1系统的状态空间描述
8.1.1状态空间基本概念
8.1.2根据系统物理模型建立状态方程
8.1.3由系统的输入输出方程建立状态方程
8.1.4将系统函数分解建立状态方程
8.2系统函数（传递函数）
8.2.1系统函数（传递函数）矩阵
8.2.2系统函数描述和状态空间描述的比较
8.3状态方程的求解
8.3.1齐次状态方程的时域解
8.3.2齐次状态方程的变换域解
8.3.3非齐次状态方程的解
8.3.4线性离散系统状态方程的解
8.4能控性与能观性
8.4.1系统的能控性
8.4.2系统的能观性
8.5应用例题
8.5.1状态方程建立
8.5.2状态方程求解
8.5.3系统能控能观性
8.6MATLAB应用于线性系统
8.6.1利用MATLAB求解状态空间表达式
8.6.2用MATLAB判断线性系统的能控性和能观性
8.6.3状态方程求解
习题
附录习题答案
参考文献

作者介绍

文摘

序言

《现代信号处理基础与应用》 内容简介 《现代信号处理基础与应用》是一本深度探讨信号处理理论、算法及其在各个工程领域广泛应用的专著。本书旨在为高等院校电子信息、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的高年级本科生、研究生以及从事信号处理相关工作的工程技术人员提供一个全面、系统且深入的学习平台。本书不仅详尽阐述了信号处理的核心概念和数学工具，更着重于介绍现代信号处理技术的发展趋势、前沿算法及其在实际问题中的应用，力求使读者能够掌握扎实的理论基础，并具备解决复杂工程问题的能力。 第一部分：信号与系统的基本理论 本部分为读者构建了坚实的信号与系统理论基础，为后续深入学习现代信号处理技术奠定根基。 第一章 信号的描述与分类 信号的基本概念： 引入信号作为信息载体的核心思想，阐述信号的物理意义，如电信号、声信号、图像信号等。 连续时间信号与离散时间信号： 详细区分连续时间信号（模拟信号）和离散时间信号（数字信号），探讨它们在表示、存储和处理上的差异。 周期信号与非周期信号： 定义周期信号的性质，介绍周期信号的分解方法（如傅里叶级数），并探讨非周期信号的表示。 能量信号与功率信号： 引入信号能量和功率的概念，并以此为依据对信号进行分类，这是分析信号行为和设计系统的关键。 其他信号类型： 讨论了奇偶信号、偶函数和奇函数信号、指数信号、阶跃信号、冲激信号（狄拉克冲激）等基本信号的数学表示和性质。 信号的基本运算： 讲解了信号的加法、乘法、卷积、延迟、翻转、伸缩等基本运算，这些运算是理解和分析信号行为的基础。 第二章 系统的基本概念与分类 系统模型： 将系统定义为对输入信号进行处理并产生输出信号的“黑箱”，强调输入-输出关系。 系统的性质： 线性性： 详细阐述系统的叠加性和齐次性，这是线性系统分析的核心。 时不变性： 解释系统响应与输入信号发生时间位移的关系，介绍LTI（线性时不变）系统的概念。 因果性： 定义因果系统的特性，即系统在任意时刻的输出仅依赖于当前及过去时刻的输入，这在实际系统中至关重要。 稳定性： 介绍BIBO（有界输入，有界输出）稳定性概念，并讨论如何判断系统的稳定性。 系统分类： 基于以上性质，对系统进行分类，重点介绍LTI系统作为信号处理中最重要的一类系统。 系统分析的基本方法： 介绍差分方程和微分方程作为描述离散时间和连续时间系统行为的数学工具。 第三章 线性时不变（LTI）系统的时域分析 卷积积分与卷积和： 详细推导并解释LTI系统通过输入信号与系统冲激响应（或单位冲激响应）的卷积来描述其输出，这是LTI系统分析的基石。 连续时间LTI系统： 介绍卷积积分的计算方法和性质。 离散时间LTI系统： 介绍卷积和的计算方法和性质。 冲激响应的意义： 阐述冲激响应是LTI系统的“系统指纹”，完全表征了系统的动态行为。 系统框图和信号流图： 介绍如何通过框图和信号流图直观地表示系统结构，并结合卷积运算进行分析。 零输入响应与零状态响应： 将系统的全响应分解为由初始状态引起的零输入响应和由输入信号引起的零状态响应，深入理解系统行为。 LTI系统分析的局限性： 指出在时域中，卷积运算在计算上可能较为复杂，尤其对于长序列或复杂系统，由此引出频域分析的必要性。 第四章 傅里叶变换与频域分析 傅里叶级数（FS）： 介绍周期信号的傅里叶级数展开，将信号分解为一系列正弦和余弦（或复指数）分量的叠加，揭示信号的周期性成分。 傅里叶变换（FT）： 将傅里叶级数推广到非周期信号，引入傅里叶变换的概念，将信号从时域映射到频域，展示信号的频谱特性（频率成分和幅度、相位）。 连续时间傅里叶变换（CTFT）： 定义CTFT及其逆变换，讨论其性质（线性、时移、频移、微分、积分、卷积定理等）。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 定义DTFT及其逆变换，分析其与CTFT的联系与区别。 傅里叶级数与傅里叶变换的关系： 阐述周期信号的傅里叶变换是离散谱，而非周期信号的傅里叶变换是连续谱。 卷积定理： 强调傅里叶变换在频域中将时域的卷积运算转化为乘积运算，极大地简化了LTI系统的分析。 功率谱密度和能量谱密度： 引入这些概念，用于分析信号的频率能量分布。 应用举例： 演示傅里叶变换在信号频谱分析、滤波器设计、调制解调等方面的应用。 第五章 拉普拉斯变换与复频域分析 拉普拉斯变换（LT）： 引入复频率s，将傅里叶变换推广到更广泛的信号，特别是不能进行傅里叶变换的信号（如指数增长信号）。 单边拉普拉斯变换与双边拉普拉斯变换： 介绍两种形式的变换。 收敛域（ROC）： 详细解释收敛域的概念，它是拉普拉斯变换存在的重要条件，也是判断系统因果性和稳定性的关键。 拉普拉斯逆变换： 介绍计算拉普拉斯逆变换的方法。 拉普拉斯变换的性质： 阐述与傅里叶变换类似的性质，以及其在系统分析中的优势。 LTI系统的传输函数： 定义传输函数H(s) = Y(s)/X(s)（在零初始条件下），这是描述LTI系统频率响应和动态特性的核心。 系统函数的极点和零点： 分析传输函数的极点和零点在s平面上的位置与系统稳定性和频率响应的关系。 应用： 演示拉普拉斯变换在分析连续时间LTI系统的瞬态响应、稳定性以及设计滤波器中的作用。 第六章 Z变换与离散时间系统分析 Z变换（ZT）： 类似于拉普拉斯变换，Z变换是分析离散时间LTI系统的强大工具，将离散时间序列映射到z平面。 单边Z变换与双边Z变换： 介绍两种形式。 收敛域（ROC）： 阐述Z变换的收敛域，以及其与序列的性质（如有限长、因果、稳定）的关系。 Z逆变换： 介绍计算Z逆变换的方法。 Z变换的性质： 阐述Z变换的重要性质，如线性、时移、尺度变换、卷积性质等。 离散时间LTI系统的系统函数H(z)： 定义H(z) = Y(z)/X(z)（零初始条件），用于分析离散LTI系统的频率响应、稳定性以及设计数字滤波器。 离散系统的零极点分析： 解释H(z)的零点和极点在z平面上的位置与系统行为的关系，特别是单位圆上的零极点与频率响应的关系。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 引入DFT作为DTFT在计算机实现上的离散化表示，并重点介绍FFT作为高效计算DFT的算法，为数字信号处理的广泛应用奠定基础。 应用： 演示Z变换在分析离散系统稳定性、设计数字滤波器、理解采样过程等方面的重要作用。 第二部分：现代信号处理理论与算法 本部分深入探讨了现代信号处理领域的核心理论、关键算法以及最新的发展趋势。 第七章 采样理论与重构 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 详细阐述了将连续时间信号离散化（采样）的必要条件，即采样频率必须大于信号最高频率的两倍。 采样过程的频谱分析： 分析采样信号在频域中的表现，即原始信号频谱的复制与搬移。 混叠（Aliasing）： 深入解释混叠现象的成因及其后果，以及如何通过抗混叠滤波器来避免。 重构： 探讨如何从采样后的离散信号中无失真地恢复原始连续信号，介绍插值滤波器（如理想低通滤波器）的作用。 欠采样与超分辨技术： 介绍在特定条件下，利用欠采样技术实现更高信息速率采样的原理和挑战，以及一些新兴的超分辨技术。 应用： 采样在数字通信、音频/视频处理、仪器仪表等领域的广泛应用。 第八章 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器的基本结构与特性： 介绍FIR滤波器的定义（输出仅依赖于当前和过去有限个输入），以及其零相位（或线性相位）响应的优势，使得幅度响应不受相位失真影响。 FIR滤波器的设计方法： 窗函数法： 详细介绍各种窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗、凯泽窗等）的特性及其对滤波器性能的影响，阐述如何截断理想滤波器的冲激响应。 频率采样法： 基于指定频率点处的幅度和相位响应来设计滤波器。 最优（Parks-McClellan）设计法： 介绍基于Chebyshev逼近理论的最优FIR滤波器设计算法，能够获得最优的幅频特性，但设计过程相对复杂。 FIR滤波器的性能指标： 详细阐述通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、相位失真等关键性能指标。 应用： FIR滤波器在音频均衡、语音信号处理、通信系统中的应用。 第九章 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器的基本结构与特性： 介绍IIR滤波器的定义（输出依赖于当前、过去输入以及过去输出），以及其可以使用较少的系数实现高阶滤波器的优点，但也存在相位失真问题。 IIR滤波器的设计方法： 模拟滤波器原型设计： 介绍Butterworth、Chebyshev（Type I and Type II）、Elliptic（Cauer）等经典模拟滤波器的设计原理和特性。 从模拟到数字的变换： 介绍脉冲不变法、双线性变换法等将模拟滤波器设计映射到数字滤波器设计的方法，并分析它们的优缺点。 IIR滤波器的性能指标： 类似FIR滤波器，但重点关注幅度响应和相位响应。 IIR滤波器实现的稳定性问题： 分析IIR滤波器中可能出现的振荡和不稳定现象，以及其潜在的根源。 应用： IIR滤波器在数据采集、生物医学信号处理、控制系统中的应用。 第十章 随机信号分析 随机信号的基本概念： 引入随机变量、随机过程的概念，区分确定性信号与随机信号。 随机过程的统计特性： 均值函数： 描述随机过程在不同时刻的平均值。 自相关函数： 描述随机过程在不同时刻的统计相关性，它包含了随机过程的重要统计信息，与功率谱密度密切相关。 自协方差函数： 衡量随机过程的离散程度。 平稳过程： 介绍宽平稳和严平稳的概念，平稳过程的统计特性不随时间变化，极大简化了分析。 功率谱密度（PSD）： 阐述功率谱密度如何描述随机信号在不同频率上的能量分布，它是分析随机信号频率特性的关键。Wiener-Khinchin定理连接了自相关函数和功率谱密度。 随机信号通过LTI系统： 分析随机信号经过LTI系统后，其统计特性（如均值、自相关函数、功率谱密度）如何变化。 应用： 随机信号分析在通信系统中的噪声分析、雷达信号处理、故障诊断、金融建模等领域至关重要。 第十一章 参数化模型与谱估计 谱估计的挑战： 介绍传统基于傅里叶变换的谱估计方法（如周期图法）在方差大、分辨率低等方面的不足，尤其是在观测数据有限的情况下。 参数化模型： 引入信号可以用一组参数来描述的假设，例如AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归滑动平均）模型。 AR模型： 详细阐述AR模型的原理，即当前样本是过去样本的线性组合加上一个白噪声。 MA模型： 阐述MA模型的原理，即当前样本是过去白噪声的线性组合。 ARMA模型： 结合AR和MA模型的特性。 参数化谱估计方法： AR模型谱估计（例如，Yule-Walker方法，Burg方法）： 介绍如何通过估计AR模型的参数来获得高分辨率的功率谱估计。 MA模型谱估计。 ARMA模型谱估计。 高分辨率谱估计（例：MUSIC算法、Esprit算法）： 介绍基于子空间分解的谱估计方法，能够获得更高的频率分辨率，特别适用于信号与噪声分离和目标参数估计。 应用： 参数化模型与谱估计在雷达、声纳、地震勘探、生物医学信号处理、通信系统中的精确参数估计和高分辨率谱分析。 第十二章 自适应信号处理 自适应滤波器的基本思想： 引入自适应滤波器的概念，即滤波器的参数能够根据输入信号的统计特性进行自动调整，以达到特定的性能目标。 性能准则： 最小均方误差（LMS）、最小方差（MV）等，这些准则指导着自适应算法的优化方向。 LMS（Least Mean Squares）算法： 详细介绍LMS算法的原理、收敛性分析和计算复杂度，它是最常用和最基础的自适应算法之一。 RLS（Recursive Least Squares）算法： 介绍RLS算法，它能够更快地收敛，但在计算复杂度上高于LMS。 自适应滤波器的应用： 噪声消除： 如回声消除（在电话通信中）、主动噪声控制。 信号均衡： 如通信信道均衡，补偿信道失真。 预测： 如语音信号的预测编码。 模式识别与分类。 展望： 介绍更高级的自适应算法和在复杂系统中的应用。 第十三章 小波变换及其应用 小波变换的起源与动机： 介绍小波变换作为傅里叶变换的有力补充，能够同时提供信号的频率和时间（或空间）信息，特别适用于分析非平稳信号。 连续小波变换（CWT）： 定义CWT，阐述其数学原理，包括母小波、伸缩和平移。 离散小波变换（DWT）： 介绍DWT，特别是基于多分辨率分析（MRA）的Mallat算法，以及其在信号分解（近似分量和细节分量）和重构中的应用。 小波基的选择： 讨论不同小波基（如Haar, Daubechies, Morlet等）的特性及其对信号分析结果的影响。 小波变换的应用： 信号去噪： 通过阈值处理去除信号中的噪声。 图像压缩： 小波变换能够有效地压缩图像数据。 特征提取： 用于识别信号中的瞬态事件和局部特征。 边缘检测。 信号分析与识别。 多尺度分析： 阐述小波变换的多尺度分析能力，能够从不同尺度上观察信号的细节。 第十四章 现代信号处理的进阶主题与前沿 高维信号处理： 探讨图像、视频、多通道信号等高维数据的处理技术。 稀疏信号处理： 介绍稀疏性在信号表示和恢复中的重要作用，以及压缩感知（Compressed Sensing）等相关技术。 机器学习与信号处理结合： 探讨如何将深度学习、神经网络等机器学习方法应用于信号分析、识别和分类任务，如卷积神经网络（CNN）在图像和音频处理中的应用。 非线性信号处理： 介绍处理非线性系统和非线性信号的方法。 时频分析的进一步发展： 介绍短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布以及它们在非平稳信号分析中的局限性与改进。 盲信号分离（Blind Source Separation, BSS）： 介绍如何在不知道信号源特性和混合矩阵的情况下，从混合信号中恢复原始信号，如独立成分分析（ICA）。 数字水印与信息隐藏。 新兴应用领域： 如生物信息学、遥感、智能交通、物联网中的信号处理应用。 本书特点： 体系严谨，逻辑清晰： 从基础概念到高阶理论，层层递进，确保读者能够建立完整的知识体系。 理论与实践相结合： 强调理论的严谨推导，同时通过大量的实例和应用场景，展示理论在实际问题中的应用价值。 数学工具完备： 涵盖了信号处理所需的各种数学工具，如微积分、线性代数、复数、概率论等。 内容前沿，视野开阔： 引入了近年来发展迅速的现代信号处理技术，如小波变换、参数化谱估计、自适应信号处理以及与机器学习的结合。 语言精炼，通俗易懂： 尽量采用清晰、准确的语言，避免使用过于晦涩的术语，使读者能够更容易理解复杂的概念。 强调理解与应用： 不仅注重公式和算法的记忆，更强调对信号处理背后原理的深入理解，以及如何将所学知识应用于解决实际工程问题。 本书内容丰富，涵盖了信号处理的广阔领域，旨在培养读者分析和解决复杂信号处理问题的能力，为他们在未来的科研和工程实践中打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我当时是为了一门高难度的数字信号处理预备课程而购买的这本教程，坦白讲，一开始我对它抱持着“走过场”的态度，认为它可能只是一本过时的老教材的翻印版。然而，实际阅读后才发现，它对“离散时间系统”的阐述深度，远超我预期。书中对于卷积和差分方程的推导过程极其详尽，每一步的数学依据都交代得清清楚楚，完全没有含糊其辞的地方。特别是对快速傅里叶变换（FFT）算法的剖析，作者没有满足于仅仅展示公式，而是深入探讨了其背后的蝶形运算结构和计算复杂度的优化，这对于理解现代信号处理的效率至关重要。我当时将书中的理论结合我们课程使用的DSP实验板进行验证，发现书中的理论预测与实际采集到的波形几乎完美吻合，这种“理论与实践的完美交汇点”的体验，是阅读其他任何理论性教材时都难以获得的满足感。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初选择这本书是抱着试试看的心态，毕竟市面上的信号与系统教材汗牛充栋，但这本书的排版和插图设计简直是工业级的典范。那种清爽、不拥挤的页面布局，配合恰到好处的彩色图例，极大地减轻了阅读疲劳。更重要的是，作者在讲解复杂概念时，总能找到一个非常直观的比喻，比如用“水流”来类比信号的通过性，用“声音的共振”来解释系统的频率响应，这些巧妙的比喻让原本坚硬的知识点瞬间变得柔软起来，易于吸收。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“拓展思考”环节，那些问题往往不是简单的计算题，而是引导我们去探讨不同系统在特定噪声环境下可能出现的实际问题，这迫使我们必须跳出书本的既定框架去构思解决方案。这种教学设计，远比那种填鸭式的知识灌输要高明得多，它在培养我们的批判性思维和工程直觉方面功不可没。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏好“直觉式学习”的读者，对纯粹的公式推导常常感到头晕。因此，我非常欣赏这本书在处理卷积积分这一核心难点时所采用的“滑动与相乘再求和”的图形化解释。作者使用了大量的动态示意图（虽然在纸质书中是静态的，但其意图非常明显），清晰地展示了信号的翻转、延迟和平移过程，这种可视化教学极大地降低了理解门槛。在实验环节，关于系统响应的参数辨识部分，书里给出的案例是基于一个经典的二阶弹簧阻尼系统，通过输入一个阶跃信号，观察其超调量和调节时间来反推系统的阻尼比和自然频率。这个实验设计得非常巧妙，它不再是孤立的数学计算，而是模拟了一个真实的物理过程，让我深刻体会到信号处理技术在机械控制领域中的实际价值。这本书的价值，就在于它能将最抽象的数学工具，转化为最具体的工程语言。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号与系统教程及实验》给我留下了极其深刻的印象，尤其是它在理论深度和工程实践之间的平衡把握得非常到位。初读时，那些关于傅里叶变换、拉普拉斯变换的抽象概念，着实让我感到有些吃力，但这本书的叙述方式，那种层层递进的逻辑链条，最终还是将我引入了那个严谨而美妙的数学世界。尤其欣赏的是，它并没有将理论束之高阁，而是紧密地与实际应用——比如滤波器设计、调制解调原理——联系起来。实验部分的指导性极强，即便是初次接触MATLAB或Simulink的读者，也能通过清晰的步骤图和详细的注释，成功地搭建出属于自己的仿真模型。我记得有一次为了理解Z变换的收敛域，我反复对照书中的实例进行推导和绘图，最终那种“豁然开朗”的感觉，是任何视频课程都无法替代的。它不仅仅是在“教”你公式，更是在“教”你如何用这些工具去思考和解决电子信息领域的核心问题。对于有志于深耕通信、自动控制方向的同学来说，这本书绝对是案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大震撼在于其对“系统特性”的系统性总结。在很多教材中，系统的时域和频域分析常常是割裂开的，读者很难建立起清晰的“桥梁”概念。但在这本教程中，作者非常巧妙地运用了矩阵表示法和状态空间的概念，将系统的稳定性和因果性等核心属性，用一种统一的数学框架来描述，使得分析过程具有高度的普适性。举例来说，在讲解滤波器设计时，它不仅介绍了巴特沃斯和切比雪夫滤波器，还详细对比了它们在通带纹波和过渡带陡峭度上的优劣权衡，这种辩证的分析方法教会了我如何在实际工程中进行“权衡取舍”。我甚至将书中的某些关键图表打印出来，贴在我的工作台旁，每当遇到复杂的系统建模难题，回过头来参考书中的总结图表，总能迅速找到分析的切入点。这本书真正做到了“授人以渔”。