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苏新红，张海燕 著

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• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• MATLAB
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理
• 高等数学

店铺： 广影图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563519439

商品编码：29751340504

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名:信号与系统简明教程

定价：25.00元

售价：17.0元,便宜8.0元,折扣68

作者:苏新红,张海燕

出版社：北京邮电大学出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787563519439

字数：

页码：216

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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《信号与系统简明教程》共分9章，主要讨论信号与系统的分析和研究方法，包括信号的时域分析、信号的频域分析等。为了方便教师教学和读者自学，《信号与系统简明教程》还配备了电子课件，以及配套的《信号与系统习题解答与实验指导》。
《信号与系统简明教程》可以作为本专科院校的教材或参考书，也可作为相关专业从业人员的技术资料。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《概率论与数理统计基础》 一、 作者寄语 在这日新月异的科技时代，数学作为一切科学的基础，其重要性不言而喻。概率论与数理统计，作为统计学和数据科学的核心基石，更是理解和处理现实世界中不确定性与随机性现象的关键工具。本书旨在为读者提供一个全面且深入的概率论与数理统计知识体系，帮助您在面对复杂的数据和模型时，能够游刃有余，做出科学的决策。我们希望通过本书的学习，您不仅能掌握严谨的数学理论，更能领悟其在各个领域的广泛应用，为您的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。 二、 内容概述 本书系统性地介绍了概率论与数理统计的基本概念、核心理论和重要方法。全书共分为十章，循序渐进，由浅入深，力求使读者在掌握基本理论的同时，也能体会到数学的逻辑美和应用价值。 第一章：随机事件与概率 本章将从最基本的概念入手，介绍随机事件的含义、分类（必然事件、不可能事件、随机事件），以及样本空间、事件的关系（包含、相等、并、交、差）。在此基础上，我们将引入概率的概念，包括其公理化定义、性质，以及计算概率的常用方法，如加法法则、乘法法则、全概率公式和贝叶斯公式。我们将通过大量生动的实例，帮助读者理解随机现象的本质，并初步掌握概率的计算技巧。 第二章：随机变量及其分布 本章将深入探讨随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们的概率分布——概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们将详细介绍各种重要的离散分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布等，以及它们各自的特点和应用场景。对于连续型随机变量，我们将重点介绍均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）等，特别是正态分布在自然科学和社会科学中的广泛应用。此外，本章还将引入累积分布函数（CDF）及其性质，为后续章节的学习打下基础。 第三章：多维随机变量及其分布 在实际问题中，我们常常需要同时考虑多个随机变量。本章将引入多维随机变量的概念，包括二维离散型和连续型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布。我们将讨论随机变量之间的独立性，以及相关系数的概念，用于度量两个随机变量之间的线性相关程度。此外，本章还将介绍一些重要的多维分布，如联合二项分布、联合泊松分布、联合正态分布等，以及它们的性质和应用。 第四章：随机变量函数的分布 在许多问题中，我们关心的变量可能是其他随机变量的函数。本章将探讨如何求解随机变量函数的分布。对于离散型随机变量，我们将介绍求其函数的分布函数的方法。对于连续型随机变量，我们将介绍通过变量替换法、卷积公式等方法求解其函数的概率密度函数。本章将通过具体算例，帮助读者掌握处理此类问题的技巧。 第五章：期望、方差与矩 本章将围绕随机变量的数字特征展开。我们将深入理解期望（均值）的含义，并介绍其计算方法，包括离散型和连续型随机变量的期望。我们将探讨期望的性质，以及它在描述随机变量平均水平上的作用。随后，我们将介绍方差，理解其作为衡量随机变量离散程度的统计量，并推导方差的计算公式和性质。此外，本章还将介绍协方差、相关系数等描述多个随机变量之间关系的统计量。最后，我们将引入矩的概念，包括原点矩和中心矩，并解释它们在刻画分布形态上的作用。 第六章：大数定律与中心极限定理 本章是概率论中最核心、最重要的一部分。我们将介绍大数定律，包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和强大数定律，它们揭示了大量独立同分布的随机变量的均值在样本数量增大时趋于其数学期望的规律，是统计推断的理论基础。随后，我们将重点阐述中心极限定理，特别是林德伯格-列维中心极限定理，它表明，无论原始随机变量的分布如何，其均值的分布在样本量足够大时都近似服从正态分布。这一重要结论为许多统计方法的应用提供了理论依据，例如在抽样分布的分析中。 第七章：数理统计的基本概念 在掌握了概率论的基础后，本章将进入数理统计的范畴。我们将介绍统计推断的基本思想，即从样本数据中推断总体的性质。本章将定义总体、样本、统计量等基本概念，并介绍常见的抽样方法，如简单随机抽样。我们将重点讲解统计量的概念，并介绍常用统计量（如样本均值、样本方差、样本比例）的分布，为参数估计和假设检验做准备。 第八章：参数估计 本章将探讨如何根据样本信息估计总体的未知参数。我们将介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。在点估计方面，我们将详细介绍矩估计法和最大似然估计法，并讨论它们的优良性（无偏性、有效性、一致性）。在区间估计方面，我们将介绍置信区间的概念，并推导针对均值、方差、比例等参数的置信区间的计算方法，以及置信水平的意义。 第九章：假设检验 假设检验是数理统计中另一种重要的推断方法，用于根据样本数据判断关于总体的某个假设是否成立。本章将介绍假设检验的基本原理和步骤，包括构造检验统计量、确定拒绝域、计算P值等。我们将详细介绍不同类型的假设检验，如均值检验（t检验、z检验）、方差检验（F检验）、比例检验等，并结合实际案例讲解其应用。我们将区分第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），并讨论功效函数的概念。 第十章：回归分析与方差分析入门 本章将对回归分析和方差分析这两个在统计建模中非常重要的领域进行入门介绍。我们将首先介绍简单线性回归模型，讲解如何通过样本数据拟合回归直线，并解释回归系数的含义。我们将介绍最小二乘法的原理，以及模型拟合优度（如决定系数R²）的评价指标。然后，我们将简要介绍方差分析（ANOVA）的基本思想，它用于比较多个组的均值是否存在显著差异，并解释其在实验设计和数据分析中的应用。 三、 学习目标与价值 通过学习本书，您将能够： 扎实掌握概率论基本概念与理论： 理解随机现象的本质，熟练运用概率计算方法，掌握各种重要的概率分布。 深入理解数理统计推断方法： 能够运用样本数据进行参数估计和假设检验，为决策提供科学依据。 培养严谨的数学思维： 提升逻辑分析能力和问题解决能力。 建立统计建模基础： 为进一步学习更复杂的统计模型和数据挖掘技术打下坚实基础。 提升数据分析与应用能力： 能够将所学知识应用于金融、工程、医学、经济学、计算机科学等众多领域，解决实际问题。 四、 读者对象 本书适用于： 高等院校理工科、经济管理类、计算机类等专业的本科生和研究生。 从事数据分析、统计建模、机器学习等工作的科研人员和工程师。 对概率论与数理统计感兴趣的自学者。 需要提升数据素养和统计分析能力的各界人士。 五、 学习建议 本书的每一章都包含大量的概念、定理和例题。建议读者在学习过程中： 1. 勤于思考： 在阅读概念和定理时，深入理解其内涵和外延，不要死记硬背。 2. 动手实践： 认真完成书中的例题和习题，通过实践加深对理论的理解。 3. 联系实际： 尝试将书中的概念和方法应用到自己感兴趣的实际问题中，体会数学的魅力。 4. 深入钻研： 对于重点和难点章节，可以查阅相关文献或资料，进行更深入的学习。 六、 结语 概率论与数理统计是一门既抽象又充满活力的学科。我们希望本书能够成为您探索这片广阔领域的得力助手，帮助您构建坚实的理论基础，掌握实用的分析工具，从而更好地理解和改造我们所处的世界。祝您学习愉快，收获满满！

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我有点担心它会过于“简明”而牺牲了内容的深度，毕竟很多教材为了追求简洁，往往会忽略掉一些关键的理论细节。然而，事实证明我的顾虑是多余的。这本书在保持核心概念清晰的同时，对一些基础理论的推导非常严谨，尤其是在线性时不变（LTI）系统的分析部分。它不仅清晰地阐述了卷积的定义及其重要性，还非常细致地展示了如何利用脉冲响应来完全描述一个LTI系统。更让我赞赏的是，作者在讨论连续时间系统和离散时间系统时，非常巧妙地找到了它们之间的映射关系，这对于我这种需要同时处理模拟和数字信号的学生来说，极大地简化了知识体系的构建。书中的插图质量也相当高，不同于那种黑白、刻板的示意图，这里的图形往往能精准地捕捉到信号变换前后的特征变化，比如时域的拉伸和频域的对称性，这些视觉辅助工具远胜于枯燥的文字描述。虽然是“简明教程”，但其学术的严谨性丝毫没有打折扣，读起来感觉扎实而可靠。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理系统分析的综合性问题时，展现出了非常高的教学智慧。它并没有把系统的时域分析、频域分析、复频域分析割裂开来，而是通过贯穿始终的例子，展示了不同分析工具的互补性。例如，在分析一个二阶系统的瞬态响应时，作者首先用时域下的微分方程求解，然后巧妙地过渡到使用拉普拉斯变换求出传递函数，最后通过分析传递函数极点在s平面的位置来判断系统的稳定性和振荡特性。这个过程一气呵成，清晰地展示了为什么我们需要频域和复频域的工具。这种多维度交叉分析的方法，使得我对系统的理解不再是零散的知识点，而是一个相互关联的整体框架。它教会我的不只是如何计算，更是如何选择最合适的数学工具来解决特定的工程难题。这本书真正做到了“简明而不简单”，对于想要建立扎实理论基础的工程师和学生来说，是份极佳的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号与系统简明教程》简直是为我这种信号处理领域的“小白”量身定制的！我之前听师兄们提起过傅里叶变换、拉普拉斯变换这些概念，只觉得云里雾里，像是在听天书。这本书的作者显然深谙初学者的痛点，用一种极其耐心和清晰的语调，把那些抽象的数学工具掰开了揉碎了讲。比如，在讲解Z变换的时候，它不仅仅给出了公式，更重要的是，它用非常直观的类比，比如把离散时间信号想象成一帧一帧播放的电影画面，这样一来，原本复杂的收敛域问题一下子就变得有画面感了。书中的例题设计得也非常巧妙，每一步都有详细的推导过程，不像有些教材，推导过程一笔带过，让人看完例题还是不知道“为什么是这样”。特别是对系统稳定性和因果性的讨论，作者没有停留在理论层面，而是结合了实际应用场景，比如滤波器设计中对相位延迟的考量，读完之后，我感觉自己真的在“理解”信号处理，而不是死记硬背公式。这种深入浅出的讲解方式，极大地增强了我学习的信心，让我觉得这个看起来高深莫测的领域，其实并没有那么遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和可读性是我近期读过的技术书籍中最舒服的之一。很多信号处理的书籍，字体、行距、公式的对齐方式都让人感到压抑，仿佛是为了塞进更多内容而牺牲了阅读体验。然而，这本《教程》在这方面做得非常到位。空白区域的运用恰到好处，公式被清晰地编号和独立展示，关键术语和定义都有粗体或斜体突出显示，使得我们在快速查阅或回顾重点时，能够迅速定位信息。更重要的是，它的语言风格非常平易近人，没有那种高高在上的学术腔调。作者似乎真的把自己放在了一个需要帮助的读者的位置上，用一种鼓励和引导的语气来组织句子。比如，在引入一些需要多步推导的定理时，它会用“我们不妨先关注……”或“接下来的关键在于……”这样的引导语，让读者感觉不是在被动接受信息，而是在主动参与一个思考过程。这种友好的阅读界面极大地降低了学习过程中的挫败感。

评分☆☆☆☆☆

我是一个更偏爱从应用角度切入学习的读者，以往看的教材总是上来就一堆积分和微分方程，让人兴趣索然。这本书的独特之处在于，它似乎在努力搭建“理论”和“工程实践”之间的桥梁。它并没有回避傅里叶级数和傅里叶变换的严谨性，但它紧接着就引入了周期信号的频谱分析，并立即与音频处理中的谐波结构联系起来。这种“讲一个概念，马上给一个应用案例”的节奏感，让我始终保持着学习的动力。比如在讲解系统的频率响应时，书中没有仅仅停留在幅频特性和相频特性的数学表达式上，而是生动地描述了低通、高通滤波器是如何在频域“削弱”或“增强”特定频率分量的，这直接对应了我们实际中处理噪声和信号分离的需求。读完这部分，我立刻明白为什么在通信系统中，频率选择性衰落是一个需要重点关注的问题。这本书的“教程”二字，体现在它对学习路径的精心设计上，让读者始终能感受到所学知识的实用价值。