信號與係統簡明教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蘇新紅，張海燕 著

圖書標籤:

• 信號與係統
• 電路分析
• 綫性係統
• 傅裏葉變換
• 拉普拉斯變換
• MATLAB
• 通信原理
• 控製係統
• 數字信號處理
• 高等數學

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563519439

商品編碼：29751340504

包裝：平裝

齣版時間：2010-06-01

基本信息

書名:信號與係統簡明教程

定價：25.00元

售價：17.0元,便宜8.0元,摺扣68

作者:蘇新紅,張海燕

齣版社：北京郵電大學齣版社

齣版日期：2010-06-01

ISBN：9787563519439

字數：

頁碼：216

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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《信號與係統簡明教程》共分9章，主要討論信號與係統的分析和研究方法，包括信號的時域分析、信號的頻域分析等。為瞭方便教師教學和讀者自學，《信號與係統簡明教程》還配備瞭電子課件，以及配套的《信號與係統習題解答與實驗指導》。
《信號與係統簡明教程》可以作為本專科院校的教材或參考書，也可作為相關專業從業人員的技術資料。

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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《概率論與數理統計基礎》 一、 作者寄語 在這日新月異的科技時代，數學作為一切科學的基礎，其重要性不言而喻。概率論與數理統計，作為統計學和數據科學的核心基石，更是理解和處理現實世界中不確定性與隨機性現象的關鍵工具。本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的概率論與數理統計知識體係，幫助您在麵對復雜的數據和模型時，能夠遊刃有餘，做齣科學的決策。我們希望通過本書的學習，您不僅能掌握嚴謹的數學理論，更能領悟其在各個領域的廣泛應用，為您的學術研究和職業發展奠定堅實的基礎。 二、 內容概述 本書係統性地介紹瞭概率論與數理統計的基本概念、核心理論和重要方法。全書共分為十章，循序漸進，由淺入深，力求使讀者在掌握基本理論的同時，也能體會到數學的邏輯美和應用價值。 第一章：隨機事件與概率 本章將從最基本的概念入手，介紹隨機事件的含義、分類（必然事件、不可能事件、隨機事件），以及樣本空間、事件的關係（包含、相等、並、交、差）。在此基礎上，我們將引入概率的概念，包括其公理化定義、性質，以及計算概率的常用方法，如加法法則、乘法法則、全概率公式和貝葉斯公式。我們將通過大量生動的實例，幫助讀者理解隨機現象的本質，並初步掌握概率的計算技巧。 第二章：隨機變量及其分布 本章將深入探討隨機變量的概念，區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們的概率分布——概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。我們將詳細介紹各種重要的離散分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，以及它們各自的特點和應用場景。對於連續型隨機變量，我們將重點介紹均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）等，特彆是正態分布在自然科學和社會科學中的廣泛應用。此外，本章還將引入纍積分布函數（CDF）及其性質，為後續章節的學習打下基礎。 第三章：多維隨機變量及其分布 在實際問題中，我們常常需要同時考慮多個隨機變量。本章將引入多維隨機變量的概念，包括二維離散型和連續型隨機變量的聯閤分布、邊緣分布和條件分布。我們將討論隨機變量之間的獨立性，以及相關係數的概念，用於度量兩個隨機變量之間的綫性相關程度。此外，本章還將介紹一些重要的多維分布，如聯閤二項分布、聯閤泊鬆分布、聯閤正態分布等，以及它們的性質和應用。 第四章：隨機變量函數的分布 在許多問題中，我們關心的變量可能是其他隨機變量的函數。本章將探討如何求解隨機變量函數的分布。對於離散型隨機變量，我們將介紹求其函數的分布函數的方法。對於連續型隨機變量，我們將介紹通過變量替換法、捲積公式等方法求解其函數的概率密度函數。本章將通過具體算例，幫助讀者掌握處理此類問題的技巧。 第五章：期望、方差與矩 本章將圍繞隨機變量的數字特徵展開。我們將深入理解期望（均值）的含義，並介紹其計算方法，包括離散型和連續型隨機變量的期望。我們將探討期望的性質，以及它在描述隨機變量平均水平上的作用。隨後，我們將介紹方差，理解其作為衡量隨機變量離散程度的統計量，並推導方差的計算公式和性質。此外，本章還將介紹協方差、相關係數等描述多個隨機變量之間關係的統計量。最後，我們將引入矩的概念，包括原點矩和中心矩，並解釋它們在刻畫分布形態上的作用。 第六章：大數定律與中心極限定理 本章是概率論中最核心、最重要的一部分。我們將介紹大數定律，包括切比雪夫大數定律、伯努利大數定律和強大數定律，它們揭示瞭大量獨立同分布的隨機變量的均值在樣本數量增大時趨於其數學期望的規律，是統計推斷的理論基礎。隨後，我們將重點闡述中心極限定理，特彆是林德伯格-列維中心極限定理，它錶明，無論原始隨機變量的分布如何，其均值的分布在樣本量足夠大時都近似服從正態分布。這一重要結論為許多統計方法的應用提供瞭理論依據，例如在抽樣分布的分析中。 第七章：數理統計的基本概念 在掌握瞭概率論的基礎後，本章將進入數理統計的範疇。我們將介紹統計推斷的基本思想，即從樣本數據中推斷總體的性質。本章將定義總體、樣本、統計量等基本概念，並介紹常見的抽樣方法，如簡單隨機抽樣。我們將重點講解統計量的概念，並介紹常用統計量（如樣本均值、樣本方差、樣本比例）的分布，為參數估計和假設檢驗做準備。 第八章：參數估計 本章將探討如何根據樣本信息估計總體的未知參數。我們將介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。在點估計方麵，我們將詳細介紹矩估計法和最大似然估計法，並討論它們的優良性（無偏性、有效性、一緻性）。在區間估計方麵，我們將介紹置信區間的概念，並推導針對均值、方差、比例等參數的置信區間的計算方法，以及置信水平的意義。 第九章：假設檢驗 假設檢驗是數理統計中另一種重要的推斷方法，用於根據樣本數據判斷關於總體的某個假設是否成立。本章將介紹假設檢驗的基本原理和步驟，包括構造檢驗統計量、確定拒絕域、計算P值等。我們將詳細介紹不同類型的假設檢驗，如均值檢驗（t檢驗、z檢驗）、方差檢驗（F檢驗）、比例檢驗等，並結閤實際案例講解其應用。我們將區分第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞），並討論功效函數的概念。 第十章：迴歸分析與方差分析入門 本章將對迴歸分析和方差分析這兩個在統計建模中非常重要的領域進行入門介紹。我們將首先介紹簡單綫性迴歸模型，講解如何通過樣本數據擬閤迴歸直綫，並解釋迴歸係數的含義。我們將介紹最小二乘法的原理，以及模型擬閤優度（如決定係數R²）的評價指標。然後，我們將簡要介紹方差分析（ANOVA）的基本思想，它用於比較多個組的均值是否存在顯著差異，並解釋其在實驗設計和數據分析中的應用。 三、 學習目標與價值 通過學習本書，您將能夠： 紮實掌握概率論基本概念與理論： 理解隨機現象的本質，熟練運用概率計算方法，掌握各種重要的概率分布。 深入理解數理統計推斷方法： 能夠運用樣本數據進行參數估計和假設檢驗，為決策提供科學依據。 培養嚴謹的數學思維： 提升邏輯分析能力和問題解決能力。 建立統計建模基礎： 為進一步學習更復雜的統計模型和數據挖掘技術打下堅實基礎。 提升數據分析與應用能力： 能夠將所學知識應用於金融、工程、醫學、經濟學、計算機科學等眾多領域，解決實際問題。 四、 讀者對象 本書適用於： 高等院校理工科、經濟管理類、計算機類等專業的本科生和研究生。 從事數據分析、統計建模、機器學習等工作的科研人員和工程師。 對概率論與數理統計感興趣的自學者。 需要提升數據素養和統計分析能力的各界人士。 五、 學習建議 本書的每一章都包含大量的概念、定理和例題。建議讀者在學習過程中： 1. 勤於思考： 在閱讀概念和定理時，深入理解其內涵和外延，不要死記硬背。 2. 動手實踐： 認真完成書中的例題和習題，通過實踐加深對理論的理解。 3. 聯係實際： 嘗試將書中的概念和方法應用到自己感興趣的實際問題中，體會數學的魅力。 4. 深入鑽研： 對於重點和難點章節，可以查閱相關文獻或資料，進行更深入的學習。 六、 結語 概率論與數理統計是一門既抽象又充滿活力的學科。我們希望本書能夠成為您探索這片廣闊領域的得力助手，幫助您構建堅實的理論基礎，掌握實用的分析工具，從而更好地理解和改造我們所處的世界。祝您學習愉快，收獲滿滿！

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本書的時候，我有點擔心它會過於“簡明”而犧牲瞭內容的深度，畢竟很多教材為瞭追求簡潔，往往會忽略掉一些關鍵的理論細節。然而，事實證明我的顧慮是多餘的。這本書在保持核心概念清晰的同時，對一些基礎理論的推導非常嚴謹，尤其是在綫性時不變（LTI）係統的分析部分。它不僅清晰地闡述瞭捲積的定義及其重要性，還非常細緻地展示瞭如何利用脈衝響應來完全描述一個LTI係統。更讓我贊賞的是，作者在討論連續時間係統和離散時間係統時，非常巧妙地找到瞭它們之間的映射關係，這對於我這種需要同時處理模擬和數字信號的學生來說，極大地簡化瞭知識體係的構建。書中的插圖質量也相當高，不同於那種黑白、刻闆的示意圖，這裏的圖形往往能精準地捕捉到信號變換前後的特徵變化，比如時域的拉伸和頻域的對稱性，這些視覺輔助工具遠勝於枯燥的文字描述。雖然是“簡明教程”，但其學術的嚴謹性絲毫沒有打摺扣，讀起來感覺紮實而可靠。

評分☆☆☆☆☆

我是一個更偏愛從應用角度切入學習的讀者，以往看的教材總是上來就一堆積分和微分方程，讓人興趣索然。這本書的獨特之處在於，它似乎在努力搭建“理論”和“工程實踐”之間的橋梁。它並沒有迴避傅裏葉級數和傅裏葉變換的嚴謹性，但它緊接著就引入瞭周期信號的頻譜分析，並立即與音頻處理中的諧波結構聯係起來。這種“講一個概念，馬上給一個應用案例”的節奏感，讓我始終保持著學習的動力。比如在講解係統的頻率響應時，書中沒有僅僅停留在幅頻特性和相頻特性的數學錶達式上，而是生動地描述瞭低通、高通濾波器是如何在頻域“削弱”或“增強”特定頻率分量的，這直接對應瞭我們實際中處理噪聲和信號分離的需求。讀完這部分，我立刻明白為什麼在通信係統中，頻率選擇性衰落是一個需要重點關注的問題。這本書的“教程”二字，體現在它對學習路徑的精心設計上，讓讀者始終能感受到所學知識的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號與係統簡明教程》簡直是為我這種信號處理領域的“小白”量身定製的！我之前聽師兄們提起過傅裏葉變換、拉普拉斯變換這些概念，隻覺得雲裏霧裏，像是在聽天書。這本書的作者顯然深諳初學者的痛點，用一種極其耐心和清晰的語調，把那些抽象的數學工具掰開瞭揉碎瞭講。比如，在講解Z變換的時候，它不僅僅給齣瞭公式，更重要的是，它用非常直觀的類比，比如把離散時間信號想象成一幀一幀播放的電影畫麵，這樣一來，原本復雜的收斂域問題一下子就變得有畫麵感瞭。書中的例題設計得也非常巧妙，每一步都有詳細的推導過程，不像有些教材，推導過程一筆帶過，讓人看完例題還是不知道“為什麼是這樣”。特彆是對係統穩定性和因果性的討論，作者沒有停留在理論層麵，而是結閤瞭實際應用場景，比如濾波器設計中對相位延遲的考量，讀完之後，我感覺自己真的在“理解”信號處理，而不是死記硬背公式。這種深入淺齣的講解方式，極大地增強瞭我學習的信心，讓我覺得這個看起來高深莫測的領域，其實並沒有那麼遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在處理係統分析的綜閤性問題時，展現齣瞭非常高的教學智慧。它並沒有把係統的時域分析、頻域分析、復頻域分析割裂開來，而是通過貫穿始終的例子，展示瞭不同分析工具的互補性。例如，在分析一個二階係統的瞬態響應時，作者首先用時域下的微分方程求解，然後巧妙地過渡到使用拉普拉斯變換求齣傳遞函數，最後通過分析傳遞函數極點在s平麵的位置來判斷係統的穩定性和振蕩特性。這個過程一氣嗬成，清晰地展示瞭為什麼我們需要頻域和復頻域的工具。這種多維度交叉分析的方法，使得我對係統的理解不再是零散的知識點，而是一個相互關聯的整體框架。它教會我的不隻是如何計算，更是如何選擇最閤適的數學工具來解決特定的工程難題。這本書真正做到瞭“簡明而不簡單”，對於想要建立紮實理論基礎的工程師和學生來說，是份極佳的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和可讀性是我近期讀過的技術書籍中最舒服的之一。很多信號處理的書籍，字體、行距、公式的對齊方式都讓人感到壓抑，仿佛是為瞭塞進更多內容而犧牲瞭閱讀體驗。然而，這本《教程》在這方麵做得非常到位。空白區域的運用恰到好處，公式被清晰地編號和獨立展示，關鍵術語和定義都有粗體或斜體突齣顯示，使得我們在快速查閱或迴顧重點時，能夠迅速定位信息。更重要的是，它的語言風格非常平易近人，沒有那種高高在上的學術腔調。作者似乎真的把自己放在瞭一個需要幫助的讀者的位置上，用一種鼓勵和引導的語氣來組織句子。比如，在引入一些需要多步推導的定理時，它會用“我們不妨先關注……”或“接下來的關鍵在於……”這樣的引導語，讓讀者感覺不是在被動接受信息，而是在主動參與一個思考過程。這種友好的閱讀界麵極大地降低瞭學習過程中的挫敗感。