信号与系统（第2版） [Signals and Systems] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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柳长源 编

图书标签:

• 信号与系统
• 信号处理
• 系统分析
• 电路分析
• 通信工程
• 电子工程
• 控制工程
• 数学建模
• 高等教育
• 工程数学

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560346021

版次：2

商品编码：11749219

包装：平装

丛书名： 电子与通信工程系列

外文名称：Signals and Systems

开本：16开

出版时间：2014-02-01

用纸：胶版纸

页数：303

字数：506000

正文语种：中文

内容简介

　　《信号与系统（第2版）》系统地阐述了连续信号与系统的基本理论和基本分析方法，介绍了模拟信号及线性时不变系统的基本概念和分析研究问题的方法，重点是通过对信号变换域分析求解的方法，研究信号与系统的理论。
　　《信号与系统（第2版）》内容深入浅出，着重强调概念和理论的学习，淡化计算技巧，引入MATLAB作为信号与系统的分析工具。全书共8章，内容包括：绪论；连续信号的时域分析；连续时间系统的时域分析；连续信号的频域分析；连续时间系统的频域分析；连续时间系统的s域分析；电路的s域分析；连续时间信号与系统的MATLAB仿真实验。每章还配有大量的例题和习题，注重难点和重点的解释与分析。
　　《信号与系统（第2版）》可作为与信号处理相关的电子、通信、自动控制等专业的本科生、大专生以及成人自学者的教材和教学参考书，也可作为相关工程技术人员的参考资料和考研用书。

目录

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 信号的数学表示及其分类
1.3 系统的数学模型及其分类
1.4 LTI系统的特性
习题

第2章 连续信号的时域分析
2.1 典型连续时间信号
2.2 冲激信号与阶跃信号
2.3 信号的基本运算与变换
2.4 信号的分解
2.5 正交函数
2.6 信号的相关性
习题

第3章 连续时间系统的时域分析
3.1 系统的微分方程及其求解
3.2 零输入响应与零状态响应
3.3 冲激响应与阶跃响应
3.4 瞬态响应与稳态响应
3.5 自由响应与强迫响应
3.6 卷积及其性质
3.7 卷积的求解：图解法及特性法
习题

第4章 连续信号的频域分析
4.1 引言
4.2 周期信号的傅里叶级数
4.3 对称信号的傅里叶级数分析
4.4 傅里叶变换与非周期信号的频谱分析
4.5 傅里叶变换的基本性质及应用
4.6 周期信号的傅里叶变换与频谱分析
4.7 抽样定理及抽样信号的频谱分析
4.8 抽样信号的恢复及抽样保持
4.9 能量谱与功率谱
习题

第5章 连续时间系统的频域分析
5.1 LTI系统的系统函数
5.2 正弦信号的稳态响应
5.3 无失真传输系统
5.4 理想低通滤波器及其应用
5.5 系统物理可实现条件
5.6 带通滤波系统
5.7 通信系统的幅度调制与解调
5.8 多路通信复用技术简介
习题

第6章 连续时间系统的s域分析
6.1 引言
6.2 从傅里叶变换到拉普拉斯变换
6.3 拉普拉斯变换的性质及其应用
6.4 拉普拉斯逆变换
6.5 微分方程的拉普拉斯变换解法
6.6 系统模型的s域分析与模拟
6.7 系统函数的零、极点与系统特性关系
6.8 系统的稳定性
习题

第7章 电路的s域分析
7.1 电路元件的s域模型
7.2 电路的网络函数
7.3 电路的复频域分析
习题

第8章 连续时间信号与系统的MATLAB仿真实验
8.1 MATLAB入门知识
8.2 实验一微分方程的建立与系统的响应
8.3 实验二连续信号的卷积积分
8.4 实验三连续时间信号的傅里叶变换
8.5 实验四连续信号的采样及恢复
8.6 实验五低通滤波系统的频率特性分析
8.7 实验六利用Simlimk生成系统及波形仿真
8.8 实验七连续时间系统的零、极点分布及频率特性
8.9 实验八基于MATLAB二阶系统的频域分析

附录1 常用MATLAB函数与指令集
附录2 实验程序及结果
附录3 常用信号的傅里叶变换表

习题参考答案
参考文献

《深度学习入门：从原理到实践》 作者： 王明、李华、张强 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2023年10月 内容简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心要素。而深度学习，作为人工智能领域的一项颠覆性技术，正以前所未有的力量重塑着我们认识世界、解决问题的方式。从自动驾驶到智能医疗，从自然语言处理到计算机视觉，深度学习的应用场景日益广泛，其底层原理的深刻理解和实践能力的掌握，已成为当下亟需的技能。 《深度学习入门：从原理到实践》一书，正是为满足这一迫切需求而精心打造。本书并非泛泛而谈，而是力求以清晰的逻辑、严谨的理论推导和丰富的实践案例，带领读者循序渐进地探索深度学习的奥秘。我们相信，扎实的理论基础是构建强大实践能力的关键，而直观的实践应用则能加深对理论的理解。因此，本书在内容编排上，始终贯穿着“理论与实践并重”的指导思想。 第一部分：深度学习的基石——数学与算法回顾 在正式 dive into 深度学习之前，我们首先需要巩固其赖以生存的数学基础。本部分将对深度学习中至关重要的数学概念进行系统梳理。 线性代数： 向量、矩阵、张量的运算，特征值与特征向量，奇异值分解（SVD）等，它们是神经网络中数据表示和转换的核心。我们将深入剖析这些概念如何在神经网络的层与层之间传递信息，以及它们在模型参数优化中的作用。 微积分： 导数、偏导数、梯度、链式法则等。这些概念是理解神经网络如何通过反向传播算法学习和更新权重的关键。我们将通过直观的例子，解释梯度下降如何一步步引导模型走向最优解。 概率论与统计学： 概率分布、期望、方差、贝叶斯定理、最大似然估计等。这些工具帮助我们理解数据的内在规律，评估模型的置信度，以及构建更 robust 的模型。我们将探讨它们在损失函数设计、正则化技术以及模型评估中的应用。 在打好数学基础之后，我们将引入一些贯穿整个深度学习领域的关键算法思想。 优化算法： 除了经典的梯度下降，我们还将介绍更高效的变种，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop 等。我们将分析它们的收敛速度、对学习率的敏感性以及在不同场景下的适用性。 正则化技术： L1/L2 正则化、Dropout、Batch Normalization 等。这些技术旨在解决深度学习模型中常见的过拟合问题，提升模型的泛化能力。本书将详细阐述每种技术的原理及其对模型训练过程的影响。 第二部分：深度学习的核心模型——从感知机到Transformer 本部分将是本书的核心内容，我们将逐一剖析深度学习中最具代表性的模型架构。 前馈神经网络（FNN）/多层感知机（MLP）： 作为深度学习的入门模型，我们将从最简单的感知机开始，逐步构建多层感知机。重点讲解激活函数的选择、隐藏层的设计以及输出层的构建。 卷积神经网络（CNN）： 专为处理图像数据而设计的强大模型。我们将深入剖析卷积层、池化层、全连接层的原理，理解卷积核的作用、感受野的概念以及 CNN 在图像识别、目标检测等任务中的卓越表现。本书将通过实例，展示如何构建经典的 CNN 模型，如 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet 等，并探讨它们的设计思想和演进脉络。 循环神经网络（RNN）及其变种： 适用于处理序列数据，如文本、时间序列等。我们将讲解 RNN 的基本结构、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失/爆炸问题，并展示 RNN 在自然语言处理（NLP）任务中的应用，如文本生成、机器翻译。 生成对抗网络（GAN）： 能够生成逼真数据的强大模型。我们将揭示 GAN 的生成器和判别器之间的对抗训练机制，探讨其在图像生成、风格迁移等领域的创新应用。 Transformer 模型： 近年来在 NLP 领域掀起革命性浪潮的模型。我们将详细解读其核心机制——自注意力（Self-Attention）机制，理解它如何并行处理序列信息，以及它如何成为 BERT、GPT 等强大语言模型的基础。本书将提供 Transformer 模型在机器翻译、文本摘要等任务上的具体实现和分析。 第三部分：深度学习的实践进阶——框架、训练与调优 理论的深度需要实践的检验。本部分将聚焦于深度学习的实际应用，帮助读者掌握从数据准备到模型部署的全流程。 主流深度学习框架入门： 我们将重点介绍当前最流行、最强大的深度学习框架——TensorFlow 和 PyTorch。本书将提供详细的安装指南、基本操作教程，并通过大量代码示例，引导读者使用这些框架构建、训练和评估模型。我们将对比分析两个框架的优缺点，帮助读者根据实际需求进行选择。 数据预处理与增强： 真实世界的数据往往是混乱和不完整的。本部分将讲解数据清洗、特征工程、数据归一化、以及各种数据增强技术（如图像旋转、翻转、裁剪等），以提高模型的鲁棒性和泛化能力。 模型训练与评估： 深入讲解训练过程中遇到的各种挑战，如学习率调度、早停法、早起步（warm-up）策略等。我们将详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC 等，并指导读者如何根据任务类型选择合适的评估方法。 模型调优与超参数搜索： 深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的设置。本部分将介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优方法，帮助读者系统地寻找最优的模型配置。 迁移学习与模型部署： 学习如何利用预训练模型来加速新任务的学习，这在数据量有限的情况下尤为重要。同时，我们将探讨如何将训练好的模型部署到不同的平台，如服务器、移动设备等，实现模型的实际应用。 第四部分：深度学习的前沿应用与未来展望 为了让读者对深度学习的广阔前景有更直观的认识，本书的最后部分将聚焦于其在不同领域的创新应用，并对未来发展趋势进行展望。 计算机视觉： 图像识别、物体检测、图像分割、人脸识别、图像生成等。 自然语言处理： 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、对话生成等。 语音识别与合成： 将人类语音转化为文本，以及将文本转化为自然语音。 推荐系统： 个性化内容推荐，如商品、新闻、视频等。 强化学习： 智能体通过与环境交互学习最优策略，在游戏、机器人控制等领域取得突破。 多模态学习： 融合来自不同来源（如图像、文本、音频）的信息，实现更全面的理解。 本书的编写团队由在该领域拥有丰富研究和实践经验的专家组成。我们力求以通俗易懂的语言，将复杂的概念解释清楚，并通过精心设计的案例，让读者能够亲手实践，真正掌握深度学习的核心技能。无论您是计算机科学专业的学生，还是对人工智能充满好奇的技术爱好者，亦或是希望将深度学习应用于实际业务的开发者，《深度学习入门：从原理到实践》都将是您不可或缺的学习伙伴。我们希望通过本书，能够激发您对深度学习的兴趣，并为您打开通往人工智能世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师。《信号与系统（第2版）》的作者在书中融入了大量的工程实践经验，让我能够将理论知识与实际应用紧密联系起来。例如，在讲解滤波器设计时，作者不仅介绍了各种滤波器的原理，还结合实际的通信系统和图像处理应用，让我看到了信号与系统在现实世界中的巨大价值。书中的案例分析非常详实，能够帮助我理解如何在实际问题中运用信号与系统的知识来解决挑战。这对于我这样的初学者来说，无疑是极大的鼓舞和指导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在读《信号与系统（第2版）》之前，我对信号与系统这个领域知之甚少，甚至有些畏惧。我担心书中充斥着晦涩难懂的数学公式，会让我一头雾水。然而，这本书却给了我一个巨大的惊喜。作者的讲解方式非常循序渐进，从最基本的信号类型开始，逐步引入更复杂的概念，每一步都走得很稳健。书中的图例非常丰富，而且都与文字内容紧密结合，帮助我直观地理解各种信号的波形以及系统对信号的处理过程。读这本书的过程，就像是在进行一次精彩的探险，每翻过一页，都能发现新的知识和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为学习信号与系统会是一件枯燥乏味的事情，充斥着各种公式和定理，但《信号与系统（第2版）》完全打破了我的这种刻板印象。这本书的语言风格非常活泼，甚至带点幽默感，读起来一点都不累。作者善于用类比的方式来解释抽象的概念，比如将LTI系统比作一个“黑箱”，通过输入和输出来推断系统的性质，这种方式极大地降低了我的理解门槛。而且，书中穿插的很多小故事和历史背景，也让我在学习知识的同时，了解了信号与系统发展的一些趣闻轶事，增添了不少学习的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号与系统（第2版）》真是让我大开眼界，完全颠覆了我之前对这个领域的认知。刚拿到书的时候，我只是抱着学习基础知识的心态，没想到作者的叙述方式如此深入浅出，每一个概念的引入都像是在剥洋葱，层层递进，让我能够清晰地理解其内在的逻辑和联系。特别是关于傅里叶变换的部分，我以前一直觉得它是个抽象的概念，难以捉摸，但这本书通过大量的图示和实际例子，将它变得生动形象。作者并没有回避那些复杂的数学推导，而是巧妙地将其融入到对物理现象的解释中，让我不再是因为害怕数学而对信号与系统望而却步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入科研领域的学生，我深知扎实的理论基础是多么重要。《信号与系统（第2版）》在这方面做得非常出色。它不仅涵盖了信号与系统领域的核心知识点，而且对每个知识点的讲解都十分透彻，逻辑严谨。我尤其欣赏作者在处理一些关键概念时，所展现出的深刻洞察力。例如，在讨论卷积定理时，作者不仅给出了严格的数学证明，还从不同的角度进行了阐释，让我对这个定理有了更全面的认识。这本书的习题设计也非常精妙，既有巩固基础的练习，也有启发思考的难题，能够有效地检验我的学习成果。