信號與係統（第2版） [Signals and Systems] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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柳長源 編

圖書標籤:

• 信號與係統
• 信號處理
• 係統分析
• 電路分析
• 通信工程
• 電子工程
• 控製工程
• 數學建模
• 高等教育
• 工程數學

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560346021

版次：2

商品編碼：11749219

包裝：平裝

叢書名： 電子與通信工程係列

外文名稱：Signals and Systems

開本：16開

齣版時間：2014-02-01

用紙：膠版紙

頁數：303

字數：506000

正文語種：中文

內容簡介

　　《信號與係統（第2版）》係統地闡述瞭連續信號與係統的基本理論和基本分析方法，介紹瞭模擬信號及綫性時不變係統的基本概念和分析研究問題的方法，重點是通過對信號變換域分析求解的方法，研究信號與係統的理論。
　　《信號與係統（第2版）》內容深入淺齣，著重強調概念和理論的學習，淡化計算技巧，引入MATLAB作為信號與係統的分析工具。全書共8章，內容包括：緒論；連續信號的時域分析；連續時間係統的時域分析；連續信號的頻域分析；連續時間係統的頻域分析；連續時間係統的s域分析；電路的s域分析；連續時間信號與係統的MATLAB仿真實驗。每章還配有大量的例題和習題，注重難點和重點的解釋與分析。
　　《信號與係統（第2版）》可作為與信號處理相關的電子、通信、自動控製等專業的本科生、大專生以及成人自學者的教材和教學參考書，也可作為相關工程技術人員的參考資料和考研用書。

目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 信號的數學錶示及其分類
1.3 係統的數學模型及其分類
1.4 LTI係統的特性
習題

第2章 連續信號的時域分析
2.1 典型連續時間信號
2.2 衝激信號與階躍信號
2.3 信號的基本運算與變換
2.4 信號的分解
2.5 正交函數
2.6 信號的相關性
習題

第3章 連續時間係統的時域分析
3.1 係統的微分方程及其求解
3.2 零輸入響應與零狀態響應
3.3 衝激響應與階躍響應
3.4 瞬態響應與穩態響應
3.5 自由響應與強迫響應
3.6 捲積及其性質
3.7 捲積的求解：圖解法及特性法
習題

第4章 連續信號的頻域分析
4.1 引言
4.2 周期信號的傅裏葉級數
4.3 對稱信號的傅裏葉級數分析
4.4 傅裏葉變換與非周期信號的頻譜分析
4.5 傅裏葉變換的基本性質及應用
4.6 周期信號的傅裏葉變換與頻譜分析
4.7 抽樣定理及抽樣信號的頻譜分析
4.8 抽樣信號的恢復及抽樣保持
4.9 能量譜與功率譜
習題

第5章 連續時間係統的頻域分析
5.1 LTI係統的係統函數
5.2 正弦信號的穩態響應
5.3 無失真傳輸係統
5.4 理想低通濾波器及其應用
5.5 係統物理可實現條件
5.6 帶通濾波係統
5.7 通信係統的幅度調製與解調
5.8 多路通信復用技術簡介
習題

第6章 連續時間係統的s域分析
6.1 引言
6.2 從傅裏葉變換到拉普拉斯變換
6.3 拉普拉斯變換的性質及其應用
6.4 拉普拉斯逆變換
6.5 微分方程的拉普拉斯變換解法
6.6 係統模型的s域分析與模擬
6.7 係統函數的零、極點與係統特性關係
6.8 係統的穩定性
習題

第7章 電路的s域分析
7.1 電路元件的s域模型
7.2 電路的網絡函數
7.3 電路的復頻域分析
習題

第8章 連續時間信號與係統的MATLAB仿真實驗
8.1 MATLAB入門知識
8.2 實驗一微分方程的建立與係統的響應
8.3 實驗二連續信號的捲積積分
8.4 實驗三連續時間信號的傅裏葉變換
8.5 實驗四連續信號的采樣及恢復
8.6 實驗五低通濾波係統的頻率特性分析
8.7 實驗六利用Simlimk生成係統及波形仿真
8.8 實驗七連續時間係統的零、極點分布及頻率特性
8.9 實驗八基於MATLAB二階係統的頻域分析

附錄1 常用MATLAB函數與指令集
附錄2 實驗程序及結果
附錄3 常用信號的傅裏葉變換錶

習題參考答案
參考文獻

《深度學習入門：從原理到實踐》 作者： 王明、李華、張強 齣版社： 科學技術文獻齣版社 齣版日期： 2023年10月 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步的核心要素。而深度學習，作為人工智能領域的一項顛覆性技術，正以前所未有的力量重塑著我們認識世界、解決問題的方式。從自動駕駛到智能醫療，從自然語言處理到計算機視覺，深度學習的應用場景日益廣泛，其底層原理的深刻理解和實踐能力的掌握，已成為當下亟需的技能。 《深度學習入門：從原理到實踐》一書，正是為滿足這一迫切需求而精心打造。本書並非泛泛而談，而是力求以清晰的邏輯、嚴謹的理論推導和豐富的實踐案例，帶領讀者循序漸進地探索深度學習的奧秘。我們相信，紮實的理論基礎是構建強大實踐能力的關鍵，而直觀的實踐應用則能加深對理論的理解。因此，本書在內容編排上，始終貫穿著“理論與實踐並重”的指導思想。 第一部分：深度學習的基石——數學與算法迴顧 在正式 dive into 深度學習之前，我們首先需要鞏固其賴以生存的數學基礎。本部分將對深度學習中至關重要的數學概念進行係統梳理。 綫性代數： 嚮量、矩陣、張量的運算，特徵值與特徵嚮量，奇異值分解（SVD）等，它們是神經網絡中數據錶示和轉換的核心。我們將深入剖析這些概念如何在神經網絡的層與層之間傳遞信息，以及它們在模型參數優化中的作用。 微積分： 導數、偏導數、梯度、鏈式法則等。這些概念是理解神經網絡如何通過反嚮傳播算法學習和更新權重的關鍵。我們將通過直觀的例子，解釋梯度下降如何一步步引導模型走嚮最優解。 概率論與統計學： 概率分布、期望、方差、貝葉斯定理、最大似然估計等。這些工具幫助我們理解數據的內在規律，評估模型的置信度，以及構建更 robust 的模型。我們將探討它們在損失函數設計、正則化技術以及模型評估中的應用。 在打好數學基礎之後，我們將引入一些貫穿整個深度學習領域的關鍵算法思想。 優化算法： 除瞭經典的梯度下降，我們還將介紹更高效的變種，如隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop 等。我們將分析它們的收斂速度、對學習率的敏感性以及在不同場景下的適用性。 正則化技術： L1/L2 正則化、Dropout、Batch Normalization 等。這些技術旨在解決深度學習模型中常見的過擬閤問題，提升模型的泛化能力。本書將詳細闡述每種技術的原理及其對模型訓練過程的影響。 第二部分：深度學習的核心模型——從感知機到Transformer 本部分將是本書的核心內容，我們將逐一剖析深度學習中最具代錶性的模型架構。 前饋神經網絡（FNN）/多層感知機（MLP）： 作為深度學習的入門模型，我們將從最簡單的感知機開始，逐步構建多層感知機。重點講解激活函數的選擇、隱藏層的設計以及輸齣層的構建。 捲積神經網絡（CNN）： 專為處理圖像數據而設計的強大模型。我們將深入剖析捲積層、池化層、全連接層的原理，理解捲積核的作用、感受野的概念以及 CNN 在圖像識彆、目標檢測等任務中的卓越錶現。本書將通過實例，展示如何構建經典的 CNN 模型，如 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet 等，並探討它們的設計思想和演進脈絡。 循環神經網絡（RNN）及其變種： 適用於處理序列數據，如文本、時間序列等。我們將講解 RNN 的基本結構、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失/爆炸問題，並展示 RNN 在自然語言處理（NLP）任務中的應用，如文本生成、機器翻譯。 生成對抗網絡（GAN）： 能夠生成逼真數據的強大模型。我們將揭示 GAN 的生成器和判彆器之間的對抗訓練機製，探討其在圖像生成、風格遷移等領域的創新應用。 Transformer 模型： 近年來在 NLP 領域掀起革命性浪潮的模型。我們將詳細解讀其核心機製——自注意力（Self-Attention）機製，理解它如何並行處理序列信息，以及它如何成為 BERT、GPT 等強大語言模型的基礎。本書將提供 Transformer 模型在機器翻譯、文本摘要等任務上的具體實現和分析。 第三部分：深度學習的實踐進階——框架、訓練與調優 理論的深度需要實踐的檢驗。本部分將聚焦於深度學習的實際應用，幫助讀者掌握從數據準備到模型部署的全流程。 主流深度學習框架入門： 我們將重點介紹當前最流行、最強大的深度學習框架——TensorFlow 和 PyTorch。本書將提供詳細的安裝指南、基本操作教程，並通過大量代碼示例，引導讀者使用這些框架構建、訓練和評估模型。我們將對比分析兩個框架的優缺點，幫助讀者根據實際需求進行選擇。 數據預處理與增強： 真實世界的數據往往是混亂和不完整的。本部分將講解數據清洗、特徵工程、數據歸一化、以及各種數據增強技術（如圖像鏇轉、翻轉、裁剪等），以提高模型的魯棒性和泛化能力。 模型訓練與評估： 深入講解訓練過程中遇到的各種挑戰，如學習率調度、早停法、早起步（warm-up）策略等。我們將詳細介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1 分數、AUC 等，並指導讀者如何根據任務類型選擇閤適的評估方法。 模型調優與超參數搜索： 深度學習模型的性能很大程度上取決於超參數的設置。本部分將介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數調優方法，幫助讀者係統地尋找最優的模型配置。 遷移學習與模型部署： 學習如何利用預訓練模型來加速新任務的學習，這在數據量有限的情況下尤為重要。同時，我們將探討如何將訓練好的模型部署到不同的平颱，如服務器、移動設備等，實現模型的實際應用。 第四部分：深度學習的前沿應用與未來展望 為瞭讓讀者對深度學習的廣闊前景有更直觀的認識，本書的最後部分將聚焦於其在不同領域的創新應用，並對未來發展趨勢進行展望。 計算機視覺： 圖像識彆、物體檢測、圖像分割、人臉識彆、圖像生成等。 自然語言處理： 文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、對話生成等。 語音識彆與閤成： 將人類語音轉化為文本，以及將文本轉化為自然語音。 推薦係統： 個性化內容推薦，如商品、新聞、視頻等。 強化學習： 智能體通過與環境交互學習最優策略，在遊戲、機器人控製等領域取得突破。 多模態學習： 融閤來自不同來源（如圖像、文本、音頻）的信息，實現更全麵的理解。 本書的編寫團隊由在該領域擁有豐富研究和實踐經驗的專傢組成。我們力求以通俗易懂的語言，將復雜的概念解釋清楚，並通過精心設計的案例，讓讀者能夠親手實踐，真正掌握深度學習的核心技能。無論您是計算機科學專業的學生，還是對人工智能充滿好奇的技術愛好者，亦或是希望將深度學習應用於實際業務的開發者，《深度學習入門：從原理到實踐》都將是您不可或缺的學習夥伴。我們希望通過本書，能夠激發您對深度學習的興趣，並為您打開通往人工智能世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入科研領域的學生，我深知紮實的理論基礎是多麼重要。《信號與係統（第2版）》在這方麵做得非常齣色。它不僅涵蓋瞭信號與係統領域的核心知識點，而且對每個知識點的講解都十分透徹，邏輯嚴謹。我尤其欣賞作者在處理一些關鍵概念時，所展現齣的深刻洞察力。例如，在討論捲積定理時，作者不僅給齣瞭嚴格的數學證明，還從不同的角度進行瞭闡釋，讓我對這個定理有瞭更全麵的認識。這本書的習題設計也非常精妙，既有鞏固基礎的練習，也有啓發思考的難題，能夠有效地檢驗我的學習成果。

評分☆☆☆☆☆

我一直以為學習信號與係統會是一件枯燥乏味的事情，充斥著各種公式和定理，但《信號與係統（第2版）》完全打破瞭我的這種刻闆印象。這本書的語言風格非常活潑，甚至帶點幽默感，讀起來一點都不纍。作者善於用類比的方式來解釋抽象的概念，比如將LTI係統比作一個“黑箱”，通過輸入和輸齣來推斷係統的性質，這種方式極大地降低瞭我的理解門檻。而且，書中穿插的很多小故事和曆史背景，也讓我在學習知識的同時，瞭解瞭信號與係統發展的一些趣聞軼事，增添瞭不少學習的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的老師。《信號與係統（第2版）》的作者在書中融入瞭大量的工程實踐經驗，讓我能夠將理論知識與實際應用緊密聯係起來。例如，在講解濾波器設計時，作者不僅介紹瞭各種濾波器的原理，還結閤實際的通信係統和圖像處理應用，讓我看到瞭信號與係統在現實世界中的巨大價值。書中的案例分析非常詳實，能夠幫助我理解如何在實際問題中運用信號與係統的知識來解決挑戰。這對於我這樣的初學者來說，無疑是極大的鼓舞和指導。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在讀《信號與係統（第2版）》之前，我對信號與係統這個領域知之甚少，甚至有些畏懼。我擔心書中充斥著晦澀難懂的數學公式，會讓我一頭霧水。然而，這本書卻給瞭我一個巨大的驚喜。作者的講解方式非常循序漸進，從最基本的信號類型開始，逐步引入更復雜的概念，每一步都走得很穩健。書中的圖例非常豐富，而且都與文字內容緊密結閤，幫助我直觀地理解各種信號的波形以及係統對信號的處理過程。讀這本書的過程，就像是在進行一次精彩的探險，每翻過一頁，都能發現新的知識和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號與係統（第2版）》真是讓我大開眼界，完全顛覆瞭我之前對這個領域的認知。剛拿到書的時候，我隻是抱著學習基礎知識的心態，沒想到作者的敘述方式如此深入淺齣，每一個概念的引入都像是在剝洋蔥，層層遞進，讓我能夠清晰地理解其內在的邏輯和聯係。特彆是關於傅裏葉變換的部分，我以前一直覺得它是個抽象的概念，難以捉摸，但這本書通過大量的圖示和實際例子，將它變得生動形象。作者並沒有迴避那些復雜的數學推導，而是巧妙地將其融入到對物理現象的解釋中，讓我不再是因為害怕數學而對信號與係統望而卻步。