计算方法与实习（第5版）/21世纪高等学校教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙志忠 等 著

图书标签:

• 计算方法
• 数值分析
• 高等数学
• 科学计算
• 工程数学
• 教材
• 21世纪高等学校教材
• 第五版
• 计算机应用
• 数学建模

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564128951

版次：5

商品编码：10824257

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：278

字数：358000

内容简介

《21世纪高等学校教材：计算方法与实习（第5版）》分两篇。第1篇为计算方法，包括误差分析、方程求根、线性方程组数值解法、插值法、曲线拟合、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法及矩阵的特征值及特征向量的计算等8章，各章末有应用实例、内容小结、复习思考题和习题；第2篇为计算实习，供学生自学，用于指导学生上机实习，与第l篇各章相应共有8个实习，每一实习均给出了该实习的目的与要求、算法概要、用 C++语言和Matlab编写并调试通过的程序、实例及上机实习题和答案。
《计算方法与实习（第5版）》取材适当，思路清晰，富有启发性，便于教学，可作为高等工科院校非数学专业学生的教材，也可作同等程度的自学教材，或科技人员的参考书。

目录

第1篇 计算方法
1 绪论
2 方程求根
3 线性方程组数值解法
4 插值法
5 曲线拟合
6 数值积分与数值微分
7 常微分方程数值解法
8 矩阵的特征值及特征向量的计算

第2篇 计算实习
1 舍入误差与数值稳定性
2 方程求根
3 线性方程组数值解法
4 插值法
5 曲线拟合
6 数值积分
7 常微分方程数值解法
8 矩阵的特征值与特征向量的计算
实习题参考答案
参考文献

前言/序言

《数字信号处理基础与应用（第4版）》图书简介 作者： 张卫东，李明，王芳 出版社： 电子工业出版社 ISBN： 978-7-121-XXXX-X --- 第一部分：全景概述与目标读者 《数字信号处理基础与应用（第4版）》是一本面向电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业本科高年级学生及研究生的经典教材与参考手册。本书基于对数字信号处理（DSP）领域最新发展和工程实践需求的深刻洞察，对经典的DSP理论进行了系统、深入的重构与更新，旨在帮助读者构建坚实的理论基础，并熟练掌握现代信号处理技术的工程实现能力。 本书的独特价值在于其理论的严谨性与应用的紧密结合。 与侧重于纯数学推导的教材不同，本版教材特别强调信号处理在实际工程问题中的建模、分析与解决方案设计。它不仅是课堂教学的理想用书，更是工程师和研究人员在面对复杂信号处理挑战时，可以随时查阅和深入学习的工具书。 相较于前三版，本版在以下方面进行了重大革新： 1. 理论体系的现代化： 融入了近年来在非平稳信号分析、小波变换、以及现代谱估计方法（如子空间方法）的最新研究成果。 2. 计算工具的整合： 大量引入了基于MATLAB/Simulink的仿真实例，使抽象的数学概念具象化，便于学生理解和验证。 3. 工程应用的拓宽： 增加了在5G通信、雷达信号处理、生物医学信号处理等前沿领域的应用案例分析。 --- 第二部分：核心内容深度剖析 本书内容结构清晰，逻辑严密，共分为五个主要部分，层层递进，确保读者能够扎实掌握DSP的每一个关键环节。 第一章：离散时间信号与系统基础 本章是全书的基石，详细回顾了连续时间信号到离散时间信号的转化过程，重点阐述了采样定理的严格数学推导及其在抗混叠滤波设计中的实际意义。对线性时不变（LTI）系统的基本性质（如因果性、稳定性）进行了深入分析。 关键点： Z变换理论的完整介绍，包括单边Z变换在求解差分方程中的应用，以及收敛域（ROC）对系统稳定性的决定性影响。 特色内容： 引入了信号能量与功率谱密度的概念，为后续的随机信号处理打下基础。 第二章：离散时间傅里叶变换（DTFT）与离散傅里叶变换（DFT） 本章深入探讨了信号在频域的表示方法。DTFT是理解频率特性的关键工具，而DFT则是所有实际数字处理算法的计算基础。 重点剖析： FFT（快速傅里叶变换）算法的原理和实现细节，着重讲解了蝶形运算结构和按时间抽取（DIT）及按频率抽取（DIF）算法的优劣对比。 实践环节： 详细分析了DFT的周期延拓、频谱泄露、栅栏效应等实际应用中的固有问题，并给出了截断、加窗等缓解措施的数学模型。 第三章：数字滤波器设计 本章是DSP应用的核心技能，系统地介绍了IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲激响应）两种滤波器类型的原理、设计方法与性能权衡。 FIR 滤波器设计： 详细讲解了窗函数法（包括Hamming窗、Blackman窗等）的频谱旁瓣抑制原理，以及频率采样法和Parks-McClellan最优算法（最小二乘法）在设计等波纹滤波器中的应用。 IIR 滤波器设计： 重点阐述了模拟滤波器（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）到数字滤波器的双线性变换法（BLT），强调了预畸变（Prewarping）技术对频率响应准确性的重要性。 对比分析： 提供了两种滤波器在相位线性度、计算复杂度、实现难度上的详尽对比表格。 第四章：随机信号处理基础 本章将理论延伸至实际环境中最普遍存在的随机噪声信号的处理。 核心概念： 随机过程的定义、平稳性、广义平稳性、以及维纳-霍夫方程。 谱估计方法： 系统介绍了经典（周期图法）与现代（参数法，如自回归AR模型、滑动平均ARIMA模型）谱估计方法的原理、优缺点及适用场景。特别对Burg算法的迭代求解过程进行了清晰的数学建模。 最优滤波： 详细推导了维纳滤波器（Wiener Filter）的结构和求解步骤，并解释了其在信号增强和去噪中的核心作用。 第五章：高级主题与应用实例 本章旨在拓宽读者的视野，介绍当前DSP领域的前沿技术和复杂系统应用。 多速率信号处理： 深入讲解了采样率的改变对信号处理带来的挑战与机遇，详细介绍了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的理想滤波器设计，以及半带滤波器和双通道滤波器组的应用。 自适应滤波： 引入了LMS（最小均方误差）算法、NLMS算法等自适应滤波器原理，这些是回声消除、自适应均衡和噪声对消等领域的核心。 时频分析： 对传统傅里叶变换在非平稳信号分析中的局限性进行了阐述，系统介绍了短时傅里叶变换（STFT）及其窗口选择问题，并对小波变换的理论基础（尺度函数、小波函数）进行了概述。 工程案例： 提供了基于DSP芯片（如TI C6000系列）的实时滤波系统搭建流程和关键代码片段示例。 --- 第三部分：教学特色与学习支持 本书为辅助教学和自学设计了多重支持机制： 1. 丰富的习题集： 每章末均配有难度分级（基础概念、计算推导、设计实践）的习题，并提供了详细的参考解答。 2. MATLAB/Simulink 实验指导： 随书附带的配套光盘或在线资源中包含了超过50个配套的M文件和Simulink模型，覆盖了从Z变换求解到复杂自适应滤波器的所有关键算法的可视化验证。 3. 工程化视角： 全书贯穿着“理论指导实践，实践反哺理论”的理念，强调了量化噪声、系统延迟、计算资源限制等实际工程约束对算法选择的影响。 通过对《数字信号处理基础与应用（第4版）》的学习，读者将不仅掌握数字信号处理的数学工具，更能具备将这些工具应用于解决现实世界复杂信号问题的综合能力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书在给我带来知识的同时，也让我认识到了自己知识上的不足。书中涉及的一些线性代数和微积分的知识点，虽然我在本科阶段接触过，但很多细节已经模糊。作者在讲解过程中，时不时会回顾或引用相关的数学概念，这迫使我重新去梳理和巩固这些基础知识。这种“查漏补缺”的学习方式，虽然增加了我的学习负担，但却极大地提升了我对整个计算方法体系的理解。我尤其对书中关于矩阵特征值与特征向量的讲解印象深刻，作者将这些概念与稳定性分析联系起来，让我明白了为什么有些算法会在特定条件下不稳定。实习部分的设计也很巧妙，很多题目都需要结合前面的理论知识来设计和实现，比如求解大型稀疏线性方程组时，如何选择合适的迭代法，如何处理存储问题，这些都让我从实践中学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实践导向”给我留下了深刻的印象。它并没有将计算方法仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实习环节，将理论知识转化为解决实际问题的能力。我记得在做一个数据拟合的实验时，我们尝试了不同的回归模型，包括线性回归、多项式回归，甚至还有非线性回归。书中提供的实习指导非常详细，从数据的预处理到模型的选择，再到结果的分析，都给出了清晰的步骤。在这个过程中，我不仅学习了如何实现这些算法，更重要的是学会了如何分析模型的优劣，如何解释拟合结果的意义。书中的一些例子，比如用最小二乘法拟合实验数据，或者用数值方法求解一个简单的工程问题，都让我看到了计算方法在实际应用中的强大生命力。这本书让我明白了，学习计算方法不仅仅是为了应付考试，更是为了掌握一种解决问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于它对“理解”的强调，而不是简单地罗列公式和算法。作者在讲解一个新概念时，总是会先花大力气去阐述这个概念的由来、它解决了什么问题、以及它背后的数学思想。这让我感觉自己不是在被动地接收知识，而是在积极地探索和构建。例如，在讲到牛顿迭代法时，书中并没有直接给出迭代公式，而是先从函数图像与切线相交的几何意义出发，一步步推导出公式。这种“溯本求源”的方式，使得我对牛顿法不再是知其然，更知其所以然。而且，书中的例子也都选取得非常贴切，不仅仅是纯粹的数学问题，也结合了一些工程、经济学领域的实际应用，让我能够更直观地感受到计算方法在现实世界中的价值。实习部分更是锦上添花，它将理论知识转化为实践，让我有机会亲手实现算法，调试代码，解决实际问题。我记得在做数值积分的实验时，一开始用简单的梯形法则，结果误差很大，后来尝试辛普森法则，误差显著减小，这个过程让我深刻体会到算法选择的重要性。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我最大的感受是其“循序渐进”的教学模式。它从最基础的数制转换、误差分析入手，逐步深入到线性方程组的求解、插值与逼近、微分方程的数值解等核心内容。每一章的内容都建立在前一章的基础上，逻辑性非常强，让我能够一步一步地跟上作者的思路。即便遇到一些相对复杂的算法，例如最小二乘法，书中也会先从最简单的线性模型开始讲解，再扩展到一般情况。作者还非常注重细节，对于每一个算法的收敛性、稳定性、精度等都有深入的讨论，并给出了相应的分析方法。这对于我这种希望深入理解计算方法底层原理的学生来说，非常有帮助。书中的图示也非常清晰，能够很好地辅助理解抽象的概念。我尤其喜欢书中对各种方法的比较分析，比如在介绍几种不同的线性方程组求解方法时，作者会详细对比它们的优缺点、适用范围以及计算复杂度，这让我能够根据具体问题选择最合适的方法，而不是盲目地套用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是“厚积薄发”的体验。一开始我可能会觉得某些章节的理论性很强，比如关于多项式插值和样条插值的部分，有大量的数学推导。但当读到后面的应用章节，比如曲线拟合或者函数逼近时，我才恍然大悟，原来前面的铺垫是为了解决这些实际问题。书中对各种数值积分和微分方程数值解方法的讲解，层次分明，从简单的欧拉法到高阶的龙格-库塔法，再到求解偏微分方程的有限差分法，都有详尽的阐述。我记得在实习部分，我们曾经用不同的方法求解同一个物理模型中的微分方程，对比计算结果和实际观测数据的吻合程度，那个过程让我深刻体会到计算方法在科学研究中的关键作用。作者在讲解这些复杂算法时，并没有回避数学细节，而是用一种比较严谨且易于理解的方式呈现出来，这让我对这些方法有了更深的认识，也为我将来在更高级的计算领域打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

好书啊好书啊好书啊

评分☆☆☆☆☆

这种不是热门的书发货还是比较迅速

评分☆☆☆☆☆

京东的物流很给力，送货的速度还不错，商品的质量也可以接受，价格也能比较公道。你,值得拥有!超低的价格,超好的质量,超高的品质,感谢京东,有你陪伴,真好!不错，很喜欢。

评分☆☆☆☆☆

书不错，应该是正版，就是发货慢了点

评分☆☆☆☆☆

书不错，应该是正版，就是发货慢了点

评分☆☆☆☆☆

教科书，内容挺多的，质量还行吧

评分☆☆☆☆☆

我们也是非常普通的，可是我们自己是否也能大声的对自己说“我不庸俗呢？”)

评分☆☆☆☆☆

感觉像盗版

评分☆☆☆☆☆

书不错，应该是正版，就是发货慢了点