信号与系统分析/21世纪高等学校规划教材·电子信息 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高继森 编

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• 21世纪高等学校规划教材
• 电子技术
• 数学基础

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302293583

版次：1

商品编码：11103290

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-10-01

用纸：胶版纸

页数：265

字数：437000

正文语种：中文

编辑推荐

《21世纪高等学校规划教材·电子信息：信号与系统分析》立足于实事求是、夯实基础、精选内容、有利教学的指导思想，从授课的对象出发，考虑实际授课学时，兼顾课程自身广度与深度的关系。采用先连续后离散的系统分析体系，先时域后变域的分析方法，便于引导学生由浅入深地学习，最终具备较完整的基础理论知识，并为后续课程打好基础。本书附录列有实验项目。

内容简介

《21世纪高等学校规划教材·电子信息：信号与系统分析》较系统地介绍了信号与系统的基本概念、基本理论和基本分析方法。内容包括连续时间信号与系统的时域分析、频域分析及复频域分析，离散时间系统的时域分析及Z域分析，状态变量分析法，并附有信号与系统分析实验。配合正文，书中配有大量的例题和习题，并附有部分习题的答案。
《21世纪高等学校规划教材·电子信息：信号与系统分析》可作为高等院校电信、电子、电气控制、自动化等电类专业基础课程的教材，也可供有关科技人员参考。

内页插图

目录

第1章 连续时间信号与系统的时域分析
1.1 信号的定义与分类
1.2 信号的描绘与运算
1.2.1 一些基本信号及性质
1.2.2 信号的运算
1.3 系统及其分类
1.3.1 系统的概念
1.3.2 系统的分类
1.4 P算子与零输入响应
1.4.1 P算子与其运算规则
1.4.2 由微分方程组求任一待求量的方程
1.4.3 系统的零输入响应
1.5 系统的单位阶跃与单位冲激响应
1.5.1 系统输入信号与输出响应之间的关系
1.5.2 系统的单位阶跃响应
1.5.3 系统的单位冲激响应
1.6 系统的零状态响应——卷积积分
1.6.1 求系统零状态响应的卷积积分公式
1.6.2 卷积的图解法
1.6.3 卷积的解析法
1.6.4 系统的全响应
1.6.5 卷积积分的运算规则与性质
习题1
第2章 连续时间系统的频域分析
2.1 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
2.1.1 三角形式的傅里叶级数
2.1.2 周期信号的对称情况
2.1.3 傅里叶级数的指数形式
2.1.4 周期信号的频谱
2.1.5 求傅里叶级数系数的简便方法
2.2 周期非正弦信号作用下电路的稳态分析
2.3 周期非正弦信号的有效值和功率
2.4 非周期性信号的频谱——傅里叶变换
2.5 典型非周期信号的频谱
2.5.1 单边指数信号
2.5.2 双边指数信号
2.5.3 单位冲激信号
2.5.4 冲激函数的导数
2.5.5 直流信号
2.5.6 矩形脉冲信号
2.5.7 单位阶跃信号
2.5.8 符号函数
2.6 傅里叶变换的性质
2.6.1 线性特性
2.6.2 奇偶性
2.6.3 时移特性
2.6.4 频移特性
2.6.5 对称性
2.6.6 尺度变换特性
2.6.7 时域卷积
2.6.8 频域卷积
2.6.9 微分特性
2.6.10 时域积分
2.6.11 频域微分
2.6.12 频域积分
2.7 周期信号的傅里叶变换
2.7.1 正弦和余弦信号的傅里叶变换
2.7.2 单位冲激序列的傅里叶变换
2.7.3 一般周期信号的傅里叶变换
2.8 调制与解调原理
2.9 功率谱和能量谱
2.9.1 能量信号和功率信号
2.9.2 功率频谱
2.9.3 能量频谱
2.10 非周期信号作用下系统的频域分析
2.10.1 频域分析法
2.10.2 无失真传输的条件
2.10.3 理想低通滤波器
习题2
……

第3章 连续时间系统的复频域分析
第4章 离散时间信号与系统的时域分析
第5章 离散时间系统的Z域分析
第6章 系统的状态变量分析法
部分习题答案
附录A 信号与系统分析实验
参考文献

前言/序言

《信号与系统分析/21世纪高等学校规划教材·电子信息》是一本面向电子信息类专业学生和研究人员的权威教材，系统深入地阐述了信号与系统的基本理论、分析方法和应用。本书紧密结合现代电子信息技术发展的最新动态，旨在培养学生扎实的理论功底、敏锐的工程实践能力以及解决复杂工程问题的创新思维。 核心内容与结构安排： 全书在结构上循序渐进，从基础概念入手，逐步深入到复杂的分析技术和实际应用。 第一部分：信号与系统的基本概念 信号的分类与表示： 本部分首先定义了信号的基本概念，并对其进行多维度分类。这包括对连续时间信号与离散时间信号的区分，周期信号与非周期信号的辨析，能量信号与功率信号的界定，以及偶信号与奇信号的特性。同时，教材详细介绍了信号的数学表示方法，如时间域表示、指数形式、三角函数形式等，为后续的系统分析奠定基础。理解这些基本概念是掌握信号处理的关键第一步。 系统及其性质： 接着，本书引入了“系统”的概念，将其定义为对输入信号进行某种变换的实体。系统也被分为不同类型，例如线性系统与非线性系统、时不变系统与时变系统、因果系统与非因果系统、稳定系统与不稳定系统。教材着重强调了线性时不变（LTI）系统的特殊性和重要性，因为它们在工程领域占据主导地位，并且可以通过更为简洁有效的方法进行分析。 第二部分：时域分析 卷积运算： 卷积是分析LTI系统的核心运算。教材会详细讲解卷积的定义、性质（如交换律、结合律、分配律）以及计算方法。通过求解卷积，可以预测LTI系统对任意输入信号的输出。这部分内容将通过大量的图示和具体算例来加深理解，帮助读者掌握通过图解法、解析法和数值法进行卷积运算的技巧。 微分方程与差分方程： 系统在时域的表现可以通过微分方程（对于连续时间系统）或差分方程（对于离散时间系统）来描述。本书会讲解如何建立这些方程，并介绍求解的方法，包括经典法（利用初始条件）和算子法。这部分内容将帮助读者建立数学模型与物理系统之间的联系。 冲激响应与阶跃响应： 冲激响应是LTI系统的“指纹”，描述了系统对一个无限窄、单位幅度的信号的反应。教材会深入探讨冲激响应的性质及其重要性，并讲解如何利用它来求解系统的零输入响应和零状态响应。同时，阶跃响应作为冲激响应的积分（或累加），也是分析系统行为的重要工具，本书也会对其进行详尽介绍。 第三部分：频域分析 傅里叶级数与傅里叶变换： 频域分析是信号处理的核心技术之一，它将信号从时间域转换到频率域，揭示信号的频谱特性。本书将首先介绍傅里叶级数，用于分析周期信号的频谱，将其分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量。随后，引入傅里叶变换，将其推广到非周期信号，实现信号的连续频谱表示。教材会详细讲解傅里叶变换的性质（如线性性、时移、频移、卷积定理等）以及计算方法，并展示如何利用傅里叶变换来分析系统的频率响应。 傅里叶变换的应用： 傅里叶变换在工程中有广泛应用，例如滤波、调制解调、频谱分析等。本书会通过实例展示傅里叶变换在解决实际问题中的强大能力。 拉普拉斯变换： 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，包括那些在傅里叶变换下不收敛的信号（如指数增长信号）。本书会详细介绍拉普拉斯变换的定义、性质、收敛域（ROC）的概念以及它在分析和设计连续时间系统中的作用。特别地，教材会强调拉普拉斯变换在求解微分方程、系统稳定性分析和传递函数概念的引入。 Z变换： 对应于离散时间系统，Z变换是拉普拉斯变换的离散版本。本书会系统讲解Z变换的定义、性质、收敛域以及它在分析和设计离散时间系统中的应用。Z变换同样是分析差分方程、系统稳定性以及理解数字滤波器的基础。 第四部分：系统分析与设计 状态空间分析： 随着系统复杂度的增加，传统的输入-输出方法可能显得不足。状态空间方法提供了一种更通用的系统描述和分析框架，将系统的内部状态引入分析。本书会介绍状态空间方程的建立，并讲解如何通过状态反馈实现系统的极点配置，以及如何进行系统可控性和可观测性的分析。 滤波器设计： 滤波器是信号处理中最常见的应用之一，用于去除信号中的噪声或提取特定频率成分。本书会介绍不同类型的滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）的原理，并探讨模拟滤波器和数字滤波器（如FIR和IIR滤波器）的设计方法，包括巴特沃斯、切比雪夫等经典设计。 第五部分：应用与进阶 采样定理： 信号的模数转换是连接连续世界和数字世界的重要环节。本书会深入讲解奈奎斯特-香农采样定理，阐述采样频率与信号带宽之间的关系，以及过采样、欠采样等概念。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 计算机只能处理离散数据，因此需要DFT将连续频谱离散化。本书会介绍DFT的定义、性质，以及计算量巨大的问题，并着重介绍高效的FFT算法，它是现代数字信号处理的基石。 实际工程应用案例： 为了巩固理论知识，本书会提供大量来自通信、控制、音频处理、图像处理等领域的实际工程应用案例。这些案例将展示如何运用信号与系统的理论来分析和解决现实世界中的问题。 教材特点与价值： 理论严谨与工程导向相结合： 本书在保证理论严谨性的同时，充分考虑了电子信息工程领域的实际需求，强调理论与实践的结合。 数学工具的系统讲解： 傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等数学工具的讲解贯穿始终，并详细介绍了它们的性质和应用。 图示化与算例丰富： 大量的图示和精心挑选的算例，能够帮助读者直观理解抽象的数学概念，并掌握具体的计算方法。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级理论，学习路径清晰，适合不同层次的学生。 紧跟时代发展： 教材内容力求反映电子信息技术发展的最新趋势，为学生未来的学习和工作打下坚实基础。 总而言之，《信号与系统分析/21世纪高等学校规划教材·电子信息》是一本集理论深度、应用广度和教学先进性于一体的经典教材，是电子信息类专业学生学习信号与系统知识的必备参考书。通过学习本书，读者将能够深刻理解信号与系统的内在规律，掌握分析和设计复杂系统的能力，为后续更深入的专业学习和实际工程应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数字信号处理部分的介绍，虽然涵盖了离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）以及快速傅里叶变换（FFT）等核心内容，但在实际应用和算法优化方面的指导略显不足。书中对DFT和FFT的推导过程比较详尽，这对于理解其数学原理是有帮助的，但对于如何有效地利用FFT来分析频谱、进行滤波，以及在实际系统中如何处理FFT的周期性和频率分辨率问题，描述得不够深入。例如，书中并没有太多关于窗函数在信号频谱分析中的作用，以及不同窗函数的选择对频谱泄漏的影响的详细讨论。我希望能看到更多关于如何利用FFT实现低通、高通滤波的实例，以及如何处理长序列信号的FFT运算，例如分块FFT等技术。另外，书中对于数字滤波器的设计，例如FIR和IIR滤波器的设计准则和设计流程，也只是泛泛而谈，缺乏足够详细的步骤和实际的设计工具的介绍，这使得我在尝试设计滤波器时感到无从下手。

评分☆☆☆☆☆

在阅读完本书关于系统稳定性分析的部分后，我发现其对根轨迹和Nyquist稳定判据的阐述，虽然在数学推导上严谨，但在直观性和工程实践的指导性上仍有提升空间。书中对根轨迹的绘制规则讲解得比较细致，但对于初学者来说，理解这些规则背后的物理意义，以及如何通过根轨迹的形状来判断系统的稳定性裕度，可能需要花费不少时间。我曾尝试理解Nyquist图如何反映系统的稳定性，但书中对Nyquist判据的数学证明，虽然正确，但缺乏更直观的图形解释和对绕点数与稳定性关系的清晰阐述。我更希望书中能提供一些实际的例子，例如分析一个简单的控制系统，通过绘制其根轨迹或Nyquist图，来直观地解释为什么系统会不稳定，以及如何通过调整系统参数来改善其稳定性。此外，书中对Bode图的介绍也偏向于数学分析，对于如何从Bode图中快速判断系统的频率响应特性，以及如何利用Bode图进行系统设计和校正，指导性不够强。

评分☆☆☆☆☆

作为一名电子信息专业的学生，我对本书在系统辨识方面的处理方式感到有些困惑。书中虽然提到了系统辨识的基本概念，但对于如何实际操作，如何从采集到的数据中构建出系统的数学模型，描述得过于笼统。例如，在讨论参数辨识方法时，只是简单列举了最小二乘法等几种典型方法，但没有详细说明这些方法的适用条件、优缺点以及在实际噪声环境下如何选择和优化。书中更多的是从理论上解释为什么需要系统辨识，以及辨识的基本框架，但缺少了“如何做”的指导。我希望书中能包含更多实际的案例分析，比如如何利用示波器或数据采集卡采集某个电路的输入输出数据，然后利用书中介绍的算法来辨识出这个电路的传递函数。此外，对于模型验证和模型选择的讨论也显得不足，一个辨识出来的模型是否可靠，如何评估其性能，书中这部分内容的缺失，让我感觉在动手实践方面指导性不够强。

评分☆☆☆☆☆

这本书的引入部分，作者花费了大量笔墨去铺垫信号与系统的概念，虽然初衷是为了让读者有一个清晰的认识，但不得不说，这部分的叙述稍显冗长。在介绍傅里叶级数和傅里叶变换时，作者过于强调其数学推导过程，例如对积分和级数展开的详细演算，对于初学者来说，很容易迷失在复杂的公式海洋中，而忽略了这些工具在实际信号分析中的核心作用。书中很多例子也都集中在理论层面，比如理想冲激函数、矩形脉冲的变换，这些虽然是经典案例，但如果能结合一些更贴近工程应用的场景，比如音频信号的处理、图像压缩的初步原理，相信会更具吸引力。我曾尝试着去理解其对LTI系统的卷积定理的阐述，但那种纯数学的推导，缺乏直观的图示和深入浅出的比喻，让我感觉学习过程有些枯燥。而且，书中对一些高级概念的介绍，例如Z变换和拉普拉斯变换的联系，虽然提及了，但缺乏足够篇幅来深入探讨其在不同领域的应用差异和优势，这让我感觉有点意犹未尽。

评分☆☆☆☆☆

在学习书中关于随机信号的章节时，我发现其对概率论和随机过程的引入与信号分析的结合不够紧密。虽然理解随机信号需要概率论的基础，但书中对概率密度函数、累积分布函数等概念的介绍，感觉像是将概率论教材的内容直接搬了过来，缺乏与信号处理特性的深度融合。在介绍随机信号的统计特性时，例如均值、方差、自相关函数等，作者的解释更多的是基于数学定义，而没有充分阐述这些统计量在描述信号特性、系统响应方面的物理意义和工程意义。我期待书中能够更清晰地说明，为什么我们需要计算自相关函数，它能告诉我们关于信号的哪些信息？在分析通信系统中的噪声时，如何利用这些统计特性来评估系统的性能？书中对高斯白噪声的讨论也比较表面，没有深入分析其在不同系统中的建模和应用，这让我感觉对随机信号的理解还停留在概念层面，难以将其应用于解决实际的随机信号处理问题。