信号与系统/高等学校教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吕玉琴，俎云霄，张健明 著

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• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• 通信原理
• 控制系统
• 高等数学
• 电子工程
• 工科教材

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040392326

版次：1

商品编码：11405607

包装：平装

丛书名： 高等学校教材

开本：16开

出版时间：2014-02-01

用纸：胶版纸

页数：481

字数：760000

正文语种：中文

内容简介

　　《信号与系统/高等学校教材》主要用于高等院校本科生的信号与系统课程的学习，适合电子信息类专业用书。讲述信号与系统的“时域”和“变换域”分析的基本概念和方法。主要内容包括：信号与系统的基本概念和性质；连续（离散）时间信号的时域表示与运算；连续（离散）时间系统的时域分析；信号的正交分解；连续时间信号的频域分析；傅里叶变换在通信系统中的应用；连续时间信号与系统的复频域分析；离散时间系统的复频域分析；系统的状态变量分析。
　　《信号与系统/高等学校教材》注重基本概念与实际应用结合，以增加学生的学习兴趣，拓展知识，体现通信学科的特色。引入计算机仿真内容，并给出部分仿真实例，从而培养学生的思维能力和计算机仿真的能力。本教材有完备的习题及参考答案、提供配套的PPT电子课件，供教师和学习者参考。

内页插图

目录

第一章绪论
1.1 引言
1.2 信号的描述与分类
1.2.1 确定性信号和随机信号
1.2.2 连续时间信号和离散时间信号
1.2.3 周期信号与非周期信号
1.2.4 能量信号与功率信号1
1.3 典型的连续时间信号
1.3.1 普通信号
1.3.2 奇异信号
1.4 典型的离散时间信号
1.5 信号的基本运算
1.5.1 信号的相加与相乘
1.5.2 信号的积分与微分
1.5.3 信号的移位、倒置
1.5.4 信号的尺度变换
1.5.5 信号的波形变换
1.5.6 8函数及其导数的性质与运算规则
1.6 信号的分解
1.6.1 信号分解为直流分量与交流分量
1.6.2 信号分解为偶分量与奇分量
1.6.3 信号分解为脉冲分量
1.6.4 信号分解为实部分量与虚部分量
1.6.5 信号分解为正交函数分量
1.7 系统的描述
1.7.1 连续时间系统的数学模型
1.7.2 连续时间系统的框图表示
1.7.3 离散时间系统的数学模型
1.7.4 离散时间系统的框图表示
1.8 线性时不变系统的特性与分析方法
1.8.1 线性
1.8.2 时不变性
1.8.3 因果性
1.8.4 稳定性
1.8.5 LTI系统分析方法概述
习题

第二章线性时不变系统的时域分析
2.1 引言
2.2 微分方程的经典解法
2.3 起始点的跳变-0-与0+值
2.3.1 电容电压的跳变
2.3.2 电感电流的跳变
2.4 零输入响应和零状态响应
2.4.1 零输入响应
2.4.2 零状态响应
2.5 冲激响应与阶跃响应
2.5.1 7中激响应
2.5.2 阶跃响应
2.6 卷积积分
2.7 卷积积分的性质
2.8 差分方程的求解
2.8.1 迭代法
2.8.2 齐次解和零输入响应
2.8.3 特解和完全响应
2.8.4 零状态响应
2.9 单位样值响应
2.10 卷积和
2.11 卷积和的性质
2.12 卷积的计算机辅助计算
2.12.1 连续时间信号的卷积
2.12.2 离散时间信号的卷积
习题

第三章 连续时间信号的频域分析——傅里叶变换
3.1 引言
3.2 信号的正交分解
3.2.1 矢量的正交分解
3.2.2 信号的正交分解
3.3 完备正交函数集
3.4 连续时间周期信号的傅里叶级数
3.4.1 三角形式的傅里叶级数
3.4.2 指数形式的傅里叶级数
3.4.3 傅里叶级数的性质
3.4.4 函数对称性与傅里叶系数的关系
3.4.5 周期矩形脉冲的频谱与周期的关系
3.5 连续时间非周期信号的傅里叶变换
3.5.1 傅里叶变换定义
3.5.2 典型非周期信号的傅里叶变换
3.6 傅里叶变换的性质
3.7 卷积定理
3.7.1 时域卷积定理
3.7.2 频域卷积定理
3.8 帕塞瓦尔定理
3.9 周期信号的傅里叶变换
3.9.1 正弦信号的傅里叶变换
3.9.2 一般周期信号的傅里叶变换
3.9.3 单位冲激序列的傅里叶变换
3.10 抽样与重构
3.10.1 理想抽样
3.10.2 矩形脉冲抽样
3.10.3 抽样定理
3.10.4 从样本恢复连续时间信号
3.11 典型信号的傅里叶变换及傅里叶变换性质的仿真演示
3.11.1 周期矩形脉冲的频谱
3.11.2 非周期矩形脉冲的频谱
3.11.3 傅里叶变换的时移性质
……
第四章 傅里叶变换在通信系统中的应用
第五章 连续时间信号与系统的复频域分析
第六章 离散时间信号与系统的z变换
第七章 系统的状态变量分析法
参考答案
参考书目

《工程信号分析与处理》 第一部分：信号的本质与表征 本书旨在深入探讨工程领域中信号的数学建模、分析方法以及信号处理技术。我们将从信号的最基本概念入手，逐步构建起理解和操作信号的理论框架。 1. 信号的定义与分类 信号，简单来说，是信息的一种载体，它以物理量或数学函数的形式随时间和空间的变化而变化。在工程实践中，我们遇到的信号形态万千，从电学中的电压、电流，到通信系统中的电磁波，再到医学中的心电图、超声波，乃至机械振动、声波、图像等等，都属于信号的范畴。 根据不同的标准，信号可以被划分为多种类型： 按自变量性质分类： 连续时间信号 (Continuous-Time Signals): 其自变量（通常是时间）在数学上取值连续，可以用函数 $x(t)$ 来表示，其中 $t$ 为连续时间。例如，一个模拟麦克风输出的电压信号。 离散时间信号 (Discrete-Time Signals): 其自变量取值只能是离散的，通常用序列 $x[n]$ 来表示，其中 $n$ 为离散时间索引（通常是整数）。这是由连续时间信号经过采样而得到的。例如，数字音频信号。 按因变量性质分类： 连续值信号 (Continuous-Valued Signals): 其取值范围可以是连续的实数。例如，模拟温度传感器输出的电压。 离散值信号 (Discrete-Valued Signals): 其取值范围只能是有限的几个离散值。例如，开关状态（0或1）。 按周期性分类： 周期信号 (Periodic Signals): 存在一个最小正时间间隔 $T_0$（称为周期），使得信号在任何时刻 $t$ 都满足 $x(t+T_0) = x(t)$。 非周期信号 (Aperiodic Signals) 或瞬态信号 (Transient Signals): 不满足周期信号的定义。 按能量与功率分类： 能量信号 (Energy Signals): 其总能量是有限的。对于连续时间信号 $x(t)$，能量定义为 $E_x = int_{-infty}^{infty} |x(t)|^2 dt$。对于离散时间信号 $x[n]$，能量定义为 $E_x = sum_{n=-infty}^{infty} |x[n]|^2$。周期信号和稳定的正弦信号通常是能量信号。 功率信号 (Power Signals): 其平均功率是有限且非零的。对于连续时间信号 $x(t)$，平均功率定义为 $P_x = lim_{T o infty} frac{1}{2T} int_{-T}^{T} |x(t)|^2 dt$。对于离散时间信号 $x[n]$，平均功率定义为 $P_x = lim_{N o infty} frac{1}{2N+1} sum_{n=-N}^{N} |x[n]|^2$。周期信号（非零幅值）和白噪声通常是功率信号。 按对称性分类： 偶信号 (Even Signals): 满足 $x(-t) = x(t)$ (连续时间) 或 $x[-n] = x[n]$ (离散时间)。 奇信号 (Odd Signals): 满足 $x(-t) = -x(t)$ (连续时间) 或 $x[-n] = -x[n]$ (离散时间)。 任何信号都可以分解为一个偶信号和一个奇信号之和。 按激励源分类： 自然响应信号 (Natural Response Signals): 由系统自身的特性（如阻尼、振荡频率）决定，不依赖于外部输入。 强迫响应信号 (Forced Response Signals): 由外部输入信号驱动，与外部输入信号的性质紧密相关。 2. 信号的数学表示 理解信号的数学表示至关重要。我们将介绍几种核心的数学工具： 复指数信号 (Complex Exponential Signals): $A e^{jomega t}$ (连续时间) 或 $A r^n$ (离散时间)。复指数信号具有极其重要的性质，许多信号都可以表示为复指数信号的和。 正弦信号 (Sinusoidal Signals): $A cos(omega_0 t + phi)$ (连续时间) 或 $A cos(omega_0 n + phi)$ (离散时间)。这是工程中最常见的信号类型之一，在振荡、周期性现象中扮演核心角色。 冲激信号 (Impulse Signals): 狄拉克冲激信号 (Dirac Delta Function): $delta(t)$。在 $t=0$ 处无穷大，其他地方为零，且积分为1。它代表了一个集中在某一点的“无限窄”的脉冲。 单位抽样序列 (Unit Sample Sequence): $delta[n]$。在 $n=0$ 处为1，其他地方为零。 单位阶跃信号 (Unit Step Signals): 连续时间单位阶跃信号: $u(t)$。在 $t ge 0$ 时为1，在 $t < 0$ 时为0。 离散时间单位阶跃序列: $u[n]$。在 $n ge 0$ 时为1，在 $n < 0$ 时为0。 方波信号 (Square Wave Signals): 周期性地在两个值之间切换的信号。 三角波信号 (Triangle Wave Signals): 周期性地呈线性上升和下降的信号。 锯齿波信号 (Sawtooth Wave Signals): 周期性地呈线性上升（或下降）然后突然回到起始值的信号。 3. 信号的运算 信号之间可以进行多种运算，这些运算在系统分析和信号处理中具有重要意义： 加法与减法 (Addition and Subtraction): 将两个信号在对应的时间点（或索引）上相加或相减。 乘法 (Multiplication): 将两个信号在对应的时间点（或索引）上相乘。例如，幅度调制就是一种乘法运算。 幅度标量乘法 (Amplitude Scaling): 将信号的幅度乘以一个常数。 时间移位 (Time Shifting): 将信号在时间轴上平移。$x(t-t_0)$ 表示将信号 $x(t)$ 向右（未来）移动 $t_0$。$x(t+t_0)$ 表示向左（过去）移动 $t_0$。 时间反转 (Time Reversal): 将信号在时间轴上翻转。$x(-t)$ 表示将信号 $x(t)$ 关于时间原点进行翻转。 时间伸缩 (Time Scaling): 压缩 (Compression): $x(at)$，其中 $|a| > 1$。信号在时间轴上变窄，变化加快。 扩展 (Expansion): $x(at)$，其中 $0 < |a| < 1$。信号在时间轴上变宽，变化变慢。 卷积 (Convolution): 这是线性时不变（LTI）系统分析的核心运算。 连续时间卷积: $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$。 离散时间卷积: $y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$。 卷积运算描述了输入信号 $x(t)$（或 $x[n]$）与系统冲激响应 $h(t)$（或 $h[n]$）之间的相互作用，从而产生系统的输出信号 $y(t)$（或 $y[n]$）。 第二部分：系统分析的基础 工程系统是处理信号、改变信号的实体。理解系统的特性对于设计和分析至关重要。 1. 系统的定义与模型 系统可以被看作是对输入信号施加某种变换，产生输出信号的“黑盒子”。系统可以由数学模型（如微分方程、差分方程）来描述。 2. 线性与非线性系统 (Linear vs. Nonlinear Systems) 线性系统 (Linear Systems): 满足叠加原理（齐次性和可加性）。 齐次性 (Homogeneity): 如果输入 $x_1(t)$ 产生输出 $y_1(t)$，那么输入 $ax_1(t)$ 产生输出 $ay_1(t)$，其中 $a$ 是常数。 可加性 (Additivity): 如果输入 $x_1(t)$ 产生输出 $y_1(t)$，输入 $x_2(t)$ 产生输出 $y_2(t)$，那么输入 $x_1(t) + x_2(t)$ 产生输出 $y_1(t) + y_2(t)$。 线性系统可以由叠加原理进行分析，输入信号的组合会产生对应输出信号的组合。 非线性系统 (Nonlinear Systems): 不满足叠加原理。其行为更加复杂，分析也更具挑战性。 3. 时不变与时变系统 (Time-Invariant vs. Time-Varying Systems) 时不变系统 (Time-Invariant Systems - TI): 系统的特性不随时间变化。如果输入信号 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么输入信号 $x(t-t_0)$ 将产生输出 $y(t-t_0)$。这意味着系统的响应模式在任何时间点都保持一致。 时变系统 (Time-Varying Systems - TV): 系统的特性随时间变化。 4. 因果性 (Causality) 因果系统 (Causal Systems): 系统的输出在任何时刻 $t$ 的值仅取决于当前和过去的输入，而不取决于未来的输入。这是物理上可实现的系统所必须满足的条件。例如，当使用因果系统去预测未来时，我们无法依赖未来才会发生的事情。 非因果系统 (Non-causal Systems): 系统的输出依赖于未来的输入。在理论分析中可能会出现，但在实际应用中需要进行近似或特殊处理。 5. 稳定性 (Stability) 有界输入，有界输出 (BIBO - Bounded Input, Bounded Output) 稳定性: 如果对于任何有界的输入信号，系统的输出信号也始终是有界的，则称系统是BIBO稳定的。这是最常用的稳定性判据之一。 其他稳定性概念: 如Lyapunov稳定性，在更广泛的动力学系统中也有应用。 6. 线性时不变 (LTI) 系统 LTI系统是信号处理和系统分析中最重要的一类系统，因为它们的行为可以通过冲激响应来完全表征。 冲激响应 (Impulse Response) $h(t)$ (连续时间) 或 $h[n]$ (离散时间): LTI系统的冲激响应是输入为狄拉克冲激信号 $delta(t)$（或单位抽样序列 $delta[n]$）时产生的输出信号。 系统输出与输入的关系: 对于LTI系统，输出信号 $y(t)$（或 $y[n]$）是输入信号 $x(t)$（或 $x[n]$）与系统冲激响应 $h(t)$（或 $h[n]$）的卷积。 第三部分：信号的频域分析 时域分析描述了信号在时间上的变化，而频域分析则揭示了信号的频率成分。频域分析能够提供更深入的信号洞察，特别是在理解信号的组成、滤波以及系统对不同频率信号的处理方式方面。 1. 傅里叶级数 (Fourier Series) 傅里叶级数可以将周期信号表示为一系列正弦和余弦信号（或复指数信号）的线性组合。 三角形式: $x(t) = a_0 + sum_{k=1}^{infty} [a_k cos(komega_0 t) + b_k sin(komega_0 t)]$ 复指数形式: $x(t) = sum_{k=-infty}^{infty} c_k e^{jkomega_0 t}$ 其中 $omega_0 = 2pi/T_0$ 是基波频率，$c_k$ 是复指数傅里叶系数，反映了对应频率分量的幅度和相位。 2. 傅里叶变换 (Fourier Transform) 傅里叶变换将非周期信号从时域映射到频域，表示为信号在所有可能频率上的复指数分量的叠加。 连续时间傅里叶变换 (CTFT): $X(jomega) = mathcal{F}{x(t)} = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-jomega t} dt$ 傅里叶反变换 (Inverse Fourier Transform): $x(t) = mathcal{F}^{-1}{X(jomega)} = frac{1}{2pi} int_{-infty}^{infty} X(jomega) e^{jomega t} domega$ $X(jomega)$ 称为信号 $x(t)$ 的频谱，它是一个复函数，其幅值 $|X(jomega)|$ 表示各频率分量的强度，其相位 $angle X(jomega)$ 表示各频率分量的相位。 离散时间傅里叶变换 (DTFT): $X(e^{jomega}) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] e^{-jomega n}$ DTFT的频率是连续的，但取值范围是 $[-pi, pi]$ 或 $[0, 2pi]$。 3. 傅里叶变换的性质 傅里叶变换拥有许多重要的性质，极大地简化了信号和系统的分析： 线性: $mathcal{F}{ax_1(t) + bx_2(t)} = aX_1(jomega) + bX_2(jomega)$ 时移: $mathcal{F}{x(t-t_0)} = e^{-jomega t_0} X(jomega)$ 频移: $mathcal{F}{e^{jomega_0 t} x(t)} = X(j(omega - omega_0))$ 时间反转: $mathcal{F}{x(-t)} = X(-jomega)$ 时间尺度变换: $mathcal{F}{x(at)} = frac{1}{|a|} X(jomega/a)$ 微分: $mathcal{F}{frac{d}{dt} x(t)} = jomega X(jomega)$ 积分: $mathcal{F}{int_{-infty}^{t} x( au) d au} = frac{1}{jomega} X(jomega) + pi X(0) delta(omega)$ 卷积定理: 卷积在时域对应于乘法在频域：$mathcal{F}{x(t) h(t)} = X(jomega) H(jomega)$。 乘积定理: 乘法在时域对应于卷积在频域（有尺度因子）。 帕塞瓦尔定理 (Parseval's Theorem): 信号的总能量在时域和频域是相等的。 4. 离散傅里叶变换 (DFT) DFT是对离散时间信号进行有限点傅里叶变换。它是在数字信号处理中实际应用的基础。 定义: 对于长度为 $N$ 的离散时间信号 $x[n]$，$n=0, 1, ..., N-1$，其DFT为 $X[k]$，$k=0, 1, ..., N-1$： $X[k] = sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j 2pi kn/N}$ IDFT: $x[n] = frac{1}{N} sum_{k=0}^{N-1} X[k] e^{j 2pi kn/N}$ DFT的输出 $X[k]$ 是离散频率上的采样值，表示了信号在这些离散频率上的成分。 快速傅里叶变换 (FFT): FFT是一类高效计算DFT的算法，极大地降低了计算复杂度，使得DFT在实际中得以广泛应用。 5. 拉普拉斯变换 (Laplace Transform) 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它引入了一个复变量 $s = sigma + jomega$，能够处理更广泛的信号，特别是指数增长的信号，以及分析系统的稳定性。 双边拉普拉斯变换: $X(s) = mathcal{L}{x(t)} = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-st} dt$ 单边拉普拉斯变换: $X(s) = mathcal{L}{x(t)} = int_{0}^{infty} x(t) e^{-st} dt$ (常用于分析初始条件为零的系统)。 收敛域 (Region of Convergence - ROC): $s$ 值的集合，使得拉普拉斯积分收敛。ROC对确定系统性质（如因果性、稳定性）至关重要。 与傅里叶变换的关系: 当 $s = jomega$ (即 $sigma=0$) 且 ROC 包含虚轴时，拉普拉斯变换就是傅里叶变换。 6. Z变换 (Z-Transform) Z变换是离散时间信号的傅里叶变换的离散化和推广，它将离散时间信号映射到复平面 $z$ 上。 双边Z变换: $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$ 单边Z变换: $X(z) = sum_{n=0}^{infty} x[n] z^{-n}$ 收敛域 (ROC): $z$ 值的集合，使得Z变换收敛。ROC对于分析离散时间系统的因果性和稳定性至关重要。 与DTFT的关系: 当 $z = e^{jomega}$ 且 ROC 包含单位圆时，Z变换就是DTFT。 第四部分：应用与拓展 滤波 (Filtering): 信号滤波是信号处理的核心应用之一，旨在去除信号中的噪声或提取特定频率成分。这可以通过设计具有特定频率响应的滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）来实现。 采样与重建 (Sampling and Reconstruction): 将连续时间信号转换为离散时间信号（采样）以及从离散时间信号恢复连续时间信号（重建）是数字信号处理的基础。奈奎斯特-香农采样定理是理解这一过程的关键。 调制与解调 (Modulation and Demodulation): 在通信系统中，调制是将信息信号叠加到载波信号上以传输，而解调则是从接收到的信号中提取信息信号。 系统辨识 (System Identification): 根据系统的输入输出数据来推断系统的模型。 谱分析 (Spectral Analysis): 分析信号的功率谱密度，了解信号的能量在不同频率上的分布。 本书将通过大量的实例和习题，帮助读者掌握这些理论知识，并能够将其应用于解决实际工程问题。我们将注重理论与实践的结合，鼓励读者利用仿真工具（如MATLAB, Python）来加深理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的教材，不仅在于它能让你学会知识，更在于它能激发你对这个学科的兴趣。这本书在这方面做得非常出色。它没有把理论讲得枯燥乏味，而是通过一些生动有趣的例子，让我看到了信号与系统在现实生活中的广泛应用。比如，书中对滤波器原理的讲解，我就能立刻联想到自己平时使用的各种音频设备，这种联系让我觉得学习不再是纸上谈兵，而是与真实世界紧密相连。 当我拿到这本《信号与系统/高等学校教材》的时候，我并没有期待它能给我带来什么颠覆性的认知。我只是想找一本比较系统、完整的教材来梳理一下我的知识体系。然而，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。它在讲解基本概念的同时，还会穿插一些相关的历史背景和发展脉络，让我对整个学科的演变有了更清晰的认识。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是我非常看重的。 我之前学过一些通信原理相关的课程，但总觉得对信号与系统的理解不够深入。这本书恰好填补了这个空白。它对于傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心概念的讲解，可以说是鞭辟入里。作者并没有满足于给出定义和性质，而是深入分析了这些变换的物理意义，以及它们在信号分析和系统设计中的作用。我感觉我通过这本书，真正掌握了处理和理解信号的工具。 这本书的排版和设计也值得一提。虽然内容严谨，但一点也不显得拥挤。每一章的结构都非常清晰，重点突出，段落分明。大量的图示和表格的应用，让复杂的概念变得直观易懂。我尤其喜欢书中对定理和公式的推导过程，作者总是会给出详细的解释，让你知道每一步是怎么来的，而不是直接跳到结论。这种严谨而不失人性化的编排，让我阅读起来非常顺畅。 坦白说，我一直对抽象的数学理论有些抵触。但在研读这本书的过程中，我却发现了一种别样的乐趣。作者巧妙地将数学语言与物理直觉结合起来，让原本枯燥的公式变得生动起来。比如，在解释卷积定理的时候，书中用了一个非常形象的比喻，让我一下子就明白了它背后的含义。这种“化繁为简”的能力，是这本书最让我赞叹的地方。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我最大的收获是对于“系统”这个概念的理解得到了极大的升华。过去，我可能只是把它当作一个盒子，输入什么就输出什么。但这本书让我明白，系统内部的运作机制，以及输入信号如何与系统特性发生相互作用，才是理解整个过程的关键。它让我从一个“结果导向”的学习者，变成了一个“过程导向”的探索者。 这本书的习题设计也非常有特色。它们不仅仅是对课本知识点的简单重复，很多习题都具有一定的挑战性，需要我运用所学的知识进行综合分析和解决。这种“学以致用”的实践过程，让我对理论知识的掌握更加牢固。 我发现这本书在介绍不同类型的信号和系统时，都提供了非常详尽的数学描述和物理意义的解释。作者似乎非常擅长将复杂的数学模型与实际现象联系起来，让读者能够直观地理解理论的内涵。比如，在讲解周期信号的频谱特性时，就用到了非常生动的图形和类比。 这本书的内容安排，给我一种“循序渐进”的感觉。它不会一上来就抛出大量的公式和定理，而是从最基本的概念开始，一步步引导读者深入。这种学习路径，让我觉得非常舒适，也更容易建立起完整的知识框架。 我一直认为，学习一门学科，最重要的是理解其核心思想。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去分析问题。这种思维方式的培养，对于我今后的学习和工作，都将是受益匪浅的。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续看了有半年了，刚开始拿到这本书的时候，就觉得它的封面设计挺朴实的，没有花里胡哨的东西，这让我觉得它应该是一本踏踏实实的教材。翻开第一页，就看到了厚厚一沓的习题，当时心里就咯噔一下，暗道这下有的啃了。我属于那种比较喜欢理论和实践结合的学习者，所以看到这么多习题，虽然有点畏惧，但也隐隐觉得这可能是一本能让我真正掌握知识的书。 一开始接触这本书，我并没有抱太大的期望，觉得大概率又是那种“看懂了，但做不对题”的教材。然而，当我开始认真研读里面的内容时，惊喜就接踵而至了。书中的概念讲解非常透彻，作者似乎很擅长用各种比喻和类比来解释抽象的数学原理，这一点对我这个数学功底不算特别扎实的学生来说，简直是福音。很多困扰了我很久的概念，在这本书里竟然变得清晰起来，甚至还能找到一些趣味性。 这本书最让我印象深刻的是它在概念的引入方式上，非常循序渐进。不像有些书一上来就抛出大量公式和定义，这本书更像是在和我娓娓道来一个故事。它会先从一些直观的现象入手，比如声音的传播、图像的传输等等，然后慢慢引出信号和系统的基本思想。这种方式让我更容易理解这些概念背后的物理意义，而不是死记硬背那些冰冷的数学表达式。 我是一名在读研究生，平时接触的都是一些比较前沿的领域。在学习过程中，我发现很多研究都离不开信号与系统的基础。所以，我特意找了这本《信号与系统/高等学校教材》来巩固和加深理解。这本书在理论的严谨性和逻辑的连贯性上做得相当出色。它没有回避那些复杂的证明和推导，但同时又给出了清晰的步骤和解释，让我能够一步步跟着思路走，最终理解整个理论体系的构建过程。 说实话，我一开始拿到这本书，主要是看重它的“高等学校教材”这几个字，觉得应该比较权威。但读完之后，我发现它远不止“权威”二字能概括。这本书在数学模型的建立和分析方法上，给我带来了很多启发。它不仅仅是讲解信号和系统的基本理论，更重要的是教授了一种分析问题、解决问题的思维方式。这对于我以后进行更深入的学习和研究，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但又不会显得过于晦涩。作者在解释一些复杂的数学概念时，会尽量使用通俗易懂的语言，并辅以大量的图示和例子，让读者能够轻松理解。这种“化繁为简”的能力，是这本书最让我欣赏的地方。 我曾经在其他地方学习过信号与系统，但总觉得理解不够透彻。直到我读了这本《信号与系统/高等学校教材》，才真正领略到这个学科的魅力。它在理论的深度和讲解的清晰度上，都做得非常出色。 书中对于各种变换的讲解，可以说是让我醍醐灌顶。我之前一直对傅里叶变换等概念感到模糊，但通过这本书，我才真正明白了它们背后的数学原理和物理意义。 这本书的排版设计也值得称赞。清晰的章节划分，重点突出的内容，以及大量精美的图示，都让阅读体验非常愉悦。即使是面对复杂的公式和定理，也不会让人感到畏惧。 最让我印象深刻的是，这本书在讲解过程中，并没有回避一些比较困难的数学推导。相反，它会给出详细的步骤和解释，让读者能够一步步跟着思路走，最终理解整个理论体系的构建过程。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习习惯来看，我更倾向于那种能够启发思考的书。这本书恰好满足了我的需求。它在讲解每个知识点的时候，都会留有一定的思考空间，让你不仅仅是被动接受，而是主动去探索。有时候，书中会抛出一个开放性的问题，引导你去思考不同的解决方案，这种互动性非常强，让我觉得这本书是在和我对话，而不是单方面地灌输知识。 我对这本书的结构安排感到非常满意。它从基础的信号分类开始，逐步深入到系统的时域和频域分析，再到一些更高级的概念，比如离散时间信号和系统。这样的递进式学习路径，非常符合我们工程学习的逻辑。不会因为一开始接触到复杂的概念而感到沮丧，而是能一步步建立起扎实的知识基础。 我是一名在校大学生，平时接触的教材种类繁多。但《信号与系统/高等学校教材》这本书，给我留下了非常深刻的印象。它在理论的深度和讲解的清晰度上，都达到了一个很高的水平。作者在处理一些比较抽象的概念时，能够用非常贴近实际的例子来辅助说明，让我更容易理解其中的原理，并能将其运用到实际问题中。 这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师。它在讲解专业知识的同时，还会融入一些学习方法和技巧的指导。比如，在介绍如何进行数学推导时，作者会给出一些通用的步骤和注意事项，这对于提高我的学习效率非常有帮助。 我发现这本书在概念的表述上，非常讲究用词的精准和逻辑的严密。即使是在讲解比较基础的内容时，也丝毫不敢马虎。这种严谨的态度，让我觉得这本书的质量非常可靠。当我遇到一些模糊不清的概念时，总能在书中找到清晰准确的解释，从而建立起对知识的正确理解。