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许波 编

图书标签:

• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 滤波器设计
• 控制系统
• 通信原理
• 数字信号处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111511731

版次：1

商品编码：11760513

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 21世纪高等院校电气信息类系列教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：403

内容简介

　　《信号与系统》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。全书共8章，内容包括：信号与系统的基本概念；连续时间系统的时域分析；连续时间信号的频域分析；连续时间系统的频域分析；连续时间信号与系统的复频域分析；离散时间信号与系统的时域分析；离散时间信号与系统的z域分析；系统的状态变量分析等。
　　本书采用数学概念与物理概念并重的处理方式，阐述了连续时间信号和离散时间信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析，引入MATLAB软件作为信号与系统分析的工具，来实现原理、方法与应用三方面的结合。书中配有大量的例题和习题，并在每章末附有部分参考答案，以利于读者对基本内容的理解和自学。
　　本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、电子信息科学与技术、生物医学工程、计算机科学与技术等专业“信号与系统”课程的教材，也可供从事相关专业的科技工作人员参考。
　　本书配有电子教案，需要的读者可免费注册，审核通过后下载。

目录

出版说明
前言
第1章信号与系统的基本概念
1.1信号的描述与分类
1.1.1信号的描述
1.1.2信号的分类
1.2基本的连续时间信号
1.2.1正弦信号与指数信号
1.2.2抽样信号
1.2.3阶跃信号与冲激信号
1.3信号的运算与变换
1.3.1信号的基本运算
1.3.2自变量变换引起的信号变换
1.3.3信号的分解
1.4系统的描述与分类
1.4.1系统的数学模型
1.4.2系统的模拟
1.4.3系统的分类
1.5线性时不变系统的基本性质
1.5.1齐次性与叠加性
1.5.2时不变性
1.5.3微分与积分特性
1.5.4因果性
1.5.5稳定性
1.5.6可逆性
1.5.7记忆性与无记忆性
1.6连续时不变系统分析方法
1.7信号运算与变换及系统判断的MATLAB实现
习题1
习题1部分参考答案
第2章连续时间系统的时域分析
2.1连续时间系统的数学模型
2.2连续时间系统的响应
2.2.1微分方程的经典解
2.2.2零输入响应与零状态响应
2.3冲激响应与阶跃响应
2.3.1冲激响应
2.3.2阶跃响应
2.4卷积
2.4.1卷积的定义
2.4.2卷积的求解
2.5卷积的性质
2.5.1卷积的代数运算
2.5.2卷积的微分与积分
2.5.3与冲激函数的卷积
2.5.4卷积的时移性质
2.6连续时间系统时域分析的MATLAB实现
习题2
习题2部分参考答案
第3章连续时间信号的频域分析
3.1信号的正交分解
3.1.1矢量的正交分解
3.1.2正交函数与正交函数集
3.1.3信号的正交分解方法
3.2周期信号的傅里叶级数分解
3.2.1三角形式的傅里叶级数
3.2.2指数形式的傅里叶级数
3.2.3函数的对称性与傅里叶系数的关系
3.3周期信号的频谱
3.3.1周期信号的频谱定义
3.3.2周期矩形脉冲信号的频谱
3.4非周期信号的频谱
3.4.1傅里叶变换
3.4.2典型非周期信号的频谱
3.5傅里叶变换的性质
3.5.1线性性质
3.5.2时移性质
3.5.3频移性质
3.5.4尺度变换性质
3.5.5对称性质
3.5.6奇偶虚实性质
3.5.7时域微分性质
3.5.8时域积分性质
3.5.9频域微分性质
3.5.10频域积分性质
3.5.11时域卷积定理
3.5.12频域卷积定理
3.6周期信号的傅里叶变换
3.6.1正、余弦信号的傅里叶变换
3.6.2一般周期信号的傅里叶变换
3.7帕塞瓦尔定理与功率谱、能量谱
3.7.1帕塞瓦尔定理
3.7.2功率谱与能量谱
3.8连续时间信号频域分析的MATLAB实现
习题3
习题3部分参考答案
第4章连续时间系统的频域分析
4.1系统响应的频域分析
4.1.1频域系统函数
4.1.2周期信号激励下系统响应的频域分析
4.1.3非周期信号激励下系统响应的频域分析
4.2无失真传输
4.3理想低通滤波器与系统的物理可实现性
4.3.1理想低通滤波器及其冲激响应
4.3.2理想低通滤波器的阶跃响应
---------- XT2.FBD4.3.3系统的物理可实现性
4.4希尔伯特变换
4.4.1系统函数的约束特性与希尔伯特变换
4.4.2希尔伯特滤波器
4.5调制与解调
4.5.1调制与解调的基本概念
4.5.2抑制载波的双边带幅度调制与解调
4.5.3幅度调制与解调
4.5.4单边带调制与残留边带调制
4.6抽样定理
4.6.1信号的时域抽样
4.6.2时域抽样定理
4.6.3理想内插恢复
4.6.4实际内插恢复
4.6.5频域抽样定理
4.7频分复用与时分复用
4.7.1频分复用
4.7.2时分复用
4.8连续时间系统频域分析的MATLAB实现
习题4
习题4部分参考答案
第5章连续时间信号与系统的复频域分析
5.1拉普拉斯变换
5.1.1从傅里叶变换到拉普拉斯变换
5.1.2拉普拉斯变换的收敛域
5.1.3常见信号的拉普拉斯变换
5.2拉普拉斯变换的性质
5.2.1线性性质
5.2.2 时移性质
5.2.3复频移性质
5.2.4尺度变换性质
5.2.5时域微分性质
5.2.6时域积分性质
5.2.7复频域微分性质
5.2.8复频域积分性质
5.2.9初值定理
5.2.10终值定理
5.2.11时域卷积定理
5.2.12复频域卷积定理
5.3拉普拉斯反变换
5.4连续时间系统的复频域分析
5.4.1微分方程的复频域求解
5.4.2电路的复频域模型与求解
5.5系统函数与系统特性
5.5.1系统函数
5.5.2系统函数的零点与极点
5.5.3系统函数的零、极点分布与时域响应特性的关系
5.5.4系统函数的零、极点分布与频域响应特性的关系
5.5.5系统函数的极点分布与系统稳定性的关系
5.6线性系统的模拟
5.6.1基本运算器
5.6.2系统模拟的直接形式
5.6.3系统模拟的组合形式
5.7连续时间信号与系统复频域分析的MATLAB实现
习题5
习题5部分参考答案
第6章离散时间信号与系统的时域分析
6.1离散时间信号基础
6.1.1离散时间信号的数学描述
6.1.2常见离散时间信号
6.1.3离散时间信号的基本运算
6.2离散时间系统
6.2.1线性时不变离散时间系统
6.2.2离散时间系统的数学模型
6.2.3离散时间系统的时域模拟
6.3离散时间系统的时域响应
6.3.1迭代法求解差分方程
6.3.2经典法求解差分方程
6.3.3零输入响应与零状态响应
6.4单位序列响应与单位阶跃响应
6.4.1单位序列响应
---------- XT3.FBD6.4.2单位阶跃响应
6.5卷积和
6.5.1卷积和的定义
6.5.2卷积和的求解
6.5.3卷积和的性质
6.6离散时间信号与系统时域分析的MATLAB实现
习题6
习题6部分参考答案
第7章离散时间信号与系统的z域分析
7.1Z变换
7.1.1Z变换的定义
7.1.2Z变换的收敛域
7.1.3常见序列的Z变换
7.2Z变换的性质
7.2.1线性性质
7.2.2移位性质
7.2.3z域尺度变换性质
7.2.4z域微分性质
7.2.5z域积分性质
7.2.6时域折叠性质
7.2.7初值定理
7.2.8终值定理
7.2.9时域卷积定理
7.2.10z域卷积定理
7.3Z反变换
7.3.1幂级数展开法
7.3.2部分分式展开法
7.3.3围线积分法
7.4Z变换与拉普拉斯变换的关系
7.5差分方程的Z变换求解
7.6系统函数与系统特性
7.6.1系统函数
7.6.2系统函数的零点与极点
7.6.3系统函数的零、极点分布与时域响应特性的关系
7.6.4系统函数与系统的因果、稳定性的关系
7.7离散时间系统的频率响应
7.7.1频率响应
7.7.2系统函数零、极点分布与频率响应特性的关系
7.8离散时间系统的z域模拟
7.8.1基本运算器
7.8.2系统模拟的直接形式
7.8.3系统模拟的组合形式
7.9离散时间信号与系统z域分析的MATLAB实现
习题7
习题7部分参考答案
第8章系统的状态变量分析
8.1状态方程
8.1.1状态变量和状态方程
8.1.2状态方程的一般形式
8.2状态方程的建立
8.2.1连续系统状态方程的建立
8.2.2离散系统状态方程的建立
8.3状态方程的求解
8.3.1连续系统状态方程的求解
8.3.2离散系统状态方程的求解
8.4系统的可控制性与可观测性
8.4.1状态矢量的线性变换
8.4.2系统的可控制性
8.4.3系统的可观测性
8.4.4系统的可控性和可观性与系统函数的关系
8.5系统的状态变量分析的MATLAB实现
习题8
习题8部分参考答案
参考文献

前言/序言

　　前言“信号与系统”课程是高等工科院校电子信息工程、通信工程、自动化、电子信息科学与技术、生物医学工程、计算机科学与技术等专业的一门重要的技术基础课程。该课程的应用领域非常广泛，几乎遍及电类及非电类的各个工程技术学科。随着信息科学与技术的迅速发展，新的信号处理和分析技术不断涌现。由于信号是信息的载体，系统是信息处理的手段，因此，作为研究信号与系统基本理论和方法的“信号与系统”课程，必须与信息科学技术的发展趋势相一致。为此，编者在结合了多年的教学改革与实践成果，并参阅国内外最新优秀教材的基础上，编写了本书。
　　本书是根据高等工科院校“信号与系统课程教学基本要求”，并贯彻工科专业基础课教材立足于“加强基础，精选内容；结合实际，逐步更新；突出重点，利于教学”的指导思想而精心编排的。在内容结构上，采用先“信号分析”，后“系统分析”；先“连续信号与系统分析”，后“离散信号与系统分析”；先“时域分析”，后“变换域分析”。这样的安排，既体现了两者之间在理论分析上相对独立、内容上相互并行的特点，又遵循了先易后难、循序渐进的教学原则。
　　本书主要讨论确定性信号的特性和线性时不变系统的基本理论和基本分析方法，建立信号分析与系统分析之间的逻辑关系，明确时域分析与变换域分析的相互关系和各自的适用范畴。在时域分析中，着重于基本信号的数学定义和性质、信号的变换与运算以及系统的描述与时域特性等的讲述；在变换域分析中，突出了傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换的数学概念、基本性质和工程应用背景等，淡化了其数学运算和技巧以及建立信号频谱与系统函数的概念。
　　在辅助教学工具上，本书引入了具有强大计算功能的MATLAB软件。在各章中通过例题的方式，借助MATLAB这种现代计算工具加深读者对基本概念、基本原理和基本方法的理解和应用，实现了经典理论与现代计算技术相结合，从而为更有效地学习和理解新知识提供了有效的方法。
　　本书内容丰富，论述清楚，系统性和实践性较强。结构上注重重点突出、难点分散，强调数学概念与物理概念并重，力求实现原理、方法与应用三方面的结合。本书还精心选编了大量的例题和习题，并配备了部分参考答案，使之与正文有机结合，有利于培养学生分析问题和解决问题的能力。
　　考虑到大学本科阶段的教学特点，我们在编写本书时注意了教材的教学适用性，在总体结构上力求简明，章节内容安排上既考虑了课程体系的连贯性，又保持了一定的独立性，以适应不同的教学要求和教学计划，便于对本书内容进行裁剪。
　　参加本书编写工作的有：许波（第3、4、6章）、和卫星（第5、7、8章）、毛彦欣（第1、2章和每章中有关MATLAB的内容）。本书由许波任主编，负责全书内容的选定和统稿。
　　在本书编写的过程中，得到了江苏大学电气信息工程学院的支持与指导，陈晓平教授、赵德安教授、周新云副教授给予了热情帮助和支持。同时，本书的出版得到了江苏省高校优势学科建设工程项目（PAPD）的资助。在此一并表示衷心的感谢！
　　由于编者水平有限，书中难免有不妥之处，敬请读者批评指正。
　　编者

《算法导论》（Algorithms, 4th Edition） 书籍简介 《算法导论》是计算机科学领域公认的权威著作，由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著，该书的第四版更是对前三版进行了全面的更新与修订，融入了近年来算法研究的最新进展和技术应用。这本书不仅是计算机科学专业学生的必读教材，也是广大算法研究者、软件工程师以及对算法原理感兴趣的专业人士不可或缺的参考书。 本书的核心目标是清晰、全面地介绍当今最重要和最常用的算法。它以严谨的数学分析为基础，通过大量的实例和伪代码，深入浅出地阐述了各种算法的设计思想、实现方法、性能分析以及优化策略。与许多仅侧重于算法描述的著作不同，《算法导论》特别强调算法的正确性证明和复杂度分析，帮助读者建立扎实的理论基础，从而能够独立地设计和分析新的算法。 内容梗概 《算法导论》的结构严谨，内容覆盖面广，大致可以分为以下几个核心部分： 第一部分：基础知识与基本算法 引论与算法分析： 本部分首先为读者构建起算法学习的基石。它详细介绍了算法的定义、重要性，以及如何衡量一个算法的优劣。复杂度分析是本章的重中之重，引入了渐进记法（O、Ω、Θ），用以描述算法在最坏、最好和平均情况下的运行时间与空间需求。此外，还探讨了递归算法的分析方法，如主定理（Master Theorem）。 排序（Sorting）： 排序算法是算法领域最基础也最重要的内容之一。本书系统地介绍了多种经典的排序算法，包括： 插入排序（Insertion Sort）： 简单易懂，适用于小规模数据或近乎有序的数据。 归并排序（Merge Sort）： 分治法的典型代表，具有稳定的O(n log n)时间复杂度。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆数据结构实现的高效排序算法。 快速排序（Quick Sort）： 实际应用中最常用的排序算法之一，平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况为O(n^2)。书中对快速排序的多种实现和优化策略进行了深入剖析。 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Radix Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，适用于特定数据范围。 本书不仅提供了这些算法的实现，更对其时间复杂度和空间复杂度进行了详细的数学证明，并讨论了它们的稳定性、适用场景等。 数据结构（Data Structures）： 高效的数据结构是算法高效运行的前提。本书介绍了多种基础和重要的数据结构，包括： 栈（Stacks）和队列（Queues）： 基本的线性数据结构，在程序设计中应用广泛。 链表（Linked Lists）： 动态管理内存的数据结构，包括单向链表、双向链表和循环链表。 栈和队列的实现，以及它们在各种应用场景下的使用。 二叉搜索树（Binary Search Trees）： 能够高效查找、插入和删除元素的树形结构。 平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树，虽然本书未深入介绍其具体实现细节，但会提及它们在保证查找效率方面的作用。 堆（Heaps）：一种完全二叉树，分为最大堆和最小堆，常用于优先队列和堆排序。 散列表（Hash Tables）：通过散列函数实现平均O(1)查找、插入和删除的键值对存储结构，书中详细讨论了冲突解决技术，如链地址法和开放寻址法。 第二部分：图算法 图算法是处理网络、社交关系、地图导航等现实世界问题的核心工具。 图的表示： 介绍了图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析了它们在不同场景下的优劣。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）： 这两种图遍历算法是许多更复杂图算法的基础。书中详细阐述了它们的实现原理、伪代码，以及如何利用它们解决单源最短路径（BFS）和连通性问题。 拓扑排序（Topological Sort）： 适用于有向无环图（DAG），用于确定任务执行的顺序。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 在加权无向图中找到连接所有顶点且总权值最小的边集合。介绍了Kruskal算法和Prim算法。 单源最短路径（Single-Source Shortest Paths）： 从一个源顶点到图中所有其他顶点的最短路径。介绍了Dijkstra算法（非负权图）和Bellman-Ford算法（可处理负权边，并检测负权环）。 所有顶点对最短路径（All-Pairs Shortest Paths）： 计算图中任意两个顶点之间的最短路径。介绍了Floyd-Warshall算法和基于Dijkstra算法的加速方法。 最大流（Maximum Flow）： 在网络中找到从源点到汇点的最大流量。介绍了Ford-Fulkerson方法及其改进算法，如Edmonds-Karp算法。 第三部分：高级算法技术 本部分介绍了一些更具通用性和强大能力的算法设计范式。 分治法（Divide and Conquer）： 将问题分解为规模更小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。如前面提到的归并排序和快速排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 通过将大问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。本书详细介绍了动态规划的适用条件、基本思想（最优子结构和重叠子问题），并应用到诸如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、矩阵链乘法（Matrix-Chain Multiplication）等经典问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优解。本书通过活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子，阐述了贪心算法的设计思想和适用性，并讨论了如何证明贪心策略的正确性。 分摊分析（Amortized Analysis）： 评价一系列操作的平均成本，即使某些操作成本很高，但整体来看仍然高效。 第四部分：特定主题算法 字符串匹配（String Matching）： 搜索一个模式串在一个文本串中的出现。介绍了朴素算法、KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）以及Rabin-Karp算法。 计算几何（Computational Geometry）： 处理几何对象（点、线段、多边形等）的算法。包括凸包（Convex Hull）的计算等。 NP完全性（NP-Completeness）： 讨论了计算复杂性理论中的重要概念，包括P类问题、NP类问题、NP-完备性（NP-Completeness）和NP-难性（NP-Hardness）。本书介绍了如何证明一个问题是NP-完备的，并探讨了NP-完备问题的一些近似算法和启发式算法。 第五部分：辅助算法 随机化算法（Randomized Algorithms）： 利用随机性来设计算法，如Monte Carlo算法和Las Vegas算法。 查找结构（Data Structures for Disjoint Sets）： 用于管理不相交集合的结构，在Kruskal算法等中发挥重要作用。 本书特色 《算法导论》的成功之处在于其独到的编排和深刻的洞察力： 数学严谨性： 书中对每种算法的正确性和效率都进行了严格的数学证明，这对于理解算法的深层原理至关重要。 伪代码清晰易懂： 所有算法都配有清晰的伪代码，可以很容易地转换为任何一种主流编程语言。 丰富的实例： 大量精选的实例贯穿全书，帮助读者理解抽象的概念，并展示了算法在实际问题中的应用。 循序渐进的结构： 内容从基础概念到高级技术，由浅入深，逻辑清晰，适合不同层次的读者。 全面性： 覆盖了算法设计和分析的几乎所有重要领域，是一部百科全书式的著作。 更新与时俱进： 第四版针对最新的理论和应用进行了修订，使其始终保持在学科前沿。 阅读价值 阅读《算法导论》将为读者带来以下价值： 构建坚实的理论基础： 掌握算法的根本原理，理解“为何”算法有效，而不仅仅是“如何”实现。 提升解决问题的能力： 学习如何将现实世界的问题转化为算法模型，并设计出高效的解决方案。 提高编程效率与代码质量： 能够选择最适合特定场景的算法和数据结构，写出更优、更具可维护性的代码。 为深入学习打下基础： 为学习机器学习、人工智能、数据科学、操作系统、数据库系统等更高级的计算机科学领域提供必要的支撑。 应对技术面试： 算法是衡量一名优秀工程师的重要标准，本书是准备技术面试的绝佳资源。 总之，《算法导论》以其全面、严谨、深入的特点，不仅是一本教材，更是一部算法领域的百科全书。它将帮助读者在计算机科学的世界里，建立起坚实的地基，开启探索更广阔领域的旅程。

评分☆☆☆☆☆

我一直对音乐的构成和传播深感好奇，尤其是在数字时代，音乐是如何从原始的声波变成我们手机里的MP3文件的。这本书简直为我打开了一扇新的大门。它详细阐述了声音信号是如何被采样、量化，然后转化为数字信息的，这个过程的严谨性和创造性让我惊叹。我以前以为数字音乐就是简单的“复制粘贴”，现在才知道其中蕴含着多么精妙的数学和工程原理。特别是关于“傅里叶变换”的讲解，虽然涉及一些数学公式，但作者通过生动的比喻，让我理解了如何将复杂的声波分解成一系列简单的正弦波，从而进行分析和处理。这不仅解释了音频压缩技术为何能有效减小文件体积，也让我对音乐的“音色”和“频谱”有了更深刻的理解。我甚至开始尝试用这本书中学到的知识去分析一些我喜欢的歌曲，想象它们在数字世界里是如何被“重构”的，这种体验非常有趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图像处理和计算机视觉略有涉猎的初学者，我一直对照片的清晰度、边缘检测和图像压缩等问题感到困惑。这本书恰好满足了我在这方面的求知欲。它深入浅出地介绍了图像信号的本质，以及如何通过各种滤波器来增强图像的细节、去除噪声，甚至实现目标识别。我以前以为“边缘检测”就是简单地找到图像中的线条，但读了这本书我才知道，原来它涉及到复杂的梯度计算和阈值设定。对于图像压缩的讲解也让我豁然开朗，原来JPEG和PNG等格式的差异，以及它们是如何在保证视觉效果的同时减小文件大小的，都有着深刻的信号处理理论支撑。这本书让我开始用一种全新的视角去看待我拍摄的照片，理解了画面中的每一个像素背后所承载的信息，以及它们是如何被“处理”和“传递”的。

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这本书绝对颠覆了我对城市景观的认知。以前，我只是匆匆路过，注意到高楼林立，但从未深入思考过它们是如何“沟通”的。读完后，我才恍然大悟，原来我们每天置身于一个由各种信号编织而成的巨大网络中。从交通信号灯的红绿闪烁，到商场里播放的背景音乐，再到手机屏幕上跳动的文字和图像，它们都在传递着信息，引导着我们的行为，甚至塑造着我们的情感。作者用极其生动形象的语言，将那些看似抽象的原理，比如“调制”、“解调”、“编码”、“解码”，化为触手可及的例子。我尤其喜欢关于“噪声”的讨论，原来我们生活中无处不在的干扰，比如地铁里的嘈杂声，甚至人与人之间无心的误解，都可以用信号系统中的噪声来类比。这让我开始重新审视自己的沟通方式，努力减少“噪声”，让信息传递更加清晰有效。这本书不仅仅是一本关于工程的书，它更像是一本关于生活智慧的启迪，让我学会了如何去“听懂”这个世界。

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我是一名对无线通信技术充满兴趣的爱好者，一直想了解我们每天使用的Wi-Fi、蓝牙甚至手机信号背后的技术原理。这本书在这方面的内容简直是我的福音。作者以一种非常易懂的方式，解释了无线信号是如何在空气中传播的，包括电磁波的特性、频率、带宽等等。我一直觉得无线信号很神奇，不知道它们是如何穿过墙壁，又如何能同时服务于成千上万的用户。读了这本书，我才明白，原来这背后有着复杂的信道编码、多址接入技术和调制解调方案。尤其对“多普勒效应”在通信中的应用感到震撼，它竟然可以影响信号的频率，需要被精确补偿。这本书让我不再觉得无线通信是“黑箱”，而是充满了智慧和科学的结晶。我甚至开始尝试去理解一些路由器和手机上的技术参数，不再是盲目跟随，而是有了更深层次的认识。

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我一直对人体的感知系统非常着迷，尤其是听觉和视觉是如何工作的，以及大脑是如何处理这些信息的。这本书虽然不是一本生物学著作，但它通过信号处理的视角，为我提供了一种理解生物信号的全新框架。它解释了声音信号如何被耳朵转化为神经电信号，以及光信号如何被眼睛捕捉并传递给大脑。我尤其对“采样定理”在生物感知中的应用感到惊奇，原来我们眼睛和耳朵的“分辨率”并非无限，而是受到生物结构和生理限制的。书中对“信噪比”的讨论也让我意识到，即使在嘈杂的环境中，我们的大脑也能有效地提取出有用的信息，这背后有着多么精妙的信号处理机制。这本书让我开始思考，人类的进化过程本身，是不是也是一个不断优化信号处理能力的壮丽过程。