信号与系统

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出版者:化学工业出版社
作者:于慧敏
出品人:
页数:385
译者:
出版时间:2009-5
价格:38.00元
装帧:平装 16开
isbn号码:9787502595968
丛书系列:
图书标签:
  • 信号与系统
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具体描述

《信号与系统(第2版)》全面系统地论述了信号与线性时不变系统分析的基本概念、基本理论和基本分析方法及其应用。《信号与系统(第2版)》在第一版的基础上,增加了大量Matlab程序,系统地论述了如何用Matlab对信号与系统进行分析和仿真。全书共9章,内容包括:信号与系统的基本概念,LTI系统的时域分析,连续时间信号与系统傅里叶分析,离散时问信号与系统傅里叶分析,调制与采样,S域分析,Z变换,系统理论,状态变量分析。

全书在取材上注重内容和结构的完整性,着重于信号分析和系统分析,加强了与信号处理和系统设计等领域的联系,增加了一些在工程上有着广泛应用背景的基本概念和基本分析方法,尤其是著名仿真软件的引人。同时,在取材上也体现了课程应用领域的演变,课程教学和内容安排上的发展,注重经典理论与新技术的融合。教材内容适用于不同学时的教学课程,可根据不同学时和教学要求,灵活组合授课内容。

《信号与系统(第2版)》可作为通信工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业、自控类和计算机专业等工科或理科信号与系统课程的教材,也可以供从事信息获取、处理、传输等相关专业学习和工作的研究生、教师和科技工作者参考。

《数字图像处理与分析》 一、概述 本书系统地介绍了数字图像处理与分析领域的核心理论、基础算法和实用技术。随着信息时代的深入发展,图像作为信息载体的重要性日益凸显,无论是在医学诊断、遥感监测、工业检测还是人机交互等领域,对高质量图像的处理与深入分析能力都构成了关键的技术壁垒。《数字图像处理与分析》旨在为学习者提供一个全面、深入且注重实践的知识框架,使读者不仅掌握经典的处理方法,更能理解现代算法背后的数学原理与计算机制。 本书内容涵盖了从图像的获取、表示、增强到复杂的分割、识别与三维重建等多个层面。我们强调理论与应用的紧密结合,通过大量的案例分析和编程实例,帮助读者将抽象的数学模型转化为解决实际问题的有效工具。 二、内容结构与特色 全书共分为十二章,逻辑清晰,循序渐进: 第一部分:基础与表示(第1章至第3章) 第1章:图像的数字化基础 本章详细阐述了图像的本质——模拟信号到数字信号的转化过程。重点讲解了采样的基本概念、量化的精度对图像质量的影响,以及数字图像在计算机中的存储结构(如像素矩阵、灰度级和颜色空间)。此外,还引入了人眼视觉系统对图像感知的特性,为后续的图像增强奠定生物学基础。 第2章:图像变换与域分析 深入探讨了图像在不同数学域中的表示。核心内容包括:二维离散傅里叶变换(DFT)的性质、频谱分析在噪声去除和周期性结构检测中的应用。同时,介绍了小波变换的基础理论,强调其在多分辨率分析和图像压缩中的优势。本章会配有大量的频域滤波实例,如理想/巴特沃斯/高斯滤波器设计。 第3章:图像质量的度量与统计特性 本章聚焦于如何量化图像的质量和信息内容。内容涉及图像的直方图分析、灰度级统计分布、熵的计算及其在信息论中的意义。此外,还介绍了用于衡量图像相似度和质量退化的客观指标(如均方误差MSE、峰值信噪比PSNR)。 第二部分:图像增强与复原(第4章至第6章) 第4章:空间域图像增强技术 本章专注于直接在空间域(像素级别)上改善图像质量的方法。详细介绍了点处理(如灰度拉伸、阈值处理)和邻域处理技术。重点讲解了卷积操作在图像平滑(均值滤波、高斯滤波)和锐化(拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子)中的作用。此外,还深入讨论了非线性滤波技术,如中值滤波在去除椒盐噪声方面的卓越性能。 第5章:图像复原基础 本章处理由成像系统缺陷或传输过程导致的图像退化问题。系统阐述了图像退化的数学模型——退化函数、噪声模型。核心内容包括逆滤波的局限性,以及维纳滤波(Wiener Filter)的最小均方误差意义下的最优性,用于在噪声和退化同时存在的情况下进行复原。 第6章:高级增强与直方图均衡化 本章将直方图处理提升到更高级的层面。除了标准的直方图均衡化(HE)之外,还详细介绍了自适应直方图均衡化(AHE)和对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE),这些技术对于局部对比度低的图像(如医学X光片)具有显著的改善效果。 第三部分:图像分割与特征提取(第7章至第9章) 第7章:图像分割的核心方法 图像分割是实现图像理解的关键步骤。本章从基础的阈值分割(Otsu’s法、多峰阈值法)讲起,过渡到基于区域的分割技术,如区域生长法。重点解析了边缘检测的精细化,包括Canny边缘检测算法的完整流程及其参数选择的权衡。 第8章:形态学图像处理 形态学处理主要应用于二值图像,用于描述和改变对象的几何结构。本章系统介绍了结构元素(Structuring Element)的概念,并详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算(Opening)和闭运算(Closing)的原理及其在去除小噪声点、连接断裂结构、填充小孔等实际应用中的作用。 第9章:图像的表示与描述 在完成分割后,需要对提取出的目标进行量化描述。本章介绍了区域特征(如面积、周长、紧致度、矩特征)和边界特征(如傅里叶描述子、形状因子)。此外,还引入了骨架化(Skeletonization)技术,用于提取物体的主轴信息。 第四部分:模式识别与现代技术(第10章至第12章) 第10章:图像识别与分类基础 本章将图像处理的结果连接到模式识别领域。介绍了特征向量的构建,以及经典的分类器,如K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)在图像分类任务中的应用原理和局限性。 第11章:现代图像处理与深度学习初探 鉴于深度学习在视觉领域的主导地位,本章对现代技术进行了导论。简要介绍了卷积神经网络(CNN)的基本架构(如LeNet、AlexNet),并讨论了CNN在图像分类、目标检测(如R-CNN系列)中的基本思想,强调了数据预处理对深度学习模型的输入至关重要性。 第12章:三维重建与可视化基础 本章将二维图像处理扩展到三维空间。介绍了立体视觉的基本原理,包括双目视觉中的视差计算、极线几何的概念,以及如何从多视图中恢复物体的三维结构。最后简要介绍了点云数据的处理与渲染技术。 三、目标读者 本书适用于高等院校的计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的本科高年级学生和研究生作为教材或参考书。同时,对于从事遥感、医疗影像、工业机器视觉和计算机图形学等领域的工程师和研究人员,本书也提供了坚实的理论基础和丰富的工程实践指导。 四、配套资源 本书配套提供了基于MATLAB和Python(使用OpenCV库)的详尽编程实践代码库,所有算法均可直接运行和调试,以强化读者的动手能力。

作者简介

目录信息

1 信号与系统的基本概念
1.0 引言
1.1 信号与系统的基本概念
1.1.1 信号的描述与信号的分类
1.1.2 系统的表示与分类
1.2 基本的连续时间信号
1.2.1 连续时间复指数信号与正弦信号
1.2.2 奇异信号
1.2.3 其他连续时间信号
1.3 基本的离散时间信号
1.3.1 单位脉冲序列和单位阶跃序列及其相关序列
1.3.2 离散时间复指数信号与正弦信号
1.4 信号的组合运算与自变量变换
1.4.1 信号的组合运算
1.4.2 信号的自变量变换
1.5 系统的描述
1.5.1 系统的模型
1.5.2 系统的互联
1.6 系统的基本性质
1.6.1 线性系统和非线性系统
1.6.2 时变系统和时不变系统
1.6.3 增量线性系统
1.6.4 记忆系统与无记忆系统
1.6.5 因果性与因果系统
1.6.6 可逆性与可逆系统
1.6.7 系统的稳定性
习题1
2 LTI系统的时域分析
2.0 引言
2.1 连续时间LTI系统的时域分析
2.1.1 信号的脉冲分解:用φ(t)表示连续时间信号
2.1.2 连续时间LTI系统的卷积积分与单位冲激响应
2.1.3 卷积积分的图示法
2.1.4 卷积积分的性质
2.2 离散时间LTI系统的时域分析
2.2.1 离散时间信号的脉冲分解:用φ(n)表示离散时间信号
2.2.2 离散时间LTI系统的卷积和与单位脉冲响应
2.2.3 卷积和的性质
2.3 单位冲激/脉冲响应与LTI系统性质
2.3.1 LTI系统的可逆性与可逆 系统
2.3.2 LTI系统的稳定性
2.3.3 LTI系统的因果性
2.3.4 LTI系统的单位阶跃响应
2.3.5 LTI系统的特征函数
2.4 LTI系统的微分、差分方程描述
2.4.1 连续时间LTI系统微分方程描述及其经典解法
2.4.2 离散时间LTI系统的数学模墨及其差分方程的经典求解
2.5 LTI系统的响应分解:零状态响应和零输入响应
2.6 LTI系统的框图表示
2.7 LTI系统的Matlab求解与仿真
2.7.1 连续时间LTI系统的求解
2.7.2 离散时间LTI系统的求解
2.7.3 卷积计算
2.7.4 LTI系统的仿真
习题2
3 连续时间信号与系统的频域分析
3.0 引言
3.1 连续时间周期信号的谐波复指数信号表示:连续时间傅里叶级数
3.1.1 连续时间傅里叶级数
3.1.2 典型周期信号的傅里叶级数展开
3.1.3 连续时间傅里叶级数的收敛与周期信号傅里叶级数的近似表示
3.2 非周期信号的复指数信号的表示:连续时间傅里叶变换
3.2.1 非周期信号的傅里叶变换的导出
3.2.2 连续时间傅里叶变换的收敛性
3.2.3 典型连续时间信号的傅里叶变换对
3.3 连续时间周期信号的傅里叶变换
3.4 连续时间傅里叶变换的性质
3.4.1 线性性质
3.4.2 时移性质
3.4.3 频移性质
3.4.4 共轭性及共轭对称性
3.4.5 微分与积分
3.4.6 时间与频率的尺度变换
3.4.7 对偶性
3.4.8 帕斯瓦尔(Paseval)定理
3.4.9 时域卷积性质
3.4.1 0 调制性质(频域卷积)
3.5 连续时间LTI系统的频域分析
3.5.1 连续时间LTI系统的频率响应
3.5.2 连续时间LTI系统的零状态响应的频域求解
3.5.3 用线性常系数微分方程表征的LTI系统
3.5.4 周期信号激励下的系统响应
3.5.5 电路系统的频域求解
3.5.6 信号的不失真传输
3.5.7 信号的滤波与理想滤波器
3.5.8 利用Matlab实现频域的数值求解
习题3
4 离散时间信号与系统的频域分析
4.0 引言
4.1 离散时间周期信号的谐波表示:离散时间傅里叶级数(DFS)
4.2 离散时间非周期信号的复指数表示:离散时间傅里叶变换(DTFT)
4.2.1 离散时间傅里叶变换的导出
4.2.2 离散时间傅里叶变换的收敛性
4.2.3 典型离散时间非周期信号的傅里叶变换对
4.3 离散时间周期信号的傅里叶变换
4.4 离散时间傅里叶变换的性质
4.4.1 离散时间傅里叶变换的周期性
4.4.2 线性性质
4.4.3 时域平移与频域平移性质
4.4.4 共轭与共轭对称性
4.4.5 时域差分与累加
4.4.6 时域扩展
4.4.7 频域微分
4.4.8 时域卷积和性质
4.4.9 调制性质
4.4.10 帕斯瓦尔定理
4.5 对偶性
4.5.1 离散傅里叶级数的对偶性
4.5.2 离散时间傅里叶变换与连续时间傅里叶级数之间的对偶性
4.6 离散时间LTI系统的频域分析
4.6.1 离散时间LTI系统的频率响应
4.6.2 离散时间LTI系统的零状态响应的频域求解
4.6.3 用线性常系数差分方程表征的LTI系统
4.6.4 离散时间信号的滤波与理想滤波器
4.7 基于.Matlab的离散时间信号与LTI系统分析
4.7.1 离散时间周期信号傅里叶级数的计算
4.7.2 绝对可和序列的频谱计算与显示
4.7.3 根据差分方程计算系统的频率响应
习题4
5 采样与调制
5.0 引言
5.1 连续时间信号的时域采样定理
5.1.1 冲激串采样:采样定理
5.1.2 用样值序列重建或表示连续时间信号
5.1.3 零阶保持采样
5.2 信号的欠采样
5.3 离散时间信号的时域采样定理
5.3.1 脉冲串采样
5.3.2 离散时间信号的抽取与内插
5.4 连续时间系统的离散时间实现
5.5 正弦载波幅度调制
5.5.1 双边带正弦载波幅度调制(DSB)与同步解调
5.5.2 频分复用
5.6 脉冲幅度调制(PAM)
5.6.1 自然采样与时分复用(TDM)
5.6.2 平顶采样形式的脉冲幅度调制
5.7 希尔伯特变换与信号的正交表示
5.8 离散时间信号正弦幅度调制
习题5
6 信号与系统的复频域分析
6.0 引言
6.1 拉普拉斯变换
6.1.1 从傅里叶变换到拉普拉斯变换
6.1.2 拉氏变换的收敛域
6.1.3 拉氏变换的几何表示:零极点图
6.1.4 X(t)的时域特性与其拉氏变换X(S)收敛域的关系
6.2 常用信号的拉氏变换对
6.3 双边拉氏变换的性质
6.4 周期信号与抽样信号的拉氏变换
6.5 拉氏反变换
6.6 单边拉氏变换及性质
6.7 连续时间LTI系统的复频域分析
6.7.1 系统函数
6.7.2 S域的元件模型
6.7.3 全响应的求解
6.7.4 系统函数代数属性和方框图表示
6.8 用Matlab实现连续时间信号与系统的复频域分析
习题6
7 Z变换
7.0 引言
7.1 双边Z变换
7.2 Z变换的收敛域
7.3 Z变换的几何表示:零极点图
7.4 Z变换的性质
7.5 常用信号的Z变换对
7.6 Z反变换
7.6.1 幂级数展开法(长除法)
7.6.2 部分分式展开法
7.6.3 围线积分法(留数法)
7.7 单边Z变换
7.8 单边Z变换的性质
7.9 LTI系统的Z域分析
7.9.1 系统函数与系统性质
7.9.2 线性常系数差分方程的Z域求解
7.9.3 系统函数的方框图表示
7.10 利用Matlab进行Z域分析举例-
习题7
8 系统理论
8.0 引言
8.1 系统函数与时域特性
8.1.1 连续时间LTI系统
8.1.2 离散时间LTI系统
8.2 系统函数与稳定系统的频域特性
8.2.1 连续时间LTI系统
8.2.2 离散时间LTI系统
8.2.3 二阶系统
8.3 理想滤波器的逼近与频率 变换
8.3.1 巴特沃思滤波器
8.3.2 频率变换
8.4 因果系统的稳定性准则
8.4.1 因果连续时间系统的稳定性准则
8.4.2 因果离散时间系统的稳定性准则
8.5 线性反馈系统的根轨迹分析法
8.5.1 线性反馈系统
8.5.2 闭环极点方程
8.5.3 根轨迹的端点:K=0和/K/=+∞时的闭环极点
8.5.4 角判据:根轨迹的相角条件
8.5.5 根轨迹的性质
8.6 奈奎斯特稳定性判据
8.6.1 围线映射的基本性质
8.6.2 连续时间LTI反馈系统的奈奎斯特判据
8.6.3 离散时间LTI反馈系统的奈奎斯特判据
8.7 基于Matlab的系统频率响应与稳定性分析方法
8.7.1 波特图
8.7.2 奈奎斯特图
8.7.3 根轨迹
习题8
9 状态变量分析
9.0 引言
9.1 系统的状态与状态变量
9.2 系统的信号流图表示
9.3 连续时间系统状态方程的建立
9.3.1 由电路图直接建立状态方程
9.3.2 由微分方程来建立状态方程
9.3.3 由系统函数来建立状态方程
9.4 连续时间系统状态方程的求解
9.4.1 用拉氏变换求解状态变量与输出响应
9.4.2 状态方程的时域解法
9.5 离散时间系统状态方程的 建立
9.5.1 由差分方程来建立状态方程
9.5.2 由系统函数来建立状态方程
9.6 离散时间系统状态方程的求解
9.7 由状态方程判断系统的稳定性
9.8 状态矢量的线性变换
9.9 系统的可控制性和可观察性
9.10 利用 Matlab进行状态空间分析举例
习题9
部分习题答案
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这部《信号与系统》给我的感觉,就像是经历了一场思维的“洗礼”。在翻阅这本书之前,我对“信号”和“系统”的概念,仅停留在一些模糊的印象中,甚至觉得它们离我的生活很遥远。但是,读完这本书,我才意识到,原来这些概念无处不在,它们构成了我们感知世界、理解世界的基础。作者在书中展现出的深厚功底和独特的教学方法,让我不得不佩服。他能够将那些看似“硬核”的理论,用一种非常“软性”的方式表达出来,既保证了内容的严谨性,又充满了人文关怀。我特别喜欢书中对“时域”与“频域”分析的深入探讨,作者通过一系列精巧的设计,让我能够清晰地看到同一信号在不同域下的表现,以及它们之间的转换是如何实现的。这种“切换视角”的能力,对于理解复杂的系统至关重要。书中的一些图示设计得非常巧妙,寥寥几笔就能勾勒出核心的概念,让我能够事半功倍地掌握知识。总而言之,这本书是一次非常值得的投资,它不仅提升了我的专业知识,更重要的是,它拓宽了我的思维边界,让我对周围的世界有了全新的认识和理解。

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老实说,我一直对那些偏理论性的书籍有些抵触,总觉得它们过于抽象,难以与实际生活联系起来。然而,《信号与系统》这本书,却让我彻底改变了看法。作者的叙述风格非常独特,他没有采用那种枯燥乏味的教科书式的语言,而是用一种更加生动、更加具象化的方式,来阐述那些复杂的理论。我尤其喜欢他对“系统响应”的讲解,作者通过类比的方式,将抽象的数学模型变得易于理解,让我能够直观地感受到不同输入信号对系统产生的不同影响。书中的图示和表格运用得恰到好处,它们不仅仅是装饰,更是理解概念的有力工具。每一次的图示都经过精心设计,能够精准地捕捉到核心的知识点。我曾一度对“离散时间信号”感到困惑,但在读了书中的相关章节后,我豁然开朗,理解了它的重要性和应用价值。总而言之,这是一本非常值得推荐的书籍,它让我看到了理论的魅力,也让我对信号与系统有了更深的认识,这是一次非常愉快的阅读体验。

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我必须承认,最初拿起《信号与系统》时,内心是忐忑的。毕竟“信号”与“系统”这两个词听起来就充满了技术感,仿佛只属于那些身处科技前沿的专业人士。然而,这本书的出现,彻底颠覆了我的认知。作者的写作风格非常独特,他并非直接灌输理论,而是像一位老朋友在娓娓道来,将那些听起来高深莫测的知识,用一种平易近人的方式呈现出来。书中的很多例子都来源于我们日常生活中能够接触到的现象,比如音乐的播放、图像的处理,甚至是通信的原理,作者都能巧妙地将它们与书中的概念联系起来。这极大地降低了我的学习门槛,让我不再因为害怕复杂的数学公式而却步。尤其让我印象深刻的是关于卷积的讲解,作者用了一个生动形象的比喻,让我瞬间理解了两个信号如何通过卷积“融合”出新的信号。这种“润物细无声”的教学方式,让我不仅学到了知识,更享受了学习的过程。这本书让我看到了科学的魅力,也让我对那些隐藏在技术背后的原理产生了浓厚的兴趣。我真心推荐给任何对世界运作方式感到好奇的人,它会让你发现,原来科学可以如此有趣和贴近生活。

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这是一本让我眼前一亮的著作。在阅读《信号与系统》之前,我曾尝试过阅读一些同类型的书籍,但都因为内容过于晦涩难懂而半途而废。而这本书,却以一种前所未有的方式吸引了我。作者的叙述语言极具张力,他仿佛是一位经验丰富的向导,带领我穿梭于信号的海洋,探索系统的奥秘。书中的每一个概念,都被细致地拆解和分析,让我能够清晰地理解其内在逻辑。特别是关于“滤波器”的设计和应用,作者通过大量的实例,让我看到了理论是如何在实际应用中发挥作用的。这种理论与实践相结合的讲解方式,对于我这样希望将知识应用于实际问题的读者来说,简直是福音。书中的论证过程条理清晰,逻辑严谨,丝毫没有拖泥带水之感。每当我遇到难以理解的地方,总能从随后的解释中找到答案,这种“前后呼应”的设计,让我学习起来倍感轻松。这本书不仅让我对信号与系统有了更深刻的理解,更重要的是,它激发了我对相关领域进一步学习的兴趣。

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终于读完这本《信号与系统》,心中感慨万千。这本书不仅仅是知识的堆砌,更像是一位循循善诱的老师,用一种我从未体验过的方式,将抽象的概念具象化。一开始,我曾担心会陷入枯燥的数学公式和理论推导,但作者的叙述方式极具感染力,他仿佛能洞察读者内心的困惑,总能在关键时刻给出点拨,让那些原本令人望而生畏的数学语言变得鲜活起来。其中关于傅里叶变换的阐述,我尤其印象深刻。作者没有急于给出繁复的公式,而是通过一系列形象的比喻和生活化的场景,引导我一步步理解信号的频率成分是如何被分解和重构的。那种豁然开朗的感觉,至今仍回味无穷。同时,书中对系统稳定性和因果性的探讨,也让我对现实世界中各种动态系统的行为有了更深刻的认识。以前只觉得某些东西“就是这样”,现在我能从更底层的原理去分析和理解。书中的插图和例子也相当考究,它们不仅是图示,更是帮助理解理论的最佳辅助工具,让我能够更直观地把握那些复杂的数学模型。总而言之,这本书给了我一次非常愉悦且富有启发性的学习体验,它点亮了我理解“信号”和“系统”的全新视角,让我对未来的学习充满了期待。

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还算可以吧。

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