信号与系统

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出版者:电子工业出版社
作者:(美)奥本海姆
出品人:
页数:957
译者:
出版时间:2012-12
价格:69.00元
装帧:
isbn号码:9787121087486
丛书系列:
图书标签:
  • 信号与系统
  • 通信
  • 奥本海姆
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  • 教材
  • 通信工程
  • 信号处理
  • 系统理论
  • 数学模型
  • 工程应用
  • 通信原理
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具体描述

《信号与系统(第2版)(英文版)》是美国麻省理工学院(MIT)的经典教材之一,书中讨论了信号与系统分析的基本理论、基本分析方法及其应用。全书共分11章,主要讲述了线性系统的基本理论、信号与系统的基本概念、线性时不变系统、连续与离散信号的傅里叶表示、傅里叶变换以及时域和频域系统的分析方法等内容。《信号与系统(第2版)(英文版)》作者使用了大量在滤波、抽样、通信和反馈系统中的实例,并行讨论了连续系统、离散系统、时域系统和频域系统的分析方法,以使读者能透彻地理解各种信号系统的分析方法并比较其异同。

作者简介

奥本海姆(Alan V.Oppenheim)教授是美国麻省理工学院电子学研究实验室(ELE)的首席研究员,其研究领域包括在一般领域的信号处理及应用。奥本海默教授是美国国家工程院院士(National Academyof Engineering)和IEEE会士,也是Eta Kappa Nu和Sigma Xi的联谊会会员。同时他还是古根海姆(Guggenheim)学者和以色列特拉维夫大学赛克勒尔(Sackler)学者。奥本海姆教授因其出色的科研和教学工作多次获奖,其中包括IEEE教育勋章、IEEE百年杰出贡献奖、IEEE在声学、语音和信号处理领域的社会与科学成就奖和资深成就奖。2007年他还获得了IEEE Jack S.Kilby信号处理奖章。

目录信息

第1章 信号与系统 Signals and Systems第2章 线性时不变系统 Linear Time-Invariant Systems第3章 周期信号的傅里叶级数表示 Fourier Series Representation of Periodic Signals第4章 连续时间傅里叶变换 The Continuous-Time Fourier Transform第5章 离散时间傅里叶变换 The DiscreteTime Fourier Transf01Tll第6章 信号与系统的时域和频域特性 Time-and Frequeney Characterization of Signals and Systems第7章 抽样 Sampling第8章 通信系统 Communication Systems第9章 拉普拉斯变换 The Laplace Transform第10章 Z变换 The ZTransf01TII第11章 线性反馈系统 Linear Feedback Systems附录 部分分式展开 Partial-Fraction Expansion参考文献Bibliography习题答案Answers索引Index
· · · · · · (收起)

读后感

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本人通信专业毕业10年了,工作中虽然没用到通信相关的知识,由于上学时一直学的不知所以然,于是最近终于有空就相重新学习原来的专业课-通信原理。学习通信原理的基础就是这本奥本海姆的信号与系统了,想当年也是我们教材,为了更好的理解和服务去学习通信的知识,我花了4天时...  

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这本书确实非常好,但是在引入傅里叶变换的时候直接给出了公式,并没有向读者展示这个公式为什么能讲信号从时域导入频域。 我在初学傅里叶变换时找到了这个视频: https://www.bilibili.com/video/av19141078 把信号以角速度ω从x=0+、y=0的地方开始绕着直角坐标系的原点匀速旋...  

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这本书很久之前读的,我学的专业是图像处理,当时上学的时候并不知道信号对图像处理的作用有多大,其实把图像可以看作一个二维信号,这样就可以完全用信号处理的理论去处理图像。这本书是搞计算机图像视觉的必读经典。  

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这本是我任课老师写的 http://book.douban.com/subject/5998091/ 哪个学校的大家可能看出来了。虽然骂自己的老师不好, 但是,你自己做的事得认吧。 举个例子,里面有一段话想解释傅立叶级数为什么有负频率,他说科学研究总是领先于人类对自然的认知的,比如虚数实际也是不存在...  

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这本书很久之前读的,我学的专业是图像处理,当时上学的时候并不知道信号对图像处理的作用有多大,其实把图像可以看作一个二维信号,这样就可以完全用信号处理的理论去处理图像。这本书是搞计算机图像视觉的必读经典。  

用户评价

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信号与系统其实就是讲线性时不变系统,线性是不变系统就是线性泛函加上一个时不变性质的要求。这样的泛函特征函数就是傅里叶基。所以其实研究的线性时不变泛函的手段就和把矩阵分解成对角矩阵去研究是一模一样的。如果用数学的语言来叙述的话,可能几十页就写完了。

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建议还是看中文版,不是说看原版不好,只是相对要付出的额外精力来说不合算。

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建议还是看中文版,不是说看原版不好,只是相对要付出的额外精力来说不合算。

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前面convolution推导到Fourier transform的地方少了一块。

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工作再忙,也要给系统学习的时间 这是一本很易读的专业书 最近工作中存在的一些困惑都得到了解释 以前学校里了解到的概念也有了更丰富的理解 数学只是解决问题的工具,在不同的领域应用了相同的工具后,发现这些工具在脑袋里有了更具体的图像。

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