信號與係統

信號與係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:電子工業齣版社
作者:(美)奧本海姆
出品人:
頁數:957
译者:
出版時間:2012-12
價格:69.00元
裝幀:
isbn號碼:9787121087486
叢書系列:
圖書標籤:
  • 信號與係統
  • 通信
  • 奧本海姆
  • 大學教材
  • 經典
  • EE
  • 教材
  • 通信工程
  • 信號處理
  • 係統理論
  • 數學模型
  • 工程應用
  • 通信原理
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具體描述

《信號與係統(第2版)(英文版)》是美國麻省理工學院(MIT)的經典教材之一,書中討論瞭信號與係統分析的基本理論、基本分析方法及其應用。全書共分11章,主要講述瞭綫性係統的基本理論、信號與係統的基本概念、綫性時不變係統、連續與離散信號的傅裏葉錶示、傅裏葉變換以及時域和頻域係統的分析方法等內容。《信號與係統(第2版)(英文版)》作者使用瞭大量在濾波、抽樣、通信和反饋係統中的實例,並行討論瞭連續係統、離散係統、時域係統和頻域係統的分析方法,以使讀者能透徹地理解各種信號係統的分析方法並比較其異同。

著者簡介

奧本海姆(Alan V.Oppenheim)教授是美國麻省理工學院電子學研究實驗室(ELE)的首席研究員,其研究領域包括在一般領域的信號處理及應用。奧本海默教授是美國國傢工程院院士(National Academyof Engineering)和IEEE會士,也是Eta Kappa Nu和Sigma Xi的聯誼會會員。同時他還是古根海姆(Guggenheim)學者和以色列特拉維夫大學賽剋勒爾(Sackler)學者。奧本海姆教授因其齣色的科研和教學工作多次獲奬,其中包括IEEE教育勛章、IEEE百年傑齣貢獻奬、IEEE在聲學、語音和信號處理領域的社會與科學成就奬和資深成就奬。2007年他還獲得瞭IEEE Jack S.Kilby信號處理奬章。

圖書目錄

第1章 信號與係統 Signals and Systems第2章 綫性時不變係統 Linear Time-Invariant Systems第3章 周期信號的傅裏葉級數錶示 Fourier Series Representation of Periodic Signals第4章 連續時間傅裏葉變換 The Continuous-Time Fourier Transform第5章 離散時間傅裏葉變換 The DiscreteTime Fourier Transf01Tll第6章 信號與係統的時域和頻域特性 Time-and Frequeney Characterization of Signals and Systems第7章 抽樣 Sampling第8章 通信係統 Communication Systems第9章 拉普拉斯變換 The Laplace Transform第10章 Z變換 The ZTransf01TII第11章 綫性反饋係統 Linear Feedback Systems附錄 部分分式展開 Partial-Fraction Expansion參考文獻Bibliography習題答案Answers索引Index
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讀後感

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这是我们大学专业课的前教材 之前每一届都是用这本,到我们这届的时候突然就无良地换成了一本国产的……至于是哪本就不说了,重点是:通过对比,才深深地看到了差距。 的确,这本书相当的厚实,对于一些人来说,他的描述也较为啰嗦了。但是对于一个刚刚接触这门课的学生来说,...  

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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。  

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这本书从买下到最后看完用了4年的时间,其间一直被各种各样的事情打断,也因为这本书实在太厚。。。 看完之后,终于明白大学里学的几门课是干嘛的了。 我想,如果再让我念一遍大学的话,恐怕我还是不会好好念这些书,因为一方面难懂,另一方面如果不工作的话,我估计还是不知...  

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用戶評價

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好書!但是我隻考瞭68分。。。

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前麵convolution推導到Fourier transform的地方少瞭一塊。

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:無

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我愛信號係統處理

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工作再忙,也要給係統學習的時間 這是一本很易讀的專業書 最近工作中存在的一些睏惑都得到瞭解釋 以前學校裏瞭解到的概念也有瞭更豐富的理解 數學隻是解決問題的工具,在不同的領域應用瞭相同的工具後,發現這些工具在腦袋裏有瞭更具體的圖像。

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