Signals & Systems [With Paperback Book] (Prentice Hall Signal Processing) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Alan V. Oppenheim

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-09

价格:USD 165.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130985668

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 信号处理
• 电子工程
• 通信工程
• 控制工程
• 数学
• 电路分析
• Prentice Hall
• 教科书
• 工程数学

信号与系统：理解世界的基石 在现代科技的洪流中，我们每天都身处信息和能量的海洋。从手机的通信、音响的播放，到医疗影像的诊断、工业生产的控制，再到我们大脑中神经信号的传递，一切都离不开“信号”与“系统”这两个核心概念。它们是理解和操控我们周围世界的强大工具。本书旨在深入剖析信号与系统的基本原理，揭示它们在各个科学和工程领域中无处不在的应用，并为读者构建一个坚实的理论基础，以便能够分析、设计和优化那些处理信息和能量的复杂系统。 第一部分：信号的本质与分析 信号，简而言之，是对物理量随时间、空间或其他独立变量变化的度量。它可以是声音的波形、图像的像素强度、心电图的电压波动，甚至是股票市场的价格走势。理解信号的性质是掌握信号处理的第一步。 信号的分类与表示： 我们将首先探讨信号的多种分类方式，例如连续信号与离散信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号，确定性信号与随机信号。每种分类都对应着不同的数学描述方法和分析工具。对于连续信号，我们将引入函数的形式；对于离散信号，则用序列表示。我们还将学习如何使用图形、表格和数学表达式来直观地表示信号，从而更好地理解其特性。 信号的基本运算： 信号的处理往往涉及一系列基本运算，包括翻转（时间反演）、移动（时间平移）、伸缩（时间缩放）和尺度变换。掌握这些运算对于理解信号的动态变化至关重要，它们也是后续更复杂分析的基础。例如，翻转一个信号可以揭示其对称性，而时间平移则有助于分析信号的滞后或超前效应。 傅里叶分析：时域到频域的飞跃 傅里叶分析是信号与系统理论中最强大、最核心的工具之一。它提供了一种将信号从其产生的时间（或空间）域（时域）分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量的视角。这种从“时间”到“频率”的转换，为我们理解信号的内在构成和频率特性打开了一扇全新的大门。 傅里叶级数（FS）： 对于周期信号，傅里叶级数能够将其表示为一系列谐波分量的线性组合。我们将学习如何计算傅里叶级数的系数，并分析不同谐波分量对信号形状的贡献。理解周期信号的频谱构成，能够帮助我们识别信号的主要频率成分，并为后续处理提供依据。 傅里叶变换（FT）： 将傅里叶级数的概念推广到非周期信号，我们便得到了傅里叶变换。它将任意信号表示为一个连续的频谱，揭示了信号在无限频率范围内的能量分布。傅里叶变换的强大之处在于，它能将复杂的时域信号转换成易于分析的频域表示，例如，我们可以看到一个音乐信号中包含了哪些频率的音调，或者一个通信信号的带宽是多少。 拉普拉斯变换（LT）： 当信号包含指数衰减或增长成分时，傅里叶变换可能无法直接处理。拉普拉斯变换，特别是双边拉普拉斯变换，以其包含复指数的形式，能够更广泛地处理具有收敛性的信号，并为分析线性时不变（LTI）系统提供了一个统一的框架。它引入了复频率的概念，并将信号映射到一个复平面上，为分析系统的稳定性提供了重要的依据。 Z变换（ZT）： 对于离散时间信号，Z变换扮演着与拉普拉斯变换相似的角色。它将离散序列映射到一个复变量z的函数，从而能够方便地分析离散时间系统，尤其是在数字信号处理中。Z变换的收敛域（ROC）提供了关于系统稳定性和因果性的重要信息。 卷积：系统的响应与信号的交互 卷积是描述线性时不变（LTI）系统输出信号与输入信号之间关系的数学运算。它是信号与系统理论的核心概念之一，深刻地揭示了系统如何“塑造”和“修改”输入信号。 离散时间卷积： 对于离散信号，卷积运算通过将一个信号的延迟版本与另一个信号相乘并求和来完成。它形象地展示了一个输入样本如何与系统的脉冲响应在不同时刻产生叠加效应，最终构成系统的输出。 连续时间卷积： 类似地，对于连续时间信号，卷积运算通过对一个信号的翻转、延迟版本与另一个信号的积分来计算。它描述了输入信号的“瞬时”影响如何在整个时间轴上被系统的特性所“平滑”或“改变”，从而产生输出。 卷积的性质与应用： 我们将深入探讨卷积的各种性质，如可交换性、结合性和分配性，以及它们在信号处理和系统分析中的重要意义。卷积在滤波、系统响应分析、模式识别等领域有着广泛的应用。 第二部分：系统的模型与分析 系统是将输入信号转换为输出信号的任何装置、过程或模型。它们可以是电子电路、通信链路、机械装置，甚至是生物系统。理解系统的特性是设计和控制它们的前提。 系统的分类： 我们将学习如何根据系统的行为特征对其进行分类，例如： 线性与非线性系统： 线性系统遵循叠加原理（即，多个输入的总响应等于各个输入响应的和），而非线性系统则不遵循。 时不变与时变系统： 时不变系统意味着其参数不随时间变化，因此其响应与输入信号的开始时间无关。时变系统则相反。 因果与非因果系统： 因果系统是指系统的输出只取决于当前和过去的输入，而从不取决于未来的输入。这在实际系统中是普遍存在的。 稳定性： 稳定性是系统的一个关键特性。我们将区分有界输入有界输出（BIBO）稳定性，以及其他形式的稳定性，并学习如何通过系统的参数或其数学模型来判断系统的稳定性。 线性时不变（LTI）系统：核心模型 LTI系统因其数学上的简便性和在许多实际应用中的普适性而成为信号与系统理论的关注焦点。 脉冲响应： LTI系统的核心特性由其脉冲响应完全表征。脉冲响应是当系统输入为单位冲激函数（Delta函数）时产生的输出。通过卷积运算，我们可以在已知脉冲响应和输入信号的情况下，计算出系统的任何输出。 差分方程与微分方程： 许多LTI系统可以用差分方程（离散时间系统）或微分方程（连续时间系统）来描述。我们将学习如何利用这些方程来分析系统的行为，并利用拉普拉斯变换和Z变换等工具来求解这些方程，从而获得系统的输出。 传递函数： 在频域中，LTI系统的行为可以用传递函数来描述。传递函数是系统输出的拉普拉斯变换（或Z变换）与输入拉普拉斯变换（或Z变换）之比。它揭示了系统对不同频率输入的放大（衰减）程度和相位偏移，是分析系统频率响应和稳定性的关键。 离散时间系统与数字信号处理（DSP） 随着数字技术的发展，对离散时间信号和系统的研究变得尤为重要。 离散傅里叶变换（DFT）： DFT是将连续傅里叶变换的概念应用于离散时间信号的有限长样本。它是数字信号处理的基石，用于在计算机中分析和处理数字信号。 快速傅里叶变换（FFT）： FFT是DFT的一种高效计算算法，极大地加速了傅里叶分析在数字信号处理中的应用，使得实时信号处理成为可能。 滤波器设计： 数字滤波器是用于选择性地通过或阻止信号的特定频率成分的离散时间系统。我们将学习不同类型的数字滤波器，如FIR（有限冲激响应）和IIR（无限冲激响应）滤波器，以及它们的设计方法。 第三部分：应用与展望 信号与系统的理论并非纸上谈兵，它们是构建和理解无数现代科技成就的基石。 通信系统： 从无线电广播到蜂窝网络，再到互联网，通信系统无不依赖于信号的调制、解调、编码和解码。傅里叶分析在理解信道特性、设计高效调制方案方面发挥着至关重要的作用。 控制系统： 自动驾驶汽车、工业机器人、飞机姿态控制等都属于控制系统的范畴。系统的稳定性分析、反馈控制器的设计等都离不开信号与系统的理论。 图像与语音处理： 图像的压缩、增强、识别，以及语音的合成、识别、降噪，这些都属于信号处理的范畴，其核心都建立在对信号的深入理解和有效处理之上。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号的分析，医学影像（如MRI、CT）的重建，都离不开信号与系统的强大工具。 本书将通过清晰的阐述、丰富的实例和深入的分析，引导读者掌握信号与系统的核心概念和分析方法。无论您是物理、工程、计算机科学，还是其他相关领域的学生或从业者，本书都将为您提供一个坚实的起点，让您能够更深入地理解和驾驭信息时代的核心驱动力——信号与系统。掌握这些知识，您将能够更敏锐地洞察世界的运行规律，更有效地解决实际问题，并为未来的科技创新贡献力量。

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