店铺： 悟元图书专营店
出版社： 科学出版社
ISBN：9787030411471
商品编码：29453785046
包装：平装
出版时间：2014-11-01
具体描述
| 图书基本信息 | |
| 图书名称 | 信号与系统 |
| 作者 | 赵仕良,陈冰洁,周晓林 |
| 定价 | 42.00元 |
| 出版社 | 科学出版社 |
| ISBN | 9787030411471 |
| 出版日期 | 2014-11-01 |
| 字数 | |
| 页码 | |
| 版次 | 1 |
| 装帧 | 平装 |
| 开本 | 16开 |
| 商品重量 | 0.4Kg |
| 内容简介 | |
| 《信号与系统》共分七章来讲解：章信号和系统的基本概念,第二章信号和系统的时域分析法,第三章连续周期信号的傅里叶级数分析法第四章连续信号和系统的傅里叶变换分析法第五章连续信号和系统的复频域分析法第六章离散信号和系统的ZT分析法第七章离散信号和系统的FZT分析法。 |
| 作者简介 | |
| 目录 | |
| 编辑推荐 | |
| 《信号与系统》可作为电子信息、通信、自动控制、电气工程、计算机等专业'信号与系统'课程的本科教材,也可供从事相关领域工作的教师、科技工作者自学参考使用,并可作为相关专业'信号与系统'课程的研究生入学考试参考书。 |
| 文摘 | |
| 序言 | |
探索时空交织的奥秘：信号与系统的理论与应用 在现代科技飞速发展的浪潮中，我们无时无刻不被各种信号所包围。从无线电通讯的电波，到医学影像中的声波，再到金融市场的数据流，乃至我们日常使用的手机、电脑，背后都离不开对信号的接收、处理与分析。而“系统”则是我们理解和操控这些信号的载体与框架。它们共同构成了现代工程与科学研究的基石——信号与系统。 本书并非仅仅是一本教材，它更是一次深入探索时空交织奥秘的旅程。我们旨在为您揭示那些隐藏在纷繁复杂信号背后的规律，以及如何通过设计巧妙的系统来理解、转化、甚至创造出具有特定功能的信号。我们将从最基础的概念出发，逐步构建起一套严谨而完备的理论体系，并辅以大量的实例，展现信号与系统在各个领域的广泛应用。 第一章：信号的本质与分类——感知世界的语言 信号，作为信息传递的载体，其形式多种多样。本章将带领您走进信号的世界，理解其最根本的含义。我们将首先介绍信号的定义，它是一种随时间或空间变化的物理量，能够携带和传递信息。随后，我们将对信号进行分类，从不同的维度去理解它们的特性。 按自变量分类： 连续时间信号 (Continuous-Time Signals)：其自变量（通常是时间）是连续的。例如，随时间变化的温度、麦克风捕捉到的连续声波、以及模拟电路中的电压信号。我们将会深入探讨这类信号的数学表示，例如使用函数 $x(t)$ 来描述。 离散时间信号 (Discrete-Time Signals)：其自变量只能取离散值，通常是通过对连续时间信号进行采样得到的。例如，数字音频信号、每日股票收盘价、以及计算机程序处理的数据。我们将引入序列的表示法，如 $x[n]$。 按能量与功率分类： 能量信号 (Energy Signals)：在整个时间区间上的总能量是有限的。这类信号通常幅值随时间衰减，最终趋于零。例如，一个短暂的脉冲信号。我们将学习如何计算信号的能量。 功率信号 (Power Signals)：在整个时间区间上的平均功率是有限的。这类信号通常是周期性的或者在无限长的时间内保持一定的幅值。例如，正弦波信号、方波信号。我们将学习如何计算信号的功率。 按奇偶性分类： 偶信号 (Even Signals)：满足 $x(t) = x(-t)$（对于连续时间信号）或 $x[n] = x[-n]$（对于离散时间信号）。例如，余弦函数。 奇信号 (Odd Signals)：满足 $x(t) = -x(-t)$（对于连续时间信号）或 $x[n] = -x[-n]$（对于离散时间信号）。例如，正弦函数。 周期信号与非周期信号 (Periodic and Aperiodic Signals)： 周期信号 (Periodic Signals)：如果存在一个正的常数 $T_0$（称为周期），使得 $x(t+T_0) = x(t)$ 对所有 $t$ 成立，则称信号是周期信号。我们将探讨周期信号的性质以及基波频率的概念。 非周期信号 (Aperiodic Signals)：不满足周期信号定义的信号。 理解这些信号的分类，就如同掌握了感知世界的不同语言，为后续的学习奠定了坚实的基础。 第二章：系统的基本概念——信号的加工厂 如果说信号是信息，那么系统就是处理和转化这些信息的“机器”。本章将聚焦于系统的定义及其基本属性。 系统的定义：一个系统接收一个或多个输入信号，并产生一个或多个输出信号。输入和输出信号之间存在着一定的数学关系。 系统的描述：我们将学习如何用数学模型来描述一个系统，通常是通过微分方程（对于连续时间系统）或差分方程（对于离散时间系统）。 系统的基本性质： 线性 (Linearity)：一个系统是线性的，如果它满足叠加原理 (Superposition Principle)。即，如果输入 $x_1(t)$ 产生输出 $y_1(t)$，输入 $x_2(t)$ 产生输出 $y_2(t)$，那么对于任意常数 $a$ 和 $b$，输入 $ax_1(t) + bx_2(t)$ 将产生输出 $ay_1(t) + by_2(t)$。线性系统是信号与系统中最重要的一个性质，也是后续许多分析工具的基础。 时不变性 (Time-Invariance)：一个系统是时不变的，如果其系统特性不随时间改变。也就是说，如果输入信号 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么输入信号 $x(t- au)$（即输入信号整体延迟 $ au$）将产生输出 $y(t- au)$（即输出信号也相应延迟 $ au$）。 因果性 (Causality)：一个系统是因果的，如果其在任何时刻的输出只取决于当前和过去的输入，而不取决于未来的输入。在实际的物理系统中，因果性是普遍存在的。 稳定性 (Stability)：一个系统是稳定的（通常指BIBO稳定性，Bounded-Input, Bounded-Output），如果对于任何有界的输入信号，系统的输出信号也是有界的。 我们将通过实例来剖析这些性质，让您深刻理解一个系统是如何运作的。 第三章：线性时不变（LTI）系统——分析的利器 线性时不变（Linear Time-Invariant, LTI）系统是信号与系统理论中最为核心和重要的一类系统。它们的理论完备性以及分析工具的丰富性，使得它们在工程实践中得到了广泛的应用。本章将深入探讨 LTI 系统的特性。 卷积（Convolution）：作为 LTI 系统分析的核心工具，卷积描述了输入信号与系统的冲激响应 (Impulse Response) 之间的关系。 冲激响应 $h(t)$ (或 $h[n]$)：定义为当输入为单位冲激信号 $delta(t)$（或 $delta[n]$）时系统的输出。它是 LTI 系统的“指纹”，完全表征了该系统。 卷积积分 (Continuous-Time Convolution)：对于连续时间 LTI 系统，输出 $y(t)$ 与输入 $x(t)$ 和冲激响应 $h(t)$ 的关系为： $$y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$$ 我们将详细讲解卷积的数学推导和几何意义，以及如何计算卷积。 卷积和 (Discrete-Time Convolution)：对于离散时间 LTI 系统，输出 $y[n]$ 与输入 $x[n]$ 和冲激响应 $h[n]$ 的关系为： $$y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$$ 同样，我们会探讨其计算方法和物理含义。 LTI 系统的系统函数 (System Function)：在频域中，LTI 系统可以用一个简单的函数来表示，这大大简化了分析。 拉普拉斯变换 (Laplace Transform)：用于分析连续时间 LTI 系统。我们将介绍拉普拉斯变换的定义、性质，以及如何通过拉普拉斯变换将复杂的微分方程转化为代数方程。系统函数 $H(s)$ 定义为输出的拉普拉斯变换除以输入的拉普拉斯变换，即 $H(s) = Y(s) / X(s)$。 Z变换 (Z-Transform)：用于分析离散时间 LTI 系统。我们将介绍Z变换的定义、性质，以及它在分析差分方程和离散系统中的作用。系统函数 $H(z)$ 定义为输出的Z变换除以输入的Z变换，即 $H(z) = Y(z) / X(z)$。 系统的频率响应 (Frequency Response)：这是 LTI 系统在频域中的重要特性，描述了系统如何处理不同频率的信号。对于连续时间系统，频率响应 $H(jomega)$ 是系统函数 $H(s)$ 在 $s=jomega$ 处的值，它包含了系统对正弦信号的增益和相移。对于离散时间系统，频率响应 $H(e^{jomega})$ 是系统函数 $H(z)$ 在单位圆上的值。 本章的重点在于掌握卷积运算和频域分析工具，这将使我们能够深刻理解 LTI 系统的行为，并设计出满足特定性能要求的系统。 第四章：傅里叶分析——信号的频谱图 信号在时域中表现为随时间（或空间）的变化，而在频域中，信号则可以分解为不同频率的正弦（或复指数）信号的叠加。傅里叶分析是连接时域与频域的桥梁，它揭示了信号的“频谱”信息。 傅里叶级数 (Fourier Series)：用于表示周期信号。 三角函数形式 (Trigonometric Fourier Series)：将周期信号表示为不同频率的余弦和正弦信号的线性组合。 复指数形式 (Exponential Fourier Series)：将周期信号表示为不同频率的复指数信号的线性组合，形式更为简洁，在理论分析中更为常用。 我们将学习如何计算傅里叶级数的系数，以及它们所代表的信号的频率成分。 傅里叶变换 (Fourier Transform)：用于表示非周期信号。它将一个信号从时域映射到频域，得到其频谱 (Spectrum)。 定义与性质：我们将详细介绍傅里叶变换的定义，以及其重要的性质，如线性、时移、频移、卷积定理等。 频谱密度 (Spectral Density)：傅里叶变换揭示了信号的能量或功率在不同频率上的分布情况。 傅里叶变换的应用： 信号的频谱分析：识别信号中包含哪些频率成分，以及各成分的强度。 通信系统：调制、解调、滤波等核心技术都依赖于傅里叶变换。 图像处理：图像的频域分析可以用于去噪、边缘检测等。 系统分析：通过傅里叶变换可以方便地分析 LTI 系统的频率响应。 傅里叶分析的引入，为我们打开了审视信号的新视角，让我们能够理解信号的内在构成，并据此进行有效的处理。 第五章：采样与重构——模拟到数字的飞跃 在现代数字信号处理（DSP）时代，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号是不可或缺的步骤。采样与重构理论是实现这一飞跃的关键。 采样定理 (Sampling Theorem)：又称奈奎斯特定理，是数字信号处理的核心理论之一。它规定了对连续时间信号进行采样时，需要满足的最低采样频率，以保证从采样值能够无失真地恢复原始信号。 奈奎斯特速率 (Nyquist Rate)：信号所能被无失真采样的最高频率的两倍。 奈奎斯特频率 (Nyquist Frequency)：采样频率的一半。 采样过程：我们将探讨不同类型的采样，如理想采样、自然采样和脉冲采样，以及它们在数学上的表示。 重构（Reconstruction）：从离散的采样值恢复原始连续信号的过程。 理想插值器：理论上，可以使用一个理想的低通滤波器（辛克函数）来实现无失真的信号重构。 实际重构：在实际应用中，会使用更易实现的滤波器来逼近理想重构。 混叠 (Aliasing)：当采样频率低于奈奎斯特速率时，不同频率的信号成分会发生混叠，导致信号失真，无法准确重构。我们将详细解释混叠的产生机制及其危害。 本章的学习，将使您理解数字信号处理的根基，以及如何精确地在模拟世界和数字世界之间进行转换。 第六章：拉普拉斯变换与Z变换在系统分析中的应用 在第三章中，我们初步介绍了拉普拉斯变换和Z变换在LTI系统分析中的作用。本章将进一步深化和拓展它们的应用。 拉普拉斯变换在连续时间LTI系统分析中的应用： 系统函数 $H(s)$：通过拉普拉斯变换，将复杂的微分方程转化为代数方程，从而方便地求解系统函数。 冲激响应 $h(t)$ 的求解：通过对系统函数 $H(s)$ 进行逆拉普拉斯变换 (Inverse Laplace Transform)，可以得到系统的冲激响应。 系统稳定性分析：通过分析系统函数 $H(s)$ 的极点 (Poles) 的位置，可以判断系统的稳定性。如果所有极点都在复平面的左半平面，则系统是稳定的。 瞬态响应与稳态响应：利用拉普拉斯变换可以方便地分析系统的瞬态行为（瞬态响应）和长期行为（稳态响应）。 Z变换在离散时间LTI系统分析中的应用： 系统函数 $H(z)$：通过Z变换，将差分方程转化为代数方程，方便求解系统函数。 冲激响应 $h[n]$ 的求解：通过对系统函数 $H(z)$ 进行逆Z变换 (Inverse Z-Transform)，可以得到系统的冲激响应。 系统稳定性分析：通过分析系统函数 $H(z)$ 的极点 (Poles) 的位置，可以判断系统的稳定性。如果所有极点都在单位圆内，则系统是稳定的。 系统零点 (Zeros)：除了极点，零点也对系统的频率响应和稳定性有影响。 系统的频率响应：进一步利用拉普拉斯变换和Z变换的性质，可以分析系统的频率响应 $H(jomega)$ 和 $H(e^{jomega})$，理解系统对不同频率信号的放大或衰减作用，以及引入的相位偏移。 掌握拉普拉斯变换和Z变换，是进行深入系统分析和设计的关键，它们将使您能够从更抽象的层面理解系统的数学模型。 第七章：滤波器设计——筛选有用信号 在实际应用中，我们常常需要从包含噪声或其他干扰的信号中提取出我们感兴趣的信号。滤波器就是实现这一目的的重要工具。本章将介绍滤波器的基本概念和设计方法。 滤波器的分类： 低通滤波器 (Low-Pass Filter, LPF)：允许低频信号通过，衰减高频信号。 高通滤波器 (High-Pass Filter, HPF)：允许高频信号通过，衰减低频信号。 带通滤波器 (Band-Pass Filter, BPF)：允许特定频带内的信号通过，衰减该频带外的信号。 带阻滤波器 (Band-Stop Filter, BSF)：衰减特定频带内的信号，允许该频带外的信号通过。 理想滤波器与实际滤波器：我们将对比理想滤波器和实际滤波器的特性，以及实际滤波器在过渡带（即通过带与阻带之间的区域）的特性。 滤波器设计： 时域设计：通过设计冲激响应 $h(t)$ 或 $h[n]$ 来实现滤波功能。 频域设计：通过设计系统函数 $H(s)$ 或 $H(z)$ 来实现滤波功能。 Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Bessel滤波器：介绍几种经典的模拟和数字滤波器设计方法，以及它们的特性和优缺点。 滤波器在实际中的应用：通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等领域。 滤波器设计是信号与系统理论最重要的应用之一，它直接关系到我们能否有效地从杂乱的信号中提取有用的信息。 第八章：傅里叶变换与LTI系统的联系——时域与频域的完美结合 本章将进一步强调傅里叶变换与LTI系统之间的紧密联系，展示如何利用傅里叶变换的强大功能来分析LTI系统。 LTI系统的频率响应：当输入是复指数信号 $e^{jomega t}$ 时，LTI系统的输出也是同频率的复指数信号 $H(jomega) e^{jomega t}$，其中 $H(jomega)$ 是系统的频率响应。这意味着LTI系统对不同频率的输入信号进行线性放缩和相位旋转。 输入信号的频谱与输出信号的频谱：如果输入信号 $x(t)$ 的傅里叶变换是 $X(omega)$，并且系统的频率响应是 $H(jomega)$，那么输出信号 $y(t)$ 的傅里叶变换 $Y(omega)$ 可以表示为： $$Y(omega) = H(jomega) X(omega)$$ 这表明，LTI系统在频域上的作用是将其频率响应 $H(jomega)$ 与输入信号的频谱 $X(omega)$ 进行相乘。 利用傅里叶变换分析系统： 系统特性分析：通过分析频率响应 $H(jomega)$ 的幅度和相位，可以了解系统对信号的增益和相位延迟特性。 系统实现：某些系统可以通过设计其频率响应来实现。 卷积定理 (Convolution Theorem)：将时域的卷积运算转化为频域的乘积运算，极大地简化了计算。 对于连续时间系统：$y(t) = x(t) h(t) iff Y(omega) = X(omega) H(omega)$ （这里 $H(omega)$ 是 $h(t)$ 的傅里叶变换）。 对于离散时间系统：$y[n] = x[n] h[n] iff Y(e^{jomega}) = X(e^{jomega}) H(e^{jomega})$。 本章将加深您对信号与系统相互作用的理解，以及如何巧妙地运用频域分析来解决复杂问题。 第九章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）——数字信号处理的基石 在本章中，我们将聚焦于离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。DFT 是对离散时间信号进行频谱分析的数学工具，而 FFT 则是大幅提高 DFT 计算效率的算法。 离散傅里叶变换（DFT）： 定义：将一个有限长度的离散时间序列变换为等长度的离散频率序列。 性质：线性、周期性、对称性等。 频谱泄漏 (Spectral Leakage)：当有限长度的信号不是整数个周期时，DFT 会出现频谱泄漏现象。 快速傅里叶变换（FFT）： 算法原理：通过“分而治之”的思想，将一个长的 N 点 DFT 分解成多个短的 DFT，从而大大减少计算量。 复杂度分析：FFT 的计算复杂度从 $O(N^2)$ 降低到 $O(N log N)$。 基-2 FFT：最常见的 FFT 算法，要求序列长度 N 为 2 的幂次方。 DFT/FFT 的应用： 数字信号频谱分析：在数字域对信号进行频谱分析，识别频率成分。 数字滤波：在频域实现滤波操作，提高效率。 相关与卷积：利用 FFT 可以高效地计算序列的相关和卷积。 通信系统：OFDM（正交频分复用）等调制技术的核心。 图像与音频处理：数据压缩、特征提取等。 DFT 和 FFT 是现代数字信号处理的基石，掌握它们对于理解和实现各种数字信号处理算法至关重要。 第十章：应用实例——信号与系统在现实世界中的闪光 理论的最终目的是为了指导实践。本章将通过一系列生动的应用实例，展示信号与系统理论如何在现实世界中发挥重要作用。 通信系统： 调制与解调：如何利用 LTI 系统和傅里叶分析实现信息的编码与解码。 信道估计与均衡：克服通信信道对信号的影响。 多路复用技术：如频分复用（FDM）、时分复用（TDM）等。 音频信号处理： 音频压缩（如 MP3）：利用感知编码和信号分析技术。 音频效果器（如均衡器、混响器）：通过滤波器和 LTI 系统实现。 语音识别：对语音信号进行特征提取和模式匹配。 图像处理： 图像滤波（如去噪、锐化）：应用 2D 卷积和滤波器。 图像压缩（如 JPEG）：利用傅里叶变换的变种（如离散余弦变换 DCT）和量化。 图像识别：从图像中提取特征，进行分类与识别。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析：提取重要的生理信息。 医学成像（如 CT、MRI）：信号的采集、处理与重建。 控制系统： 系统建模与分析：利用 LTI 系统理论分析反馈控制系统的稳定性与性能。 PID 控制器设计：一种经典的反馈控制策略。 通过这些实例，我们将看到信号与系统理论是如何被转化为实际的工程解决方案，深刻影响着我们的生活和科技发展。 总结 《信号与系统》是一门跨越多个学科的理论，它提供了一种强大的分析工具和思维方式，来理解和处理我们周围的世界。本书致力于为您构建一个清晰、逻辑严谨的理论框架，并辅以丰富的实践案例，帮助您掌握信号与系统的核心概念和分析方法。无论您是初学者还是有一定基础的研究者，希望本书都能成为您探索时空交织奥秘的有力助手，激发您在相关领域的创新与发展。
用户评价
评分
这本理论力学教材，内容详实，对经典力学的基础概念讲解得非常透彻，尤其是对刚体运动的分析部分，作者似乎在尝试用一种更加直观的方式来阐述复杂的矢量运算和张量分析，这对于初学者来说无疑是个福音。书中配有大量的例题和习题，而且很多例题的解法展示了不止一种思路，这极大地拓宽了我的解题视野。我特别欣赏作者在引入拉格朗日量和哈密顿量时所采取的渐进式教学方法，它没有一开始就堆砌繁复的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解变分原理在力学中的深刻内涵。书中的插图质量极高，很多物理图像都栩栩如生，帮助我摆脱了纯粹的符号运算带来的枯燥感。尽管篇幅不小，但其严谨的逻辑结构使得阅读过程充满了探索的乐趣。尤其是在处理振动问题时，作者对阻尼和非线性效应的探讨，已经触及到了高等动力学的边缘，显示出作者深厚的学术功底。这本书无疑是为有志于深入研究物理学或工程力学领域的学生量身定做的宝贵资源。
评分最近翻阅的这本关于数理统计学的著作，给我的感觉是“古朴而厚重”。它的叙事风格非常古典，几乎没有时下流行的那种轻快或碎片化的表达，每一章节的论证都如同精密的钟表结构，环环相扣，不容许任何逻辑上的跳跃。这本书最大的特点在于对概率论基础的复述极其详尽，仿佛在为每一个统计推断的步骤都打下最坚实的地基。我注意到，作者在介绍大数定律和中心极限定理时，引用了大量的历史背景资料，这使得原本抽象的数学定理变得有了血肉和温度，让我理解了这些理论是如何在历史长河中被一步步确立和完善的。不过，对于那些追求快速上手应用的读者来说，这本书可能略显“慢热”，因为它更侧重于“知其所以然”，而非“知其所以然”。对于我个人而言，它更像是一部学术辞典，每当我对某个估计方法产生疑问时，翻开它总能找到最原始、最纯粹的推导过程，这对于建立扎实的数理基础至关重要。
评分这本关于面向对象编程范式的书籍，内容组织得非常精妙，它没有直接从C++或Java的语法细节入手，而是将“对象”这个核心概念进行了哲学层面的探讨。开篇花了相当大的篇幅来对比过程式编程和对象化思维的差异，通过一系列经典的“开-闭原则”和“里氏替换原则”的图示案例，深刻阐述了代码设计应该如何面向变化而不是面向功能本身。书中对设计模式的介绍，也非简单的模板堆砌，而是深入剖析了每种模式背后的权衡（trade-offs），比如何时选择策略模式而非状态模式，作者的分析清晰而富有洞察力。我特别喜欢作者在探讨继承和组合时的对比，他用一个真实的软件项目演进过程作为例子，清晰地展示了过度依赖继承带来的“脆弱的基类”问题，以及组合如何提供更强的灵活性。对于正在从初级程序员向架构师迈进的人来说，这本书提供的不仅仅是技术知识，更是一种软件设计的世界观。
评分我手头的这本书是一本关于古代汉语语法结构研究的专著，其学术性极强，研究方法论令人印象深刻。作者似乎穷尽了所有能找到的先秦文献残篇，对“之”、“乎”、“者”、“也”等助词在不同语境下的功能进行了细致入微的考证。这本书的独特之处在于，它引入了现代语言学中的句法树分析工具来解析古代句子的成分，这在传统国学研究中是比较少见的创新。阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的语言实验室，每一句话都被拆解、分类、标记，然后重组成为了一个更清晰的逻辑框架。然而，这种精细的粒度也使得阅读门槛非常高，对于缺乏古代汉语功底的读者来说，光是辨认文中的古籍引文就已是巨大挑战。但对于专业研究者而言，这本书无疑是奠定了未来十年该领域研究基调的里程碑式作品，它提供的数据库式的详实数据，让很多基于感觉的论断变得有据可依。
评分这本书聚焦于近代欧洲的社会变迁，特别是工业革命后期城市化进程对传统家庭结构带来的冲击。作者采取了一种非常宏观的视角，将经济数据、人口流动图表与大量的私人信件、日记摘录相结合进行交叉印证。与常见的从技术进步角度切入不同，这本书的核心魅力在于其对“时间感”和“空间感”重塑的关注。比如，书中描绘了工厂作息如何取代季节农时，成为新的时间主宰，以及火车如何极大地压缩了人们对地理距离的感知，这些细腻的社会心理描绘，让我对历史有了更深层次的共情。全书的行文流畅，尽管涉及大量社会学理论模型，但作者总能用通俗易懂的语言将其融入叙事之中，使得阅读过程充满了人性的温暖与反思。它不是一本纯粹的理论书，更像是一部用学术笔法写就的时代史诗，让我不断思考现代生活的许多习以为常的模式，究竟是如何在那个剧变的时代中被锻造出来的。
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