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林秩盛著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302173243

商品编码：29752515979

包装：平装

出版时间：2008-08-01

基本信息

书名：信号与线性系统

定价：39.00元

作者：林秩盛著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2008-08-01

ISBN：9787302173243

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.681kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统全面地介绍了信号与线性非时变系统的基本概念、基本原理和基本分析方法。论述上数学处理与物理概念并重，尽量做到理论联系实际应用，力求概念准确、层次清晰、重点突出、深入浅出、简明易懂。在定理或性质证明、公式推导、例题解答方面力图简洁性、技巧性并具有自身特色。
全书共分8章。内容包括信号与系统概述，连续信号与系统的时域分析、频域分析、复频域分析，离散信号与系统的时域分析、频域分析、z域分析，传递函数与系统的结构和特性。每章都配备数量而难度适当的例题和习题，书末附有部分习题的参考答案。此外，附录4还对频谱分析仪作了简单介绍。
本书可作为高等学校信息、电气工程、电子、通信、自动化、计算机、生物医学工程及相近专业的本科生教材，也可供相关专业的科技人员参考。

目录

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章 信号与系统概述
1.1 绪论
1.2 信号的分类
1. 连续时间信号与离散时间信号
2. 奇信号与偶信号
3. 周期信号与非周期信号
4. 实信号与复信号
5. 确定与信号
6. 能量信号与功率信号
1.3 信号的基本运算
1. 信号之和
2. 信号之积
3. 信号的微分
4. 信号的积分
5. 信号的平移
6. 信号的反折
7. 时间压扩
1.4 系统的模型
1. 系统的数学模型
2. 系统的模拟框图
1.5 系统的分类与性质
1. 集中参数系统与分布参数系统
2. 连续时间系统与离散时间系统
3. 即时系统与动态系统
4. 可逆系统与不可逆系统
5. 线性与非线性系统
6. 时变与非时变系统
7. 因果与非因果系统
8. 稳定与非稳定系统
　习题一
第2章　连续信号与系统的时域分析
　2.1　奇异信号及其主要性质
　　1. 单位阶跃信号与冲激信号
　　2. 单位阶跃信号与冲激信号的广义定义
　　3. 冲激信号δ（t）的性质
　　4. 冲激偶信号
　2.2　LTI连续系统的响应
　　1. LTI连续系统的微分方程描述
　　2. 0-与0 初始条件的转换
　　3. 零输入响应与零状态响应
　2.3　冲激响应与阶跃响应
　　1. 冲激响应
　　2. 阶跃响应
　　3. 二阶系统的冲激响应和阶跃响应
　2.4　卷积积分
　　1. 卷积积分
　　2. 卷积积分的图解
　2.5　卷积积分的运算规则
　　1. 卷积的代数运算
　　2. 卷积的微分与积分
　　3. 信号与冲激信号的卷积
　2.6　信号的相关
　　1. 信号的互相关
　　2. 信号的自相关
　习题二
第3章　连续信号与系统的频域分析
　3.1　周期信号的傅里叶级数表示
1. 周期信号的傅里叶展开
2. 对称信号的傅里叶级数
3. 傅里叶级数的复数形式
　3.2　周期信号的频谱分析
　　1. 周期信号的频谱
　　2. 周期矩形脉冲信号的频谱
　　3. 若干典型周期信号的频谱
　3.3　非周期信号的频谱
1. 非周期信号的傅里叶变换——频谱函数
2. 若干典型非周期信号的频谱
3. 奇异信号的频谱
　　……
第4章 连续信号与系统的复频域分析
第5章 离散信号与系统的时域分析
第6章 离散信号与系统的频域分析
第7章 离散信号与系统的z域分析
第8章 传递函数、系统的结构与特性
习题答案
附录1 典型信号的卷积积分表
附录2 典型周期信号的傅里叶级数与频谱特点表
附录3 典型信号的傅里叶变换表
附录4 频谱分析仪及其应用简介
附录5 拉普拉斯变换表
附录6 典型信号的卷积和表
附录7 常用信号的离散时间傅里叶变换表
附录8 常用信号的Z变换表
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《时空漫步：时间序列的奥秘与应用》 一、 序章：捕捉流逝的光影——何为时间序列？ 我们的世界，无时无刻不在流动。从日出日落的规律，到心跳的每一次搏动；从经济指标的起伏，到气候变化的轨迹；从社交媒体上信息刷新的速度，到股票市场的瞬息万变——一切都与“时间”紧密相连。这些按时间顺序排列的数据点，构成了一个庞大的信息宝库，我们称之为“时间序列”。《时空漫步》正是以此为起点，邀请读者一同踏上一场探索时间序列数据奥秘的旅程。 时间序列数据，顾名思义，是按照时间顺序记录的观测值集合。它的独特之处在于，每个数据点都承载着其出现的时间戳，这种时间维度赋予了数据深度和动态性。与静态的、孤立的数据点不同，时间序列数据蕴含着随时间演变的模式、趋势、季节性以及随机的波动。理解这些内在规律，如同掌握了捕捉流逝光影的魔法，能够帮助我们洞察过去，把握现在，并预测未来。 本书并非一本枯燥的理论手册，而是希望通过生动的语言、丰富的案例和循序渐进的讲解，揭示时间序列数据在各个领域的广泛应用和强大威力。我们将一起学习如何从看似杂乱无章的时间序列中提取有价值的信息，如何构建模型来描述其行为，最终如何利用这些模型做出更明智的决策。 二、 第一部分：拨开迷雾——时间序列数据的基本特征与可视化 在深入研究复杂的建模技术之前，我们必须首先认识时间序列数据的本质。《时空漫步》的第一部分将专注于时间序列数据的基础概念和可视化分析。 1. 时间的脉络：时间序列的构成要素 任何时间序列数据，其背后都隐藏着几个关键的构成要素。我们将详细剖析： 趋势（Trend）： 数据是否表现出长期性的上升或下降？例如，人口的增长、科技的进步、物价的上涨等。识别和量化趋势是理解数据长期走向的第一步。 季节性（Seasonality）： 数据是否呈现出周期性的、可预测的波动？例如，一年中气温的变化、商店在节假日的销售高峰、一周内工作日的交通流量等。季节性模式的捕捉对于短期预测至关重要。 周期性（Cyclicity）： 与季节性不同，周期性波动的时间跨度通常更长，且不一定具有固定的长度。例如，经济周期的繁荣与衰退，它们的持续时间可能因经济环境而异。 噪声（Noise）/残差（Residual）： 除了上述规律性因素外，时间序列中不可避免地会存在随机的、难以解释的波动。这部分是数据的“不确定性”或“意外”的体现，也是我们模型需要努力解释和减少的部分。 2. 洞察视觉：时间序列的可视化方法 “一图胜千言”。在理解时间序列数据时，可视化是不可或缺的工具。本书将介绍多种强大的可视化技术，帮助读者直观地认识数据： 折线图（Line Plots）： 最基本也是最常用的方法，直接绘制数据点随时间的变化，能够清晰地展示趋势和整体波动。 季节性子序列图（Seasonal Subseries Plots）： 将数据按照不同的季节（例如，每个月、每个季度）分组绘制，可以直观地比较不同季节下的数据模式。 自相关图（Autocorrelation Function, ACF）与偏自相关图（Partial Autocorrelation Function, PACF）： 这些图形是时间序列分析的“X光片”，它们揭示了当前数据点与过去数据点之间的相关性，是识别模型结构的关键。我们将详细讲解如何解读这些图谱。 箱线图（Box Plots）与小提琴图（Violin Plots）： 用于分析不同时间段（如不同年份、不同月份）内数据的分布特征，可以快速比较不同时期的离散程度和中位数。 通过这些可视化工具，读者将能够初步诊断时间序列数据的特性，为后续的模型选择和分析奠定坚实的基础。 三、 第二部分：模型赋能——从经典到现代的时间序列建模 认识了时间序列数据的基本面貌后，我们将进入本书的核心——建模。时间序列建模的目标是构建一个能够“学习”数据规律并进行预测的数学模型。我们将从经典的、易于理解的模型开始，逐步深入到更现代、更强大的技术。 1. 经典基石：平稳性与ARIMA模型族 许多时间序列模型都依赖于一个重要的假设——平稳性（Stationarity）。一个严平稳的时间序列，其统计特性（如均值、方差、自相关）不随时间而改变。虽然真实世界的数据很少是严平稳的，但我们可以通过差分等方法将其转化为近似平稳的序列。 自回归模型（Autoregressive, AR）： 假设当前值是过去若干个值（以及一个随机误差项）的线性组合。例如，今天的股票价格可能与昨天的价格有关。 移动平均模型（Moving Average, MA）： 假设当前值是过去若干个预测误差（以及一个随机误差项）的线性组合。 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）： 结合了AR和MA模型的思想。 差分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）： 在ARMA的基础上引入了“差分（Integrated, I）”的概念，用于处理非平稳序列。ARIMA模型是时间序列分析中最经典、最广泛使用的模型之一，本书将详细讲解其构建、诊断和应用。 2. 深入洞察：SARIMA与非季节性分解 对于具有明显季节性模式的时间序列，ARIMA模型需要进行扩展。 季节性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）： 在ARIMA模型的基础上，加入了季节性的AR、MA和差分项，能够有效地捕捉数据中的季节性规律。 此外，我们还会介绍非季节性时间序列分解（Seasonal Decomposition of Time Series, STL）等方法，将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个独立的部分，便于分别分析和建模。 3. 现代浪潮：深度学习与时间序列 随着计算能力的飞跃和深度学习理论的不断发展，越来越多的时间序列问题开始被强大的神经网络模型所解决。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）： RNN及其变种LSTM非常适合处理序列数据，能够捕捉数据中的长期依赖关系，在语音识别、自然语言处理和时间序列预测等领域取得了巨大成功。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间序列中的应用： 虽然CNN常用于图像处理，但其在提取局部模式方面的能力，同样可以被应用于时间序列数据的特征提取。 Transformer模型： 凭借其强大的注意力机制，Transformer模型在处理长序列和捕捉全局依赖方面展现出卓越的性能，正逐渐成为时间序列建模的新宠。 本书将以通俗易懂的方式介绍这些深度学习模型的工作原理，并提供实际操作指南，帮助读者理解如何在复杂的时间序列问题中运用这些先进工具。 四、 第三部分：实践出真知——时间序列的应用场景与挑战 理论知识的掌握最终要落脚于实际应用。《时空漫步》的第三部分将带领读者走进时间序列的真实世界，探讨其在各个领域的应用，并讨论在实际应用中可能遇到的挑战。 1. 洞悉未来：各行业的应用典范 时间序列分析的应用几乎渗透到我们生活的方方面面： 金融领域： 股票价格预测、交易量分析、风险管理、欺诈检测。 经济学： GDP预测、通货膨胀分析、失业率预测、消费者信心指数。 商业与零售： 销售预测、库存管理、需求规划、客户行为分析。 制造业： 设备故障预测、生产效率优化、质量控制。 医疗健康： 疾病传播预测、患者生理指标监测、药物疗效评估。 环境科学： 气候变化预测、空气质量监测、自然灾害预警。 能源领域： 能源需求预测、发电量调度、电网负荷分析。 交通运输： 交通流量预测、拥堵缓解、出行规划。 互联网与科技： 网站流量预测、用户行为分析、推荐系统。 本书将通过详细的案例研究，展示如何在这些领域中应用时间序列模型，并提供解决实际问题的思路和方法。 2. 跋涉险峰：挑战与进阶 尽管时间序列分析功能强大，但在实际应用中也常常面临各种挑战： 数据质量问题： 缺失值、异常值、测量误差等。 高维度与大规模数据： 如何处理大量的时间序列数据。 非线性与非平稳性： 真实世界的数据往往复杂多变。 多变量时间序列： 许多问题需要同时考虑多个相互关联的时间序列。 模型的解释性： 如何在追求预测精度的同时，保证模型的合理性和可解释性。 实时预测需求： 如何构建能够快速响应新数据的模型。 本书将针对这些挑战，提供相应的技术指导和应对策略，并展望时间序列分析领域的未来发展方向，例如因果推断、联邦学习在时间序列中的应用等。 五、 结语：与时间共舞——开启你的时间序列探索之旅 《时空漫步：时间序列的奥秘与应用》旨在成为一本实用且引人入胜的时间序列入门指南。我们相信，通过系统学习本书的内容，读者将能够掌握分析和理解时间序列数据的强大能力，在各自的领域中做出更具洞察力的决策，并最终学会与时间共舞，更好地驾驭这个充满动态变化的世界。无论你是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将为你打开一扇通往时间序列奥秘的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事手法简直太迷人了！作者用一种近乎诗意的笔触，勾勒出那个特定时代背景下，小人物们在命运洪流中的挣扎与抗争。我尤其喜欢他对细节的捕捉，那些家具的摆设、街角的吆喝声，甚至空气中弥漫的气味，都仿佛触手可及。主人公A的内心独白是全书的点睛之笔，他那种在理想与现实的夹缝中求生存的矛盾心理，让我这个身处太平盛世的读者都为之动容。书中对人性的复杂性探讨得非常深刻，没有简单地将角色划分为好人或坏人，每个人都有自己难以言说的苦衷和驱动力。读到一半时，我甚至开始怀疑自己的判断，为书中某些人物的“自私”行为寻找辩护，这正说明了作者叙事上的高明之处——他成功地将读者拽入了那个情境之中，强迫我们去体会人物的处境。那种压抑而又充满生命力的氛围，让人在合上书本之后，还会久久地沉浸其中，回味那些未曾说出口的叹息。

评分☆☆☆☆☆

这本小说在结构上的创新性值得称赞。它不是采用传统的时间线性叙事，而是采用了一种碎片化的、多重视角的叙事结构，像一张巨大的、需要读者自己去拼凑的马赛克。起初阅读时，我感到有些吃力，需要不断地在不同时间点和人物的记忆之间跳转，但这恰恰是作者的意图所在——他想展现的正是记忆的不可靠性以及个体经验的局限性。随着阅读的深入，当那些看似不相关的线索逐渐交织在一起时，那种豁然开朗的体验是极其震撼的。尤其是最后几章，当所有伏笔和隐喻汇聚成一个清晰的画面时，我几乎是屏住呼吸读完的。这种叙事挑战了传统小说的阅读习惯，但对于寻求新颖阅读体验的读者来说，绝对是一次难得的冒险。它要求读者全神贯注，但也给予了极大的精神回报，那种“解谜”的快感，是其他平铺直叙的作品无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的语言风格是其最引人注目的特点之一。它带着一股浓郁的古典韵味，但又巧妙地融入了现代白话的简洁和力度，形成了一种既典雅又充满力量的独特文风。句子很长，充满了复杂的从句和精妙的比喻，读起来像是在品尝一坛陈年的老酒，需要细细咂摸才能体会到其中的醇厚。我特别留意了作者对自然景物的描写，那些对光线、阴影和季节更替的描绘，已经超越了单纯的背景烘托，它们本身就成为了推动情节发展、暗示人物命运的强大象征。例如，书中对“雾”的描写，不仅仅是天气现象，更是对主角心境迷茫的具象化表达。我甚至会停下来，将一些特别优美的段落抄写下来，研究其用词的精准度和节奏感。这本书的价值，不仅在于它讲述了什么故事，更在于它如何讲述这个故事。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的后劲实在太大了，以至于我现在看其他文学作品都觉得索然无味。它探讨的主题非常宏大和深刻，关乎个体在面对历史巨变时的道德困境与身份认同危机。作者没有提供任何简单的答案，而是将一个又一个尖锐的问题抛给读者：在极端环境下，人性的底线在哪里？我们所坚信的“真理”在不同时代背景下是否会发生根本性的动摇？书中对权力运作的剖析入木三分，那些在权力斗争中被牺牲的理想和个体，让人感到一种无力回天的悲凉。更让我佩服的是，作者在批判性的同时，始终保持着一种深切的悲悯情怀，他笔下的反派，同样有着令人唏嘘的过往。这本书迫使我重新审视自己过去对“对与错”的简单划分，它是一次智力上的挑战，更是一次深刻的道德洗礼。

评分☆☆☆☆☆

如果非要用一个词来形容这本书的阅读感受，我会选择“沉浸”。这不是那种可以轻松跳读的书，每一次翻开，都像是踏入了一个精心构建的、结构严密的世界。作者对于构建这个世界所花费的心思可见一斑，无论是社会阶层的差异、宗教信仰的冲突，还是地域文化的习俗，都被描绘得细致入微，具有极强的可信度。特别是关于那个神秘组织的运作机制和内部的等级森严，描绘得如同教科书一般清晰，同时又不失小说的张力。我甚至花了不少时间去查阅书中提及的一些历史背景和哲学思想，以期能更深入地理解作者的用意。这本书的优点在于它的“完整性”，它提供了一个自洽的宇宙观，让读者心甘情愿地“迷失”其中。读完后，我感觉自己好像真正经历了一段漫长而艰辛的旅程，收获的不仅仅是故事，还有一种对世界更深层次的理解。