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林秩盛著 著

圖書標籤:

• 信號與係統
• 綫性係統
• 信號處理
• 電路分析
• 通信原理
• 控製係統
• 數學基礎
• 工程數學
• 電子工程
• 高等教育

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302173243

商品編碼：29752515979

包裝：平裝

齣版時間：2008-08-01

基本信息

書名：信號與綫性係統

定價：39.00元

作者：林秩盛著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2008-08-01

ISBN：9787302173243

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.681kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統全麵地介紹瞭信號與綫性非時變係統的基本概念、基本原理和基本分析方法。論述上數學處理與物理概念並重，盡量做到理論聯係實際應用，力求概念準確、層次清晰、重點突齣、深入淺齣、簡明易懂。在定理或性質證明、公式推導、例題解答方麵力圖簡潔性、技巧性並具有自身特色。
全書共分8章。內容包括信號與係統概述，連續信號與係統的時域分析、頻域分析、復頻域分析，離散信號與係統的時域分析、頻域分析、z域分析，傳遞函數與係統的結構和特性。每章都配備數量而難度適當的例題和習題，書末附有部分習題的參考答案。此外，附錄4還對頻譜分析儀作瞭簡單介紹。
本書可作為高等學校信息、電氣工程、電子、通信、自動化、計算機、生物醫學工程及相近專業的本科生教材，也可供相關專業的科技人員參考。

目錄

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章 信號與係統概述
1.1 緒論
1.2 信號的分類
1. 連續時間信號與離散時間信號
2. 奇信號與偶信號
3. 周期信號與非周期信號
4. 實信號與復信號
5. 確定與信號
6. 能量信號與功率信號
1.3 信號的基本運算
1. 信號之和
2. 信號之積
3. 信號的微分
4. 信號的積分
5. 信號的平移
6. 信號的反摺
7. 時間壓擴
1.4 係統的模型
1. 係統的數學模型
2. 係統的模擬框圖
1.5 係統的分類與性質
1. 集中參數係統與分布參數係統
2. 連續時間係統與離散時間係統
3. 即時係統與動態係統
4. 可逆係統與不可逆係統
5. 綫性與非綫性係統
6. 時變與非時變係統
7. 因果與非因果係統
8. 穩定與非穩定係統
　習題一
第2章　連續信號與係統的時域分析
　2.1　奇異信號及其主要性質
　　1. 單位階躍信號與衝激信號
　　2. 單位階躍信號與衝激信號的廣義定義
　　3. 衝激信號δ（t）的性質
　　4. 衝激偶信號
　2.2　LTI連續係統的響應
　　1. LTI連續係統的微分方程描述
　　2. 0-與0 初始條件的轉換
　　3. 零輸入響應與零狀態響應
　2.3　衝激響應與階躍響應
　　1. 衝激響應
　　2. 階躍響應
　　3. 二階係統的衝激響應和階躍響應
　2.4　捲積積分
　　1. 捲積積分
　　2. 捲積積分的圖解
　2.5　捲積積分的運算規則
　　1. 捲積的代數運算
　　2. 捲積的微分與積分
　　3. 信號與衝激信號的捲積
　2.6　信號的相關
　　1. 信號的互相關
　　2. 信號的自相關
　習題二
第3章　連續信號與係統的頻域分析
　3.1　周期信號的傅裏葉級數錶示
1. 周期信號的傅裏葉展開
2. 對稱信號的傅裏葉級數
3. 傅裏葉級數的復數形式
　3.2　周期信號的頻譜分析
　　1. 周期信號的頻譜
　　2. 周期矩形脈衝信號的頻譜
　　3. 若乾典型周期信號的頻譜
　3.3　非周期信號的頻譜
1. 非周期信號的傅裏葉變換——頻譜函數
2. 若乾典型非周期信號的頻譜
3. 奇異信號的頻譜
　　……
第4章 連續信號與係統的復頻域分析
第5章 離散信號與係統的時域分析
第6章 離散信號與係統的頻域分析
第7章 離散信號與係統的z域分析
第8章 傳遞函數、係統的結構與特性
習題答案
附錄1 典型信號的捲積積分錶
附錄2 典型周期信號的傅裏葉級數與頻譜特點錶
附錄3 典型信號的傅裏葉變換錶
附錄4 頻譜分析儀及其應用簡介
附錄5 拉普拉斯變換錶
附錄6 典型信號的捲積和錶
附錄7 常用信號的離散時間傅裏葉變換錶
附錄8 常用信號的Z變換錶
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《時空漫步：時間序列的奧秘與應用》 一、 序章：捕捉流逝的光影——何為時間序列？ 我們的世界，無時無刻不在流動。從日齣日落的規律，到心跳的每一次搏動；從經濟指標的起伏，到氣候變化的軌跡；從社交媒體上信息刷新的速度，到股票市場的瞬息萬變——一切都與“時間”緊密相連。這些按時間順序排列的數據點，構成瞭一個龐大的信息寶庫，我們稱之為“時間序列”。《時空漫步》正是以此為起點，邀請讀者一同踏上一場探索時間序列數據奧秘的旅程。 時間序列數據，顧名思義，是按照時間順序記錄的觀測值集閤。它的獨特之處在於，每個數據點都承載著其齣現的時間戳，這種時間維度賦予瞭數據深度和動態性。與靜態的、孤立的數據點不同，時間序列數據蘊含著隨時間演變的模式、趨勢、季節性以及隨機的波動。理解這些內在規律，如同掌握瞭捕捉流逝光影的魔法，能夠幫助我們洞察過去，把握現在，並預測未來。 本書並非一本枯燥的理論手冊，而是希望通過生動的語言、豐富的案例和循序漸進的講解，揭示時間序列數據在各個領域的廣泛應用和強大威力。我們將一起學習如何從看似雜亂無章的時間序列中提取有價值的信息，如何構建模型來描述其行為，最終如何利用這些模型做齣更明智的決策。 二、 第一部分：撥開迷霧——時間序列數據的基本特徵與可視化 在深入研究復雜的建模技術之前，我們必須首先認識時間序列數據的本質。《時空漫步》的第一部分將專注於時間序列數據的基礎概念和可視化分析。 1. 時間的脈絡：時間序列的構成要素 任何時間序列數據，其背後都隱藏著幾個關鍵的構成要素。我們將詳細剖析： 趨勢（Trend）： 數據是否錶現齣長期性的上升或下降？例如，人口的增長、科技的進步、物價的上漲等。識彆和量化趨勢是理解數據長期走嚮的第一步。 季節性（Seasonality）： 數據是否呈現齣周期性的、可預測的波動？例如，一年中氣溫的變化、商店在節假日的銷售高峰、一周內工作日的交通流量等。季節性模式的捕捉對於短期預測至關重要。 周期性（Cyclicity）： 與季節性不同，周期性波動的時間跨度通常更長，且不一定具有固定的長度。例如，經濟周期的繁榮與衰退，它們的持續時間可能因經濟環境而異。 噪聲（Noise）/殘差（Residual）： 除瞭上述規律性因素外，時間序列中不可避免地會存在隨機的、難以解釋的波動。這部分是數據的“不確定性”或“意外”的體現，也是我們模型需要努力解釋和減少的部分。 2. 洞察視覺：時間序列的可視化方法 “一圖勝韆言”。在理解時間序列數據時，可視化是不可或缺的工具。本書將介紹多種強大的可視化技術，幫助讀者直觀地認識數據： 摺綫圖（Line Plots）： 最基本也是最常用的方法，直接繪製數據點隨時間的變化，能夠清晰地展示趨勢和整體波動。 季節性子序列圖（Seasonal Subseries Plots）： 將數據按照不同的季節（例如，每個月、每個季度）分組繪製，可以直觀地比較不同季節下的數據模式。 自相關圖（Autocorrelation Function, ACF）與偏自相關圖（Partial Autocorrelation Function, PACF）： 這些圖形是時間序列分析的“X光片”，它們揭示瞭當前數據點與過去數據點之間的相關性，是識彆模型結構的關鍵。我們將詳細講解如何解讀這些圖譜。 箱綫圖（Box Plots）與小提琴圖（Violin Plots）： 用於分析不同時間段（如不同年份、不同月份）內數據的分布特徵，可以快速比較不同時期的離散程度和中位數。 通過這些可視化工具，讀者將能夠初步診斷時間序列數據的特性，為後續的模型選擇和分析奠定堅實的基礎。 三、 第二部分：模型賦能——從經典到現代的時間序列建模 認識瞭時間序列數據的基本麵貌後，我們將進入本書的核心——建模。時間序列建模的目標是構建一個能夠“學習”數據規律並進行預測的數學模型。我們將從經典的、易於理解的模型開始，逐步深入到更現代、更強大的技術。 1. 經典基石：平穩性與ARIMA模型族 許多時間序列模型都依賴於一個重要的假設——平穩性（Stationarity）。一個嚴平穩的時間序列，其統計特性（如均值、方差、自相關）不隨時間而改變。雖然真實世界的數據很少是嚴平穩的，但我們可以通過差分等方法將其轉化為近似平穩的序列。 自迴歸模型（Autoregressive, AR）： 假設當前值是過去若乾個值（以及一個隨機誤差項）的綫性組閤。例如，今天的股票價格可能與昨天的價格有關。 移動平均模型（Moving Average, MA）： 假設當前值是過去若乾個預測誤差（以及一個隨機誤差項）的綫性組閤。 自迴歸移動平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）： 結閤瞭AR和MA模型的思想。 差分移動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）： 在ARMA的基礎上引入瞭“差分（Integrated, I）”的概念，用於處理非平穩序列。ARIMA模型是時間序列分析中最經典、最廣泛使用的模型之一，本書將詳細講解其構建、診斷和應用。 2. 深入洞察：SARIMA與非季節性分解 對於具有明顯季節性模式的時間序列，ARIMA模型需要進行擴展。 季節性自迴歸移動平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）： 在ARIMA模型的基礎上，加入瞭季節性的AR、MA和差分項，能夠有效地捕捉數據中的季節性規律。 此外，我們還會介紹非季節性時間序列分解（Seasonal Decomposition of Time Series, STL）等方法，將時間序列分解為趨勢、季節性和殘差三個獨立的部分，便於分彆分析和建模。 3. 現代浪潮：深度學習與時間序列 隨著計算能力的飛躍和深度學習理論的不斷發展，越來越多的時間序列問題開始被強大的神經網絡模型所解決。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）與長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）： RNN及其變種LSTM非常適閤處理序列數據，能夠捕捉數據中的長期依賴關係，在語音識彆、自然語言處理和時間序列預測等領域取得瞭巨大成功。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）在時間序列中的應用： 雖然CNN常用於圖像處理，但其在提取局部模式方麵的能力，同樣可以被應用於時間序列數據的特徵提取。 Transformer模型： 憑藉其強大的注意力機製，Transformer模型在處理長序列和捕捉全局依賴方麵展現齣卓越的性能，正逐漸成為時間序列建模的新寵。 本書將以通俗易懂的方式介紹這些深度學習模型的工作原理，並提供實際操作指南，幫助讀者理解如何在復雜的時間序列問題中運用這些先進工具。 四、 第三部分：實踐齣真知——時間序列的應用場景與挑戰 理論知識的掌握最終要落腳於實際應用。《時空漫步》的第三部分將帶領讀者走進時間序列的真實世界，探討其在各個領域的應用，並討論在實際應用中可能遇到的挑戰。 1. 洞悉未來：各行業的應用典範 時間序列分析的應用幾乎滲透到我們生活的方方麵麵： 金融領域： 股票價格預測、交易量分析、風險管理、欺詐檢測。 經濟學： GDP預測、通貨膨脹分析、失業率預測、消費者信心指數。 商業與零售： 銷售預測、庫存管理、需求規劃、客戶行為分析。 製造業： 設備故障預測、生産效率優化、質量控製。 醫療健康： 疾病傳播預測、患者生理指標監測、藥物療效評估。 環境科學： 氣候變化預測、空氣質量監測、自然災害預警。 能源領域： 能源需求預測、發電量調度、電網負荷分析。 交通運輸： 交通流量預測、擁堵緩解、齣行規劃。 互聯網與科技： 網站流量預測、用戶行為分析、推薦係統。 本書將通過詳細的案例研究，展示如何在這些領域中應用時間序列模型，並提供解決實際問題的思路和方法。 2. 跋涉險峰：挑戰與進階 盡管時間序列分析功能強大，但在實際應用中也常常麵臨各種挑戰： 數據質量問題： 缺失值、異常值、測量誤差等。 高維度與大規模數據： 如何處理大量的時間序列數據。 非綫性與非平穩性： 真實世界的數據往往復雜多變。 多變量時間序列： 許多問題需要同時考慮多個相互關聯的時間序列。 模型的解釋性： 如何在追求預測精度的同時，保證模型的閤理性和可解釋性。 實時預測需求： 如何構建能夠快速響應新數據的模型。 本書將針對這些挑戰，提供相應的技術指導和應對策略，並展望時間序列分析領域的未來發展方嚮，例如因果推斷、聯邦學習在時間序列中的應用等。 五、 結語：與時間共舞——開啓你的時間序列探索之旅 《時空漫步：時間序列的奧秘與應用》旨在成為一本實用且引人入勝的時間序列入門指南。我們相信，通過係統學習本書的內容，讀者將能夠掌握分析和理解時間序列數據的強大能力，在各自的領域中做齣更具洞察力的決策，並最終學會與時間共舞，更好地駕馭這個充滿動態變化的世界。無論你是初學者還是有一定基礎的從業者，本書都將為你打開一扇通往時間序列奧秘的大門。

評分☆☆☆☆☆

如果非要用一個詞來形容這本書的閱讀感受，我會選擇“沉浸”。這不是那種可以輕鬆跳讀的書，每一次翻開，都像是踏入瞭一個精心構建的、結構嚴密的世界。作者對於構建這個世界所花費的心思可見一斑，無論是社會階層的差異、宗教信仰的衝突，還是地域文化的習俗，都被描繪得細緻入微，具有極強的可信度。特彆是關於那個神秘組織的運作機製和內部的等級森嚴，描繪得如同教科書一般清晰，同時又不失小說的張力。我甚至花瞭不少時間去查閱書中提及的一些曆史背景和哲學思想，以期能更深入地理解作者的用意。這本書的優點在於它的“完整性”，它提供瞭一個自洽的宇宙觀，讓讀者心甘情願地“迷失”其中。讀完後，我感覺自己好像真正經曆瞭一段漫長而艱辛的旅程，收獲的不僅僅是故事，還有一種對世界更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的語言風格是其最引人注目的特點之一。它帶著一股濃鬱的古典韻味，但又巧妙地融入瞭現代白話的簡潔和力度，形成瞭一種既典雅又充滿力量的獨特文風。句子很長，充滿瞭復雜的從句和精妙的比喻，讀起來像是在品嘗一壇陳年的老酒，需要細細咂摸纔能體會到其中的醇厚。我特彆留意瞭作者對自然景物的描寫，那些對光綫、陰影和季節更替的描繪，已經超越瞭單純的背景烘托，它們本身就成為瞭推動情節發展、暗示人物命運的強大象徵。例如，書中對“霧”的描寫，不僅僅是天氣現象，更是對主角心境迷茫的具象化錶達。我甚至會停下來，將一些特彆優美的段落抄寫下來，研究其用詞的精準度和節奏感。這本書的價值，不僅在於它講述瞭什麼故事，更在於它如何講述這個故事。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事手法簡直太迷人瞭！作者用一種近乎詩意的筆觸，勾勒齣那個特定時代背景下，小人物們在命運洪流中的掙紮與抗爭。我尤其喜歡他對細節的捕捉，那些傢具的擺設、街角的吆喝聲，甚至空氣中彌漫的氣味，都仿佛觸手可及。主人公A的內心獨白是全書的點睛之筆，他那種在理想與現實的夾縫中求生存的矛盾心理，讓我這個身處太平盛世的讀者都為之動容。書中對人性的復雜性探討得非常深刻，沒有簡單地將角色劃分為好人或壞人，每個人都有自己難以言說的苦衷和驅動力。讀到一半時，我甚至開始懷疑自己的判斷，為書中某些人物的“自私”行為尋找辯護，這正說明瞭作者敘事上的高明之處——他成功地將讀者拽入瞭那個情境之中，強迫我們去體會人物的處境。那種壓抑而又充滿生命力的氛圍，讓人在閤上書本之後，還會久久地沉浸其中，迴味那些未曾說齣口的嘆息。

評分☆☆☆☆☆

這本小說在結構上的創新性值得稱贊。它不是采用傳統的時間綫性敘事，而是采用瞭一種碎片化的、多重視角的敘事結構，像一張巨大的、需要讀者自己去拼湊的馬賽剋。起初閱讀時，我感到有些吃力，需要不斷地在不同時間點和人物的記憶之間跳轉，但這恰恰是作者的意圖所在——他想展現的正是記憶的不可靠性以及個體經驗的局限性。隨著閱讀的深入，當那些看似不相關的綫索逐漸交織在一起時，那種豁然開朗的體驗是極其震撼的。尤其是最後幾章，當所有伏筆和隱喻匯聚成一個清晰的畫麵時，我幾乎是屏住呼吸讀完的。這種敘事挑戰瞭傳統小說的閱讀習慣，但對於尋求新穎閱讀體驗的讀者來說，絕對是一次難得的冒險。它要求讀者全神貫注，但也給予瞭極大的精神迴報，那種“解謎”的快感，是其他平鋪直敘的作品無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的後勁實在太大瞭，以至於我現在看其他文學作品都覺得索然無味。它探討的主題非常宏大和深刻，關乎個體在麵對曆史巨變時的道德睏境與身份認同危機。作者沒有提供任何簡單的答案，而是將一個又一個尖銳的問題拋給讀者：在極端環境下，人性的底綫在哪裏？我們所堅信的“真理”在不同時代背景下是否會發生根本性的動搖？書中對權力運作的剖析入木三分，那些在權力鬥爭中被犧牲的理想和個體，讓人感到一種無力迴天的悲涼。更讓我佩服的是，作者在批判性的同時，始終保持著一種深切的悲憫情懷，他筆下的反派，同樣有著令人唏噓的過往。這本書迫使我重新審視自己過去對“對與錯”的簡單劃分，它是一次智力上的挑戰，更是一次深刻的道德洗禮。