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出版者:Prentice Hall

作者:Jyh-Shing Roger Jang

出品人:

頁數:652

译者:

出版時間:1997-09-26

價格:USD 130.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780132610667

叢書系列:

圖書標籤:

• 人工智能
• 神經模糊係統
• 軟計算
• 模糊邏輯
• 神經網絡
• 機器學習
• 人工智能
• 優化算法
• 控製係統
• 數據挖掘
• 模式識彆

《信號與係統》 本書旨在為讀者提供一個堅實的信號與係統理論基礎，為後續深入學習通信、控製、信號處理等領域奠定關鍵的知識儲備。內容涵蓋瞭從信號的基本概念、分類，到係統的基本性質、描述方法，再到兩大核心分析工具——傅裏葉變換與拉普拉斯變換的詳盡闡述。 第一章 信號的描述與分類 本章首先引入信號的抽象概念，將其定義為信息的載體，並探討瞭信號在不同領域中的具體錶現形式，如電信號、聲信號、圖像信號等。接著，對信號進行全麵的分類，包括： 連續信號與離散信號： 區分時間上是否連續的信號，並介紹采樣和保持的概念。 周期信號與非周期信號： 闡述信號的周期性特徵，以及如何識彆和分析周期信號。 偶信號與奇信號： 探討信號的對稱性，理解其在數學處理中的重要作用。 能量信號與功率信號： 從能量和功率的角度對信號進行劃分，為後續的信號分析提供依據。 確定性信號與隨機信號： 區分信號的確定性與不確定性，並簡要介紹隨機信號的基本概念。 此外，本章還將介紹一些基本的信號單元，如單位衝激信號（Dirac delta function）、單位階躍信號（Heaviside step function）等，它們在信號分析中扮演著至關重要的角色。 第二章 係統的基本性質與描述 本章聚焦於“係統”這一核心概念，將係統定義為能夠對輸入信號進行某種變換，從而産生輸齣信號的實體。我們將深入探討係統的幾個關鍵基本性質： 綫性（Linearity）： 解釋疊加原理（齊次性與可加性），這是分析綫性係統最 fundamental 的性質。 時不變性（Time-invariance）： 闡述輸入信號的延遲會引起輸齣信號相同延遲的性質。 因果性（Causality）： 強調係統的輸齣僅取決於當前及過去的輸入，而不受未來輸入影響。 穩定性（Stability）： 介紹BIBO（Bounded-Input, Bounded-Output）穩定性概念，即有界的輸入會産生有界的輸齣。 在此基礎上，本章將介紹描述綫性時不變（LTI）係統最重要的工具——單位脈衝響應（Impulse Response）。我們將闡明，LTI係統的單位脈衝響應完全錶徵瞭該係統，並且可以通過捲積運算來求得任意輸入下的係統輸齣。 第三章 捲積及其在係統分析中的應用 捲積是信號與係統理論中最為核心和強大的運算之一。本章將詳細講解一維捲積的定義、性質以及計算方法，無論是連續時間信號還是離散時間信號的捲積。 捲積的數學定義： 給齣連續和離散情況下的積分和求和形式。 捲積的幾何解釋： 通過直觀的圖形展示，幫助讀者理解捲積運算的本質。 捲積的性質： 探討捲積的交換律、結閤律、分配律等重要性質。 LTI係統的輸齣計算： 強調通過輸入信號與係統單位脈衝響應的捲積來求解LTI係統的輸齣。 本章還將通過大量的實例，演示如何應用捲積來分析各種實際係統，例如電路係統、機械係統等。 第四章 傅裏葉級數與傅裏葉變換 傅裏葉分析是研究信號的頻率特性的關鍵工具。本章將從傅裏葉級數齣發，逐步過渡到傅裏葉變換，為理解信號的頻譜構成奠定基礎。 傅裏葉級數（Fourier Series）： 三角函數形式： 介紹周期信號可以分解為一係列正弦和餘弦函數的疊加。 復指數形式： 介紹一種更簡潔、更強大的錶示方法，便於數學推導。 傅裏葉級數的收斂性： 討論狄利剋雷（Dirichlet）條件，保證傅裏葉級數能夠收斂到原信號。 傅裏葉級數的應用： 分析周期信號的頻譜。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 從傅裏葉級數到傅裏葉變換： 闡述將周期信號的周期趨於無窮大時，傅裏葉級數就演變成傅裏葉變換。 傅裏葉變換的定義： 給齣連續時間信號和離散時間信號的傅裏葉變換定義。 傅裏葉變換的性質： 詳細講解綫性性、時移性、頻移性、對稱性、積分性、微分性、捲積定理等關鍵性質。 傅裏葉變換的應用： 分析非周期信號的頻譜，理解信號在頻域的分布。 傅裏葉反變換（Inverse Fourier Transform）： 如何從頻譜恢復原始信號。 第五章 拉普拉斯變換 拉普拉斯變換是對傅裏葉變換的推廣，它能夠處理更廣泛的信號，尤其是那些在傅裏葉變換下不收斂的信號，並能更方便地分析係統的暫態響應。 拉普拉斯變換的定義： 介紹單邊拉普拉斯變換和雙邊拉普拉斯變換。 收斂域（Region of Convergence, ROC）： 強調收斂域在確定拉普拉斯逆變換中的重要性，以及它所蘊含的係統信息。 拉普拉斯變換的性質： 講解綫性性、時移性、s域移位性、尺度變換、微分性質、積分性質、捲積性質等。 拉普拉斯逆變換（Inverse Laplace Transform）： 講解部分分式展開法等求解逆變換的方法。 利用拉普拉斯變換分析LTI係統： 係統函數（Transfer Function）： 定義係統函數為輸齣的拉普拉斯變換與輸入拉普拉斯變換之比，它是描述LTI係統頻域特性的關鍵。 零極點分析： 討論係統函數零點和極點的位置如何影響係統的響應，尤其是穩定性。 暫態響應分析： 利用拉普拉斯變換求解零初始條件下係統的零輸入響應和零狀態響應。 第六章 Z變換 Z變換是離散時間信號分析的有力工具，其地位相當於拉普拉斯變換在連續時間信號分析中的地位。 Z變換的定義： 介紹單邊Z變換和雙邊Z變換。 收斂域（ROC）： 闡述Z變換收斂域的幾何特性及其意義。 Z變換的性質： 講解綫性性、時移性質、尺度變換、翻轉性質、微分性質、積分性質、捲積性質、循環捲積等。 Z逆變換（Inverse Z-Transform）： 介紹求解Z逆變換的方法，如部分分式展開、冪級數展開和留數定理。 利用Z變換分析離散時間LTI係統： 係統函數（Transfer Function）： 類似連續時間係統，定義離散時間LTI係統的係統函數。 零極點分析： 分析零極點在單位圓上的位置與係統穩定性的關係。 差分方程的求解： 演示如何利用Z變換將差分方程轉化為代數方程，簡化求解過程。 總結 通過對信號的深入理解和對係統基本性質的掌握，本書係統地介紹瞭捲積、傅裏葉變換和拉普拉斯變換（以及Z變換）等分析工具，並闡述瞭它們在描述、分析和設計綫性時不變係統中的核心作用。本書理論與實踐相結閤，輔以豐富的例題，旨在幫助讀者建立起紮實的信號與係統理論框架，為進一步的工程學習和研究打下堅實的基礎。

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閱讀這本書的過程，更像是一場智力上的探險，而不是一次綫性的知識獲取。它迫使我的思維不斷地在抽象的集閤空間和具體的數值計算之間切換。最讓我感到震撼的是，作者似乎總能在關鍵時刻，用一個簡潔的定理或一個精妙的圖示，將一個原本令人睏惑的復雜概念闡釋得豁然開朗。這種“頓悟”的體驗，正是優秀技術著作的標誌。我注意到書中對自適應學習率和隸屬度函數動態調整的討論非常深入，這直接關係到係統的穩定性和收斂速度。如果後續章節能更深入地探討這些優化算法在處理大規模數據集時的計算效率和並行化策略，那這本書的價值將無與倫比。它不僅僅是知識的載體，更像是一位博學而耐心的導師，引導讀者穿越計算智能的迷霧。

评分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常嚴謹，帶著一種古典的學術氣質，每一個論點都建立在堅實的數學基礎之上，絲毫沒有為瞭追求“新潮”而犧牲嚴謹性的傾嚮。與市麵上許多追逐熱點的書籍不同，它似乎更關注那些經過時間檢驗的、具有深遠影響力的理論基石。我尤其欣賞作者在處理“軟計算”這一廣義概念時所展現齣的平衡感——它既沒有過度偏嚮模糊邏輯的符號推理，也沒有盲目崇拜連接主義的並行處理能力，而是清晰地描繪瞭兩者如何互補共生。這種審慎的態度，對於指導我們理解當前人工智能領域中各種混閤範式的演進方嚮，提供瞭寶貴的哲學指導。它讓人思考的不是“下一個模型是什麼”，而是“我們如何纔能更智慧地建模世界”。

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坦白說，初次翻閱時，我差點被那些密密麻麻的希臘字母和矩陣運算嚇退。這絕對不是給剛接觸人工智能的大學生準備的“零基礎讀物”。它對讀者的數學基礎有著相當高的要求，要求你對綫性代數、概率論乃至一些高等數學概念瞭如指掌。但是，一旦你咬緊牙關，成功穿過瞭最初那幾章關於模糊集閤論基礎的闡述，你會發現作者的邏輯鏈條異常清晰。他並沒有停留在簡單的概念介紹，而是迅速深入到如何構建有效的模糊推理係統，以及如何將神經網絡的自適應能力融入到模糊集的參數優化之中。那種將“不確定性”和“學習能力”巧妙結閤起來的精妙設計，讓人拍案叫絕。這本書的深度在於，它展示瞭如何從底層邏輯齣發，構建齣既能解釋又能學習的智能係統，這比那些隻關注黑箱優化的深度學習書籍更具啓發性。

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對於一個在工程實踐中摸爬滾打多年的工程師而言，最看重的還是工具箱的實用性。很多理論書籍讀完後，閤上書本，感覺腦子裏全是知識，但真要動手解決實際問題時，卻發現無從下手。我特彆留意瞭書中關於混閤係統（Hybrid Systems）的章節，因為我們當前的項目就涉及到需要快速響應環境變化，但環境信息又是非精確測量的復雜過程。這本書似乎提供瞭一種框架，用軟計算的方法來處理那些難以精確建模的環節。如果它能提供一套完整的、可操作的MATLAB或Python代碼示例，那就太棒瞭。我希望它不隻停留在“是什麼”和“為什麼”，更重要的是“怎麼做”。如果它能詳盡地剖析不同類型神經元模型（比如RBF網絡）與不同模糊化方法的集成細節，那它就能從一本“參考書”升級為一本“操作手冊”，極大地加速我的研發進程。

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這本書的封麵設計非常引人注目，那種深邃的藍色調和抽象的光綫交織在一起，立刻就讓人聯想到復雜的計算和神經網絡的迷宮。我拿到手的時候，首先就被它厚重的質感吸引瞭，這可不是那種隨隨便便就能翻完的入門讀物。我一直對傳統控製理論中的局限性感到睏惑，尤其是麵對那些高度非綫性、信息不完全的現實世界係統時，總是感覺力不從心。這本書，雖然我還沒來得及深入每一個數學推導，但光是從目錄和前言就能看齣它試圖搭建的橋梁——如何用模糊邏輯的直覺性和神經網絡的學習能力來彌補傳統方法的不足。我期待它能提供一套全新的視角，讓我能夠更優雅、更魯棒地處理那些“模棱兩可”的數據和係統行為。特彆是對那些試圖在機器人控製、模式識彆領域尋求突破的研究者來說，這種跨學科的融閤，簡直是久旱逢甘霖。我希望它不僅僅是理論的堆砌，而是能提供足夠多的實際案例和算法細節，讓我能親手實現一些令人信服的結果。

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