具体描述
本书系统地讨论了数字信号处理的基本理论与概念、基本分析方法及算法的软件实现。全书共9章，第1章介绍离散时间信号与系统的基本概念；第2、第3章分别介绍离散时间信号及系统的变换域分析，即Z变换和傅里叶变换；第4、第5章讨论离散傅里叶变换和快速傅里叶变换；第6～第8章讨论数字滤波器的结构、理论及计算机辅助设计方法；第9章阐述数字信号处理实现中的有限字长效应。
本书在阐述数字信号处理基础理论的同时，介绍了各章的知识背景、主要内容和学习要求。各章节内容循序渐进，形式简洁，概念准确，并给出典型例题以强化知识点的学习；各章节还提供相应的Mat lab程序，编程用的语句和程序结构由浅入深，并详尽解释新出现的语句和函数，不需要专门学习Mat lab语言就能理解。读者利用给出的Mat lab程序可以得到数据和图表，形象直观地认识所讨论的算法设计问题。本书各章节衔接紧密，条理清楚，系统性强，各章配有习题，便于所学知识的巩固与自学。
本书适合作为理工科通信、电子、计算机等相关专业的大学本科、专科生和研究生教材，也可作为从事相关领域的科技工作者学习掌握数字信号处理理论的参考书。
现代复杂系统建模与仿真 一部深度剖析复杂现象背后规律的权威著作 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代复杂系统建模与仿真框架。在科学研究、工程设计以及社会经济分析等诸多领域，我们越来越多地面临由大量相互作用的元素构成的系统，这些系统的行为往往难以通过简单的线性或孤立分析来预测。本书正是为了填补这一知识空白而精心编撰，它系统地梳理了复杂系统理论的核心思想、关键方法论以及前沿应用实例。 第一部分：复杂系统理论基础与概念框架 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石。我们首先界定了“复杂性”的内涵，区分了复杂系统（Complex Systems）与一般复杂问题（Complicated Problems）的本质区别。重点探讨了系统的涌现性（Emergence）、自组织（Self-organization）、反馈机制（Feedback Loops）以及非平衡态（Non-equilibrium）等核心概念。 复杂性的多尺度视角： 分析了从微观个体行为到宏观集体现象的尺度依赖性，并介绍了多尺度建模的必要性。 网络科学基础： 深入讲解了图论在复杂系统中的应用，包括各种拓扑结构（如小世界网络、无标度网络）的生成机制、重要性指标（如介数中心性、度中心性）的计算及其在信息传播、鲁棒性分析中的意义。 信息熵与不确定性： 引入信息论工具，量化系统的复杂度和信息处理能力，并讨论了熵在系统演化过程中的角色。 第二部分：主流建模方法论详解 本书的第二部分聚焦于构建复杂系统模型的实际工具箱，涵盖了从基于规则的到基于数据的各种主流方法。每种方法都配有详细的数学推导和实际案例分析。 基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 这是理解涌现现象的强大工具。我们将详细介绍如何构建具有异质性、局部交互规则的“智能体”，如何设置环境、时间和空间维度，并通过大量的仿真实验来观察宏观模式的形成。重点分析了ABM在交通流、市场行为和流行病传播中的应用。 非线性动力学与微分方程组： 考察了如何使用连续时间模型来描述系统随时间的演化。深入分析了洛特卡-沃尔泰拉（Lotka-Volterra）模型、洛伦兹（Lorenz）吸引子等经典案例，并教授如何识别和分析系统的稳定性、极限环和混沌行为。 随机过程与马尔可夫链： 针对具有随机性和离散状态转移的系统（如排队论、金融建模），系统讲解了马尔可夫过程、泊松过程的构建与应用，以及蒙特卡洛方法在评估随机系统输出中的作用。 复杂性与机器学习的交叉： 探讨了如何利用深度学习技术（如图神经网络 GNNs）来发现复杂网络中的潜在结构，以及如何利用强化学习（RL）来优化复杂系统中的决策制定过程。 第三部分：仿真、分析与验证技术 理论模型需要通过可靠的仿真和严格的分析来验证其有效性。本部分致力于提供一套严谨的仿真实践指南。 仿真软件与平台选择： 对比分析了NetLogo, Python (mesa/networkx), MATLAB/Simulink等主流仿真环境的优劣，指导读者根据研究目标选择最合适的工具。 仿真结果的统计分析： 复杂系统仿真往往涉及大量随机性，因此如何正确处理仿真数据至关重要。本书详细讲解了稳态分析、瞬态去除、敏感性分析和不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的技术。 模型验证与校准： 提供了将模型输出与真实世界数据进行对比校准（Calibration）和确认（Validation）的标准流程，确保模型预测的可靠性。 第四部分：复杂系统的前沿应用领域 最后，本书通过一系列跨学科的案例研究，展示复杂系统理论在解决现实世界挑战中的巨大潜力。 社会动力学与群体行为： 分析了意见极化、信息茧房的形成机制，以及社会影响模型在群体决策中的应用。 生态系统与生物网络： 探讨了食物网的鲁棒性分析、物种共存的稳定性条件，以及基因调控网络的结构特性。 城市计算与智能交通： 将城市基础设施视为一个耦合的复杂系统，研究了大规模交通拥堵的自组织机理，并提出了基于网络流理论的缓解策略。 金融工程与市场微观结构： 利用ABM模拟高频交易中的市场流动性变化，并分析了系统性风险在金融网络中的传播路径。 本书特色 本书的编写遵循“理论深度、工具实用、案例丰富”的原则。它不仅仅是一本理论综述，更是一本操作手册。作者团队结合多年一线研究经验，确保了每一个模型和算法都经过了严格的实践检验。无论您是应用数学、计算机科学、物理学、经济学还是工程管理领域的学生或研究人员，本书都将是您驾驭现代复杂系统、发现隐藏规律的必备参考书。通过本书的学习，读者将能够独立构建、运行并科学解释复杂系统的动态行为，从而为解决现实世界中的非线性、非预期问题提供强大的理论和工具支持。
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