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出版者:Prentice Hall

作者:Jyh-Shing Roger Jang

出品人:

页数:652

译者:

出版时间:1997-09-26

价格:USD 130.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780132610667

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 神经模糊系统
• 软计算
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 机器学习
• 人工智能
• 优化算法
• 控制系统
• 数据挖掘
• 模式识别

《信号与系统》 本书旨在为读者提供一个坚实的信号与系统理论基础，为后续深入学习通信、控制、信号处理等领域奠定关键的知识储备。内容涵盖了从信号的基本概念、分类，到系统的基本性质、描述方法，再到两大核心分析工具——傅里叶变换与拉普拉斯变换的详尽阐述。 第一章 信号的描述与分类 本章首先引入信号的抽象概念，将其定义为信息的载体，并探讨了信号在不同领域中的具体表现形式，如电信号、声信号、图像信号等。接着，对信号进行全面的分类，包括： 连续信号与离散信号： 区分时间上是否连续的信号，并介绍采样和保持的概念。 周期信号与非周期信号： 阐述信号的周期性特征，以及如何识别和分析周期信号。 偶信号与奇信号： 探讨信号的对称性，理解其在数学处理中的重要作用。 能量信号与功率信号： 从能量和功率的角度对信号进行划分，为后续的信号分析提供依据。 确定性信号与随机信号： 区分信号的确定性与不确定性，并简要介绍随机信号的基本概念。 此外，本章还将介绍一些基本的信号单元，如单位冲激信号（Dirac delta function）、单位阶跃信号（Heaviside step function）等，它们在信号分析中扮演着至关重要的角色。 第二章 系统的基本性质与描述 本章聚焦于“系统”这一核心概念，将系统定义为能够对输入信号进行某种变换，从而产生输出信号的实体。我们将深入探讨系统的几个关键基本性质： 线性（Linearity）： 解释叠加原理（齐次性与可加性），这是分析线性系统最 fundamental 的性质。 时不变性（Time-invariance）： 阐述输入信号的延迟会引起输出信号相同延迟的性质。 因果性（Causality）： 强调系统的输出仅取决于当前及过去的输入，而不受未来输入影响。 稳定性（Stability）： 介绍BIBO（Bounded-Input, Bounded-Output）稳定性概念，即有界的输入会产生有界的输出。 在此基础上，本章将介绍描述线性时不变（LTI）系统最重要的工具——单位脉冲响应（Impulse Response）。我们将阐明，LTI系统的单位脉冲响应完全表征了该系统，并且可以通过卷积运算来求得任意输入下的系统输出。 第三章 卷积及其在系统分析中的应用 卷积是信号与系统理论中最为核心和强大的运算之一。本章将详细讲解一维卷积的定义、性质以及计算方法，无论是连续时间信号还是离散时间信号的卷积。 卷积的数学定义： 给出连续和离散情况下的积分和求和形式。 卷积的几何解释： 通过直观的图形展示，帮助读者理解卷积运算的本质。 卷积的性质： 探讨卷积的交换律、结合律、分配律等重要性质。 LTI系统的输出计算： 强调通过输入信号与系统单位脉冲响应的卷积来求解LTI系统的输出。 本章还将通过大量的实例，演示如何应用卷积来分析各种实际系统，例如电路系统、机械系统等。 第四章 傅里叶级数与傅里叶变换 傅里叶分析是研究信号的频率特性的关键工具。本章将从傅里叶级数出发，逐步过渡到傅里叶变换，为理解信号的频谱构成奠定基础。 傅里叶级数（Fourier Series）： 三角函数形式： 介绍周期信号可以分解为一系列正弦和余弦函数的叠加。 复指数形式： 介绍一种更简洁、更强大的表示方法，便于数学推导。 傅里叶级数的收敛性： 讨论狄利克雷（Dirichlet）条件，保证傅里叶级数能够收敛到原信号。 傅里叶级数的应用： 分析周期信号的频谱。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 从傅里叶级数到傅里叶变换： 阐述将周期信号的周期趋于无穷大时，傅里叶级数就演变成傅里叶变换。 傅里叶变换的定义： 给出连续时间信号和离散时间信号的傅里叶变换定义。 傅里叶变换的性质： 详细讲解线性性、时移性、频移性、对称性、积分性、微分性、卷积定理等关键性质。 傅里叶变换的应用： 分析非周期信号的频谱，理解信号在频域的分布。 傅里叶反变换（Inverse Fourier Transform）： 如何从频谱恢复原始信号。 第五章 拉普拉斯变换 拉普拉斯变换是对傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，尤其是那些在傅里叶变换下不收敛的信号，并能更方便地分析系统的暂态响应。 拉普拉斯变换的定义： 介绍单边拉普拉斯变换和双边拉普拉斯变换。 收敛域（Region of Convergence, ROC）： 强调收敛域在确定拉普拉斯逆变换中的重要性，以及它所蕴含的系统信息。 拉普拉斯变换的性质： 讲解线性性、时移性、s域移位性、尺度变换、微分性质、积分性质、卷积性质等。 拉普拉斯逆变换（Inverse Laplace Transform）： 讲解部分分式展开法等求解逆变换的方法。 利用拉普拉斯变换分析LTI系统： 系统函数（Transfer Function）： 定义系统函数为输出的拉普拉斯变换与输入拉普拉斯变换之比，它是描述LTI系统频域特性的关键。 零极点分析： 讨论系统函数零点和极点的位置如何影响系统的响应，尤其是稳定性。 暂态响应分析： 利用拉普拉斯变换求解零初始条件下系统的零输入响应和零状态响应。 第六章 Z变换 Z变换是离散时间信号分析的有力工具，其地位相当于拉普拉斯变换在连续时间信号分析中的地位。 Z变换的定义： 介绍单边Z变换和双边Z变换。 收敛域（ROC）： 阐述Z变换收敛域的几何特性及其意义。 Z变换的性质： 讲解线性性、时移性质、尺度变换、翻转性质、微分性质、积分性质、卷积性质、循环卷积等。 Z逆变换（Inverse Z-Transform）： 介绍求解Z逆变换的方法，如部分分式展开、幂级数展开和留数定理。 利用Z变换分析离散时间LTI系统： 系统函数（Transfer Function）： 类似连续时间系统，定义离散时间LTI系统的系统函数。 零极点分析： 分析零极点在单位圆上的位置与系统稳定性的关系。 差分方程的求解： 演示如何利用Z变换将差分方程转化为代数方程，简化求解过程。 总结 通过对信号的深入理解和对系统基本性质的掌握，本书系统地介绍了卷积、傅里叶变换和拉普拉斯变换（以及Z变换）等分析工具，并阐述了它们在描述、分析和设计线性时不变系统中的核心作用。本书理论与实践相结合，辅以丰富的例题，旨在帮助读者建立起扎实的信号与系统理论框架，为进一步的工程学习和研究打下坚实的基础。

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坦白说，初次翻阅时，我差点被那些密密麻麻的希腊字母和矩阵运算吓退。这绝对不是给刚接触人工智能的大学生准备的“零基础读物”。它对读者的数学基础有着相当高的要求，要求你对线性代数、概率论乃至一些高等数学概念了如指掌。但是，一旦你咬紧牙关，成功穿过了最初那几章关于模糊集合论基础的阐述，你会发现作者的逻辑链条异常清晰。他并没有停留在简单的概念介绍，而是迅速深入到如何构建有效的模糊推理系统，以及如何将神经网络的自适应能力融入到模糊集的参数优化之中。那种将“不确定性”和“学习能力”巧妙结合起来的精妙设计，让人拍案叫绝。这本书的深度在于，它展示了如何从底层逻辑出发，构建出既能解释又能学习的智能系统，这比那些只关注黑箱优化的深度学习书籍更具启发性。

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这本书的写作风格非常严谨，带着一种古典的学术气质，每一个论点都建立在坚实的数学基础之上，丝毫没有为了追求“新潮”而牺牲严谨性的倾向。与市面上许多追逐热点的书籍不同，它似乎更关注那些经过时间检验的、具有深远影响力的理论基石。我尤其欣赏作者在处理“软计算”这一广义概念时所展现出的平衡感——它既没有过度偏向模糊逻辑的符号推理，也没有盲目崇拜连接主义的并行处理能力，而是清晰地描绘了两者如何互补共生。这种审慎的态度，对于指导我们理解当前人工智能领域中各种混合范式的演进方向，提供了宝贵的哲学指导。它让人思考的不是“下一个模型是什么”，而是“我们如何才能更智慧地建模世界”。

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这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调和抽象的光线交织在一起，立刻就让人联想到复杂的计算和神经网络的迷宫。我拿到手的时候，首先就被它厚重的质感吸引了，这可不是那种随随便便就能翻完的入门读物。我一直对传统控制理论中的局限性感到困惑，尤其是面对那些高度非线性、信息不完全的现实世界系统时，总是感觉力不从心。这本书，虽然我还没来得及深入每一个数学推导，但光是从目录和前言就能看出它试图搭建的桥梁——如何用模糊逻辑的直觉性和神经网络的学习能力来弥补传统方法的不足。我期待它能提供一套全新的视角，让我能够更优雅、更鲁棒地处理那些“模棱两可”的数据和系统行为。特别是对那些试图在机器人控制、模式识别领域寻求突破的研究者来说，这种跨学科的融合，简直是久旱逢甘霖。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能提供足够多的实际案例和算法细节，让我能亲手实现一些令人信服的结果。

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对于一个在工程实践中摸爬滚打多年的工程师而言，最看重的还是工具箱的实用性。很多理论书籍读完后，合上书本，感觉脑子里全是知识，但真要动手解决实际问题时，却发现无从下手。我特别留意了书中关于混合系统（Hybrid Systems）的章节，因为我们当前的项目就涉及到需要快速响应环境变化，但环境信息又是非精确测量的复杂过程。这本书似乎提供了一种框架，用软计算的方法来处理那些难以精确建模的环节。如果它能提供一套完整的、可操作的MATLAB或Python代码示例，那就太棒了。我希望它不只停留在“是什么”和“为什么”，更重要的是“怎么做”。如果它能详尽地剖析不同类型神经元模型（比如RBF网络）与不同模糊化方法的集成细节，那它就能从一本“参考书”升级为一本“操作手册”，极大地加速我的研发进程。

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阅读这本书的过程，更像是一场智力上的探险，而不是一次线性的知识获取。它迫使我的思维不断地在抽象的集合空间和具体的数值计算之间切换。最让我感到震撼的是，作者似乎总能在关键时刻，用一个简洁的定理或一个精妙的图示，将一个原本令人困惑的复杂概念阐释得豁然开朗。这种“顿悟”的体验，正是优秀技术著作的标志。我注意到书中对自适应学习率和隶属度函数动态调整的讨论非常深入，这直接关系到系统的稳定性和收敛速度。如果后续章节能更深入地探讨这些优化算法在处理大规模数据集时的计算效率和并行化策略，那这本书的价值将无与伦比。它不仅仅是知识的载体，更像是一位博学而耐心的导师，引导读者穿越计算智能的迷雾。

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