Continuous and Discrete Time Signals and Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Mandal, Mrinal/ Asif, Amir

出品人:

页数:880

译者:

出版时间:2007-9

价格:$ 131.08

装帧:HRD

isbn号码:9780521854559

丛书系列:

图书标签:

• XJTLU
• 信号与系统
• 连续时间
• 离散时间
• 系统分析
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 电路分析
• 控制系统
• 通信原理

好的，以下是一本不包含《Continuous and Discrete Time Signals and Systems》内容的图书简介，重点阐述其独特的视角、深度和广度，力求详尽且自然流畅。 --- 《宏观演化与微观涌现：复杂系统中的信息、结构与动力学》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个跨越传统学科壁垒的全新视角，深入探讨信息如何在复杂系统中组织、传递和演化，以及由此产生的宏观结构与微观动力学之间的深层关联。我们聚焦于那些难以用线性模型描述的、具有高度非线性和反馈特性的系统，这些系统普遍存在于物理学、生物学、社会科学乃至人工智能的交叉领域。 本书的叙事线索并非围绕单一的数学工具展开，而是围绕“涌现”（Emergence）这一核心概念构建。我们探究，在大量相互作用的组分（无论这些组分是粒子、神经元、个体还是数据点）的低层交互中，如何自发地形成有序的、具有预测能力的宏观模式。 第一部分：信息度量的拓扑基础与系统边界 本部分首先建立了一套描述复杂系统信息含量的全新度量框架，它超越了传统的香农熵概念，侧重于信息的结构性和因果性。 第一章：信息流动的几何学 我们从几何拓扑的角度审视信息。信息不再被视为孤立的比特序列，而是嵌入在一个高维的状态空间中的路径。重点讨论“拓扑数据分析”（TDA）在识别高维数据中“洞”（Holes）和“环”（Loops）结构上的应用，这些拓扑特征往往是系统内在约束或记忆的体现。讨论了持久同调性如何揭示不同尺度下信息聚集的稳定性。 第二章：有效信息与系统边界定义 复杂系统的核心挑战在于如何精确地划定系统的“边界”。本章引入了“有效信息”（Effective Information, EI）的概念，它量化了一个系统通过其内部连接所能产生的最大因果隔离度。我们探讨了如何利用这些度量来区分“本征的”复杂性与仅由外部输入驱动的复杂性。详细分析了马尔可夫毯（Markov Blanket）在确定最小充分描述集中的作用，这对于理解任何自洽系统的核心功能至关重要。 第三章：非线性动力学：从混沌到超稳定性 本章深入研究了驱动系统演化的基本动力学规则。我们摒弃了对精确解的追求，转而关注系统对初始条件的敏感性（混沌理论的再审视），以及在特定参数空间中系统如何锁定在吸引子上。特别关注了耗散系统中的能量耗散路径，以及这些路径如何塑造了最终的宏观状态。分析了周期性、拟周期性和完全混沌行为之间的临界点。 第二部分：涌现结构的自我组织 本部分是本书的核心，探讨了如何从无序中生成有序，并分析了这些有序结构（例如晶体、生态群落、金融市场中的泡沫）的鲁棒性与脆弱性。 第四章：自催化网络与代谢闭环 借鉴化学和生物学的深刻洞见，我们研究了“自催化网络”——即系统组件的产出同时充当了自身或其它组件的输入。本章详细构建了图论模型，用以分析网络中反馈回路的长度、强度和相互嵌套关系，如何决定了整个网络的“活性”和维持自身存在的最小资源消耗。讨论了代谢网络稳态的形成机制，以及信息处理如何在这些化学或逻辑闭环中得以固化。 第五章：空间与时间的耦合：模式形成理论 本章关注物质、能量或信息在空间中如何形成周期性或非周期性图案。我们通过图灵模式形成机制的广义推广，展示了激活与抑制信号在空间扩散速率差异驱动下的自发对称性破缺。这不仅适用于形态发生，也适用于社会舆论的扩散和信息瀑布的形成。引入了“空间信息压缩”的概念，解释了自然界为何倾向于形成规则的几何结构来高效地存储和处理信息。 第六章：适应性与学习的底层机制 这里，我们考察系统如何通过不断修改其内部连接权重（或规则）来应对动态变化的环境。与传统的机器学习理论不同，本书侧重于“无模型”的适应性——即系统如何在没有中央控制器的情况下，通过局部试错和基于环境梯度的调整来优化其整体性能。讨论了“反事实推理”在生物和人工系统中的萌芽状态，即系统如何利用其内部模型来模拟未发生的事件。 第三部分：复杂系统的可计算性与预测极限 最后一部分将视角推向系统的极限，探讨我们对复杂系统的理解和预测能力所面临的根本性障碍。 第七章：不可约性与有效理论 在物理学和计算理论的交汇处，我们探讨了为什么某些复杂系统本质上是“不可压缩”的。即，任何描述该系统的简短模型都必然会丢失关键的预测能力。引入了“有效描述”（Effective Description）的概念：在特定时间尺度或观测精度下，系统的哪些信息才是真正相关的。讨论了如何识别系统的“相变点”，这些点是信息结构发生根本性重组、从而使长期预测变得徒劳的关键时刻。 第八章：时间序列的因果揭示 本章侧重于从观测数据中提取隐藏的因果结构。我们不再依赖简单的相关性分析，而是采用了基于信息论的因果推理方法（如格兰杰因果关系和其非线性扩展，如传递熵）。关键在于区分“时间上的先决性”与“信息上的依赖性”。通过对高维时间序列的案例分析（如气候模型数据和脑电图数据），展示如何构建一个最小的因果图，该图能最有效地解释观测到的动力学行为。 第九章：面向未来的复杂性管理 本书的结论部分将理论框架应用于现实世界的挑战。我们探讨了在处理高度耦合、反馈强烈的系统（如全球供应链、气候系统、大规模社会网络）时，我们应该采取何种工程和管理策略。重点在于设计“有弹性的”（Resilient）而非“最优的”（Optimal）系统，因为在复杂性中，最优解往往是过度专业化且极易被突发事件摧毁的。强调了在设计中保持冗余度和多样性作为信息缓冲机制的重要性。 --- 适用读者： 本书面向对物理学、信息论、非线性动力学、复杂性科学有浓厚兴趣的研究生、研究人员以及高层次的工程师和决策者。阅读本书需要具备扎实的微积分和线性代数基础，但我们努力用直观的图示和类比来阐释高度抽象的概念，确保核心思想的普适性。本书旨在激发读者对“秩序如何从混乱中诞生”这一根本问题的深入思考。

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从书名“Continuous and Discrete Time Signals and Systems”来看，这本书似乎涵盖了信号处理领域最基础也是最重要的内容。这对于我这样想要系统学习信号处理的初学者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。我最关心的部分是，它是否会从最基本的信号类型（如冲激信号、单位阶跃信号、指数信号等）开始，逐步引入连续时间和离散时间系统的概念？对于系统的基本性质，如线性、时不变、因果性、稳定性等，书中是如何进行定义和判断的？我尤其期待关于卷积的讲解，它是理解LTI系统响应的核心，这本书是否会以易于理解的方式解释卷积积分和卷积和的计算过程，并给出相关的应用实例？另外，傅里叶变换系列（CTFT, DTFT, DFT）以及拉普拉斯变换和Z变换，是信号与系统分析的重器，我希望书中能够清晰地梳理它们之间的关系，以及在不同场景下的应用。是否会有图示帮助理解信号的时域和频域表示？我希望这本书的讲解能够循序渐进，难度适中，能够让我真正掌握信号与系统的基本理论。

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从我个人的学习经历来看，信号与系统是理解许多高级工程学科的基石，而将连续和离散时间领域整合起来进行分析，更是现代工程实践的必然要求。这本书的标题本身就透露出一种全面性和系统性的视野，它不仅仅是简单地罗列两种类型的信号和系统，而是试图建立一个统一的框架，让读者能够融会贯通。我非常期待书中对于傅里叶分析的深入讲解，这无疑是理解信号频谱特性和系统频率响应的关键。特别是连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）以及它们之间的联系，比如采样定理的论述，是否会清晰明了？此外，对于系统函数的概念，拉普拉斯变换和Z变换在分析系统稳定性、暂态响应和稳态响应方面的作用，我希望能有详尽的阐释。书中的例子是否会涵盖实际的工程问题，比如滤波器的设计，信号的调制与解调，或者控制系统的设计？我希望它能提供一种从理论到实践的清晰路径，让读者不仅能理解数学公式，更能体会其背后的物理意义和工程价值。

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这本书的名称，Continuous and Discrete Time Signals and Systems，直接点明了其核心内容，让我对接下来的学习充满了期待。我猜想，这本书会从连续时间信号和系统讲起，详细介绍它们的数学描述、基本性质以及分析方法，例如傅里叶变换、拉普拉斯变换等。然后，会自然地过渡到离散时间信号和系统，讨论它们的特点，以及Z变换、离散傅里叶变换等分析工具。更重要的是，我希望它能深入探讨两者之间的联系和转换，特别是采样定理，以及如何从连续系统设计出对应的离散系统。一个好的信号与系统教材，应该能够清晰地解释这些概念背后的物理意义，而不仅仅是提供数学公式。我期待书中能够包含丰富的例子，例如如何用傅里叶分析来理解音频信号的频谱，或者如何用Z变换来设计数字滤波器。如果书中还能介绍一些实际应用，比如在通信、控制、或者图像处理中的应用，那就更好了。我希望它能引导我建立起一个完整的信号与系统知识体系，为我进一步深入学习相关领域打下坚实的基础。

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这本书的出版，无疑为信号与系统领域的研究者和学习者带来了福音。虽然我尚未能深入研读其全部内容，但从其精炼的标题“Continuous and Discrete Time Signals and Systems”中，我已能预见其深邃的思想和严谨的论述。它触及了信号处理的核心，即连续时间和离散时间两种截然不同的信号表示方式，以及在这些不同领域下系统分析的普遍原理。我对于它如何巧妙地连接这两种看似独立但实则紧密相关的概念感到无比好奇。是会从基础的傅里叶变换和拉普拉斯变换入手，逐步过渡到Z变换和离散傅里叶变换吗？还是会更侧重于它们之间的数学映射和物理意义的统一性？我特别期待书中对于“系统”的定义和分析方法，例如线性时不变（LTI）系统的特性，冲激响应，卷积等基本工具，在连续和离散域的异同比较。这本书是否会提供丰富的实例，帮助我们理解这些抽象概念在实际应用中的体现？例如，在通信系统、控制系统、甚至生物医学信号处理中，连续和离散信号与系统的作用是怎样的？我很想知道作者是如何组织这些庞大的知识体系，是否会采用直观易懂的图示和类比，来帮助读者更好地消化这些复杂的理论。

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这本《Continuous and Discrete Time Signals and Systems》的名字，听起来就充满了严谨的学术气息，它精准地抓住了信号处理领域最核心的两大主题：连续时间信号和离散时间信号，以及它们所构成的系统。我之所以对其充满期待，是因为我深信，真正深入理解这两个概念的异同与联系，是掌握现代信号处理技术的关键。我迫切想知道书中是如何处理它们之间的转换关系的，尤其是采样和重构的理论，它是否会详细解释奈奎斯特采样定理以及实际应用中的注意事项？对于系统分析，卷积积分和卷积和是贯穿始终的重要工具，我希望书中能对它们的性质和计算方法有清晰的阐述。此外，关于系统的频率响应，傅里叶变换在其中扮演着至关重要的角色，我期待书中能深入剖析CTFT和DTFT在分析连续和离散系统频率特性的不同侧重点。拉普拉斯变换和Z变换作为更通用的分析工具，它们在研究系统的稳定性和瞬态响应方面的能力，也让我充满好奇。我希望这本书能够提供足够的例题和练习，帮助我巩固所学知识，并能将其应用于解决实际问题。

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