具体描述
《数字信号处理》较全面系统地讲述了数字信号处理的基本理论和方法。全书共分8章，内容为离散时间信号与系统、离散时间信号与系统的频域分析、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、时域离散系统的基本网络结构、无限脉冲响应数字滤波器的设计、有限脉冲响应数字滤波器的设计、随机信号处理与估计，书末附录设计了仿真实验。
为了帮助读者理解较为抽象的理论，书中增加了很多仿真的实例和图形，力求通过例子来讲解问题。
《数字信号处理》可作为高等学校电子信息类和相关专业的本科生教材，也可作为电子信息类工程技术人员的参考书。
图书简介： 《全球供应链优化与风险管理：面向复杂系统的策略与实践》 本书聚焦于当前错综复杂、高度互联的全球经济图景下，企业如何构建更具韧性、效率和可持续性的供应链体系。它不仅仅是一本理论探讨的著作，更是一本面向实践、注重量化分析与决策支持的工具书。 --- 第一部分：全球供应链的演进与范式转型 第一章：从线性到网络：全球供应链的结构重塑 本章深入剖析了过去数十年全球化浪潮如何塑造了当前的供应链格局。我们不再讨论传统的“端到端”线性模型，而是着眼于由地理分散、多层级供应商、以及跨国物流网络构成的复杂系统。内容涵盖了从福特主义的垂直整合到丰田生产方式（TPS）的精益思想，再到后金融危机时代对“敏捷性”（Agility）和“韧性”（Resilience）的追求。重点分析了数字化技术，特别是物联网（IoT）和云计算，如何打破了信息孤岛，使得供应链的网络化特征日益明显。 第二章：宏观驱动力：地缘政治、气候变化与贸易摩擦的影响 现代供应链的决策不再是单纯基于成本最小化的考量。本章详细阐述了影响供应链版图的几大关键外部变量： 地缘政治风险分析： 关税壁垒、技术出口管制（如半导体领域）以及区域冲突对关键原材料和零部件供应的冲击模式。探讨了“去风险化”（De-risking）和“友岸外包”（Friend-shoring）策略的兴起及其对全球生产布局的长期影响。 气候变化与ESG合规： 越来越严格的碳排放标准和企业社会责任（ESG）要求，正迫使企业重新评估其能源采购、运输方式和原材料来源。本章提供了衡量供应链碳足迹的量化方法，并介绍了循环经济在供应链中的落地实践。 贸易协定与法规遵从： 详细解读了RCEP、CPTPP等区域性贸易协定对物流路径、原产地规则（RoO）的改变，以及如何在多变的国际法规环境下确保合规性。 第三章：透明度的挑战：数据孤岛与信任机制的建立 在多层次的全球供应链中，可见性（Visibility）是实现优化的基础。本章着重探讨了当前企业面临的“三层可见性”挑战：供应商的供应商（Tier-N）、实时在途货物状态、以及需求端对库存波动的即时反馈。内容涵盖了： 数据治理与集成框架： 如何利用API和统一数据模型（如OMG标准）打破不同企业系统间的壁垒。 区块链技术在供应链中的潜力与局限： 探讨其在溯源、防伪和自动化合同执行（智能合约）方面的应用，并分析其实施的成本与技术成熟度。 --- 第二部分：量化优化与风险建模 第四章：需求预测的精度提升：融合人工智能的统计方法 本部分进入供应链核心的量化技术。本章摒弃了传统的简单移动平均法，专注于前沿的预测模型： 时间序列分解与高频数据应用： 介绍ARIMA、GARCH模型在处理波动性需求时的适用性，并探讨如何整合社交媒体情绪、天气数据等外部信息源（Exogenous Variables）来校正预测误差。 深度学习在需求预测中的应用： 重点讲解如何利用循环神经网络（RNN）和Transformer模型捕捉长期依赖关系和复杂非线性模式，尤其适用于时尚、电子产品等生命周期短、需求突变的行业。 预测准确性评估与校准： 详细介绍了如WAPE、MASE等适用于商业决策的评估指标，以及基于场景分析的预测偏差管理策略。 第五章：库存策略的动态优化：从安全库存到服务水平的平衡 库存是连接需求与供给的缓冲器，也是资本占用的主要来源。本章的核心目标是找到成本、风险和服务水平之间的最优平衡点。 多地点、多周期的库存模型： 介绍随机动态规划在优化分散库存网络中的应用。 基于风险的库存部署（Risk-Based Inventory Deployment）： 针对关键零部件和高风险供应商，采用不同的库存缓冲策略，例如“战略瓶颈储备”而非“平均主义”的全局性安全库存配置。 虚拟集中化库存管理（VMI/CPFR）： 探讨如何通过信息共享实现库存的“虚拟集中化”，有效降低系统总库存量，同时保持客户服务水平。 第六章：物流网络的弹性设计与承载力分析 在全球运输成本高企、运力波动剧烈的背景下，物流网络的韧性设计至关重要。 网络流与选址优化： 使用线性规划和混合整数规划（MIP）模型，解决配送中心（DC）的最佳选址问题，并考虑未来产能扩展的弹性需求。 多式联运与路径优化： 探讨如何结合海运、空运、铁路和公路运输，建立应对突发事件（如港口拥堵或罢工）的备选路径库。重点分析了“数字化孪生”（Digital Twin）技术在模拟和测试物流网络中断场景中的应用。 最后一公里交付的挑战与创新： 针对B2B和B2C模式下的复杂交付约束，介绍了动态路线优化算法和自动化仓储系统的集成效应。 --- 第三部分：风险量化与情景规划 第七章：供应链风险的识别与量化：从定性到度量 本章系统地构建了供应链风险的评估框架，使其可被量化和管理。 风险分类与矩阵构建： 将风险分为内部运营风险、外部环境风险（如自然灾害、疫情）、财务风险和合规风险。 风险暴露值（Risk Exposure Value, REV）的计算： 介绍如何通过蒙特卡洛模拟，计算特定中断事件（如一级供应商停产6周）对收入、利润和市场份额的预期损失。 供应商财务健康度分析： 利用Z分数模型和现金流指标，预警高风险的供应商群体。 第八章：韧性指标与供应链压力测试 韧性不再是一个模糊的概念，它需要被量化。本章提供了一套用于衡量和提升供应链韧性的工具集。 关键指标定义： 包括恢复时间（Recovery Time）、中断影响深度（Impact Depth）、及早发现率（Early Detection Rate）。 压力测试（Stress Testing）方法论： 详细演示如何设定极端但可能发生的负面情景（如苏伊士运河再次堵塞、主要芯片代工厂火灾），并运用系统动力学模型推演企业应对措施的有效性。 冗余与多样性（Redundancy vs. Diversity）： 讨论在单一来源（Single Sourcing）与多重来源（Multi-Sourcing）之间进行战略权衡的数学模型，特别是针对关键但产能受限的物料。 第九章：构建智能决策支持系统：从预警到自动化响应 本章展望了供应链管理的未来形态，即将风险管理融入日常运营决策中。 事件驱动的响应机制： 如何通过机器学习模型实时监测全球新闻、天气预报和物流追踪数据，触发预设的自动化响应流程（例如：系统自动将订单从受影响的港口转向备用港口）。 动态定价与合同执行： 探讨如何利用先进分析技术，在市场条件剧烈变化时，动态调整采购合同中的价格条款或分配优先级。 人机协作的决策界面： 设计直观的仪表板，帮助管理者在复杂情景下快速理解分析结果，做出最优的人工干预决策。 --- 结论：面向未来的供应链韧性蓝图 本书最后总结了企业在数字化、全球化和不确定性并存的时代背景下，必须从“成本中心”向“战略价值中心”转型的必要性。成功的供应链管理不再是隐藏问题，而是将风险暴露、主动管理和快速恢复能力视为核心竞争优势。本书为管理者和分析师提供了一个全面、深入且可操作的框架，以应对下一个十年的供应链挑战。
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