具体描述
《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》系统地介绍了数字信号处理的基本原理、算法及其软硬件实现方法。主要讲述时域离散信号与系统的基本概念和时域、频域的分析方法。重点介绍离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法。介绍模拟信号数字处理原理与方法、多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法，数字信号处理的典型应用。
结合各章的内容，介绍相应的MATLAB信号处理工具箱函数，并给出用MATLAB阐述问题和求解计算问题的程序。各章中安排了丰富的例题、习题和上机题。
《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》适合作为高等学校电子信息类专业和相近专业本科生教材，也可以作为相关专业科技人员的参考书。
好的，这是一本关于复杂系统建模与仿真的图书简介，严格按照您的要求撰写，力求详实且不涉及任何您提及的书籍内容。 --- 复杂系统建模与仿真：原理、方法与前沿应用 丛书信息 书名： 复杂系统建模与仿真：原理、方法与前沿应用 作者： [作者名/机构名 待定] 预计页数： 800-900页 定稿难度： ★★★★★（涵盖理论深度与工程实践） 核心内容概述 本书是面向理工科高年级本科生、研究生、研究人员以及需要处理非线性、多尺度、强耦合问题的工程师的一部综合性专著。它系统地梳理了复杂系统科学的理论基础，深入剖析了从经典数学工具到前沿计算智能在系统建模与仿真中的应用，旨在构建一个连接理论抽象与实际工程问题的桥梁。 复杂系统，如生态网络、交通流、金融市场、生物体内稳态机制乃至大型工业控制架构，其特征在于个体之间存在大量的非线性相互作用、反馈回路、涌现行为以及对初始条件的敏感性。传统的线性分析方法往往失效，这要求我们必须采用新的、更具鲁棒性的建模范式。本书正聚焦于此，提供了理解和预测这类系统行为的完整工具箱。 全书内容结构清晰，分为四个主要部分：理论基石、建模范式、仿真技术与前沿探索。 --- 第一部分：理论基石——理解复杂性的数学框架 (约 200 页) 本部分奠定了理解复杂系统所需的数学与物理基础，重点强调了从还原论到整体观的转变。 第一章：复杂系统的基本概念与特征 详细界定了“复杂系统”的内涵，区分了复杂性（Complexity）与随机性（Randomness）。深入探讨了系统的关键属性：自组织、耗散结构、突变、多稳态、以及尺度依赖性。引入了非平衡态热力学的基本概念，为后续的动力学分析做好铺垫。 第二章：动力学系统的基础理论回顾与拓展 回顾了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在系统描述中的作用。重点讲解了相空间分析、李雅普诺夫稳定性理论的几何直观和局限性。引入了分岔理论（Bifurcation Theory），特别是鞍点、霍普夫分岔以及滞后现象在工程系统中的体现，解释了系统如何从稳定状态向混沌状态转变。 第三章：信息熵、关联与网络科学基础 将信息论引入系统分析。详细阐述了香农熵、条件熵、互信息在量化系统不确定性和信息传递效率中的应用。紧接着，系统介绍了网络科学的基础框架，包括图论基本概念（度分布、聚类系数、特征路径长度），以及经典拓扑结构（如小世界网络、无标度网络）在物理、社会和生物系统中的普遍性。 --- 第二部分：核心建模范式——构建系统的数学蓝图 (约 300 页) 本部分是全书的核心，详细介绍了当前主流的、针对复杂系统特性的建模方法。 第四章：基于主导变量的连续时间建模（宏观视角） 聚焦于如何通过降维和尺度分离（Separation of Scales）来构建高维系统的简化模型。深入讨论了平均场近似（Mean-Field Approximation）的适用条件与误差分析。重点讲解了慢/快变量分离技术（Singular Perturbation Theory）在处理具有显著时间尺度差异的系统（如化学反应网络、高频控制回路）中的实际应用。 第五章：随机过程与马尔可夫链模型 当系统内在不确定性占据主导地位时，随机模型是必需的。本章详细讲解了随机微分方程（SDE）及其在布朗运动、金融模型中的应用。深入分析了连续时间马尔可夫链（CTMC）和离散时间马尔可夫链（DTMC），特别是主方程（Master Equation）在描述化学反应动力学、队列系统（Queuing Systems）中的精确求解方法。 第六章：基于智能体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM是描述自下而上的涌现现象的有力工具。本章详细介绍了ABM的构建流程，包括个体规则设计、环境定义和空间结构。通过具体的案例，如交通拥堵的形成、市场竞争中的价格波动，展示了如何通过微观交互规则来重现宏观的复杂模式。 第七章：混合系统与混合动力系统（Hybrid Systems） 针对包含连续动态和离散事件的系统（如自动驾驶决策、机器人控制），本章介绍了混合系统的数学描述工具。讨论了模式切换系统、开关动力学的稳定性分析，并引入了混合逻辑动态（Hybrid Logic）作为描述系统行为的规范语言。 --- 第三部分：仿真、分析与验证技术 (约 250 页) 理论模型必须通过精确的数值方法进行求解、分析和验证。 第八章：复杂系统的高效数值求解策略 针对不同类型模型，介绍了特定的求解器。对于ODE/SDE，重点对比了欧拉-玛雅玛方法、龙格-库塔方法的精度与稳定性，尤其强调了在处理强刚性（Stiffness）问题时的隐式方法选择。对于网络模型，讨论了稀疏矩阵求解技术和并行计算策略。 第九章：灵敏度分析与参数估计 复杂系统通常具有大量待定参数。本章教授如何进行参数不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）。详细介绍了蒙特卡洛方法、Sobol’敏感性指标在识别系统驱动因素中的应用，并探讨了基于数据拟合的卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在系统状态估计中的扩展应用。 第十章：可视化与交互式仿真环境构建 有效的仿真依赖于直观的输出。本章介绍了先进的时空数据可视化技术，如流场可视化、相空间轨迹映射、网络结构动态演变的可视化。同时，指导读者如何利用现代仿真平台（如Python生态系统中的特定库或专业仿真软件）搭建可交互的仿真环境，以支持“假设-检验”的科学循环。 --- 第四部分：前沿探索与跨学科应用 (约 150 页) 本部分聚焦于当前复杂系统研究的最热点领域和新兴交叉学科的应用。 第十一章：计算智能与模型发现 探讨了如何利用机器学习（ML）和深度学习（DL）来辅助甚至替代传统建模。重点介绍稀疏表示学习（Sparse Representation）和动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）在从高维观测数据中自动提取系统低维动力学模式方面的突破。讨论了物理信息神经网络（PINNs）如何将物理约束融入数据驱动的建模过程。 第十二章：时空复杂性与多尺度耦合 深入探讨了涉及空间结构演化的系统，如反应扩散系统（Reaction-Diffusion Systems）。分析了如何在微观、介观和宏观尺度之间建立耦合关系，例如在材料科学中的晶粒生长模拟、或在生态学中的物种分布动态。 第十三章：系统可靠性与鲁棒性工程 将建模置于工程实践的终极目标——可靠性。分析了系统在面对外部扰动或内部故障时的容错能力。引入了故障树分析（FTA）与事件树分析（ETA）在复杂系统安全性评估中的集成方法，以及如何通过冗余设计或动态重构来增强系统鲁棒性。 --- 目标读者与本书特色 目标读者： 自动化、控制工程、航空航天、生物工程、金融工程、环境科学等领域的专业人士和研究人员。 本书特色： 1. 深度与广度兼备： 既有严格的数学推导，也包含了大量的工程实例和计算实现细节。 2. 范式驱动： 不局限于单一建模方法，而是系统性地对比了基于微分方程、随机过程和智能体驱动等不同范式的优劣和适用场景。 3. 强调计算验证： 理论与仿真实践紧密结合，确保所学工具能有效应用于解决实际的“大问题”。 4. 前沿追踪： 引入了DMD和PINNs等最新的数据驱动建模技术，保持内容的前瞻性。 本书力求帮助读者建立一种“系统思维”，能够面对任何新兴的、具有非线性相互作用的挑战性课题时，能够迅速选择合适的理论工具进行有效的建模和预测。
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傻逼课本乱的要命
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