具体描述
本书内容包括：斗导体器件、放大器分析基础、频率响应、低频功率放大电路、负反馈放大电路、集成运算放大器、集成运算放大器的应用、直流电源等。
本书的取材具有先进性、系统性和实用性等特点，办求精选内容，着重基本概念的介绍，深入浅出，图文并茂，便于阅读。另外，每章均有一定量的例题和练习题，书末附有大部分习题参考答案。
本书可作为电子类、通信类、自动化类及其它相近专业本科和专科的模拟电子技术教材，也可作为普通高校本科和专科有关专业的教学参考书，并可供从事电子技术的工程技术人员参考。
好的，以下是一本名为《现代信号处理基础》的图书简介，内容详实，旨在涵盖信号处理领域的核心概念、方法与应用，完全不涉及《模拟电子技术》的内容。 --- 现代信号处理基础 作者： 王建华，李明 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2024年10月 内容简介 在当今信息爆炸的时代，信号无处不在，从微弱的生物电信号到浩瀚的宇宙电磁波，如何有效地获取、分析、理解和利用这些信息，是现代科学与工程领域面临的核心挑战之一。《现代信号处理基础》正是这样一本系统、深入、兼具理论深度与工程实践价值的教材与参考书，它旨在为读者构建一个扎实的现代信号处理知识体系。 本书严格遵循“理论先行，应用驱动”的编写原则，力求清晰阐述信号处理领域的数学基础、核心算法以及前沿技术。全书共分十二章，结构严谨，内容覆盖面广，尤其侧重于数字信号处理（DSP）的原理与实现。 --- 第一部分：信号与系统基础（第1章至第3章） 本部分为后续所有高级主题奠定坚实的数学与概念基础。 第1章：信号的表示与分类 本章首先界定了“信号”的本质，详细区分了连续时间信号与离散时间信号，这是信号处理的两大基本范畴。内容涵盖了典型信号（如冲激函数、阶跃函数、正弦信号、指数信号）的数学模型和物理意义。重点探讨了信号的能量与功率的概念，并引入了周期信号与非周期信号的傅里叶级数表示方法，为后续的频谱分析做铺垫。对于离散信号，则引入了序列（Sequence）的概念，并讨论了其在计算机实现中的重要性。 第2章：线性时不变（LTI）系统理论 系统是信号处理的核心对象。本章深入剖析了线性、时不变性、因果性与稳定性等系统基本性质。核心内容集中在卷积积分（对于连续系统）和卷积和（对于离散系统），详细推导了 LTI 系统的输出与输入、系统的冲激响应之间的关系。这一章强调了系统建模的重要性，特别是如何利用冲激响应函数来完全描述一个 LTI 系统的动态特性。 第3章：频域分析的基石——傅里叶变换家族 傅里叶分析是信号处理的“灵魂”。本章系统回顾并推广了傅里叶级数，重点引入了连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）。对于工程实践中至关重要的离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，本章进行了详尽的数学推导和计算复杂度分析，并讨论了DFT在实际应用中可能遇到的周期延拓、栅栏效应（Leakage）等问题，并给出了窗口函数的使用指导。 --- 第二部分：离散时间系统与Z变换（第4章至第6章） 本部分将理论的焦点转移到离散系统，这是现代数字信号处理的理论基础。 第4章：Z变换及其应用 Z变换作为对傅里叶变换在离散系统分析中的推广和深化，是分析线性常系数差分方程（LCCD）的强大工具。本章详细介绍了单边和双边 Z 变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。系统讲解了 Z 变换的线性、时移、卷积等重要性质，并展示了如何利用 Z 变换求解差分方程，从而替代复杂的时域卷积运算。 第5章：数字滤波器设计基础 滤波器是信号处理中最常见的应用之一。本章全面介绍了 IIR（无限脉冲响应）和 FIR（有限脉冲响应）两种基本滤波器结构。详细分析了 FIR 滤波器的线性相位特性及其优越性，并介绍了窗函数法、频率采样法等基本设计方法。对于 IIR 滤波器，则侧重于如何利用双线性变换法（Bilinear Transformation）从模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫）转换到数字域，并讨论了有限精度对滤波器实现的影响。 第6章：数字滤波器实现与结构 本章关注滤波器的具体实现。内容涵盖了直接型、级联型和并行型等基本结构，并探讨了二阶节的实现。此外，本章深入讨论了量化误差、舍入噪声等实际工程问题，强调了定点运算和浮点运算在 DSP 硬件实现中的权衡，为读者理解嵌入式 DSP 系统的设计提供了实践指导。 --- 第三部分：随机信号处理（第7章至第9章） 本部分将信号处理的范畴扩展到随机过程，这是通信、控制和测量等领域不可或缺的部分。 第7章：随机过程的基本概念 本章引入概率论和随机变量的知识，建立随机过程的数学框架。重点定义了平稳随机过程、各态历经性等关键概念。引入了自相关函数和互相关函数，用以描述随机信号的内在统计特性。 第8章：随机信号的频谱分析 区别于确定信号的傅里叶谱，本章探讨了随机过程的功率谱密度（PSD）。详细阐述了维纳-辛钦定理，揭示了相关函数与功率谱密度之间的深刻联系。本章还讨论了白噪声等理想随机过程的频谱特性，并介绍了周期图法（Periodogram）等随机信号谱估计的基本方法。 第9章：最优滤波与维纳滤波 最优滤波是随机信号处理的巅峰应用之一。本章推导了经典的维纳滤波器的设计准则，即最小均方误差（MMSE）准则。详细分析了平稳过程下的维纳滤波器的结构，并讨论了其在信号去噪和信号分离中的应用潜力。 --- 第四部分：现代变换技术与应用（第10章至第12章） 本部分介绍更高效、更先进的信号处理工具，并展示其在特定领域的应用。 第10章：多速率信号处理与滤波器组 多速率信号处理是提高系统效率的关键技术。本章详细介绍了采样率的改变（抽取和插值），重点讲解了采样率转换器（SRC）的设计原理。随后，引入了滤波器组的概念，深入探讨了信号在不同频率子带中的分解与重构，这是现代通信和音频处理的基础。 第11章：小波变换导论 小波变换（Wavelet Transform）作为一种时频局部化的强大工具，已成为分析非平稳信号的首选方法。本章对比了傅里叶变换的局限性，系统介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。重点讲解了尺度函数和母小波的选择，以及多分辨率分析（MRA）的理念，并简要提及了小波包分解。 第12章：自适应滤波与谱估计 本章聚焦于那些系统参数需要根据输入信号实时调整的场景。详细介绍了最小均方（LMS）算法的迭代过程及其稳定性分析，并探讨了其在回声消除、信道均衡等自适应应用中的实际效果。此外，还引入了高分辨率谱估计方法，如自回归（AR）模型谱估计，以应对传统方法在短数据和低信噪比条件下的局限性。 --- 本书特色 1. 理论深度与工程实用性并重： 每个理论推导后均附有清晰的工程背景阐述，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 2. 丰富例题与习题： 每章末尾均配有大量的计算题和概念辨析题，部分章节提供MATLAB/Python代码实现的引导，便于读者通过编程巩固理解。 3. 覆盖面广： 系统性地涵盖了从经典 LTI 系统到现代随机过程、从传统滤波器到小波分析的完整信号处理知识链条。 《现代信号处理基础》不仅适合高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的高年级本科生和研究生作为教材使用，也是从事数字信号处理、图像处理、雷达、生物医学工程等领域的研究人员和工程师的宝贵参考手册。通过学习本书，读者将能够熟练运用现代信号处理的工具箱，解决复杂的工程实际问题。
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