电路与模拟电子技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:张虹编

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2008-7

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787121065606

丛书系列:

图书标签:

电路分析
模拟电子技术
电子技术
电路原理
模拟电路
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信号处理
电路设计
高等教育
教材

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具体描述

《新编电气与电子信息类规划教材·电子电气基础课程·电路与模拟电子技术》是根据国家教育部制定的电路与电子技术课程教学要求，由多位资深的学科带头人审定内容结构，并结合作者多年的一线教学经验编写而成的。《新编电气与电子信息类规划教材·电子电气基础课程·电路与模拟电子技术》分为电路分析和模拟电子技术两部分内容。电路分析部分包括：电路的基本概念和基本定律、电路的分析方法、正弦交流电路、三相电路、动态电路的过渡过程、磁路与变压器；模拟电子技术部分包括：半导体二极管及其应用、半导体三极管及放大电路、集成运算放大电路及其应用、信号发生电路、功率放大电路、直流稳压电源。在每章内容的后面，都针对性地附有相关实验，《新编电气与电子信息类规划教材·电子电气基础课程·电路与模拟电子技术》共编人14个实验题目。此外，为了培养学生理论联系实际的能力，《新编电气与电子信息类规划教材·电子电气基础课程·电路与模拟电子技术》在附录部分还编写了5个实训题目。

《新编电气与电子信息类规划教材·电子电气基础课程·电路与模拟电子技术》讲解全面，实例典型，侧重应用，适合作为高等学校应用型本科及高职院校计算机、电气、电子、通信等专业的教科书，也可作为非电类专业相关课程教材，对于专业技术人员，也是一本很好的参考书。

《万物互联：从信息编码到智能感知》内容梗概：本书致力于为读者构建一个从基础信息传递机制到复杂智能感知系统实现的完整认知框架。我们深入浅出地探讨了信息在现代社会中的核心地位，并逐步揭示了支撑这一切技术运转的底层逻辑。本书并非一本孤立的技术手册，而是一次关于信息流动、转换与智能生成的全景式探索，旨在让读者理解我们所处的数字时代是如何被构建，以及未来的发展方向。第一篇：信息之基石——编码与解码的艺术在数字世界里，一切皆信息。本篇将从最基础的层面出发，解析信息是如何被表示、传递和理解的。第一章：信息是什么？我们将从信息论的视角出发，追溯信息概念的起源，理解信息熵、冗余度等核心概念，并探讨信息在不同场景下的表现形式，从简单的开关状态到复杂的语音、图像数据。我们将通过生动的例子，例如摩尔斯电码、二进制编码，来直观地阐释信息编码的必要性与精妙之处。第二章：编码的奥秘——从二进制到多样化编码深入剖析二进制编码作为计算机语言的根基，理解位（bit）和字节（byte）的概念。进一步介绍ASCII、Unicode等字符编码标准，它们如何使得文本信息得以跨越语言障碍。然后，我们将触及更为复杂的编码技术，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding），揭示它们在数据压缩中发挥的关键作用，让你明白为什么同样的信息，可以用更少的空间来存储和传输。第三章：解码的智慧——还原与理解编码的另一面便是解码。本章将聚焦于如何从编码后的数据中还原出原始信息。我们将讲解不同解码算法的工作原理，以及它们与对应编码算法的匹配关系。从简单的二进制到文本的转换，到复杂图像和音频数据的解码流程，都将一一呈现。理解解码过程，意味着我们掌握了洞悉数据背后含义的关键。第四章：通信的桥梁——信道与噪声信息需要载体进行传输，这就是通信信道。本章将介绍不同类型的通信信道，如导线、光纤、无线电波等，并分析它们的特性。同时，我们将深入探讨“噪声”这一信息传输的顽敌。噪声是如何产生的？它如何影响信息的准确性？我们将引入纠错码（Error Correction Codes）的概念，如海明码（Hamming Code），解释它们如何在存在噪声的情况下，通过增加冗余信息来检测和纠正错误，保障信息传输的可靠性。第二篇：信号的 transforma——从模拟到数字的飞跃我们生活在一个模拟世界，但数字技术正在深刻地改变它。本篇将重点关注如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号，以及这种转变带来的巨大优势。第五章：模拟信号的本质——连续与多样回顾模拟信号的定义，理解其连续性和无限精度的特性。我们将以声音、光线、温度等自然界的信号为例，展示模拟信号的多样性。然而，模拟信号在存储、处理和传输过程中面临着失真、衰减等挑战。第六章：采样——时间维度的离散化数字化过程的第一步是采样。本章将详细阐述采样定理（Nyquist–Shannon sampling theorem），解释为何采样率的选择至关重要，过低或过高的采样率都会导致信息损失或冗余。我们将通过图示和实例，生动地展示模拟信号如何被“截取”成一系列离散的数值点。第七章：量化——幅度维度的离散化采样后，信号的幅度也需要被离散化，这就是量化。本章将讲解量化器的原理，介绍不同量化比特数的差异，以及量化误差（Quantization Error）是如何产生的。我们将对比高比特量化与低比特量化的效果，让你体会到量化精度对信号保真度的影响。第八章：编码——数字信号的表征在采样和量化之后，得到的离散数值还需要被进一步编码成数字信号，以便于存储和传输。本章将回顾前面介绍的编码技术，并结合模拟信号数字化的具体场景，例如脉冲编码调制（PCM），展示如何将量化后的幅度值转换为二进制序列。第九章：数字信号的优势——抗干扰与可处理性为什么要进行模拟到数字的转换？本章将集中阐述数字信号相较于模拟信号的巨大优势：强大的抗干扰能力，数字信号的错误易于检测和纠正；高效的处理能力，数字信号可以被计算机轻松地进行运算、存储和分析；以及信息的精确复制与传输，数字信号可以无损地复制和远距离传输。第三篇：智能的萌芽——传感器与数据采集智能的实现离不开对真实世界的感知，而传感器正是我们与物理世界沟通的触角。本篇将深入探究各种传感器的原理，以及它们如何采集和预处理原始数据。第十章：传感器的世界——种类与原理介绍不同类型传感器的基本工作原理，包括但不限于：温度传感器：热敏电阻、热电偶的工作机制。光传感器：光敏电阻、光电二极管、CMOS/CCD图像传感器的成像原理。压力传感器：压电效应、应变片的工作原理。运动传感器：加速度计、陀螺仪的测量原理。声音传感器：麦克风的声电转换过程。位置传感器： GPS、RFID的定位与识别机制。我们将通过图文并茂的方式，让读者了解这些看似神奇的设备是如何将物理量的变化转化为可被测量、可被数字化的电信号。第十一章：数据采集系统——从传感器到处理介绍数据采集系统（Data Acquisition System, DAS）的组成部分，包括传感器、信号调理电路（放大、滤波）、模数转换器（ADC）以及与微处理器或计算机的接口。我们将探讨如何设计一个有效的数据采集系统，以确保采集数据的准确性和完整性。第十二章：信号调理——让数据更“干净” 传感器输出的原始信号往往需要经过预处理才能被准确地采集和分析。本章将详细讲解信号调理的几个关键环节：放大：针对微弱信号的放大技术。滤波：抑制噪声，保留有用频率成分的低通、高通、带通滤波器。隔离：防止不同电路之间产生不必要的耦合。线性化：处理非线性传感器输出。理解信号调理，才能更好地从嘈杂的环境中提取出有价值的信息。第十三章：模数转换器（ADC）——数字世界的入口 ADC是连接模拟世界和数字世界的关键环节。本章将深入讲解不同类型ADC的工作原理，例如逐次逼近型ADC、Σ-Δ（Sigma-Delta）ADC等，并分析它们的性能指标，如分辨率、采样率、功耗等，帮助读者理解ADC如何将连续的模拟信号转换为数字化的二进制数据。第四篇：连接的未来——网络与通信协议信息需要流动，而网络就是信息的血管。本篇将探索信息如何在不同设备之间高效、可靠地流动。第十四章：网络基础——从点对点到广域网介绍计算机网络的基本概念，包括局域网（LAN）、广域网（WAN）的区别。解析网络拓扑结构（星型、总线型、环型等）以及它们的优缺点。理解网络是如何将孤立的计算设备连接起来，形成一个信息共享的生态。第十五章：通信协议——通用的语言没有统一的语言，设备之间无法交流。本章将深入剖析TCP/IP协议族，这是互联网的核心。详细介绍IP地址、端口号、TCP（传输控制协议）的可靠性机制，以及UDP（用户数据报协议）的快速性。理解这些协议，就如同掌握了互联网的“外交辞令”。第十六章：无线通信——无处不在的连接探讨现代无线通信技术，包括Wi-Fi、蓝牙、蜂窝网络（4G、5G）等。解析它们的工作频段、调制解调技术以及组网方式。我们将了解这些技术如何支撑起我们日常生活中无处不在的无线连接，从智能手机到智能家居。第十七章：物联网（IoT）——万物互联的愿景展望物联网的未来。介绍物联网的核心架构，包括感知层、网络层和应用层。探讨传感器、嵌入式系统、云计算和大数据如何在物联网中协同工作，实现智能家居、智慧城市、工业自动化等应用。本章将强调互联互通如何为生活和产业带来革命性的变革。第五篇：智能的演进——数据分析与应用海量的数据采集上来后，如何从中挖掘出智能？本篇将探讨数据分析、机器学习等技术，它们如何赋予机器“思考”的能力。第十八章：大数据初探——从数据到洞察介绍大数据的概念和特点（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。探讨大数据采集、存储、处理和分析的挑战与机遇。理解大数据分析是如何从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，从而支持决策。第十九章：机器学习入门——让机器“学习” 介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。讲解常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和聚类算法。我们将通过简单的实例，让你体会到机器如何通过学习数据来完成预测、分类等任务。第二十章：深度学习的魅力——模拟大脑的神经网络聚焦于当前备受瞩目的深度学习技术。介绍神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。阐述深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破性进展，并展望其在未来智能系统中的无限可能。第二十一章：数据可视化——让数据“说话” 复杂的数据往往难以直观理解。本章将介绍数据可视化的重要性，以及各种可视化技术（图表、地图、仪表盘等）的应用。通过清晰、直观的图形呈现，帮助读者理解数据分析的结果，并从中获取有价值的见解。结语：《万物互联：从信息编码到智能感知》是一次对信息时代脉络的梳理，也是对未来智能世界的展望。本书力求以清晰的逻辑、丰富的案例和深入浅出的讲解，带领读者跨越模拟与数字的鸿沟，理解连接的奥秘，并初步窥探智能生成的门径。无论您是技术爱好者、学生，还是希望了解科技发展趋势的读者，本书都将为您提供一个坚实的基础和广阔的视野，去理解和拥抱这个日益互联和智能化的世界。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说更像是一场智力的“健行”。它不像那些轻快的科普读物，读完让人感觉轻松愉快，相反，它需要你投入大量的专注力和计算力。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的那些“思考题”，它们绝非简单的复述性问题，而是真正需要你调动全书知识体系进行综合分析才能回答的挑战。比如，书中对【一个完全不相关的复杂系统，比如气候模型的敏感性分析】的描述，那种要求读者建立多变量反馈回路模型的思维训练，在我处理【我的专业领域，比如高维数据降维】时提供了极好的参照。这本书的语言风格严谨得近乎苛刻，每一个术语的定义都精确到小数点后几位，不容许丝毫语义上的模糊。然而，这种严谨性也带来了一定的阅读门槛。对于初学者来说，可能需要反复咀嚼才能真正消化其中的精髓。我希望未来再版时，能增加一些对入门者友好的“概念可视化工具包”，帮助他们在迈入深水区之前，先适应一下这种深度思维的节奏和力度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种磨砂质感的封面摸上去有一种沉静的专业感，不像有些技术书籍那样冷硬得让人望而却步。内页的纸张选择也很考究，字迹清晰，排版疏密得当，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。我特别欣赏作者在内容组织上的匠心独运。尽管我主要关注的是【另一领域，比如高级金融建模】，但这本书在讲解一些基础理论时，那种层层递进的逻辑梳理，以及对复杂概念的简化提炼，给我留下了深刻的印象。例如，书中对【一个完全不相关的概念，比如市场风险对冲模型中的贝叶斯推断】的阐述方式，虽然核心内容不同，但那种严谨的数学推导和直观的物理图像结合，非常有助于理解抽象的原理。它让我意识到，无论哪个工程学科，底层逻辑的构建都是共通的。这本书的图示质量极高，每一个示意图都标注得非常精确，色彩搭配合理，即便不看文字，光靠图例也能大致把握其描述的系统架构。如果硬要挑剔，或许在某些章节对跨学科应用的案例分析上可以再增加一些【比方说，量子计算对加密算法的影响】的探讨，但就其自身聚焦的领域而言，这本书无疑是教科书级别的典范，展现了一种对知识边界的敬畏与探索精神。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大启示在于，真正的技术深度需要耐心和对细节的偏执。我注意到作者在论述【一个与本书主题无关的领域，比如复杂生物网络的自组织性】时，同样强调了微观层面的随机性如何涌现出宏观的确定性模式。这种跨领域的哲学思考贯穿始终。书中的插图，尤其是那些用来展示【比如，一个全新的音乐创作算法结构】的流程图，信息密度极高，每一条箭头、每一个方框都有其不可替代的意义。我花了很大力气去解析其中几张关于【一个完全不同的主题，例如，古代航海天文导航原理】的图表，发现其对空间关系的表达方式，与这本书中对信号流的描绘有着惊人的相似之处。这本书的作者显然不满足于做知识的搬运工，他更像是一个知识的架构师，为我们搭建了一个坚固而美观的思维殿堂。它的分量感，不仅仅体现在纸张的厚度上，更在于它对读者心智模式的重塑能力。这是一本值得反复阅读、常读常新的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排体现了极高的专业素养。它没有采取简单的线性推进，而是巧妙地运用了模块化设计。你可以根据自己的需求，跳跃到特定模块进行深入学习，而不会感到上下文的缺失，这对于在职的工程师来说是极大的便利。比如，我可以直接跳到关于【一个完全不同的技术领域，比如分布式账本共识机制】的章节进行研读，它内部的逻辑闭环非常完整。作者在讲解复杂理论时，善于引入类比，但这些类比的选取都非常高明，它们往往来自于更基础或更宏大的物理/数学原理，而不是肤浅的日常现象。这种“以不变应万变”的教学思路，使得知识点之间的关联性非常强。如果非要说一个不足之处，那就是书中对于【一个特定软件或平台的使用指南，比如某个开源仿真软件的最新API调用方法】的介绍相对保守，可能更新速度跟不上行业日新月异的发展。但话说回来，一本经典教材的价值在于奠定基石，软件的迭代总是暂时的，而这本书所传授的核心思想和方法论，其保质期要长得多。

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本大部头时，我的第一感受是内容的广度令人惊叹。它似乎囊脱了从基础概念建立到前沿技术应用的每一个重要环节，叙事风格就像一位经验丰富的老教授，娓娓道来，不急不躁。这本书的行文非常注重历史脉络的梳理，对于某些关键技术突破的背景、争议以及最终确立的过程，描述得非常生动，像是给冰冷的技术注入了人性的思考。举个例子，书中对【一个完全不同的历史事件，比如文艺复兴时期艺术手法的演变】的论述，那种对时代背景和技术瓶颈的深入剖析，与这本书处理技术难点的方式如出一辙，都强调了“为什么是现在这个解法”。不过，我注意到，对于某些特定算法的优化细节，比如【一个与本书主题无关的优化算法，例如高效图数据库的索引构建策略】，书中的描述略显简略，似乎更侧重于宏观原理的把握，而非极致的性能调优。这或许是作者的取舍，毕竟要面面俱到实属不易。总体来说，这本书的价值在于它提供了一个完整的知识地图，让人明白自己所处的位置以及通往更深层次知识殿堂的路径，它激励你去思考“为什么”，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。

评分☆☆☆☆☆