电子线路设计·实验·测试

电子线路设计·实验·测试 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:华中理工大学出版社
作者:谢自美编
出品人:
页数:514
译者:
出版时间:2000-7
价格:39.8
装帧:平装
isbn号码:9787560921662
丛书系列:
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具体描述

本书是普通高等教育“九五”国家级重点教材,“九五”电子部重点教材,第一版1996年获第三届全国工科电子类专业优秀教材一等奖。 随着电子与计算机技术的迅速发展,电子电路的分析与设计方法发生了重大变革。电子设计自动化(Electronic Design Automation,即EDA)技术已成为设计现代电子系统的必不可少的工具和手段。因此,本书在第一版以传统电子设计方法为基础的工程设计基础上,引入了EDA技术,用新器件,新方法,新工具来分析与设计典型电子电路。 全书分为四篇共11章。在第一篇(第1~2章)电子线路实验基础中,提供了大量基本实验电路,以便对初学者进行电子线路设计的基础训练。在第二篇(第3-7章)电子线路设计中通过大量的设计课题介绍以定量估算和电路实验为基础的电子线路的传统设计方法与测试技术,旨在加强对学生进行工程设计训练。其中低频、高频电路的设计课题15个,数字电路设计课题10个,模拟与数字,硬件与软件相结合的综合性设计课题7个,全国大学生电子设计竞赛题15个。在第三篇(第8-9章)电子线路设计自动化中,介绍电子线路的PSpice辅助分析与设计软件并提供了8个典型电路的分析实例,Protel for Windows软件用于高密度印刷电路板的自动设计过程;通用阵列逻辑GAL器件的开发过程及应用电路设计方法,用ABEL-HDL硬件描述语言设计典型数字逻辑电路的方法;Altera公司的MAX7000S系列和FELX10K系列的内部结构与应用设计范例。第四篇(第10~11章)介绍了通用电子仪器与高频电子仪器的应用技术。 本书可作为高等学校电工,电子类专业本,专科学生电子技术与电子线路实验课或课程设计教材。亦可供从事电子设计工作的工程技术人员参考。

好的,这是一本关于数字图像处理的图书简介,旨在涵盖其理论基础、核心算法以及在各个领域的应用,同时避免与《电子线路设计·实验·测试》的内容有任何交集。 --- 《数字图像处理与计算分析:从基础理论到前沿应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理框架,涵盖从基础的图像采集与表示,到复杂的特征提取、图像重建与分析等核心技术。本书结构严谨,内容翔实,不仅注重理论的阐述,更强调算法的实现与实际工程中的应用。它适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级学生。 第一部分:图像的数学基础与数字化 本部分奠定了数字图像处理的理论基石。首先详细介绍了人眼视觉系统与光电转换过程,解释了图像在物理世界与数字世界之间的桥梁。随后,深入探讨了图像的数学模型,包括灰度级、分辨率、采样与量化理论。重点分析了图像的表示方法,如二维离散函数、矩阵表示法以及不同色彩空间(如RGB、HSI、Lab)之间的转换与特性。此外,还详细讲解了图像的基本处理单元,如邻域、连通性、边界与区域的定义,这些是后续所有处理操作的基础。本部分对傅里叶变换在二维信号处理中的应用进行了详尽的推导和解释,强调其在频率域分析中的核心地位。 第二部分:图像增强与复原 图像增强是提升图像视觉质量、突出关键信息的关键步骤。本章系统梳理了空间域和频率域的增强技术。在空间域方面,详细分析了点运算、直方图均衡化、对比度拉伸等非线性增强方法,并对卷积核的设计(如高斯模糊、拉普拉斯锐化)进行了深入探讨。频率域增强则聚焦于如何利用傅里叶变换后的频谱信息进行滤波,包括理想/经典低通、高通、带通滤波器的优缺点,并引入了更平滑的过渡函数(如巴特沃斯、切比雪夫滤波器)。 图像复原则侧重于去除图像在获取过程中引入的退化(如噪声和模糊)。本书详细分析了常见的噪声模型(高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声)及其统计特性。噪声抑制技术涵盖了空域滤波(均值、中值、几何均值滤波)和频域滤波。对于图像模糊问题,本书深入讲解了模糊模型(如运动模糊、散焦模糊),并重点介绍了逆滤波、维纳滤波等经典复原方法,分析了它们在处理“盲反卷积”问题时的局限性与改进方向。 第三部分:图像分割与特征提取 图像分割是将图像划分为有意义的区域或对象的过程,是实现高级图像分析的前提。本部分系统介绍了多种分割策略。在基于灰度的分割中,详细分析了阈值分割(包括Otsu的最佳阈值法、大津法及其扩展),以及基于区域的分割技术,如区域生长法和区域分裂合并法。 边缘检测是分割的关键前驱。本书全面覆盖了经典算子,如Sobel、Prewitt、Roberts算子,并重点深入讲解了Canny边缘检测算法的完整流程(高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值边缘连接),分析了其在复杂背景下的性能表现。 形态学处理作为一种强大的工具,用于处理和分析图像中的结构信息。本章详细讲解了结构元素、腐蚀、膨胀、开运算和闭运算,并将其应用于噪声去除、细化和骨架提取等任务中。 第四部分:描述、识别与形态分析 成功分割后,需要对提取出的对象进行量化描述和识别。本部分聚焦于特征描述子。区域特征包括面积、周长、质心、紧凑度、方向性等几何矩的计算方法。边界特征则涉及链码、傅里叶描述符等。 模式识别部分介绍了分类器的基础,包括模板匹配、特征向量的距离度量(如欧氏距离、马氏距离)。特别地,本书详细探讨了主成分分析(PCA)在降维和特征提取中的应用,以及如何构建一个完整的图像识别流程。 第五部分:高级主题与计算实现 为满足现代工程需求,本书的最后一部分转向了更复杂的处理任务和实际计算。 图像变换与表示: 深入讲解了小波变换(如Haar、Daubechies小波)在多分辨率分析和图像压缩中的应用。对Hough变换在直线和圆检测中的原理进行了详尽推导。 三维视觉基础: 简要介绍了立体视觉的基本概念,包括相机标定、三角测量原理,为读者理解三维重建打下基础。 算法实现与性能分析: 强调了算法的计算复杂度和效率。书中包含大量伪代码和算法流程图,并讨论了如何利用并行计算(如GPU加速)来优化大规模图像数据集的处理速度。所有核心算法均配有清晰的数学模型和工程实现考量。 结论 《数字图像处理与计算分析》提供了一个从原理到实践的无缝过渡。它不仅教授“如何做”,更解释了“为什么这样做”,旨在培养读者独立分析和解决复杂图像处理问题的能力。本书的深度和广度使其成为相关领域研究与工程实践的宝贵参考资料。

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读后感

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至于“测试”这块内容,这本书的处理方式也相当到位,它体现了一种工程上的成熟度。很多工程师毕业后才发现,设计电路只是完成了工作的一半,如何高效、准确地测试和验证电路的性能,才是决定产品能否上市的关键。这本书里专门辟出章节来讨论测试方法论,包括了噪声的测量技巧、高频信号的衰减处理,以及如何利用软件工具进行参数扫描和优化。它的测试环节不是简单地告诉你“用万用表测一下电压”,而是深入到信号完整性、阻抗匹配等更专业的层面。这对于希望从事研发或质量控制岗位的读者来说,简直是无价之宝,它教会的不仅仅是“怎么做”,更是“为什么要这么做”的工程思维。

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这本《电子线路设计·实验·测试》的封面设计得非常朴素,感觉上就带着一股老派工科教材的严谨劲儿。我拿到书的时候,首先被它厚实的篇幅震住了,这绝对不是一本应付考试的速成读物,而更像是工程师案头常备的“工具箱”。初翻起来,里面的章节划分显得非常体系化,从最基础的半导体器件特性讲起,逐步过渡到放大电路、反馈网络,再到滤波器和电源设计。我特别欣赏它在理论推导上的细致程度,很多教科书往往一笔带过关键公式的推导过程,让人感觉似懂非懂,但这本书不同,它会耐心地展示每一步数学变换背后的物理意义,让你真的明白为什么这个公式是这样子的,而不是死记硬背。对于初学者来说,这无疑是一个巨大的加分项,它帮你打下坚实的理论地基,而不是只停留在表面电路图的识读上。

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这本书的文字风格非常凝练、克制,几乎没有一句多余的形容词,全部聚焦于技术细节的阐述,这对于追求效率的工程师来说,无疑是一种享受。我个人最喜欢它在处理复杂电路,比如开关电源拓扑结构时的叙述方式。面对那些看似错综复杂的磁性元件和控制环路,作者没有采用堆砌图表的策略,而是先将结构拆解为几个基本的功能模块,然后逐一剖析每个模块的工作模式,最后再将它们有机地组合起来。这种层层递进的逻辑结构,使得即便是初次接触开关电源的读者,也能相对顺畅地理解其工作原理,避免了被海量信息淹没的焦虑感。

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我最看重的是它对“实验”环节的强调,这一点在书名里就清晰地标明了。很多电子学教材只停留在理论的殿堂里,读者合上书本,面对面包板和示波器却两眼一抹黑。这本书显然深谙此道,它的实验设计不是那种走过场、做演示的简单任务,而是紧密围绕着前一章节的理论知识展开的。比如,在讲解运算放大器的非线性特性后,紧接着就会安排一个实验,要求读者亲手搭建电路,通过改变输入信号幅度,观察波形的失真情况,并用公式去拟合实际测得的数据。这种理论与实践的无缝对接,极大地增强了动手能力和解决实际问题的能力。我感觉,光是跟着书里的步骤走一遍,电路的“脾气秉性”就基本摸透了。

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但说实话,这本书的缺点也很明显,那就是它的学习曲线相当陡峭。对于那些连基本基尔霍夫定律都还不太熟悉的电子门外汉来说,直接啃这本书可能会感到非常吃力。书中的插图多以原理图和波形图为主,缺乏那种花哨的、彩色的三维模型来辅助理解,更多地依赖读者自身的空间想象能力和对抽象概念的把握。所以,它更适合那些已经有一定电子学基础,想要从“会搭电路”提升到“精通设计”层次的进阶学习者或在职工程师。它不是一本用来消磨时间的休闲读物,而是需要你端坐案前,准备好计算器和耐心才能啃下来的“硬骨头”,但一旦攻克,收获必然是扎实的专业能力。

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