Multisim 8与MATLAB 6.5是目前在本科信息技术类专业的教学中最为常用的两种仿真软件,为学生深刻理解相关课程的基本理论,验证所设计电路及系统的性能提供了方便的仿真工具,同时也为创新设计思维提供了检验平台。
本书分为上下两篇。上篇介绍如何运用Mulfisim 8仿真软件对电路进行仿真,主要内容包括:基本操作与电路的搭建;虚拟仪器、仪表的使用;图形观察分析窗口GrapherView的使用;电子电路的仿真分析方法;后处理及应用等。下篇介绍MATL,AB 6.5仿真软件的基本使用方法,并通过MATLAB 6.5在图像处理中的应用、MATLAB 6.5在数字滤波器设计中的应用、MATLAB 6.5在连续型控制系统设计中的应用等章节,介绍了MATLAB 6.5仿真软件在信息技术类专业的几个主要学科领域中的应用。
本书可作为高校电子、通信、电气和自动控制等专业学生学习Multisim 8与MATLAB 6.5仿真软件的教材,也可以作为从事电子线路设计、系统设计的技术人员的参考用书。
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从排版和印刷质量来说,这本书也做得非常出色,这在技术书籍中并不常见。纸张的质量很好,即使用荧光笔做了大量标记,也不会透墨。最让我赞赏的是,书中大量的公式和变量定义都采用了高清的矢量图格式,即便是放大细节,看起来依然清晰锐利,这对于需要精确对照公式的读者来说至关重要。我发现作者在术语的翻译和统一上也下了很大功夫,全书的专业名词保持了一致性,避免了不同章节之间因为翻译差异而产生的理解混乱。而且,书的装订非常牢固,我经常需要将书平摊开来对照屏幕操作,它能很好地保持平整,不用担心书页脱落。总而言之,这是一本从内容深度、讲解清晰度到实体制作工艺都堪称一流的著作。它不仅教会了我如何使用工具,更培养了我对仿真建模的敬畏之心和科学探索精神。
评分天呐,我简直不敢相信自己竟然找到了这样一本宝藏!我最近沉迷于各种数据可视化和模型构建,但总是觉得手头的资料碎片化严重,很难系统地构建起一个完整的知识体系。直到我发现了这本书,简直是为我量身定做的。它不仅仅是简单地罗列了软件的功能,更是深入浅出地讲解了背后的仿真原理和建模思想。最让我惊喜的是,作者在讲解复杂算法时,总能用生活化的例子来类比,让我这个“理论小白”也能茅塞顿开。比如,关于离散事件仿真那章,他用排队买咖啡的场景来解释,清晰到我仿佛真的坐在了咖啡店里观察流程。这本书的排版也极其友好,大量的流程图和代码示例穿插其中,让阅读体验非常流畅。我甚至开始期待每个周末的阅读时间,因为我知道,每一次翻开它,都能学到实实在在的新东西,让我离成为一个合格的仿真工程师又近了一步。这本书的深度和广度,绝对是市面上少有的精品,值得每一个想在仿真领域深耕的朋友入手。
评分说实话,我对技术书籍通常抱有一种“敬而远之”的态度,总觉得那些厚厚的工具书读起来枯燥乏味,充满了晦涩难懂的术语。但这本《仿真软件教程》彻底颠覆了我的看法。它的语言风格极其活泼,仿佛是一位经验丰富的前辈在旁边手把手地指导你操作。我尤其欣赏作者在介绍软件界面布局和基本操作时的那种细致入微。很多教程上来就让你跳到高级应用,搞得我连最基础的菜单栏都找不到方向。这本书则完全不同,它从“新建文件”开始,一步一步地带你熟悉环境,甚至连快捷键的设置优化都有提及。这对我这种新手来说,极大地降低了入门的门槛。更重要的是,它强调的是“动手做”,而不是单纯的“看说明书”。每完成一个小节的理论学习,后面紧跟着的就是一个配套的实践练习,让你即学即用,这种即时反馈的学习机制,让枯燥的理论知识立刻变得生动有趣起来。我已经把这本书当成了我的“仿真入门圣经”,每天坚持打卡练习,感觉自己的软件操作技能突飞猛进。
评分这本书的结构安排非常精妙,它不像其他教材那样,把所有内容都堆砌在一个时间线上。作者巧妙地采用了模块化设计,你可以根据自己的需求,选择性地深入学习特定章节。我目前主要关注的是流体力学仿真,所以我直接跳到了第三部分的高级应用。令我印象深刻的是,它没有仅仅停留在软件操作层面,而是深入探讨了网格划分(Meshing)对结果精度的影响。书中用对比实验展示了不同网格密度下计算结果的收敛性和误差分析,这种严谨的科学态度,让我对软件输出的结果有了更审慎的判断力。此外,作者还贴心地附带了一个在线资源库的链接,里面包含了一些额外的案例数据和更新的插件信息。这表明作者不仅是在写一本书,更是在构建一个持续迭代的学习生态。对于追求专业性和准确性的读者来说,这本书提供的不仅仅是操作指南,更是一种严谨的科研方法论。我甚至建议实验室的师弟师妹们都人手一本,作为基础培训材料。
评分我是一个对软件性能和效率非常敏感的用户,很多仿真任务耗时巨大,经常需要进行参数优化。这本书在高级篇章中,专门用一个章节详细阐述了如何利用并行计算和GPU加速来缩短求解时间。这简直是我的“救星”!我之前一直盲目地尝试不同的求解器配置,但收效甚微。这本书通过图表清晰地对比了不同设置下的CPU占用率和总耗时,并给出了针对不同模型复杂度的推荐策略。这种面向实际工程痛点的解决思路,是很多理论书籍所欠缺的。阅读过程中,我发现作者的叙述方式非常具有启发性,他总是引导你思考“为什么是这样”,而不是简单地告诉你“这样做”。例如,在处理非线性问题的迭代收敛时,他不仅介绍了常用的算法,还分析了导致不收敛的常见物理原因。这种深挖本质的能力,让这本书的价值远远超出了一个“教程”的范畴,更像是一部实战手册。
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