具体描述
《高等院校计算机系列教材•电路与电子技术》是根据国家教委高教司制定的电子技术课程教学基本要求，并结合作者多年来的教学经验而编写的专业技术基础课教材。全书共分上、下两篇。上篇为电路基础，内容包括电路的基本概念和基本定律、直流线性电阻电路的分析、单相正弦交流电路、三相正弦交流电路和电路的暂态分析等。下篇为模拟电子技术基础，内容包括半导体器件基础、放大电路基础、集成运算放大电路和半导体直流稳压电源等。
全书内容简明，力求体现计算机、电子信息类专业等对电路和电子技术理论知识的要求，在保证基本概念和基本理论讲授的同时，突出知识的新颖性和实用性，注重对学生各方面能力的培养和综合素质的提高。
《高等院校计算机系列教材•电路与电子技术》可作为普通高等院校计算机、电子信息类专业本、专科教材，也可作为自学考试和各类成人教育、有关工程技术人员的参考用书。
科技前沿的深度探索：一部关于信息科学与系统工程的著作 书名：信息之流与智能之核：现代计算与复杂系统导论 引言：我们身处的时代，是信息爆炸与智能崛起的时代。 从微观的量子比特到宏观的全球网络，人类社会正以前所未有的速度被数据和算法重塑。本书并非聚焦于基础的电子元件或分立器件的原理，而是将目光投向更高层级的抽象——信息是如何被编码、传输、处理，并最终转化为具有实际意义的智能行为。 第一部分：信息论的基石与量化 本部分深入探讨了信息科学的理论基础，旨在为理解现代通信和数据处理提供严谨的数学框架。 第一章：熵、信源与信息测度 本章从香农的视角出发，详细解析了信息熵的定义、性质及其在不确定性量化中的核心作用。我们将区分自信息、互信息和条件熵，并探讨如何利用这些工具来评估数据源的效率和冗余度。重点讨论了马尔可夫信源模型，以及如何通过状态转移矩阵来预测未来序列的概率分布。我们还将介绍有限域上的代数结构，为后续的编码理论做铺垫，例如伽罗瓦域的构建及其在有限状态机分析中的应用。 第二章：信道编码理论与纠错机制 现代通信的可靠性建立在对噪声的有效对抗之上。本章聚焦于如何设计高效的编码方案以抵抗物理信道的干扰。详细阐述了线性分组码，包括汉明码、循环冗余校验码（CRC）的构造与校验过程。更进一步，我们将深入探讨代数译码方法，如维特比算法（Viterbi Algorithm）在卷积码中的应用，以及有限域上的BCH码和里德-所罗门（Reed-Solomon）码的代数译码流程。读者将理解，纠错能力的提升往往伴随着编码效率的权衡，这种权衡是信息传输系统设计的核心矛盾。 第二章（续）：信源编码与数据压缩 在信息传输之前，必须有效地压缩数据。本章分析了无损压缩与有损压缩的差异。无损方面，我们将详述霍夫曼编码的构造过程，并引入算术编码作为更精细的概率模型利用方式。有损方面，则侧重于基于变换的压缩方法，例如离散余弦变换（DCT）在图像处理中的应用，及其与心理视觉模型（如人眼对高频信息的敏感度差异）的结合，解释了JPEG等标准背后的信息量化哲学。 第二部分：网络拓扑与高效传输 信息必须在物理世界中流通。本部分着重于构建和优化承载信息的复杂网络结构。 第三章：数据网络架构与路由算法 本章超越了简单的点对点连接，探讨了多节点网络的设计原则。从OSI七层参考模型的功能划分入手，重点解析了网络层和数据链路层的核心协议。路由选择是本章的重点，深入剖析了距离向量算法（如RIP）和链路状态算法（如OSPF）的工作机制、收敛特性及潜在的路由风暴问题。对于广域网（WAN）的构建，则需理解BGP协议在自治系统间路由决策中的复杂属性，包括路径属性和策略控制。 第四章：多址接入与频谱共享 在一个共享媒介的系统中，如何高效地分配稀缺的频谱资源是关键。本章详细考察了多种多址接入技术：频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）的同步要求和帧结构设计。更重要的是，我们将分析随机接入协议，如CSMA/CD在有线以太网中的竞争机制，以及CSMA/CA在无线网络（如Wi-Fi）中为解决隐藏终端问题而引入的握手机制（RTS/CTS）。理解这些协议的关键在于分析其冲突窗口和重传概率对系统吞吐量的影响。 第三章（续）：现代通信系统中的物理层与调制 虽然本书不专注于电子技术细节，但必须理解信息是如何被“投射”到物理媒介上的。本章将介绍数字调制技术，如相位键控（PSK）、正交幅度调制（QAM）的基本星座图、汉明距离和误码率（BER）的性能比较。重点在于理解高阶调制（如64-QAM）如何通过增加频谱效率来换取对信噪比（SNR）的更高要求，这是现代宽带系统（如4G/5G蜂窝通信）设计的基本取舍。 第三部分：从计算到智能的桥梁：系统与控制 信息处理的最终目标是实现可控的、智能的行为。本部分转向系统层面的建模与决策。 第五章：离散事件系统与状态空间分析 本章将信息流与系统的动态行为相结合。我们引入了有限状态机（FSM）的概念，并扩展到Petri网，用于建模并发和资源共享的复杂流程。重点分析了离散事件系统的可达性、限界性和活性分析。这为理解实时操作系统的调度、生产流程的自动化控制提供了抽象工具。 第六章：反馈控制理论的宏观视角 在本章中，我们将反馈机制视为一种持续的信息流，用于校正系统的偏差。我们不深入微分方程的求解，而是侧重于经典控制理论（如PID控制器）在系统稳定性分析中的核心思想。讨论如何通过根轨迹法或伯德图分析来确定控制增益对系统瞬态响应和稳态误差的影响。此处的“控制”是广义的，涵盖了网络拥塞控制、流量调节等信息系统中的自适应机制。 第七章：随机过程与智能决策的概率基础 现代智能系统本质上是概率性的。本章考察了随机过程，特别是马尔可夫决策过程（MDPs）作为智能体进行序列决策的基础框架。我们将介绍动态规划方法，如值迭代和策略迭代，用于求解最优策略。这部分内容是理解强化学习（RL）算法（如Q-learning）的理论前驱，它展示了系统如何通过与环境的交互（信息输入）来优化其长期目标。 结论：综合性思维与未来展望 本书的最终目的是培养读者从信息、网络、系统三个维度进行综合性分析的能力。信息不再是孤立的数据包，而是流经复杂拓扑的能量；而智能，则是系统通过对这些信息流的反馈和优化，所展现出的适应性行为。我们探讨的所有理论工具，都是为了在资源受限的环境中，最大化信息效能和系统可靠性。未来的发展将更加依赖于量子信息处理对经典香农理论的突破，以及在极端复杂性下的分布式自治系统的设计能力。掌握这些基础，是驾驭未来信息社会的必要前提。
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