电路与电子技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：电路与电子技术

定价：28.00元

作者：赵月恩

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2009-04-01

ISBN：9787115193261

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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以电路与电子技术基础知识、基本理论为主线，注重体现高职高专特色，淡化理论，重视实践，内容兼顾知识系统性与完整性，习题形式多样。
本书是高职高专院校电子信息专业电路与电子技术课程的规划教材，全书共分14章，包括电路基础和模拟电子技术两部分内容。本书可作为高职高专院校通信技术、电子、信息等电类专业相关课程的教材使用，也可供相关人员自学参考。

内容提要

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本书是高职高专院校电子信息专业电路与电子技术课程的规划教材，全书共分14章，包括电路基础和模拟电子技术两部分内容。电路基础部分主要介绍电路的基本概念、电路的分析方法及电路定理、正弦稳态电路分析、安全用电常识和一阶动态电路分析等内容。模拟电子技术部分主要介绍常用电子器件、基本放大电路、集成运算放大电路、信号产生电路和直流稳压电源等内容。每章附有不同题型的习题，书后附有参考答案。
本书以基本概念、基本理论、基本分析方法、单元电路分析、集成电路应用为主，通俗易懂，重点突出。本书可作为高职高专院校通信技术、电子、信息等电类专业相关课程的教材使用，也可供相关人员自学参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理原理与应用》 内容简介 《数字信号处理原理与应用》一书深入浅出地介绍了数字信号处理（DSP）领域的核心概念、基本原理、关键技术以及广泛的应用。本书旨在为读者提供一个扎实的理论基础，并引导他们掌握在实际工程问题中应用DSP技术的实践能力。本书适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动控制、生物医学工程、声学、图像处理等相关专业的本科生、研究生以及从事相关领域研发的工程师和技术人员阅读。 第一部分：数字信号处理基础 本书的第一部分奠定了数字信号处理的理论基石。 第一章：信号与系统的基本概念 本章首先回顾并扩展了经典信号与系统理论中的关键概念，为后续的数字信号处理打下基础。我们将详细阐述连续时间信号（如正弦信号、指数信号、单位冲激信号、单位阶跃信号等）和离散时间信号（如采样信号、数字序列等）的性质和表示方法。信号的分类，如周期信号与非周期信号、偶信号与奇信号、能量信号与功率信号等，将被一一梳理。 接着，本章将深入探讨系统的概念，包括线性时不变（LTI）系统、因果系统、稳定系统等。我们将详细讲解系统的描述方式，特别是LTI系统的卷积积分（连续时间）和卷积和（离散时间）的计算，以及它们在系统响应分析中的重要作用。通过理解输入信号如何通过系统产生输出信号，读者将对信号与系统的相互作用建立起直观的认识。 此外，本章还会介绍几种常见的信号生成和处理方法，例如傅里叶级数和傅里叶变换在信号频谱分析中的应用。虽然重点在于离散信号，但回顾连续信号理论有助于理解数字化的必要性和优势。 第二章：采样定理与数字信号的表示 采样是连接连续信号和离散信号的关键环节。本章将详细阐述采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），深入剖析其内容、推导过程及其重要性。我们将解释为何需要以高于信号最高频率两倍的速率进行采样，以避免混叠（aliasing）现象的发生。读者将理解混叠的原理，以及它对数字信号处理结果造成的严重影响。 本章还将介绍理想采样、均匀采样、阶梯采样和保持等不同采样技术，并分析它们的优缺点。同时，我们将详细讨论采样过程中的量化（quantization）问题，包括量化误差的产生、量化器的类型（均匀量化、非均匀量化）以及其对信号保真度的影响。 最后，本章将聚焦于数字信号的表示方法。我们将介绍数字序列的表示、下标约定以及基本的数字运算，为后续的离散傅里叶变换（DFT）和Z变换打下基础。 第三章：离散傅里叶变换（DFT）及其性质 离散傅里叶变换（DFT）是数字信号处理的核心工具之一，它将时域的离散信号转换到频域，揭示信号的频率成分。本章将详细介绍DFT的定义、计算公式以及其与连续傅里叶变换（FT）之间的关系。 我们将深入探讨DFT的各种重要性质，包括线性性、时移性、频移性、对称性、周期性、卷积性质、帕斯瓦尔定理等。这些性质不仅有助于理解DFT的数学特性，更在实际算法设计中发挥着至关重要的作用。例如，时移性和频移性在滤波和调制解调中的应用，卷积性质在系统响应计算中的简化作用。 为了提高DFT的计算效率，本章还将介绍快速傅里叶变换（FFT）算法。我们将重点讲解Cooley-Tukey算法，包括按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种基本思想。通过分析FFT的计算复杂度，读者将深刻理解其相对于直接计算DFT的巨大优势，并了解其在实际工程应用中的可行性。 第四章：Z变换及其性质 Z变换是分析离散时间系统和离散信号的有力数学工具，它在处理因果性和系统稳定性方面具有独特优势。本章将详细介绍Z变换的定义、逆Z变换以及其与拉普拉斯变换（LT）的对应关系。 我们将深入探讨Z变换的各种重要性质，包括线性性、时移性、尺度变换性、微分性质、初值定理、终值定理、卷积性质等。这些性质的应用将贯穿于整个系统分析过程。 本章的重点还将放在收敛域（ROC）的概念上。我们将详细解释ROC的定义、不同ROC所对应的信号类型（因果信号、反因果信号、两边信号）以及ROC在确定系统稳定性和因果性方面的重要作用。通过分析ROC，我们可以唯一地确定一个序列或一个系统函数。 最后，本章将介绍Z变换在系统分析中的应用，例如利用Z变换求解线性常系数差分方程。 第二部分：数字滤波器设计 数字滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，它们能够选择性地允许或阻止特定频率的信号成分通过。本部分将深入介绍两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并详细讲解其设计方法。 第五章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器具有结构简单、计算量小的优点，尤其适用于对滤波器阶数要求严格的场合。本章将详细介绍IIR滤波器设计的几种经典方法。 首先，我们将讲解模拟滤波器原型设计，包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev Type I and II）以及椭圆（Elliptic）滤波器等。我们将详细分析这些滤波器在通带纹波、阻带衰减和过渡带陡峭度方面的特性，帮助读者根据实际需求选择合适的原型。 接着，我们将重点介绍脉冲不变法（Impulse Invariant Method）和双线性变换法（Bilinear Transform Method）。脉冲不变法通过使数字滤波器的单位冲激响应近似等于连续时间滤波器的单位冲激响应的采样值来设计。双线性变换法则是一种更为常用的方法，它通过将s平面映射到z平面，将模拟滤波器传递函数映射为数字滤波器传递函数。我们将详细推导双线性变换法，并分析其潜在的非线性频率畸变问题以及如何通过预畸变（pre-warping）来解决。 最后，本章将介绍如何将这些模拟滤波器原型转换为数字滤波器，并讲解IIR滤波器的结构实现，例如直接型、典范型等。 第六章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器具有线性相位特性，能够避免信号发生相位失真，这在图像处理、语音处理和数据通信等领域尤为重要。本章将详细介绍FIR滤波器的设计方法。 本章将首先介绍窗函数法（Windowing Method）。该方法基于理想滤波器的冲激响应，通过乘以一个有限长度的窗函数来截断，从而得到有限长度的冲激响应。我们将详细介绍各种常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗（Hanning）、海明窗（Hamming）、布莱克曼窗（Blackman）和凯泽窗（Kaiser）等，并分析它们在过渡带宽度、阻带衰减和旁瓣电平方面的权衡。通过选择不同的窗函数，可以实现不同的滤波性能。 接着，我们将介绍频率采样法（Frequency Sampling Method），该方法直接在频域指定滤波器的频率响应，然后通过逆DFT获得滤波器的冲激响应。 本章的另一重要部分是最优FIR滤波器设计（Optimal FIR Filter Design），重点介绍Parks-McClellan算法（也称为Remez交换算法）。该算法能够设计出在特定频率范围内具有最优（最小最大误差）性能的FIR滤波器，能够达到比窗函数法更优越的设计指标。我们将详细阐述该算法的原理和步骤。 最后，本章将讨论FIR滤波器的结构实现，例如横跨型（transposed direct form）等。 第三部分：数字信号处理应用 数字信号处理技术在现代科技和日常生活中无处不在。本部分将从多个角度展现DSP的强大应用能力。 第七章：自适应滤波器 自适应滤波器能够根据输入信号的变化自动调整其滤波器系数，以达到某种性能准则的最优。本章将介绍自适应滤波器的基本原理和常用算法。 我们将重点介绍最小均方（LMS）算法（Least Mean Square Algorithm）。LMS算法是一种简单且广泛应用的自适应算法，通过迭代地更新滤波器系数以最小化误差信号的均方值。我们将详细分析LMS算法的收敛性、收敛速度以及步长参数的选择。 接着，我们将介绍归一化最小均方（NLMS）算法（Normalized Least Mean Square Algorithm），它是LMS算法的改进，能够提高其在输入信号幅值变化较大时的性能。 本章还将简要介绍递归最小二乘（RLS）算法（Recursive Least Square Algorithm），它通常比LMS算法收敛更快，但计算复杂度也更高。 自适应滤波器的应用场景极为广泛，例如噪声消除（如回声消除、麦克风降噪）、均衡（如信道均衡、音频均衡）、预测（如语音预测、股票价格预测）以及系统辨识等。 第八章：谱分析 谱分析是研究信号频率成分分布的学科。本章将介绍经典的谱估计方法以及现代的谱分析技术。 经典谱估计方法包括周期图法（Periodogram）和改进的周期图法（Modified Periodogram）。我们将讲解周期图法的基本原理，即利用DFT估计功率谱密度，并分析其存在的方差大、分辨率低等缺点。 现代谱估计方法，也称为参数化谱估计方法，假定信号由一个随机过程产生，并对该过程的参数进行估计。本章将介绍几种重要的参数化模型，如AR模型（Autoregressive Model）、MA模型（Moving Average Model）和ARMA模型（Autoregressive Moving Average Model）。我们将介绍如何利用Yule-Walker方程等方法来估计这些模型的参数，并推导出相应的谱估计方法，如Burg法、Makhoul法等。这些方法通常比经典方法具有更高的分辨率和更低的方差。 多分辨率谱分析，例如小波变换（Wavelet Transform），也将被简要介绍。与傅里叶变换只能提供信号在不同频率上的信息不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，在处理非平稳信号时具有独特的优势。 第九章：语音信号处理 语音信号是人类交流的主要媒介，其处理是DSP的重要应用领域。本章将介绍语音信号的基本特性以及相关的DSP技术。 首先，我们将介绍语音信号的产生机制，包括发声原理（声带振动）、共振腔的作用以及不同语音（元音、辅音）的声学特性。 接着，我们将讨论语音信号的预处理，例如预加重（pre-emphasis）、分帧（framing）和加窗（windowing）。 本章的核心内容之一是语音信号的分析。我们将介绍端点检测（Voice Activity Detection, VAD），用于区分语音段和非语音段。然后，我们将深入讲解基频（pitch）估计，这是语音合成和识别的关键参数。 声道模型的分析是语音处理的重要部分，我们将介绍线性预测（LP）编码，特别是LPC（Linear Predictive Coding）模型。LPC模型能够用一个相对较小的参数集来描述语音信号的频谱包络，广泛应用于语音压缩和识别。 最后，本章将简要介绍语音合成（Speech Synthesis）和语音识别（Speech Recognition）的基本原理和常用技术。 第十章：图像与视频信号处理 图像与视频信号的处理是DSP在视觉信息领域的核心应用。本章将介绍图像与视频信号的基本特性以及相关的DSP技术。 图像信号处理部分，我们将介绍图像增强（Image Enhancement），如灰度变换（线性变换、非线性变换）、直方图均衡化（Histogram Equalization）以改善图像的对比度。我们将讨论图像复原（Image Restoration），如点扩散函数（PSF）模型、逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）用于去除模糊和噪声。图像分割（Image Segmentation）是图像分析的基础，我们将介绍阈值分割、边缘检测（如Sobel算子、Canny算子）和区域生长法。 图像压缩（Image Compression）是降低图像存储和传输成本的关键技术。我们将介绍无损压缩（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩（如JPEG标准中的离散余弦变换DCT）。 视频信号处理部分，我们将介绍视频信号的时空特性。视频压缩是其核心，我们将介绍帧内压缩（如DCT）、帧间压缩（如运动估计与补偿）以及H.264/AVC、HEVC等视频编码标准的基本原理。视频增强和视频复原也是重要的研究方向。 附录 附录A：常用数学工具回顾 本附录将对本书中涉及的常用数学工具进行回顾，包括复数、积分、微分、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，为读者提供必要的数学支撑。 附录B：MATLAB/Python在DSP中的应用示例 本附录将提供使用MATLAB或Python等常用科学计算工具在数字信号处理中的具体编程示例，涵盖DFT/FFT计算、滤波器设计与实现、信号滤波、谱分析等关键技术。通过这些示例，读者可以更好地将理论知识应用于实践。 《数字信号处理原理与应用》力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过清晰的逻辑结构、详实的数学推导和丰富的工程实例，帮助读者建立起对数字信号处理的全面认知，并为他们在各自的研究和工程领域中应用DSP技术提供坚实的指导。