模拟电子电路 9787504591067 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:模拟电子电路

定价：22.00元

售价：16.1元,便宜5.9元,折扣73

作者:人力资源和社会保障部教材办公室组织写

出版社：中国劳动社会保障出版社

出版日期：2011-07-01

ISBN：9787504591067

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.409kg

编辑推荐

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电子技术的应用遍及通信、广播、计算机、自动控制、航空航天等各个领域，与人们的工作、生活有着密切的联系。由邵展图主编的《模拟电子电路》共六章节，主要内容为二极管及其应用，三极管及放大电路，集成运算放大器及其应用，波形发生电路，直流稳压电源，电子电路的分析与制作。

内容提要

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　　本书为全国高级技工学校电气自动化设备安装与维修专业教材。主要内容包括：二极管及其应用、三极管及放大电路、集成运算放大器及其应用、波形发生电路、直流稳压电源和电子电路的分析与制作。
　　本书由邵展图主编，孙正凤副主编，刘增元、苏磊、何薇、鲁劲柏、唐培林参加编写；郭赟审稿。

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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《数字信号处理基础与工程应用》 第一章 绪论 数字信号处理的兴起与发展： 探讨数字信号处理（DSP）技术如何在20世纪中后期随着计算能力的飞跃和集成电路的发展而兴起。回顾其在通信、音频、图像、控制等领域的早期应用，以及如何从理论研究逐渐走向广泛的工程实践。 模拟信号与数字信号的本质区别： 深入剖析模拟信号连续变化的特性与数字信号离散化、量化的本质。阐述为何在许多情况下，将模拟信号转换为数字信号进行处理能够带来更高的精度、灵活性和可重复性。 数字信号处理的核心优势： 详细阐述DSP相较于模拟信号处理的诸多优势，包括： 精度与稳定性： 数字信号不易受噪声和环境变化影响，处理结果稳定可重复。 灵活性与可编程性： DSP算法可以通过软件实现，易于修改和升级，适应不同应用需求。 高集成度与低成本： 随着芯片技术发展，DSP系统可以高度集成，降低硬件成本。 强大的处理能力： 能够实现复杂的滤波、变换、压缩等算法，处理能力远超模拟电路。 易于存储与传输： 数字信号便于存储、复制和通过数字信道进行传输，减少失真。 DSP在现代工程中的地位与应用领域： 描绘DSP技术在当今社会中的重要作用，并列举其广泛的应用场景，例如： 通信系统： 移动通信、卫星通信、无线网络中的信号调制解调、信道编码、噪声抑制。 音频处理： 数字音频播放、录音、效果处理、语音识别、音频压缩。 图像与视频处理： 数字图像压缩（JPEG、MPEG）、图像增强、目标识别、医学影像处理。 控制系统： 伺服控制、机器人控制、工业自动化中的传感器信号处理。 雷达与声纳： 目标检测、距离和速度测量、环境监测。 生物医学工程： 心电图、脑电图信号分析，医学影像重建。 金融与科学计算： 数据分析、模式识别、仿真建模。 本书的结构与学习路径： 简要介绍本书的章节安排，说明如何从基础概念逐步深入到工程应用，为读者构建一个清晰的学习框架。 第二章 离散时间信号与系统 基本离散时间信号的表示与分类： 介绍单位冲激信号（δ[n]）、单位阶跃信号（u[n]）、指数信号（a^n）、正弦/余弦信号（cos(ωn)）等基本信号，以及周期信号、非周期信号、偶信号、奇信号等分类。 序列的运算： 讲解序列的加法、乘法、移位（延迟与超前）、翻转等基本运算，这些是后续系统分析的基础。 LTI（线性时不变）系统的定义与性质： 详细阐述线性（叠加性与齐次性）和时不变性是LTI系统的两大核心特征。讨论LTI系统的性质，如因果性、稳定性、记忆性等。 卷积和（Convolution Sum）： 深入解析卷积和是描述LTI系统输出与输入之间关系的数学工具。推导并讲解其计算方法，阐释其在系统分析中的重要性。 系统的时域表示： 介绍差分方程（Difference Equation）作为描述离散时间LTI系统行为的常用方法。 第三章 离散傅里叶变换（DFT）与傅里叶级数 周期离散时间信号的傅里叶级数： 探讨如何将周期性的离散时间信号分解为一系列离散频率的正弦/余弦分量的叠加。引入傅里叶级数的指数形式。 离散傅里叶变换（DFT）的定义与意义： 阐述DFT是将一个有限长离散时间信号分解为一系列离散频率成分的方法。详细介绍DFT的数学公式，并解释其在频谱分析中的核心作用。 DFT的性质： 详细讨论DFT的各种重要性质，如线性性、周期性、对称性、时移性、频移性、卷积性质、帕塞瓦尔定理等。这些性质是进行DFT计算和算法优化的基础。 逆离散傅里叶变换（IDFT）： 介绍如何通过IDFT从频域表示恢复原始时域信号，强调DFT与IDFT的互逆关系。 DFT在信号分析中的应用： 给出DFT在频谱分析、信号滤波、系统辨识等方面的初步应用示例。 第四章 Z变换 Z变换的定义与收敛域： 引入Z变换作为拉普拉斯变换在离散时间信号领域的对应。详细定义Z变换的数学表达式，并重点讲解收敛域（ROC）的概念及其对系统稳定性和因果性的影响。 基本序列的Z变换： 计算并列出单位冲激序列、单位阶跃序列、指数序列、正弦/余弦序列等的Z变换。 Z变换的性质： 讲解Z变换的重要性质，如线性性、时移性、尺度变换（乘法）、微分（乘n）、卷积性质、初值定理、终值定理等。 Z变换与LTI系统的分析： 阐述Z变换在分析LTI系统中的优势，特别是在处理差分方程和判断系统稳定性方面的作用。引入系统函数（Transfer Function）的概念，并通过系统函数分析系统的频率响应和时域响应。 部分分式展开与逆Z变换： 介绍如何利用部分分式展开求解有理函数（系统函数）的逆Z变换，以获得系统的单位冲激响应。 第五章 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器的基本概念与特点： 介绍FIR滤波器是输出信号只依赖于当前和过去有限个输入信号的滤波器。阐述其主要优点，如无振荡、零相位失真（可设计）以及稳定性保证。 FIR滤波器的结构： 讲解直接型、移位寄存器型等FIR滤波器的基本结构。 FIR滤波器设计的基本方法： 窗函数法（Windowing Method）： 详细介绍利用截断理想滤波器响应设计FIR滤波器的方法。讲解不同窗函数（矩形窗、 Hanning窗、 Hamming窗、 Blackman窗）的特点、主瓣宽度、旁瓣电平及其对滤波器性能的影响。 频率采样法（Frequency Sampling Method）： 介绍通过直接指定滤波器在特定频率点的幅度和相位响应来设计FIR滤波器。 最优FIR滤波器设计（Remez-Exchange Algorithm）： 简要介绍使用Remez算法设计最优（最小最大误差）FIR滤波器，并讨论其在工程中的应用。 FIR滤波器的应用示例： 给出FIR滤波器在音频降噪、信号平滑、混响消除等方面的实例。 第六章 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器的基本概念与特点： 介绍IIR滤波器是输出信号依赖于当前、过去输入信号以及过去输出信号的滤波器。阐述其优点，即在同等性能下，所需的滤波器阶数通常低于FIR滤波器，具有更高的计算效率。同时指出其潜在缺点，如可能存在振荡和稳定性问题。 IIR滤波器的结构： 讲解直接型I、直接型II、级联型、并行型等IIR滤波器的基本结构。 IIR滤波器设计的基本方法： 模拟滤波器原型设计与转换： 重点讲解如何从经典模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的原型设计，通过双线性变换（Bilinear Transform）等方法转换为数字IIR滤波器。 时域设计法： 介绍通过已知单位冲激响应的时域序列直接求解差分方程系数的方法（如Durbin方法）。 IIR滤波器的稳定性和实现： 讨论IIR滤波器稳定性判据（所有极点在单位圆内），以及在数字实现中可能遇到的量化效应问题。 IIR滤波器的应用示例： 给出IIR滤波器在音频均衡器、语音合成、通信系统中作为基础滤波器设计的应用。 第七章 离散傅里叶变换（FFT）算法 DFT计算的复杂度： 分析直接计算DFT所需的计算量，并指出其在处理长序列时效率低下。 快速傅里叶变换（FFT）算法的原理： 详细介绍FFT算法的核心思想——分治法（Divide and Conquer）。讲解如何将一个N点DFT分解为若干个较短的DFT，从而大大减少计算量。 基-2按时域抽取的FFT算法（Cooley-Tukey FFT）： 详细推导和讲解Cooley-Tukey算法，包括蝶形运算（Butterfly Operation）的概念和实现。 其他FFT算法： 简要介绍按频域抽取的FFT算法以及混合基FFT算法。 FFT算法的实际应用： 探讨FFT在快速卷积、相关计算、频谱分析、系统辨识等方面的广泛应用，以及其在实际工程中的重要性。 第八章 数字信号处理的工程应用 数字滤波在信号去噪中的应用： 结合前面章节的理论，详细阐述如何利用FIR或IIR滤波器来抑制信号中的随机噪声，提高信噪比。例如，在一个测量系统中，如何设计一个低通滤波器来滤除高频噪声。 音频信号处理： 音频压缩与编码： 介绍MP3、AAC等音频压缩技术的原理，以及如何在DSP中实现这些算法，例如通过离散余弦变换（DCT）或感知模型。 音频效果处理： 讨论混响（Reverb）、延迟（Delay）、均衡（Equalization）、压缩（Compression）等音频效果的DSP实现原理，并给出具体的算法流程。 图像与视频处理： 图像增强： 介绍如何利用空间域滤波（如平滑、锐化）或频率域滤波（如高通、低通）来改善图像质量。 图像压缩： 简要介绍JPEG图像压缩技术中的离散余弦变换（DCT）和量化过程。 运动估计与补偿： 简述在视频编码中，如何利用DSP技术来减少视频序列中的冗余。 通信系统中的DSP应用： 调制与解调： 讨论ASK, FSK, PSK, QAM等数字调制解调方式的DSP实现。 信道均衡： 介绍如何利用DSP技术来补偿通信信道引起的信号失真。 自适应滤波： 探讨自适应滤波器在回声消除、噪声抑制等方面的应用，以及其工作的原理。 其他典型应用： 语音识别与合成： 简要介绍语音信号的特征提取（如MFCC）和模型训练在DSP中的作用。 生物医学信号处理： 介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的滤波和特征提取。 雷达与声纳信号处理： 讨论目标检测、距离和速度估计的DSP方法。 第九章 DSP系统设计与实现 DSP处理器（DSPs）概述： 介绍专门用于DSP运算的微处理器，如TI C6000系列、ADI SHARC系列等，以及它们的核心架构（如MAC单元、流水线、指令集）。 嵌入式DSP系统开发： 讲解如何将DSP算法移植到嵌入式平台上，包括硬件选型、软件开发环境（IDE）、调试工具等。 算法的优化与硬件加速： 讨论如何对DSP算法进行优化，以提高运算速度和效率，包括软件优化（如循环展开、指令调度）和利用硬件加速器。 量化效应与数值稳定性： 深入探讨在有限字长DSP系统中，由于数据量化而产生的误差，以及如何分析和减小这些误差对系统性能的影响。 实际工程中的挑战与考量： 总结在实际DSP项目开发中可能遇到的实际问题，如实时性要求、功耗控制、成本约束、可靠性等。 第十章 发展趋势与展望 高性能DSP处理器： 讨论新一代DSP处理器的发展方向，如更高的运算速度、更低的功耗、更强的并行处理能力。 多核与异构计算： 探讨DSP系统如何整合多核处理器、GPU、FPGA等，以满足日益复杂的计算需求。 机器学习与人工智能在DSP中的融合： 展望AI技术如何赋能DSP，例如在更智能的信号识别、预测和控制方面的应用。 DSP在物联网（IoT）与边缘计算中的角色： 分析DSP在处理来自传感器的大量数据、实现本地智能分析方面的关键作用。 新的应用领域： 展望DSP在生物科技、环境监测、新能源等新兴领域的潜在应用。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理知识体系，从基础理论到实际应用，帮助读者掌握DSP的核心概念和工程实现技术。通过学习本书，读者将能够理解并设计各种数字信号处理系统，为解决实际工程问题提供有力的技术支持。