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

基本信息

书名：电路与电子技术基础

定价：42.00元

作者：郝晓丽

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2014-10-01

ISBN：9787115362728

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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1.针对精简学时的教学：电路、模拟电子技术、数字电子技术。
　　2.内容包含模拟软件Multisim在教学中的应用。

内容提要

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本书分为三篇。篇为电路分析，主要介绍电路的基本概念和基本定律，直流电路分析、动态电路时域分析、正弦稳态交流电路分析；第二篇为模拟电子技术，主要介绍半导体器件基础、放大电路基础、集成运算放大电路及其应用；第三篇为数字电子技术，主要介绍逻辑代数基础、组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路、数/模和模/数转换等。
　　本教材知识全面，深入浅出，简单易懂，在基础理论知识够用的前提下，注重了理论联系实际，培养学生的实践能力。
　　本书适合作为高等院校计算机、电子信息、物联网等专业的教科书，也可以作为自学考试和从事电子技术工程人员的自学用书。

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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《现代信号处理理论与应用》 内容简介 本书是一部关于信号处理的系统性学术专著，深入探讨了信号处理的核心理论、关键算法及其在各个领域的广泛应用。本书的编写旨在为读者提供一个扎实的理论基础，并着重于培养解决实际工程问题的能力。本书内容涵盖了从经典到现代的信号处理技术，逻辑清晰，条理分明，既注重理论的严谨性，又体现了实践的导向性。 第一部分：信号分析的基础 本部分为信号处理的入门，奠定了后续章节的理论基础。 绪论：首先，本书将引出信号与系统的概念，阐述信号的定义、分类（如模拟信号与数字信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号等），以及系统在信号处理中的作用。接着，会强调信号处理在现代科技中的重要性，例如通信、雷达、医学影像、音频视频处理、数据分析等。然后，会简要介绍信号处理的发展历程，从早期模拟滤波器到现代的数字信号处理技术，再到机器学习在信号分析中的兴起。最后，部分会概述本书的整体结构和学习建议。 傅里叶分析：傅里叶分析是信号分析的基石。本章将深入介绍傅里叶级数，解释周期信号如何分解为一系列正弦和余弦分量的叠加。接着，重点讲解傅里叶变换，如何将非周期信号映射到频率域，揭示信号的频谱特性。本书将详细阐述傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积定理等，并解释这些性质在信号处理中的实际意义。还会介绍傅里叶变换的几种重要形式，如离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法快速傅里叶变换（FFT）。FFT算法的推导和实现将是本章的重点，旨在让读者理解其原理和效率优势。 拉普拉斯变换与Z变换：拉普拉斯变换是傅里叶变换在复数域的推广，对于分析连续时间系统尤为重要。本章将介绍拉普拉斯变换的定义、收敛域（ROC）以及其重要性质，如线性、时移、积分、微分、卷积等。重点将放在利用拉普拉斯变换分析线性时不变（LTI）系统的零输入响应和零状态响应，以及系统函数的概念。 Z变换是拉普拉斯变换在离散时间信号上的对应。本章将详细阐述Z变换的定义、收敛域（ROC）以及其性质。读者将学习如何利用Z变换分析离散时间LTI系统的频率响应、稳定性，以及理解系统函数的极点和零点。本书还将对比拉普拉斯变换和Z变换在分析连续时间系统和离散时间系统时的异同，并介绍它们在求解微分方程和差分方程中的应用。 第二部分：数字信号处理的理论与方法 本部分聚焦于数字信号处理的核心概念和关键算法。 采样与重构：采样是连续信号转化为离散信号的关键步骤。本章将深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，详细解释采样率与信号带宽的关系，以及欠采样和过采样的后果。读者将学习采样过程中的混叠现象及其解决方法，如抗混叠滤波器。接着，本书将介绍信号的重构，即如何从离散样本中恢复原始连续信号，包括插值方法和零阶保持、一阶保持等。 数字滤波器设计：滤波器是信号处理中用于选择性地通过或阻止特定频率分量的关键工具。本章将区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并详细介绍它们的特性、设计方法和优缺点。 IIR滤波器设计：将介绍从模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）到数字IIR滤波器的设计方法，包括双线性变换法和脉冲响应不变法。 FIR滤波器设计：将重点讲解窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法，以及Parks-McClellan算法等最优设计方法。本书还将讨论滤波器的性能指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：本章将再次深化对DFT的理解，重点分析其在频率分析中的应用，如频谱泄漏、栅栏效应等问题。然后，本书将详细推导和解析FFT算法，特别是Cooley-Tukey算法的不同蝶形结构，并讨论FFT在计算卷积、相关等操作中的优势。 线性卷积与相关：卷积是LTI系统输出的核心运算。本章将深入解析线性卷积的数学定义、几何意义以及计算方法。重点会放在DFT在计算卷积中的应用，特别是线性卷积和周期卷积的区别，以及如何通过填充零来计算长序列的线性卷积。此外，本章还会介绍相关运算，包括自相关和互相关，并阐述其在信号检测、同步、模式识别等方面的作用。 第三部分：现代信号处理技术与前沿 本部分将介绍更高级和更具实用性的信号处理技术。 自适应信号处理：自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到某种优化目标。本章将介绍自适应滤波器的基本原理，重点讲解LMS（最小均方）算法及其变种，如归一化LMS。读者将学习自适应滤波器在噪声消除、回声消除、均衡等问题中的应用。 谱估计：当信号的统计特性未知时，传统的傅里叶分析可能无法获得精确的频谱信息。本章将介绍多种谱估计方法，包括非参数方法（如周期图法、改进周期图法、Welch法）和参数方法（如AR模型、ARMA模型）。本书将分析各种方法的优缺点和适用场景。 小波变换：与傅里叶变换只能在频率域进行分析不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，因此非常适合分析非平稳信号。本章将介绍小波分析的基本概念，包括尺度函数、小波函数、多分辨率分析（MRA）。本书将详细阐述离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）的原理，并介绍几种常用的小波族。最后，将探讨小波变换在信号去噪、图像压缩、特征提取等方面的应用。 多速率信号处理：多速率信号处理研究在不同采样率下对信号进行处理。本章将介绍信号的抽取（降采样）和插值（升采样）原理，以及多相分解等关键技术。读者将学习如何设计多速率滤波器组，并了解其在通信系统、音频编码、传感器网络等领域的应用。 稀疏信号处理与压缩感知：稀疏性是许多自然信号的重要特性。本章将介绍稀疏信号的表示，以及如何利用L1范数最小化等方法进行稀疏恢复。压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论是近年来信号处理领域的热点，本书将详细阐述其基本原理：如何从远少于奈奎斯特率的采样点中恢复信号。读者将了解压缩感知的采样、编码和重构过程，以及其在医学成像、雷达、通信等领域的巨大潜力。 第四部分：信号处理的应用领域 本部分将展示信号处理技术在各个领域的实际应用案例。 通信系统中的信号处理：介绍信号调制解调、信道编码、均衡、多用户检测、OFDM等技术。 音频与语音信号处理：涵盖音频压缩（如MP3）、语音识别、语音增强、声源定位等。 图像与视频信号处理：包括图像增强、去噪、边缘检测、目标识别、视频压缩、运动估计等。 生物医学信号处理：介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析，医学影像处理（如MRI、CT）等。 雷达与声纳信号处理：阐述目标检测、参数估计、杂波抑制、动目标显示（MTI）等。 金融与经济信号分析：应用信号处理技术分析股票市场数据、预测经济趋势等。 机器学习与信号处理的交叉：探讨如何利用深度学习等机器学习方法进行信号分类、特征提取、异常检测等。 总结与展望 本书的最后将对全书内容进行总结，并对信号处理领域的未来发展趋势进行展望，例如人工智能与信号处理的深度融合、实时处理能力的提升、面向大数据时代的信号处理方法等。 本书力求理论与实践并重，在讲解核心概念的同时，辅以大量的数学推导和工程实例，帮助读者理解抽象的理论如何在实际问题中得到应用。本书适用于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、控制科学以及相关领域的本科生、研究生以及从事相关工作的工程师和研究人员。通过学习本书，读者将能够掌握现代信号处理的强大工具，并将其应用于解决复杂的工程技术难题。