电路实验实训及仿真教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张彩荣，闫俊荣，崔霞 编

图书标签:

• 电路实验
• 电路仿真
• 实训教程
• 电子技术
• 模拟电路
• 实验教学
• 高等教育
• 电子工程
• 实践教学
• 电路分析

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564159887

版次：1

商品编码：11776098

包装：平装

丛书名： 新世纪电工电子实验系列规划教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：351

字数：576000

正文语种：中文

内容简介

　　根据2009年教育部高等学校电子信息科学与电气信息类基础课程教学指导分委员会修订的“电路分析基础课程教学基本要求”、2011年教育部高等学校电子电气基础课程教学指导分委员会修订的“电工学课程教学基本要求”，及新世纪创新型人才需要，编写了这本电路实践及仿真教材。
　　《电路实验实训及仿真教程》内容分为5章，第1章为电路实验与实训基础，主要讲述了测量及误差分析、常用电工仪器仪表介绍、常用元器件介绍；第2章为电路实验，本部分首先介绍了DGX型实验装置结构，然后重点讲述了20个基础实验的原理及实验内容、11个设计性实验的原理及设计要求；第3章为电路实训，本部分首先讲述了电路实训的总体目标及要求，然后介绍了供电及安全用电、实训工具等电路实训的准备知识，重点介绍了6个电路实训的项目及相关知识；第4章为Multisim9辅助电路分析，主要介绍了Multisim9软件及仿真方法，给出了8个电路仿真实验的过程及结果；第5章为MATLAB辅助电路分析，主要介绍MATLAB软件，给出了基于MATLAB的5个电路仿真实验的内容及仿真计算过程。
　　《电路实验实训及仿真教程》适合普通高等学校电类专业、机械类专业及计算机类专业师生使用，也可供其他科技人员参考。

目录

1 电路实验与实训基础
1.1 测量和误差分析
1.1.1 概述
1.1.2 误差分析
1.1.3 实验与实训的基本要求
1.1.4 常见故障的检查
1.2 常用仪器仪表
1.2.1 概述
1.2.2 万用表
1.2.3 电压表
1.2.4 毫伏表
1.2.5 电流表
1.2.6 功率表
1.2.7 直流稳压电源
1.2.8 信号发生器
1.2.9 模拟示波器
1.2.10 数字存储示波器
1.2.11 测电笔
1.2.12 单相调压器
1.3 常用元器件
1.3.1 电子元器件的发展现状
1.3.2 电阻器
1.3.3 电位器（可变电阻器）
1.3.4 电容器
1.3.5 电感器
1.3.6 运算放大器

2 电路实验
2.1 DGX—1型电工技术实验装置
2.1.1 概述
2.1.2 DG01电源控制屏
2.1.3 有源挂件
2.1.4 无源挂件
2.1.5 安全和维护
2.2 基础实验
2.2.1 电路元件的伏安特性测试
2.2.2 基尔霍夫定律和叠加原理的验证
2.2.3 特勒根定理和互易定理的验证
2.2.4 电压源和电流源的等效变换
2.2.5 线性含源二端网络和等效电源定理
2.2.6 受控源VCVS、VCCS、CCVS、CCCS的实验研究
2.2.7 典型电信号的观察和测量
2.2.8 一阶电路的研究
2.2.9 R、L、C元件阻抗特性的测定
2.2.10 用三表法测量电路等效参数
2.2.11 正弦稳态交流电路相量的研究
2.2.12 RLC串联谐振电路的研究
2.2.13 互感电路的测量
2.2.14 变压器的连接和测试
2.2.15 三相交流电路电压和电流的测量
2.2.16 三相功率的测量
2.2.17 功率因数和相序的测量
2.2.18 二端口网络设计和参数测试
2.2.19 负阻抗变换器及其应用
2.2.20 回转器及其应用
2.3 设计性实验
2.3.1 电路电位的研究
2.3.2 线性有源二端网络等效参数的测定
2.3.3 感性负载断电保护电路的设计
2.3.4 延迟开关的设计
2.3.5 移相电路的设计
2.3.6 功率因数的提高
2.3.7 双T形选频网络的设计
2.3.8 用谐振法测量互感线圈参数
2.3.9 双口网络等效电路的测定
2.3.10 电阻在测量电路中的应用
2.3.11 运算电路设计

3 电路实训
3.1 概述
3.1.1 电路实训的总体目标
3.1.2 电路实训的要求
3.1.3 电路实训的考核
3.2 电路实训的知识准备
3.2.1 供电及安全用电
3.2.2 实训工具认识
3.3 电路实训项目
3.3.1 导线认识及连接
3.3.2 常用电工电子元件的识别及测试
3.3.3 焊接认识及训练
3.3.4 印制板制作
3.3.5 MF47型万用表组装
3.3.6 日光灯安装

4 计算机辅助分析与设计
4.1 Multisim9软件
4.1.1 概述
4.1.2 Multisim9电路创建
4.1.3 虚拟仪器仪表
4.2 Multisim9仿真分析
4.2.1 Multisim9仿真特点
4.2.2 Multisim9仿真分析过程
4.2.3 Multisim9仿真参数设置
4.2.4 Multisim9仿真分析
4.2.5 Multisim9仿真后处理
4.3 仿真实验
4.3.1 结点电位法、网孔电流法的仿真分析
4.3.2 *大功率传输的仿真分析
4.3.3 1阶电路的仿真分析
4.3.4 2阶电路的仿真分析
4.3.5 电路频率特性的仿真分析
4.3.6 三相电路的仿真分析
4.3.7 非正弦周期电路的仿真分析
4.3.8 网络函数的仿真分析

5 MATLAB辅助电路分析
5.1 MATLAB软件介绍
5.1.1 概述
5.1.2 基于MATLAB的电路仿真实验指导性方向
5.2 基于MATLAB的电路仿真实验
5.2.1 MATLAB基础及其基本操作（预备实验）
5.2.2 直流电路仿真实验
5.2.3 动态电路仿真实验
5.2.4 频域分析仿真实验
5.2.5 交流分析仿真实验

参考文献

前言/序言

科技浪潮下的创新实践：人工智能技术前沿与应用解析 引言 我们正处在一个前所未有的技术变革时代，人工智能（AI）作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，重塑着产业格局，改变着人类的认知与互动方式。从自动驾驶的汽车到个性化推荐的算法，从疾病诊断的辅助工具到语言翻译的便捷应用，AI的身影无处不在。本书并非一本枯燥的技术手册，而是旨在为读者打开一扇通往人工智能世界的窗户，深入浅出地解析其核心技术、前沿进展以及在各个领域的广泛应用，激发读者对这一颠覆性技术的兴趣与思考，并为有志于投身AI研究或应用领域的读者提供一份全面的导引。 第一章：人工智能的起源与发展脉络 要理解AI的现在与未来，我们必须回顾它的过去。本章将追溯人工智能的萌芽，从图灵测试的提出，到符号主义与连接主义的争论，再到专家系统的兴起，以及机器学习的突破性进展。我们将梳理AI发展史上的关键里程碑事件，探讨不同时期技术发展的驱动因素、遇到的瓶颈以及所取得的成就。理解这些历史脉络，有助于我们更深刻地认识到AI发展的必然性与复杂性，为后续章节的学习打下坚实的基础。我们将重点介绍那些具有划时代意义的理论与算法，例如早期逻辑推理系统、神经网络的初步构想等，并分析它们对当前AI格局的影响。 第二章：人工智能的核心技术深度剖析 人工智能并非单一的技术，而是众多前沿技术融合与发展的综合体。本章将聚焦AI的核心技术，逐一进行深入解析。 机器学习：赋能机器“学习”的基石。 我们将详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流机器学习范式。在监督学习部分，我们将探讨线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法，并深入讲解神经网络，特别是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，以及循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的应用。对于无监督学习，我们会介绍聚类算法（如K-Means、DBSCAN）和降维技术（如PCA、t-SNE），以及它们在数据探索与特征提取中的价值。强化学习将通过马尔可夫决策过程（MDP）等概念，阐述智能体如何通过与环境互动学习最优策略。 深度学习：神经网络的演进与革新。 深度学习作为机器学习的一个分支，近年来取得了瞩目的成就。本章将深入探讨深度学习的架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）以及Transformer模型等。我们将解析这些模型的内部工作原理，理解其在处理图像、文本、语音等复杂数据时展现出的强大能力。例如，CNN如何通过卷积层、池化层提取空间特征；RNN如何通过循环连接处理时序依赖；GAN如何通过生成器与判别器的对抗生成逼真数据；Transformer如何通过自注意力机制突破长距离依赖的限制。 自然语言处理（NLP）：让机器理解与生成人类语言。 语言是人类交流的桥梁，NLP旨在赋予机器理解、解释和生成人类语言的能力。本章将介绍NLP的基石技术，包括词向量（Word Embeddings）如Word2Vec、GloVe，以及更先进的预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT系列。我们将探讨文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、机器翻译、问答系统、文本摘要等具体任务，并分析不同模型和算法在解决这些问题时的优劣。 计算机视觉（CV）：赋予机器“看”的能力。 计算机视觉是AI的另一重要分支，它使计算机能够“看”并理解图像和视频。本章将深入介绍CV的核心技术，包括图像预处理、特征提取（如SIFT、HOG）、目标检测（如R-CNN、YOLO、SSD）、图像分割（如U-Net）、人脸识别、物体跟踪等。我们将解析CNN在CV领域的统治性地位，以及其在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等场景中的广泛应用。 其他关键技术： 除了上述核心技术，本章还将简要介绍诸如知识图谱（Knowledge Graphs）在知识表示与推理中的作用，以及智能体（Intelligent Agents）的概念与设计原则，为读者构建一个更全面的AI技术图谱。 第三章：人工智能的前沿探索与最新进展 AI的发展日新月异，不断涌现出令人兴奋的新技术和新突破。本章将聚焦AI的前沿探索，介绍当前最热门的研究方向与最新进展。 生成式AI（Generative AI）：创造无限可能。 生成式AI近年来成为焦点，它能够创造全新的内容，如文本、图像、音乐、代码等。本章将深入探讨生成式AI的关键技术，包括大型语言模型（LLM）如GPT-4、Llama等，以及文生图模型如DALL-E 2、Stable Diffusion。我们将分析其生成原理，探讨其在内容创作、艺术设计、编程辅助、虚拟现实等领域的巨大潜力，并讨论其面临的伦理和社会挑战。 强化学习的新发展：从游戏到现实。 强化学习在游戏领域取得了令人瞩目的成就，如AlphaGo击败人类围棋冠军。本章将探讨强化学习在机器人控制、自动驾驶、资源调度、金融交易等现实世界问题中的应用，并介绍一些最新的强化学习算法和技术，如深度强化学习（DRL）、多智能体强化学习（MARL）等。 可解释AI（Explainable AI, XAI）：理解“黑箱”的决策过程。 随着AI模型的复杂性增加，理解其决策过程变得尤为重要，尤其是在医疗、金融、法律等高风险领域。本章将介绍可解释AI（XAI）的研究进展，探讨SHAP、LIME等模型解释技术，以及如何提高AI模型的透明度和可信度。 AI伦理与安全：负责任的AI发展。 随着AI能力的增强，其潜在的伦理和社会风险也日益凸显，例如偏见、隐私泄露、失业等。本章将深入探讨AI伦理与安全问题，包括算法偏见、数据隐私、AI的公平性、透明度、可问责性等，并介绍相关的研究和治理框架，强调负责任的AI发展的重要性。 AI与其他技术的融合： AI并非孤立存在，它正与其他前沿技术深度融合，例如与物联网（IoT）结合实现智能家居、智能城市；与5G/6G通信结合实现更高效的智能连接；与区块链结合提升数据安全与可信度；与量子计算结合有望带来算力上的飞跃。本章将探讨这些融合带来的新机遇与挑战。 第四章：人工智能在各行各业的颠覆性应用 人工智能的强大能力正在深刻地改变着各个行业，带来前所未有的机遇与挑战。本章将通过丰富的案例，展示AI在不同领域的实际应用。 医疗健康： AI在疾病诊断（如影像识别辅助癌症筛查）、新药研发（如加速药物分子筛选）、个性化治疗方案制定、智能健康监测等方面展现出巨大潜力。我们将探讨AI如何辅助医生提高诊断效率和准确性，以及如何为患者提供更精准的治疗。 金融服务： AI在风险评估、欺诈检测、智能投顾、量化交易、客户服务等方面发挥着重要作用。本章将介绍AI如何帮助金融机构更有效地管理风险，提升投资回报，并改善客户体验。 交通出行： 自动驾驶技术是AI在交通领域最引人注目的应用之一。我们将探讨自动驾驶的感知、决策、控制等关键技术，以及AI在智能交通管理、交通流优化等方面的应用。 教育领域： AI可以实现个性化学习、智能辅导、自动化评估等，为教育带来新的可能性。本章将介绍AI如何根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容和反馈。 制造业： 智能制造是AI赋能工业升级的重要方向。AI在产品设计优化、生产流程自动化、质量检测、预测性维护等方面发挥着关键作用。 零售业： AI能够实现精准营销、个性化推荐、智能库存管理、无人零售等，极大地提升了零售业的效率和用户体验。 科学研究： AI正在加速科学发现的进程，例如在天文学、物理学、生物学等领域，AI被用于数据分析、模式识别、模型构建等。 娱乐与媒体： AI在内容生成（如AI绘画、AI音乐）、推荐算法、游戏开发、虚拟现实体验等方面带来了革新。 第五章：迈向AI未来：机遇、挑战与个人发展 在深入了解了AI的技术与应用之后，本章将带领读者展望AI的未来发展趋势，并探讨个人如何在AI时代实现发展。 AI的未来趋势： 我们将讨论通用人工智能（AGI）的探索，以及AI与其他颠覆性技术（如量子计算、脑机接口）的潜在结合。AI将如何进一步提升人类的生产力和创造力？ AI带来的机遇： AI的发展催生了新的职业和产业，为个人提供了广阔的发展空间。我们将分析AI时代需要具备的核心能力和新兴职业方向。 AI带来的挑战： 除了技术挑战，AI也带来了伦理、社会、经济等多方面的挑战，例如就业结构的调整、数字鸿沟的扩大、信息安全等。如何应对这些挑战，实现AI的可持续发展？ 个人如何拥抱AI时代： 对于学生、职场人士以及对AI感兴趣的任何人，本章将提供切实可行的建议，包括学习路径、技能培养、行业洞察等，帮助读者成为AI时代的积极参与者和创造者。我们将鼓励读者保持终身学习的态度，关注AI的最新动态，积极实践，拥抱变革。 结语 人工智能的浪潮已然来袭，它既是技术革命的引擎，也是社会变革的催化剂。本书希望能够为读者提供一个全面、深入且易于理解的AI视角，帮助您拨开迷雾，看清AI技术的本质，洞察其应用的广度和深度，并为您的个人成长与职业发展提供启迪。让我们一同迎接这个充满无限可能的智能时代，共同探索AI为人类社会带来的美好未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我的新世界！我之前对电路总是有点模糊的概念，觉得那些符号和线路图高深莫测，但读了这本书之后，我感觉自己像是从一个只看到黑暗的角落走进了灯火辉煌的殿堂。最让我惊叹的是，它并没有直接丢给我一堆晦涩的理论，而是从最基础的元器件讲起，像是介绍老朋友一样，把电阻、电容、电感这些“老家伙”的性格、脾气都讲得明明白白。然后，它巧妙地将这些元件编织进一个个生动有趣的实验场景里，比如“点亮LED灯”这个简单却充满成就感的任务，让我第一次感受到亲手创造微小电流的乐趣。更绝的是，书中还穿插了仿真软件的操作指导，我可以在电脑上模拟出各种电路，即使出错也能立刻找到原因，这简直是“零成本”试错的天堂！以前我总担心实验会烧坏元件，现在有了仿真，我可以大胆地去尝试和探索，每一次点击鼠标都像是打开了一个新的可能性。读这本书，我感觉学习电路不再是枯燥的背诵，而是一场充满发现和创造的冒险。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在工程领域摸爬滚打多年的老兵，我接触过不少技术书籍，但《电路实验实训及仿真教程》给我留下了深刻的印象。这本书最让我欣赏的是其严谨的逻辑性和系统性。它并没有停留在表面的操作层面，而是深入剖析了每一个实验背后的基本原理，并将其与实际应用紧密结合。书中对于不同元件的特性分析，以及它们在电路中扮演的角色，都讲解得非常透彻。我特别喜欢它在仿真部分的设计，它不仅仅是简单地展示仿真结果，而是引导读者去分析仿真曲线，理解不同参数变化对电路性能的影响。这种深入的探究方式，对于培养学生的分析能力和解决问题的能力非常有帮助。而且，书中提供的实验项目涵盖了比较广泛的领域，从基础的直流电路到复杂的信号处理，都进行了相应的介绍和实践指导，这对于想要系统学习电路知识的读者来说，无疑是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的给了我意想不到的收获。我一直认为自己是个“文科生”，对理工科的东西总是有点距离感，尤其是像电路这种需要精密计算和逻辑思维的学科，更是让我敬而远之。但是，这本书的语言风格非常亲切，就像是朋友在给我讲解一样，没有那些让人头晕的专业术语堆砌，而是用非常通俗易懂的比喻和类比来解释复杂的概念。比如，它将电流比作水流，电压比作水压，瞬间就让我对这些抽象的概念有了直观的认识。而且，书中不仅讲了“是什么”，更讲了“为什么”和“怎么办”，让我明白每一个电路设计都有其背后的逻辑和考量，这让我对电路产生了一种全新的敬意。我尤其喜欢书中提供的各种“小贴士”和“注意事项”，这些细节之处体现了作者的良苦用心，帮助我避免了很多不必要的弯路。读完这本书，我发现我不再害怕电路，甚至开始对它产生了一种好奇心，想要去了解更多，去尝试更多。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的设计思路非常超前，它完美地融合了传统教学与现代科技。我之前学习电路时，主要依靠教材和老师的讲解，但很多时候理论知识和实际操作之间存在一道鸿沟。这本书通过引入仿真软件，彻底打破了这一隔阂。我可以在电脑上自由地搭建电路，观察其运行状态，甚至可以模拟各种故障情况，然后与实际实验结果进行比对。这种“虚拟-现实”的互动模式，极大地提升了我的学习效率和动手能力。而且，书中提供的案例非常贴近实际工程应用，让我能够感受到所学知识的价值和意义。每一次完成一个仿真项目，再到实际动手操作，都让我有一种成就感。我还会将书中介绍的仿真技巧应用到我日常的工作中，解决一些实际遇到的技术难题。这本书绝对是那些想要在电路领域打下坚实基础，同时又想体验最新学习方式的读者的首选。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对这本书的期望并不高，毕竟市面上关于电路的书籍实在太多了，很多都千篇一律，要么过于理论化让人望而却步，要么过于肤浅缺乏深度。但《电路实验实训及仿真教程》完全颠覆了我的看法。它最大的亮点在于其“实训”和“仿真”结合的独到之处。我不是一个理论基础非常扎实的读者，很多时候理论知识学完之后，还是不知道该如何将其转化为实际操作，而这本书恰恰弥补了这一块的空白。书中提供的实验项目，从易到难，循序渐进，每一步都讲解得非常详细，甚至连工具的使用、焊接的技巧都考虑到了，让我这个动手能力相对较弱的人也能轻松上手。而仿真部分更是锦上添花，它让我在真实动手之前，能够充分地理解电路的工作原理，预判可能出现的问题，极大地提高了实验的成功率和学习效率。这种理论与实践的无缝衔接，让我对电路的学习充满了信心和兴趣，感觉自己正在一步步成为一个真正的“电路玩家”。