具体描述
内容简介
《电路电子实验实训指导书》是电路电子实验实训讲解。共分五章,主要包括电子电路实验基础知识,模拟电子基础试验,数字电子电路基础实验,电路基础实验和电子产品制作。为突出实践应用,编者将验证型、基本应用型项目分散在基础实验中,以期达到强化动手能力,提高职业素质的目的。为使读者阅读方便,编者将仪器图形、使用方法、数字器件引脚图和逻辑功能表分散在具体的各个实验中,方便读者查阅。
《电路电子实验实训指导书》可作为高职院校电类专业的电路、电子实验实训教学用书。 目录
前言
第一章 电子电路实验基础知识
第一节 电子电路实验的目的与要求
第二节 实验室的安全操作规程
第三节 实验室中常用的电子测量仪器
第四节 电子测量中的误差分析
第二章 模拟电子基础实验
第一节 实验常用电子仪器的使用
第二节 实验二极管整流、滤波电路
第三节 实验三极管基本放大电路
第四节 实验两级电压串联负反馈放大器
第五节 实验集成运算放大器的基本应用(Ⅰ)——模拟运算电路
第六节 实验集成运算放大器的基本应用(Ⅱ)——占空比可调的方波发生器
第七节 实验音频功率放大器特性综合测量(实验板1)
第八节 实验集成低频功率放大器(实验板2)
第九节 实验差分放大电路
第十节 实验场效应管主要特性参数测量
第十一节 实验晶闸管的导通与关断条件
第十二节 实验晶闸管整流电路(阻性、感性负载)
第十三节 实验晶体三极管输出特性图示测量
第十四节 实验场效应管基本放大电路
第三章 数字电子电路基础实验
第一节 实验门电路
第二节 实验组合逻辑电路Ⅰ(半加器、全加器)
第三节 实验组合逻辑电路Ⅱ(译码器和数据选择器)
第四节 实验组合逻辑电路的设计
第五节 实验译码器
第六节 实验数据选择器及其应用
第七节 实验触发器及其应用
第八节 实验计数器及其应用
第九节 实验移位寄存器及其应用
第十节 实验脉冲分配器及其应用
第四章 电路基础实验
第一节 实验电位、电压、功率的测量
第二节 实验电阻、电容、电感伏安特性的测试
第三节 实验基尔霍夫定律的验证
第四节 实验有源网络测试
第五节 实验一阶电路的暂态特性
第六节 实验正弦交流电量测量
第七节 实验功率因数的提高
第八节 实验电流表、电压表内阻测量、量程扩展
第五章 电子产品制作
第一节 焊接方法与焊接要领
第二节 自制的实验平台
第三节 数字钟实训
第四节 555时基电路的三态实训
附录一 设计型实验的实验报告格式
附录二 电位、电压、功率的测量(实验报告)
附录三 电阻、电容、电感伏安特性的测试(实验报告)
附录四 基尔霍夫定律的验证(实验报告)
附录五 有源网络测试(实验报告)
附录六 一阶电路的暂态特性(实验报告)
附录七 正弦交流电量测量(实验报告)
附录八 功率因数的提高(实验报告)
附录九 电压(电流)增益比与分贝值对照表(功率比一电压比2或电流比2)及应用举例
附录十 万用表原理、结构及基本功能
参考文献
前言/序言
《电路电子实验实训指导书》并非一本涵盖您所提及内容的图书。 以下为您精心梳理的、独立于您所提及图书之外,但同样具备实用价值的图书内容概要,旨在帮助您深入了解某一特定领域的知识与技能。 图书主题: 现代信号处理与系统辨识实践指南 内容概述: 本书是一本面向工程师、研究人员及高年级学生的实践性指南,聚焦于现代信号处理技术在实际系统分析与辨识中的应用。全书以理论与实践相结合的原则,通过大量的案例分析和编程实例,引导读者掌握从数据中提取有价值信息、理解系统动态特性并进行精确建模的方法。本书不涉及电路基础或电子元器件的具体实验操作,而是将重点放在对已获取的系统输出数据进行深入分析,以及如何利用这些分析结果来理解和控制复杂的工程系统。 第一部分:信号处理基础理论与方法 本部分将系统性地介绍信号处理的核心概念与常用工具,为后续的系统辨识奠定坚实基础。 绪论: 信号与系统的基本概念:定义、分类(连续/离散、模拟/数字、周期/非周期、稳定/不稳定等)。 信号处理的重要性与应用领域:通信、控制、生物医学、金融、工业监测等。 本书的定位与学习路径:强调数据驱动的分析思路,而非硬件实验。 时域信号分析: 信号的表示与基本运算:加、减、乘、移位、尺度变换等。 信号的统计特性:均值、方差、能量、功率、自相关函数、互相关函数。 卷积与相关:定义、性质及其在信号分析中的作用(例如,识别系统响应)。 滤波器的概念:低通、高通、带通、带阻滤波器,理想滤波器与实际滤波器的区别。 滤波器设计入门:时域滤波器(例如,滑动平均滤波器)的原理与实现。 频域信号分析: 傅里叶级数与傅里叶变换:周期信号与非周期信号的频谱表示。 离散时间傅里叶变换 (DTFT) 与离散傅里叶变换 (DFT):在数字信号处理中的重要性。 快速傅里叶变换 (FFT):高效计算 DFT 的算法及其应用(频谱分析、谐波检测)。 功率谱密度 (PSD):描述信号功率在不同频率成分上的分布。 幅谱与相位谱:信号的幅值和相位信息在频域的体现。 应用实例:音频信号的频谱分析,周期性干扰的识别。 数字信号处理 (DSP) 基础: 采样定理:将连续信号转换为离散信号的理论基础(奈奎斯特频率)。 量化与编码:模拟信号到数字信号的转换过程。 Z 变换:离散时间系统分析的频率域工具,类似于连续系统的拉普拉斯变换。 传递函数与系统函数:描述线性时不变 (LTI) 系统输入输出关系的 Z 变换表示。 数字滤波器设计: 无限冲激响应 (IIR) 滤波器:设计方法(如双线性变换法、脉冲不变法),优缺点。 有限冲激响应 (FIR) 滤波器:设计方法(如窗函数法、频率采样法),优缺点。 常用设计工具介绍:MATLAB/Simulink、Python (SciPy, NumPy) 等。 第二部分:系统辨识理论与方法 本部分将深入探讨如何从观测数据中推断出未知系统的模型,是本书的核心内容。 系统辨识概述: 何为系统辨识?目的、挑战与基本流程(数据采集、模型选择、模型估算、模型验证)。 模型类型: 黑箱模型: 不依赖于先验物理知识,直接从数据中拟合模型(例如,AR, MA, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ 模型)。 灰箱模型: 结合部分先验知识,构建半解析模型,然后通过数据辨识模型中的未知参数。 白箱模型: 基于物理原理建立的数学模型,主要用于仿真验证。 数据采集的考虑因素:激励信号的选择(确定性信号 vs. 随机信号)、采样率、噪声影响、数据长度。 线性时不变 (LTI) 系统辨识: 回归模型: 最小二乘法 (LS):用于直接估计模型参数,适用于输入输出关系已知的形式。 递归最小二乘法 (RLS):适用于在线系统参数估计。 基于概率模型的辨识: 最大似然估计 (MLE):寻找最有可能产生观测数据的模型参数。 AR (自回归) 模型:描述当前输出与过去输出的关系。 MA (滑动平均) 模型:描述当前输出与过去输入驱动的噪声的关系。 ARMA (自回归滑动平均) 模型:结合 AR 和 MA 特性。 ARX, ARMAX, OE, BJ 模型:不同输入输出结构的模型,适用于不同系统特性。 模型选择准则: 赤池信息准则 (AIC) 贝叶斯信息准则 (BIC) 模型拟合优度 (e.g., R-squared) 模型验证: 残差分析:检查模型是否充分解释了数据,残差是否为白噪声。 预测误差分析:用模型预测未用于辨识的数据,评估预测精度。 模型复杂度与过拟合/欠拟合的权衡。 时域与频域辨识方法的结合: 利用频域信息(如频率响应)辅助模型结构选择。 频域辨识方法(如基于频谱估计算法)。 非线性系统辨识入门: 非线性模型的基本形式:多项式模型、核方法(如支持向量回归 SVR)、神经网络模型(如多层感知机 MLP, 循环神经网络 RNN)。 基于神经网络的系统辨识: 数据准备与网络结构设计。 训练算法(如反向传播)。 模型训练与验证。 混沌系统辨识简例。 模型应用: 系统控制: 基于辨识模型设计控制器(如 PID 控制器、模型预测控制 MPC)。 状态估计: 卡尔曼滤波器 (Kalman Filter) 的原理与应用(与系统辨识紧密相关)。 故障诊断与监测: 通过模型偏离检测系统异常。 仿真与预测: 利用模型进行系统行为模拟和未来状态预测。 第三部分:实践案例分析与编程实现 本部分将通过具体的工程问题,展示信号处理与系统辨识技术的实际应用。 案例一:工业机械臂的动力学模型辨识 采集机械臂关节角度与驱动力矩的数据。 选择 ARX 模型,利用最小二乘法估计动力学参数。 模型验证与参数稳定性分析。 基于辨识模型设计一个简化的力矩控制器。 案例二:通信信道的建模与均衡 分析带有噪声和失真的通信信号。 使用 FIR 滤波器进行信号去噪。 将信道建模为一个线性系统,并尝试使用逆滤波或自适应均衡器来恢复原始信号。 案例三:生物医学信号(如心电图 ECG)的特征提取与分类 对 ECG 信号进行预处理(滤波、基线漂移去除)。 提取时域和频域特征(如 QRS 波群特征、心率变异性 HRV)。 使用 SVM 或神经网络进行心律失常的初步分类。 案例四:经济时间序列的预测 分析股票价格或通货膨胀率等经济数据。 使用 ARMA 或 ARIMA 模型进行时间序列建模。 评估模型的预测性能。 编程实践: 提供使用 Python (NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) 和/或 MATLAB 的详细代码示例。 指导读者如何加载数据、实现各种信号处理算法、执行系统辨识,并可视化结果。 强调代码的模块化与可重用性。 本书特点: 理论严谨,实践导向: 深入浅出的理论讲解,配以贴近实际的案例。 工具全面,代码可用: 提供成熟的编程工具(Python/MATLAB)实现,代码可运行、可修改。 循序渐进,能力提升: 从基础信号分析到复杂的系统辨识,逐步提升读者分析和解决工程问题的能力。 应用广泛,前景光明: 所述技术在各工程领域均有广泛应用,学习后具备良好的就业和发展前景。 注重“为何”与“如何”: 不仅教授“如何”操作,更解释“为何”如此操作,培养读者的科学思维。 目标读者: 控制工程、电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的本科生和研究生。 从事系统分析、信号处理、自动化控制、仪器仪表、数据科学等领域的工程师和研究人员。 希望通过数据驱动方法解决实际工程问题的技术人员。 学习本书,您将能够: 深刻理解各种信号的特性及其在不同领域的表现。 熟练运用时域和频域分析工具对信号进行深入挖掘。 掌握从观测数据中建立未知系统模型的核心技术。 能够根据实际问题选择合适的系统辨识方法和模型结构。 利用辨识得到的模型进行系统控制、仿真、预测和故障诊断。 具备使用专业软件工具(Python/MATLAB)进行工程分析的能力。 这本书致力于为您打开一扇通往数据驱动工程分析的大门,让您能够更有效地理解和改造我们周围复杂的工程世界。