具體描述
內容簡介
《電路電子實驗實訓指導書》是電路電子實驗實訓講解。共分五章,主要包括電子電路實驗基礎知識,模擬電子基礎試驗,數字電子電路基礎實驗,電路基礎實驗和電子産品製作。為突齣實踐應用,編者將驗證型、基本應用型項目分散在基礎實驗中,以期達到強化動手能力,提高職業素質的目的。為使讀者閱讀方便,編者將儀器圖形、使用方法、數字器件引腳圖和邏輯功能錶分散在具體的各個實驗中,方便讀者查閱。
《電路電子實驗實訓指導書》可作為高職院校電類專業的電路、電子實驗實訓教學用書。 目錄
前言
第一章 電子電路實驗基礎知識
第一節 電子電路實驗的目的與要求
第二節 實驗室的安全操作規程
第三節 實驗室中常用的電子測量儀器
第四節 電子測量中的誤差分析
第二章 模擬電子基礎實驗
第一節 實驗常用電子儀器的使用
第二節 實驗二極管整流、濾波電路
第三節 實驗三極管基本放大電路
第四節 實驗兩級電壓串聯負反饋放大器
第五節 實驗集成運算放大器的基本應用(Ⅰ)——模擬運算電路
第六節 實驗集成運算放大器的基本應用(Ⅱ)——占空比可調的方波發生器
第七節 實驗音頻功率放大器特性綜閤測量(實驗闆1)
第八節 實驗集成低頻功率放大器(實驗闆2)
第九節 實驗差分放大電路
第十節 實驗場效應管主要特性參數測量
第十一節 實驗晶閘管的導通與關斷條件
第十二節 實驗晶閘管整流電路(阻性、感性負載)
第十三節 實驗晶體三極管輸齣特性圖示測量
第十四節 實驗場效應管基本放大電路
第三章 數字電子電路基礎實驗
第一節 實驗門電路
第二節 實驗組閤邏輯電路Ⅰ(半加器、全加器)
第三節 實驗組閤邏輯電路Ⅱ(譯碼器和數據選擇器)
第四節 實驗組閤邏輯電路的設計
第五節 實驗譯碼器
第六節 實驗數據選擇器及其應用
第七節 實驗觸發器及其應用
第八節 實驗計數器及其應用
第九節 實驗移位寄存器及其應用
第十節 實驗脈衝分配器及其應用
第四章 電路基礎實驗
第一節 實驗電位、電壓、功率的測量
第二節 實驗電阻、電容、電感伏安特性的測試
第三節 實驗基爾霍夫定律的驗證
第四節 實驗有源網絡測試
第五節 實驗一階電路的暫態特性
第六節 實驗正弦交流電量測量
第七節 實驗功率因數的提高
第八節 實驗電流錶、電壓錶內阻測量、量程擴展
第五章 電子産品製作
第一節 焊接方法與焊接要領
第二節 自製的實驗平颱
第三節 數字鍾實訓
第四節 555時基電路的三態實訓
附錄一 設計型實驗的實驗報告格式
附錄二 電位、電壓、功率的測量(實驗報告)
附錄三 電阻、電容、電感伏安特性的測試(實驗報告)
附錄四 基爾霍夫定律的驗證(實驗報告)
附錄五 有源網絡測試(實驗報告)
附錄六 一階電路的暫態特性(實驗報告)
附錄七 正弦交流電量測量(實驗報告)
附錄八 功率因數的提高(實驗報告)
附錄九 電壓(電流)增益比與分貝值對照錶(功率比一電壓比2或電流比2)及應用舉例
附錄十 萬用錶原理、結構及基本功能
參考文獻
前言/序言
《電路電子實驗實訓指導書》並非一本涵蓋您所提及內容的圖書。 以下為您精心梳理的、獨立於您所提及圖書之外,但同樣具備實用價值的圖書內容概要,旨在幫助您深入瞭解某一特定領域的知識與技能。 圖書主題: 現代信號處理與係統辨識實踐指南 內容概述: 本書是一本麵嚮工程師、研究人員及高年級學生的實踐性指南,聚焦於現代信號處理技術在實際係統分析與辨識中的應用。全書以理論與實踐相結閤的原則,通過大量的案例分析和編程實例,引導讀者掌握從數據中提取有價值信息、理解係統動態特性並進行精確建模的方法。本書不涉及電路基礎或電子元器件的具體實驗操作,而是將重點放在對已獲取的係統輸齣數據進行深入分析,以及如何利用這些分析結果來理解和控製復雜的工程係統。 第一部分:信號處理基礎理論與方法 本部分將係統性地介紹信號處理的核心概念與常用工具,為後續的係統辨識奠定堅實基礎。 緒論: 信號與係統的基本概念:定義、分類(連續/離散、模擬/數字、周期/非周期、穩定/不穩定等)。 信號處理的重要性與應用領域:通信、控製、生物醫學、金融、工業監測等。 本書的定位與學習路徑:強調數據驅動的分析思路,而非硬件實驗。 時域信號分析: 信號的錶示與基本運算:加、減、乘、移位、尺度變換等。 信號的統計特性:均值、方差、能量、功率、自相關函數、互相關函數。 捲積與相關:定義、性質及其在信號分析中的作用(例如,識彆係統響應)。 濾波器的概念:低通、高通、帶通、帶阻濾波器,理想濾波器與實際濾波器的區彆。 濾波器設計入門:時域濾波器(例如,滑動平均濾波器)的原理與實現。 頻域信號分析: 傅裏葉級數與傅裏葉變換:周期信號與非周期信號的頻譜錶示。 離散時間傅裏葉變換 (DTFT) 與離散傅裏葉變換 (DFT):在數字信號處理中的重要性。 快速傅裏葉變換 (FFT):高效計算 DFT 的算法及其應用(頻譜分析、諧波檢測)。 功率譜密度 (PSD):描述信號功率在不同頻率成分上的分布。 幅譜與相位譜:信號的幅值和相位信息在頻域的體現。 應用實例:音頻信號的頻譜分析,周期性乾擾的識彆。 數字信號處理 (DSP) 基礎: 采樣定理:將連續信號轉換為離散信號的理論基礎(奈奎斯特頻率)。 量化與編碼:模擬信號到數字信號的轉換過程。 Z 變換:離散時間係統分析的頻率域工具,類似於連續係統的拉普拉斯變換。 傳遞函數與係統函數:描述綫性時不變 (LTI) 係統輸入輸齣關係的 Z 變換錶示。 數字濾波器設計: 無限衝激響應 (IIR) 濾波器:設計方法(如雙綫性變換法、脈衝不變法),優缺點。 有限衝激響應 (FIR) 濾波器:設計方法(如窗函數法、頻率采樣法),優缺點。 常用設計工具介紹:MATLAB/Simulink、Python (SciPy, NumPy) 等。 第二部分:係統辨識理論與方法 本部分將深入探討如何從觀測數據中推斷齣未知係統的模型,是本書的核心內容。 係統辨識概述: 何為係統辨識?目的、挑戰與基本流程(數據采集、模型選擇、模型估算、模型驗證)。 模型類型: 黑箱模型: 不依賴於先驗物理知識,直接從數據中擬閤模型(例如,AR, MA, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ 模型)。 灰箱模型: 結閤部分先驗知識,構建半解析模型,然後通過數據辨識模型中的未知參數。 白箱模型: 基於物理原理建立的數學模型,主要用於仿真驗證。 數據采集的考慮因素:激勵信號的選擇(確定性信號 vs. 隨機信號)、采樣率、噪聲影響、數據長度。 綫性時不變 (LTI) 係統辨識: 迴歸模型: 最小二乘法 (LS):用於直接估計模型參數,適用於輸入輸齣關係已知的形式。 遞歸最小二乘法 (RLS):適用於在綫係統參數估計。 基於概率模型的辨識: 最大似然估計 (MLE):尋找最有可能産生觀測數據的模型參數。 AR (自迴歸) 模型:描述當前輸齣與過去輸齣的關係。 MA (滑動平均) 模型:描述當前輸齣與過去輸入驅動的噪聲的關係。 ARMA (自迴歸滑動平均) 模型:結閤 AR 和 MA 特性。 ARX, ARMAX, OE, BJ 模型:不同輸入輸齣結構的模型,適用於不同係統特性。 模型選擇準則: 赤池信息準則 (AIC) 貝葉斯信息準則 (BIC) 模型擬閤優度 (e.g., R-squared) 模型驗證: 殘差分析:檢查模型是否充分解釋瞭數據,殘差是否為白噪聲。 預測誤差分析:用模型預測未用於辨識的數據,評估預測精度。 模型復雜度與過擬閤/欠擬閤的權衡。 時域與頻域辨識方法的結閤: 利用頻域信息(如頻率響應)輔助模型結構選擇。 頻域辨識方法(如基於頻譜估計算法)。 非綫性係統辨識入門: 非綫性模型的基本形式:多項式模型、核方法(如支持嚮量迴歸 SVR)、神經網絡模型(如多層感知機 MLP, 循環神經網絡 RNN)。 基於神經網絡的係統辨識: 數據準備與網絡結構設計。 訓練算法(如反嚮傳播)。 模型訓練與驗證。 混沌係統辨識簡例。 模型應用: 係統控製: 基於辨識模型設計控製器(如 PID 控製器、模型預測控製 MPC)。 狀態估計: 卡爾曼濾波器 (Kalman Filter) 的原理與應用(與係統辨識緊密相關)。 故障診斷與監測: 通過模型偏離檢測係統異常。 仿真與預測: 利用模型進行係統行為模擬和未來狀態預測。 第三部分:實踐案例分析與編程實現 本部分將通過具體的工程問題,展示信號處理與係統辨識技術的實際應用。 案例一:工業機械臂的動力學模型辨識 采集機械臂關節角度與驅動力矩的數據。 選擇 ARX 模型,利用最小二乘法估計動力學參數。 模型驗證與參數穩定性分析。 基於辨識模型設計一個簡化的力矩控製器。 案例二:通信信道的建模與均衡 分析帶有噪聲和失真的通信信號。 使用 FIR 濾波器進行信號去噪。 將信道建模為一個綫性係統,並嘗試使用逆濾波或自適應均衡器來恢復原始信號。 案例三:生物醫學信號(如心電圖 ECG)的特徵提取與分類 對 ECG 信號進行預處理(濾波、基綫漂移去除)。 提取時域和頻域特徵(如 QRS 波群特徵、心率變異性 HRV)。 使用 SVM 或神經網絡進行心律失常的初步分類。 案例四:經濟時間序列的預測 分析股票價格或通貨膨脹率等經濟數據。 使用 ARMA 或 ARIMA 模型進行時間序列建模。 評估模型的預測性能。 編程實踐: 提供使用 Python (NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) 和/或 MATLAB 的詳細代碼示例。 指導讀者如何加載數據、實現各種信號處理算法、執行係統辨識,並可視化結果。 強調代碼的模塊化與可重用性。 本書特點: 理論嚴謹,實踐導嚮: 深入淺齣的理論講解,配以貼近實際的案例。 工具全麵,代碼可用: 提供成熟的編程工具(Python/MATLAB)實現,代碼可運行、可修改。 循序漸進,能力提升: 從基礎信號分析到復雜的係統辨識,逐步提升讀者分析和解決工程問題的能力。 應用廣泛,前景光明: 所述技術在各工程領域均有廣泛應用,學習後具備良好的就業和發展前景。 注重“為何”與“如何”: 不僅教授“如何”操作,更解釋“為何”如此操作,培養讀者的科學思維。 目標讀者: 控製工程、電子工程、通信工程、自動化、計算機科學等專業的本科生和研究生。 從事係統分析、信號處理、自動化控製、儀器儀錶、數據科學等領域的工程師和研究人員。 希望通過數據驅動方法解決實際工程問題的技術人員。 學習本書,您將能夠: 深刻理解各種信號的特性及其在不同領域的錶現。 熟練運用時域和頻域分析工具對信號進行深入挖掘。 掌握從觀測數據中建立未知係統模型的核心技術。 能夠根據實際問題選擇閤適的係統辨識方法和模型結構。 利用辨識得到的模型進行係統控製、仿真、預測和故障診斷。 具備使用專業軟件工具(Python/MATLAB)進行工程分析的能力。 這本書緻力於為您打開一扇通往數據驅動工程分析的大門,讓您能夠更有效地理解和改造我們周圍復雜的工程世界。