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赵月恩 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115193261

商品编码：29692154386

包装：平装

出版时间：2009-04-01

基本信息

书名：电路与电子技术

定价：28.00元

作者：赵月恩

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2009-04-01

ISBN：9787115193261

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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以电路与电子技术基础知识、基本理论为主线，注重体现高职高专特色，淡化理论，重视实践，内容兼顾知识系统性与完整性，习题形式多样。
本书是高职高专院校电子信息专业电路与电子技术课程的规划教材，全书共分14章，包括电路基础和模拟电子技术两部分内容。本书可作为高职高专院校通信技术、电子、信息等电类专业相关课程的教材使用，也可供相关人员自学参考。

内容提要

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本书是高职高专院校电子信息专业电路与电子技术课程的规划教材，全书共分14章，包括电路基础和模拟电子技术两部分内容。电路基础部分主要介绍电路的基本概念、电路的分析方法及电路定理、正弦稳态电路分析、安全用电常识和一阶动态电路分析等内容。模拟电子技术部分主要介绍常用电子器件、基本放大电路、集成运算放大电路、信号产生电路和直流稳压电源等内容。每章附有不同题型的习题，书后附有参考答案。
本书以基本概念、基本理论、基本分析方法、单元电路分析、集成电路应用为主，通俗易懂，重点突出。本书可作为高职高专院校通信技术、电子、信息等电类专业相关课程的教材使用，也可供相关人员自学参考。

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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《数字图像处理与模式识别：理论、算法与应用》 内容简介 本书系统地阐述了数字图像处理与模式识别这两个紧密相关的领域的核心理论、关键算法及其广泛的应用。全书共分为三个部分，共计十三章，力求为读者提供一个全面而深入的学习体验。 第一部分：数字图像处理基础 本部分聚焦于数字图像的底层处理技术，为后续的模式识别分析打下坚实的基础。 第一章：数字图像基础 本章首先定义了数字图像及其基本特性，包括图像的形成过程、采样与量化、图像的表示方式（如灰度图像、彩色图像）以及图像的基本几何变换（平移、旋转、缩放、剪切）等。我们将深入探讨不同颜色空间（如RGB、HSV、YUV）的转换及其意义，并介绍常用的图像文件格式。此外，还将简要介绍人眼视觉特性与图像感知之间的关系，为理解后续图像增强与复原技术提供感官层面的认知。 第二章：图像增强 本章详细介绍了提高图像视觉质量、突出图像有用信息或抑制噪声的各种技术。我们将从空域和频域两个角度展开讨论。空域增强方法包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化），这些方法直接作用于像素灰度值。空间域滤波方法将重点介绍各种滤波器，如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts交叉算子）用于增强图像边缘和细节。频域增强方法则通过傅里叶变换将图像转换到频域进行处理，例如高通滤波、低通滤波、同中心高通滤波等，以及如何结合空域和频域的优势进行混合增强。 第三章：图像复原 本章致力于解决图像由于噪声、模糊或其他成像过程中的失真而导致的质量下降问题。我们将分析不同类型的图像退化模型，特别是由于模糊（如运动模糊、离焦模糊）和加性噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）引起的失真。针对这些退化，我们将深入讲解各种图像复原算法，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等线性滤波方法，以及基于盲卷积的非线性复原方法（如Lucy-Richardson算法）。此外，还将探讨处理周期性噪声的频率域滤波技术。 第四章：图像分割 本章是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为具有不同属性的区域或对象。我们将介绍基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值和自适应阈值技术的原理与实现。区域生长法及其变种也将被详细讲解，它根据像素的相似性将邻近像素聚合在一起。边缘检测作为一种重要的分割预处理手段，我们将深入探讨各种边缘检测算子（如Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny算子）的优缺点及其参数选择。此外，还将介绍分水岭算法、霍夫变换用于直线和圆等形状的检测，以及基于区域分裂与合并的方法。 第五章：形态学处理 本章介绍了一系列基于图像形状的数学形态学操作，用于处理图像中的结构特征，特别是在二值图像处理中。我们将详细阐述腐蚀、膨 dilation、开运算（erosion后dilation）和闭运算（dilation后erosion）的基本原理及其效果。这些基本操作的组合可以实现更复杂的任务，如提取图像的骨架、连接断裂的线条、填充小的空洞、去除小的物体以及连接分离的物体。我们还将介绍更多高级形态学算法，如击中不击中变换、形态学梯度、以及灰度形态学操作，并探讨它们在图像分析中的应用。 第二部分：模式识别理论与方法 本部分将深入探讨模式识别的核心理论和各种主流算法，旨在让读者理解如何从数据中提取有意义的模式。 第六章：特征提取与选择 本章关注如何从原始数据中提取能够有效区分不同类别的特征，并从中选择最优特征子集。我们将介绍常用的特征类型，包括统计特征（如均值、方差、协方差、矩）、纹理特征（如灰度共生矩阵、LBP算子）、形状特征（如傅里叶描述子、Hu不变矩）以及颜色特征。在特征选择方面，我们将介绍过滤法（如方差分析、互信息）、包装法（如递归特征消除）和嵌入法（如L1正则化）等多种策略，旨在降低维度、减少计算量并提高分类器的性能。 第七章：分类器设计：统计学习方法 本章是模式识别的核心，将介绍基于统计学的各种分类器设计方法。我们将从贝叶斯分类器入手，深入讲解最大似然估计和最大后验概率估计。线性分类器，如感知机和支持向量机（SVM），及其核技巧的应用将得到详尽阐述，特别是SVM在处理高维数据和非线性可分问题上的强大能力。决策树算法，包括ID3、C4.5和CART算法，其构建过程、剪枝策略及其在分类问题中的应用也将被重点介绍。我们将深入分析各种分类器的优缺点、适用范围以及如何进行模型评估和选择。 第八章：分类器设计：机器学习方法 本章将聚焦于近年来发展迅速的机器学习方法在模式识别中的应用。我们将详细介绍K近邻（KNN）分类器，分析其距离度量、K值选择等关键因素。集成学习方法，如Bagging（例如随机森林）和Boosting（例如AdaBoost、Gradient Boosting），将作为提高模型鲁棒性和准确性的重要手段进行讲解。我们将探讨这些方法如何通过组合多个弱分类器来构建一个强大的分类模型。此外，还将简要介绍神经网络的基本原理，包括多层感知机（MLP）及其反向传播算法，为后续深度学习的应用奠定基础。 第九章：聚类分析 本章探讨无监督学习中的聚类分析，旨在将相似的数据点分组到不同的簇中，而无需预先知道类标签。我们将详细介绍层次聚类方法（如凝聚式和分裂式）及其各种链接准则（如单链接、全链接、平均链接）。基于划分的方法，如K-Means算法，将作为最常用和最有效的聚类算法进行深入讲解，包括其迭代过程、初始中心选择以及如何评估聚类结果（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数）。此外，还将介绍基于密度的方法（如DBSCAN）和基于模型的聚类方法，并讨论如何根据数据特性选择合适的聚类算法。 第十章：特征匹配与目标识别 本章将模式识别的理论应用于实际的匹配和识别问题。我们将介绍基于全局特征和局部特征的匹配策略。尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等局部特征检测与描述算法将得到重点讲解，分析它们在应对尺度、旋转和光照变化方面的优势。我们将深入探讨如何利用这些特征进行图像检索、物体识别和多视图几何问题。此外，还将介绍基于模板匹配和基于部件的模型匹配方法。 第三部分：数字图像处理与模式识别的应用 本部分将结合前两部分的内容，展示数字图像处理和模式识别在各个领域的实际应用。 第十一章：医学图像分析 本章将聚焦于医学图像处理与模式识别在医疗诊断与研究中的应用。我们将介绍CT、MRI、X光、超声等不同成像模态的特点，以及它们在数字图像处理方面的特殊挑战。内容将涵盖医学图像的增强、去噪、分割（如器官或病灶的自动分割）、特征提取（如肿瘤纹理分析）以及分类（如疾病诊断）。具体应用场景将包括病灶检测、细胞计数、三维重建以及医学影像的配准。 第十二章：人脸识别与行为分析 本章将深入探讨人脸识别技术，包括人脸检测、人脸对齐、特征提取（如Eigenfaces、Fisherfaces、LBP）以及匹配算法。我们将分析不同人脸识别方法的优缺点，以及在不同光照、姿态和表情条件下的鲁棒性问题。同时，还将介绍基于视觉的行为分析技术，如姿态估计、手势识别、动作识别等，并探讨这些技术在安防监控、人机交互等领域的应用。 第十三章：遥感图像处理与分析 本章将重点介绍数字图像处理与模式识别在遥感领域的应用。内容将涵盖卫星影像和航空影像的预处理，如几何校正、辐射校正。我们将详细介绍遥感图像的分割（如地物分类，包括土地覆盖类型、农作物识别）、特征提取（如植被指数、地物光谱特征）以及目标检测（如建筑物、道路的识别）。此外，还将讨论遥感图像在环境监测、城市规划、灾害评估等方面的实际应用案例。 通过以上三个部分的系统学习，读者将能够深刻理解数字图像处理和模式识别的理论精髓，掌握多种核心算法，并能够将这些技术有效地应用于实际问题中，为在计算机视觉、人工智能、生物医学工程、地理信息系统等相关领域的研究与开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这部《电路与电子技术》在我手里已经有些日子了，说实话，一开始我对它的期望值并不高，总觉得这类教科书无非是枯燥的公式堆砌和概念的罗列，读起来就像啃石头。然而，当我真正翻开它的时候，却有一种豁然开朗的感觉。这本书的叙事方式非常独特，它不像传统的教材那样生硬地抛出理论，而是更像一位经验丰富的老工程师在耐心地为你拆解每一个复杂的电路图。比如，它在讲解晶体管的偏置电路时，并没有直接给出复杂的数学推导，而是先用一个生动的比喻，将复杂的电流和电压关系比作水流在不同管道中的分配，让我这个初学者一下子就抓住了核心的逻辑。书中对各种经典实验的描述也极其详尽，配图清晰且富有层次感，即便是那些我以前怎么也想不明白的反馈机制，在它幽默风趣的笔触下也变得妙趣横生。读完第一章，我甚至产生了一种想要立刻动手搭建一个简单放大电路的冲动，这种激发实践热情的引导力，在同类书籍中是极为罕见的。它真正做到了将晦涩的物理原理与实际应用紧密结合，让理论不再是空中楼阁，而是可以触摸和验证的真实存在。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，《电路与电子技术》也绝对是业界良心之作。我对比了市面上好几本同类型的教材，很多在印刷质量上就输了。这本书的纸张厚实，不易反光，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻。更关键的是，它在图表的清晰度上做到了极致。特别是在讲解传输线效应和史密斯圆图时，那些复杂的图形边界和标注点都印得锐利无比，即便是用放大镜观察也毫无模糊之感，这对于需要精确解读图形信息的读者来说，简直是福音。此外，书中的术语索引做得非常细致，需要快速查找某个特定概念时，翻阅起来效率极高。可以说，这部书在内容深度之外，提供了顶级的“阅读体验载体”。它让我感觉，作者和出版方对知识的尊重，体现在了每一个细节中——从墨水的选择到章节的布局，都体现出对读者时间和精力的珍视。拥有一本这样的工具书，不仅是知识的积累，更是一种工作环境的优化。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我手里堆着不少关于电子技术的基础教材，但它们大多在深入挖掘某一个分支时就戛然而止了。这部《电路与电子技术》给我的感觉是，它构建了一个极其稳固且宽广的知识“地基”。它的深度和广度达到了一个令人敬佩的平衡点。我尤其欣赏它在模拟电路和数字电路交汇处的处理手法。在讲解CMOS逻辑门的工作原理时，它没有止步于开关特性，而是延伸到了动态功耗、亚阈值导通电流的分析，这对于理解现代低功耗设计至关重要。更妙的是，它紧接着就将这些概念串联到了微控制器（MCU）的接口设计上，清晰地阐释了为什么在设计高速接口时，必须考虑驱动器的上升沿和下降时间。这种跨越了不同技术领域的融会贯通，让我重新审视了整个电子系统的运作原理，感觉之前零散的知识点一下子被串成了一条有机的链条。这本书的价值不在于提供最新的芯片手册，而在于教会你理解这些手册背后的基本物理规律，使你具备对未来任何新技术进行快速学习和适配的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要教会你“如何做”（How-to），更要让你明白“为何如此”（Why）。这部《电路与电子技术》在这方面做得尤为出色，它的批判性思维引导非常到位。在介绍滤波器设计时，作者并没有盲目推崇某一种拓扑结构，而是花费笔墨去对比巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器的优劣，以及它们在瞬态响应和通带纹波之间必须做出的“痛苦抉择”。这种对设计权衡（Trade-off）的深入剖析，是教科书中最难得的部分。它没有提供一个“标准答案”，而是训练读者去形成自己的工程判断力。而且，书中对一些“反直觉”的现象的解释，比如高频时电容的阻抗特性变化，都是通过详细的等效电路模型一步步推导出来的，逻辑链条非常清晰，让你信服。阅读这本书的过程，就像是参加了一场高级别的设计研讨会，你不仅学到了知识，更重要的是，学到了一种严谨、务实的工程哲学。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，我当初买这本《电路与电子技术》更多是出于一种“不得不读”的心态，因为我发现自己正在工作的那个物联网项目，对底层信号处理的要求越来越高，而我过去的知识储备在这方面显然是捉襟见肘。这本书的结构安排简直像是一场精心策划的知识探险。它没有按照传统的“直流→交流→半导体”的线性模式推进，而是巧妙地采用了“问题导向”的章节设置。例如，它在介绍运算放大器之前，会先抛出一个“如何精确测量微弱传感器信号”的实际难题，然后自然而然地引出运放的隔离、放大和滤波功能。这种叙述方式极大地提高了阅读的沉浸感和目的性。更让我惊喜的是，书中对噪声和干扰的分析部分。很多教材往往一带而过，但它却用了整整一个章节来深入探讨电磁兼容性（EMC）的基础知识，并且提供了大量工程实践中处理屏蔽和接地问题的“土方子”，这些经验性的技巧比纯理论推导更有价值，让我感觉到作者不仅是学者，更是一位在生产线上摸爬滚打过的实干家。这本书的知识密度虽然很高，但其组织逻辑的流畅性，保证了阅读体验的顺畅，非常适合需要快速提升实战能力的工程师。