電路與電子技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙月恩 著

圖書標籤:

• 電路分析
• 電子技術
• 模擬電路
• 數字電路
• 電路原理
• 電子元件
• 信號處理
• 通信電路
• 電力電子
• 嵌入式係統

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115193261

商品編碼：29692154386

包裝：平裝

齣版時間：2009-04-01

基本信息

書名：電路與電子技術

定價：28.00元

作者：趙月恩

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2009-04-01

ISBN：9787115193261

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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以電路與電子技術基礎知識、基本理論為主綫，注重體現高職高專特色，淡化理論，重視實踐，內容兼顧知識係統性與完整性，習題形式多樣。
本書是高職高專院校電子信息專業電路與電子技術課程的規劃教材，全書共分14章，包括電路基礎和模擬電子技術兩部分內容。本書可作為高職高專院校通信技術、電子、信息等電類專業相關課程的教材使用，也可供相關人員自學參考。

內容提要

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本書是高職高專院校電子信息專業電路與電子技術課程的規劃教材，全書共分14章，包括電路基礎和模擬電子技術兩部分內容。電路基礎部分主要介紹電路的基本概念、電路的分析方法及電路定理、正弦穩態電路分析、安全用電常識和一階動態電路分析等內容。模擬電子技術部分主要介紹常用電子器件、基本放大電路、集成運算放大電路、信號産生電路和直流穩壓電源等內容。每章附有不同題型的習題，書後附有參考答案。
本書以基本概念、基本理論、基本分析方法、單元電路分析、集成電路應用為主，通俗易懂，重點突齣。本書可作為高職高專院校通信技術、電子、信息等電類專業相關課程的教材使用，也可供相關人員自學參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理與模式識彆：理論、算法與應用》 內容簡介 本書係統地闡述瞭數字圖像處理與模式識彆這兩個緊密相關的領域的核心理論、關鍵算法及其廣泛的應用。全書共分為三個部分，共計十三章，力求為讀者提供一個全麵而深入的學習體驗。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分聚焦於數字圖像的底層處理技術，為後續的模式識彆分析打下堅實的基礎。 第一章：數字圖像基礎 本章首先定義瞭數字圖像及其基本特性，包括圖像的形成過程、采樣與量化、圖像的錶示方式（如灰度圖像、彩色圖像）以及圖像的基本幾何變換（平移、鏇轉、縮放、剪切）等。我們將深入探討不同顔色空間（如RGB、HSV、YUV）的轉換及其意義，並介紹常用的圖像文件格式。此外，還將簡要介紹人眼視覺特性與圖像感知之間的關係，為理解後續圖像增強與復原技術提供感官層麵的認知。 第二章：圖像增強 本章詳細介紹瞭提高圖像視覺質量、突齣圖像有用信息或抑製噪聲的各種技術。我們將從空域和頻域兩個角度展開討論。空域增強方法包括點運算（如灰度變換、直方圖均衡化、直方圖規定化），這些方法直接作用於像素灰度值。空間域濾波方法將重點介紹各種濾波器，如平滑濾波器（均值濾波、高斯濾波、中值濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波器（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts交叉算子）用於增強圖像邊緣和細節。頻域增強方法則通過傅裏葉變換將圖像轉換到頻域進行處理，例如高通濾波、低通濾波、同中心高通濾波等，以及如何結閤空域和頻域的優勢進行混閤增強。 第三章：圖像復原 本章緻力於解決圖像由於噪聲、模糊或其他成像過程中的失真而導緻的質量下降問題。我們將分析不同類型的圖像退化模型，特彆是由於模糊（如運動模糊、離焦模糊）和加性噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）引起的失真。針對這些退化，我們將深入講解各種圖像復原算法，包括逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等綫性濾波方法，以及基於盲捲積的非綫性復原方法（如Lucy-Richardson算法）。此外，還將探討處理周期性噪聲的頻率域濾波技術。 第四章：圖像分割 本章是圖像分析的關鍵步驟，旨在將圖像劃分為具有不同屬性的區域或對象。我們將介紹基於閾值的分割方法，包括全局閾值、局部閾值和自適應閾值技術的原理與實現。區域生長法及其變種也將被詳細講解，它根據像素的相似性將鄰近像素聚閤在一起。邊緣檢測作為一種重要的分割預處理手段，我們將深入探討各種邊緣檢測算子（如Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny算子）的優缺點及其參數選擇。此外，還將介紹分水嶺算法、霍夫變換用於直綫和圓等形狀的檢測，以及基於區域分裂與閤並的方法。 第五章：形態學處理 本章介紹瞭一係列基於圖像形狀的數學形態學操作，用於處理圖像中的結構特徵，特彆是在二值圖像處理中。我們將詳細闡述腐蝕、膨 dilation、開運算（erosion後dilation）和閉運算（dilation後erosion）的基本原理及其效果。這些基本操作的組閤可以實現更復雜的任務，如提取圖像的骨架、連接斷裂的綫條、填充小的空洞、去除小的物體以及連接分離的物體。我們還將介紹更多高級形態學算法，如擊中不擊中變換、形態學梯度、以及灰度形態學操作，並探討它們在圖像分析中的應用。 第二部分：模式識彆理論與方法 本部分將深入探討模式識彆的核心理論和各種主流算法，旨在讓讀者理解如何從數據中提取有意義的模式。 第六章：特徵提取與選擇 本章關注如何從原始數據中提取能夠有效區分不同類彆的特徵，並從中選擇最優特徵子集。我們將介紹常用的特徵類型，包括統計特徵（如均值、方差、協方差、矩）、紋理特徵（如灰度共生矩陣、LBP算子）、形狀特徵（如傅裏葉描述子、Hu不變矩）以及顔色特徵。在特徵選擇方麵，我們將介紹過濾法（如方差分析、互信息）、包裝法（如遞歸特徵消除）和嵌入法（如L1正則化）等多種策略，旨在降低維度、減少計算量並提高分類器的性能。 第七章：分類器設計：統計學習方法 本章是模式識彆的核心，將介紹基於統計學的各種分類器設計方法。我們將從貝葉斯分類器入手，深入講解最大似然估計和最大後驗概率估計。綫性分類器，如感知機和支持嚮量機（SVM），及其核技巧的應用將得到詳盡闡述，特彆是SVM在處理高維數據和非綫性可分問題上的強大能力。決策樹算法，包括ID3、C4.5和CART算法，其構建過程、剪枝策略及其在分類問題中的應用也將被重點介紹。我們將深入分析各種分類器的優缺點、適用範圍以及如何進行模型評估和選擇。 第八章：分類器設計：機器學習方法 本章將聚焦於近年來發展迅速的機器學習方法在模式識彆中的應用。我們將詳細介紹K近鄰（KNN）分類器，分析其距離度量、K值選擇等關鍵因素。集成學習方法，如Bagging（例如隨機森林）和Boosting（例如AdaBoost、Gradient Boosting），將作為提高模型魯棒性和準確性的重要手段進行講解。我們將探討這些方法如何通過組閤多個弱分類器來構建一個強大的分類模型。此外，還將簡要介紹神經網絡的基本原理，包括多層感知機（MLP）及其反嚮傳播算法，為後續深度學習的應用奠定基礎。 第九章：聚類分析 本章探討無監督學習中的聚類分析，旨在將相似的數據點分組到不同的簇中，而無需預先知道類標簽。我們將詳細介紹層次聚類方法（如凝聚式和分裂式）及其各種鏈接準則（如單鏈接、全鏈接、平均鏈接）。基於劃分的方法，如K-Means算法，將作為最常用和最有效的聚類算法進行深入講解，包括其迭代過程、初始中心選擇以及如何評估聚類結果（如輪廓係數、Calinski-Harabasz指數）。此外，還將介紹基於密度的方法（如DBSCAN）和基於模型的聚類方法，並討論如何根據數據特性選擇閤適的聚類算法。 第十章：特徵匹配與目標識彆 本章將模式識彆的理論應用於實際的匹配和識彆問題。我們將介紹基於全局特徵和局部特徵的匹配策略。尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）等局部特徵檢測與描述算法將得到重點講解，分析它們在應對尺度、鏇轉和光照變化方麵的優勢。我們將深入探討如何利用這些特徵進行圖像檢索、物體識彆和多視圖幾何問題。此外，還將介紹基於模闆匹配和基於部件的模型匹配方法。 第三部分：數字圖像處理與模式識彆的應用 本部分將結閤前兩部分的內容，展示數字圖像處理和模式識彆在各個領域的實際應用。 第十一章：醫學圖像分析 本章將聚焦於醫學圖像處理與模式識彆在醫療診斷與研究中的應用。我們將介紹CT、MRI、X光、超聲等不同成像模態的特點，以及它們在數字圖像處理方麵的特殊挑戰。內容將涵蓋醫學圖像的增強、去噪、分割（如器官或病竈的自動分割）、特徵提取（如腫瘤紋理分析）以及分類（如疾病診斷）。具體應用場景將包括病竈檢測、細胞計數、三維重建以及醫學影像的配準。 第十二章：人臉識彆與行為分析 本章將深入探討人臉識彆技術，包括人臉檢測、人臉對齊、特徵提取（如Eigenfaces、Fisherfaces、LBP）以及匹配算法。我們將分析不同人臉識彆方法的優缺點，以及在不同光照、姿態和錶情條件下的魯棒性問題。同時，還將介紹基於視覺的行為分析技術，如姿態估計、手勢識彆、動作識彆等，並探討這些技術在安防監控、人機交互等領域的應用。 第十三章：遙感圖像處理與分析 本章將重點介紹數字圖像處理與模式識彆在遙感領域的應用。內容將涵蓋衛星影像和航空影像的預處理，如幾何校正、輻射校正。我們將詳細介紹遙感圖像的分割（如地物分類，包括土地覆蓋類型、農作物識彆）、特徵提取（如植被指數、地物光譜特徵）以及目標檢測（如建築物、道路的識彆）。此外，還將討論遙感圖像在環境監測、城市規劃、災害評估等方麵的實際應用案例。 通過以上三個部分的係統學習，讀者將能夠深刻理解數字圖像處理和模式識彆的理論精髓，掌握多種核心算法，並能夠將這些技術有效地應用於實際問題中，為在計算機視覺、人工智能、生物醫學工程、地理信息係統等相關領域的研究與開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這部《電路與電子技術》在我手裏已經有些日子瞭，說實話，一開始我對它的期望值並不高，總覺得這類教科書無非是枯燥的公式堆砌和概念的羅列，讀起來就像啃石頭。然而，當我真正翻開它的時候，卻有一種豁然開朗的感覺。這本書的敘事方式非常獨特，它不像傳統的教材那樣生硬地拋齣理論，而是更像一位經驗豐富的老工程師在耐心地為你拆解每一個復雜的電路圖。比如，它在講解晶體管的偏置電路時，並沒有直接給齣復雜的數學推導，而是先用一個生動的比喻，將復雜的電流和電壓關係比作水流在不同管道中的分配，讓我這個初學者一下子就抓住瞭核心的邏輯。書中對各種經典實驗的描述也極其詳盡，配圖清晰且富有層次感，即便是那些我以前怎麼也想不明白的反饋機製，在它幽默風趣的筆觸下也變得妙趣橫生。讀完第一章，我甚至産生瞭一種想要立刻動手搭建一個簡單放大電路的衝動，這種激發實踐熱情的引導力，在同類書籍中是極為罕見的。它真正做到瞭將晦澀的物理原理與實際應用緊密結閤，讓理論不再是空中樓閣，而是可以觸摸和驗證的真實存在。

評分☆☆☆☆☆

我得承認，我當初買這本《電路與電子技術》更多是齣於一種“不得不讀”的心態，因為我發現自己正在工作的那個物聯網項目，對底層信號處理的要求越來越高，而我過去的知識儲備在這方麵顯然是捉襟見肘。這本書的結構安排簡直像是一場精心策劃的知識探險。它沒有按照傳統的“直流→交流→半導體”的綫性模式推進，而是巧妙地采用瞭“問題導嚮”的章節設置。例如，它在介紹運算放大器之前，會先拋齣一個“如何精確測量微弱傳感器信號”的實際難題，然後自然而然地引齣運放的隔離、放大和濾波功能。這種敘述方式極大地提高瞭閱讀的沉浸感和目的性。更讓我驚喜的是，書中對噪聲和乾擾的分析部分。很多教材往往一帶而過，但它卻用瞭整整一個章節來深入探討電磁兼容性（EMC）的基礎知識，並且提供瞭大量工程實踐中處理屏蔽和接地問題的“土方子”，這些經驗性的技巧比純理論推導更有價值，讓我感覺到作者不僅是學者，更是一位在生産綫上摸爬滾打過的實乾傢。這本書的知識密度雖然很高，但其組織邏輯的流暢性，保證瞭閱讀體驗的順暢，非常適閤需要快速提升實戰能力的工程師。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀和排版來看，《電路與電子技術》也絕對是業界良心之作。我對比瞭市麵上好幾本同類型的教材，很多在印刷質量上就輸瞭。這本書的紙張厚實，不易反光，長時間閱讀下來眼睛的疲勞感明顯減輕。更關鍵的是，它在圖錶的清晰度上做到瞭極緻。特彆是在講解傳輸綫效應和史密斯圓圖時，那些復雜的圖形邊界和標注點都印得銳利無比，即便是用放大鏡觀察也毫無模糊之感，這對於需要精確解讀圖形信息的讀者來說，簡直是福音。此外，書中的術語索引做得非常細緻，需要快速查找某個特定概念時，翻閱起來效率極高。可以說，這部書在內容深度之外，提供瞭頂級的“閱讀體驗載體”。它讓我感覺，作者和齣版方對知識的尊重，體現在瞭每一個細節中——從墨水的選擇到章節的布局，都體現齣對讀者時間和精力的珍視。擁有一本這樣的工具書，不僅是知識的積纍，更是一種工作環境的優化。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我手裏堆著不少關於電子技術的基礎教材，但它們大多在深入挖掘某一個分支時就戛然而止瞭。這部《電路與電子技術》給我的感覺是，它構建瞭一個極其穩固且寬廣的知識“地基”。它的深度和廣度達到瞭一個令人敬佩的平衡點。我尤其欣賞它在模擬電路和數字電路交匯處的處理手法。在講解CMOS邏輯門的工作原理時，它沒有止步於開關特性，而是延伸到瞭動態功耗、亞閾值導通電流的分析，這對於理解現代低功耗設計至關重要。更妙的是，它緊接著就將這些概念串聯到瞭微控製器（MCU）的接口設計上，清晰地闡釋瞭為什麼在設計高速接口時，必須考慮驅動器的上升沿和下降時間。這種跨越瞭不同技術領域的融會貫通，讓我重新審視瞭整個電子係統的運作原理，感覺之前零散的知識點一下子被串成瞭一條有機的鏈條。這本書的價值不在於提供最新的芯片手冊，而在於教會你理解這些手冊背後的基本物理規律，使你具備對未來任何新技術進行快速學習和適配的能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅要教會你“如何做”（How-to），更要讓你明白“為何如此”（Why）。這部《電路與電子技術》在這方麵做得尤為齣色，它的批判性思維引導非常到位。在介紹濾波器設計時，作者並沒有盲目推崇某一種拓撲結構，而是花費筆墨去對比巴特沃斯、切比雪夫和橢圓濾波器的優劣，以及它們在瞬態響應和通帶紋波之間必須做齣的“痛苦抉擇”。這種對設計權衡（Trade-off）的深入剖析，是教科書中最難得的部分。它沒有提供一個“標準答案”，而是訓練讀者去形成自己的工程判斷力。而且，書中對一些“反直覺”的現象的解釋，比如高頻時電容的阻抗特性變化，都是通過詳細的等效電路模型一步步推導齣來的，邏輯鏈條非常清晰，讓你信服。閱讀這本書的過程，就像是參加瞭一場高級彆的設計研討會，你不僅學到瞭知識，更重要的是，學到瞭一種嚴謹、務實的工程哲學。