模拟电子技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

范立南，张明，吴琼 等 著

图书标签:

• 模拟电路
• 电子技术
• 模拟电子
• 电路分析
• 电子工程
• 仿真
• 元器件
• 信号处理
• 电路设计
• 高等教育

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302299974

版次：1

商品编码：11180646

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：321

字数：491000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《模拟电子技术》特色：
　　◆少而精，在精选内容上取胜。教材的安排有意分散难点，以解决“入门难”的问题，符合教学的基本规律及学生的认知规律。
　　◆理论联系实际，学以致用，使学生建立工程观点，排除实际难点。在教材中有意识地逐步培养学生的读图能力和分析问题、解决问题的能力，把对实际电路的案例解析与理论知识的学习有机地结合在一起，加强了对学生工程实践能力的培养。
　　◆针对课程内容广泛，线路众多的特点，重点突出事物的规律，不单纯追求所讲线路之多少，通过讲清一点达到使学生对所学知识“举一反三”的效果。

内容简介

　　《模拟电子技术》以模拟电子技术的基本知识、基本理论为主线，将模拟电子技术的基本理论与各种新技术有机地结合在一起精心编排和设计安排章节。《模拟电子技术》共分8章，内容包括半导体二极管及其应用、半导体三极管及放大电路基础、场效应管及其放大电路、集成运算放大器、反馈和负反馈放大电路、集成运放组成的运算电路、信号检测与处理电路、信号发生器、功率放大器、直流稳压电源等。各章末均有小结和阅读材料，并配有难易程度和数量都比较适当的思考题和习题。
　　《模拟电子技术》可作为高等院校电气信息类专业（含自动化、电气技术、电子信息工程、电子信息科学与技术、生物医学工程、通信、计算机、测控和机电一体化等）及相关专业的本科教材，还可供从事电子技术研究和开发的工程技术人员参考。

内页插图

目录

第1章 常用半导体器件
1.1 半导体基础知识
1.1.1 本征半导体
1.1.2 杂质半导体
1.1.3 PN结
1.1.4 PN结的单向导电性
1.1.5 PN结的电容效应
1.2 半导体二极管
1.2.1 二极管的结构
1.2.2 伏安特性
1.2.3 主要参数
1.2.4 等效电路
1.2.5 其他二极管
1.3 晶体三极管
1.3.1 晶体三极管的结构
1.3.2 内部载流子运动规律
1.3.3 晶体三极管放大作用
1.3.4 晶体三极管的特性曲线
1.3.5 晶体三极管的主要参数
1.4 场效应管
1.4.1 结型场效应管
1.4.2 绝缘栅型场效应管
1.4.3 场效应管的主要参数
1.4.4 场效应管与晶体管的比较
1.5 其他常用器件
1.5.1 晶闸管
1.5.2 集成电路中的元件
1.6 实例电路分析：路灯控制电路
1.7 MultiSIM应用举例
本章小结
阅读材料：晶体管的六十年习题

第2章 基本放大电路
2.1 基本共射放大电路
2.1.1 基本共射放大电路组成及工作原理
2.1.2 基本共射放大电路的静态工作点
2.2 基本共射放大电路的分析方法
2.2.1 图解法
2.2.2 微变等效分析法
2.3 静态工作点的稳定
2.3.1 设置静态工作点的必要性
2.3.2 影响静态工作点的主要因素
2.3.3 稳定静态工作点的电路
2.3.4 稳定静态工作点的其他措施
2.4 三种基本接法
2.4.1 基本放大电路的共集接法
2.4.2 基本放大电路的共基接法
2.4.3 三种接法的比较
2.5 场效应管放大电路
2.5.1 场效应管放大电路的三种接法
2.5.2 场效应管放大电路静态工作点的设置方法及其分析估算
2.5.3 场效应管放大电路的动态分析
2.5.4 场效应管放大电路的特点
2.6 多级放大电路
2.6.1 直接耦合
2.6.2 阻容耦合
2.6.3 变压器耦合
2.6.4 多级放大电路的动态分析
2.7 单管放大电路的频率响应
2.7.1 频率响应概述
2.7.2 RC耦合放大器的频率特性
2.8 实例电路分析
2.8.1 声控闪光电路
2.8.2 手提式晶体管扩音器
2.9 MultiSIM应用举例
本章小结
阅读材料：功率放大器
习题

第3章 功率放大电路
3.1 功率放大电路概述
3.1.1 功率放大电路的一般要求
3.1.2 低频功率放大电路的分类
3.2 甲类功率放大电路
3.3 乙类互补对称功率放大电路
3.4 甲乙类互补对称功率放大器
3.4.1 甲乙类双电源互补对称电路
3.4.2 甲乙类单电源互补对称电路
3.4.3 甲乙类功率放大电路的特点
3.5 变压器耦合推挽式功率放大器
3.5.1 双端推挽功率放大器
3.5.2 单端推挽功率放大器
3.5.3 变压器耦合推挽功放器的特点
3.6 集成功率放大器
3.7 实例电路分析：“随身听功率接续器电路
3.8 MultiSIM应用举例
本章小结
阅读材料：音频功率放大器的发展
习题

第4章 集成运算放大电路
4.1 集成运算放大电路概述
4.1.1 集成运算放大器的特点
4.1.2 集成运放的组成
4.2 差动放大电路
4.2.1 零点漂移现象
4.2.2 基本差分放大电路
4.2.3 长尾式差分放大电路
4.3 基本恒流源电路
4.3.1 镜像恒流源电路
4.3.2 比例恒流源电路
4.3.3 微电流源电路
4.3.4 多路输出恒流源电路
4.3.5 改进型恒流源电路
4.3.6 恒流源与有源负载
4.4 集成运放的典型电路与参数
4.4.1 集成运放F007简介
4.4.2 双极性集成运算放大器
……
第5章 放大电路中的反馈
第6章 信号的运算和处理
第7章 信号的发生和波形的转换
第8章 直流电源

前言/序言

　　模拟电子技术是电子类及相关专业的重要专业基础课，对人才培养有着至关重要的作用。模拟电子技术涉及的内容也浩如烟海，知识点多、理论性强、难度大。为了更好地适应学生的学习需要，本教材设定的目标是通过教学，培养学生具有清晰、准确、系统的理论知识脉络，并具有较强的模拟电子技术实际应用能力。本书以“讲透基本原理，打好电路基础，面向集成电路”为宗旨，在若干知识点的阐述上，有自己的个性特色，并在内容取舍、编排以及文字表达等方面都期望解决初学者入门难的问题。本教材内容体系完整，较全面地讲述了模拟电子技术的知识，以基本概念和基本应用为主，着重于电路功能的描述、分析和典型应用，强调电路特性和电路的应用，淡化电路的内部结构，重点突出，便于自学。
　　本书主要内容包括：半导体器件基础、放大电路基础、集成运算放大电路、负反馈放大电路、模拟信号的运算与处理、波形发生电路、直流稳压电源和模拟电路应用实例等。全书共分8章。第1章介绍了半导体器件；第2章对基本放大电路、多级放大电路、场效应管放大电路进行了阐述；第3章对功率放大电路进行了阐述；第4章对集成运算放大电路进行了阐述；第5章对负反馈放大电路进行了阐述分析；第6章对信号运算电路进行了阐述；第7章对信号发生和波形转换电路进行了阐述；第8章对直流电源电路进行了阐述分析。各章末均有小结和阅读材料，并配有难易程度和数量都比较适当的思考题和习题。
　　……

《人工智能的黎明：机器学习的原理与实践》 内容简介 本书旨在为读者揭开人工智能神秘的面纱，深入浅出地介绍其核心驱动力——机器学习的理论基础、关键算法以及在实际应用中的落地方法。我们不探讨那些已经融入我们生活却不为人知的“幕后英雄”，而是专注于构建一个清晰、系统且可操作的知识体系，让读者能够真正理解机器学习是如何工作的，并掌握将其应用于解决实际问题的能力。 第一部分：人工智能的基石——机器学习概览 在这一部分，我们将从宏观视角出发，为读者勾勒出人工智能的轮廓，并明确机器学习在其中扮演的关键角色。 什么是人工智能？ 我们将从历史渊源讲起，追溯人工智能概念的诞生与演进，区分强人工智能与弱人工智能，并探讨当今人工智能发展所处的阶段。我们将重点强调，本书所关注的“人工智能”更多是指在特定任务上表现出智能行为的系统，而非科幻小说中的通用智能。 机器学习的定义与范畴。我们将清晰地定义机器学习，并将其与传统的编程范式进行对比。读者将理解，机器学习的核心在于让计算机通过数据“学习”，而非被明确地编程。我们将详细介绍机器学习的三大主要分支： 监督学习 (Supervised Learning)：介绍其核心思想——通过带有标签的样本进行训练，预测未知样本的输出。我们会举例说明，例如根据房屋的面积、地理位置等信息预测房屋价格，或者根据邮件的内容判断是否为垃圾邮件。 无监督学习 (Unsupervised Learning)：阐述其特点——在没有标签的数据中寻找模式、结构或关系。例如，将具有相似购买习惯的顾客分组，或者识别大量文档中的主题。 强化学习 (Reinforcement Learning)：解释其工作机制——通过与环境的交互，学习在特定情境下采取最优行动以最大化累积奖励。我们会用游戏AI或机器人控制的例子来生动地说明。 机器学习的重要性与应用前景。我们将展望机器学习在各个领域的巨大潜力，从医疗诊断、金融风控到自动驾驶、个性化推荐等，让读者感受到这项技术改变世界的强大力量。 第二部分：机器学习的核心理论——算法的深度解析 本部分将深入探讨机器学习中几种最基本、最核心的算法，理解其背后的数学原理和工作流程。 线性回归 (Linear Regression)： 概念与原理：讲解如何用一条直线（或高维空间中的超平面）来拟合数据点，找到输入特征与输出目标之间的线性关系。 数学模型：介绍最小二乘法等优化目标，理解如何计算最佳拟合线。 应用场景：例如预测销量与广告投入的关系，或者身高与体重的关系。 优缺点分析：讨论其简单高效的特点，以及在非线性关系面前的局限性。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 概念与原理：讲解如何将线性回归的输出映射到概率，用于解决二分类问题。 Sigmoid函数：介绍其作用，将任意实数映射到0到1之间的概率值。 损失函数与优化：理解交叉熵损失函数以及梯度下降法在其中的应用。 应用场景：例如判断一笔交易是否为欺诈，或者判断一封邮件是否为垃圾邮件。 与线性回归的区别：强调其输出的概率特性。 决策树 (Decision Trees)： 概念与原理：讲解如何构建一棵树状模型，通过一系列基于特征的判断来做出预测。 信息增益与基尼不纯度：介绍用于衡量节点分裂优劣的指标。 树的剪枝：讨论如何避免过拟合，提高模型的泛化能力。 应用场景：例如根据客户的年龄、收入、职业等信息判断其是否会购买某产品。 优势与劣势：易于理解和解释，但在某些情况下可能不稳定。 支持向量机 (Support Vector Machines - SVM)： 概念与原理：介绍如何找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据点，并关注“支持向量”。 核函数 (Kernel Trick)：讲解如何通过核函数将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题，例如径向基函数 (RBF) 核。 应用场景：在图像识别、文本分类等领域表现出色。 核心思想：最大化分类间隔。 K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors - KNN)： 概念与原理：介绍基于“物以类聚，人以群分”的思想，通过计算新样本与已有样本的距离来决定其类别。 距离度量：讲解欧氏距离等常用度量方法。 K值的选择：讨论K值对模型性能的影响。 应用场景：用于分类和回归任务，简单直观。 第三部分：机器学习的进阶——集成学习与神经网络 在掌握了基础算法后，我们将进一步探讨更强大的机器学习技术。 集成学习 (Ensemble Learning)： 概念与原理：讲解如何通过组合多个弱学习器来构建一个更强大的模型。 Bagging (Bootstrap Aggregating)：例如随机森林 (Random Forest)，通过并行训练多个决策树并投票来减小方差。 Boosting (Adaboost, Gradient Boosting)：例如 XGBoost，通过串行训练，每一轮都关注上一轮预测错误的样本，逐步提升整体性能。 优势：通常比单一模型具有更高的准确性和鲁棒性。 神经网络 (Neural Networks)： 生物学启示：简要介绍神经网络的灵感来源——人脑的神经元结构。 基本结构：讲解神经元、层（输入层、隐藏层、输出层）、激活函数等核心概念。 前向传播与反向传播：详细介绍模型如何进行预测以及如何通过反向传播算法来更新权重，学习模型参数。 深度学习 (Deep Learning)：介绍拥有多个隐藏层的神经网络，强调其强大的特征学习能力。 常见网络结构： 多层感知机 (MLP)：基础的前馈神经网络。 卷积神经网络 (CNN)：在图像处理领域取得巨大成功，讲解卷积层、池化层等。 循环神经网络 (RNN)：适用于处理序列数据，如文本和时间序列，讲解循环结构。 长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU)：解决RNN的长期依赖问题。 训练过程中的挑战：梯度消失/爆炸、过拟合等问题，以及正则化、Dropout等解决方法。 第四部分：机器学习的实践——数据处理与模型评估 理论知识固然重要，但实际应用同样不可或缺。本部分将聚焦于将机器学习模型付诸实践的必要步骤。 数据预处理 (Data Preprocessing)： 数据收集与理解：强调理解数据的来源、含义和质量。 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等。 特征工程 (Feature Engineering)：创建、选择和转换特征，以提升模型性能。例如，合并现有特征，创建交互项，或者对分类特征进行编码。 数据标准化与归一化：为何需要进行缩放，以及常用的方法（如Z-score标准化、Min-Max归一化）。 数据集划分：训练集、验证集和测试集的划分原则。 模型评估 (Model Evaluation)： 性能指标： 回归任务：均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、R²分数。 分类任务：准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1分数、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵。 交叉验证 (Cross-Validation)：K折交叉验证等方法，提高模型评估的可靠性。 模型调优 (Model Tuning)： 超参数 (Hyperparameters)：解释超参数与模型参数的区别，以及它们的重要性。 调参策略：网格搜索 (Grid Search)、随机搜索 (Random Search)、贝叶斯优化等。 第五部分：机器学习的应用探索与未来展望 在掌握了理论和实践方法后，我们将一起展望机器学习的未来，并探讨其在不同领域的实际应用。 典型应用场景详解： 计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别。 自然语言处理 (NLP)：文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统。 推荐系统：协同过滤、基于内容的推荐。 异常检测：金融欺诈检测、网络安全。 时间序列分析：股票预测、天气预报。 机器学习的伦理与挑战： 偏见与公平性：讨论数据偏见如何导致模型不公平。 可解释性：理解“黑箱”模型的局限性，以及可解释AI的研究进展。 隐私保护：在机器学习应用中如何保护用户隐私。 人工智能的未来： 自动化机器学习 (AutoML)：让机器学习门槛降低。 迁移学习 (Transfer Learning)：利用已有的模型知识解决新问题。 生成式AI (Generative AI)：文本、图像、代码等的生成。 通用人工智能 (AGI)：长期探索的方向。 本书旨在为读者提供一个扎实、全面且易于理解的机器学习知识体系，无论您是对此领域充满好奇的初学者，还是希望系统梳理知识的从业者，都能从中获益。我们相信，通过掌握机器学习的原理与实践，您将能够更好地理解这个日益智能化的世界，并有机会参与到创造更美好未来的进程中。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了完全意想不到的启发，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一场关于“控制”与“响应”的哲学探讨。作者非常巧妙地将复杂的电路行为与一些宏观的物理现象联系起来，让我从一个全新的视角去审视电子元件。它不是那种硬邦邦的教科书，而是更像一位老友在和你分享他对世界的观察。我特别欣赏书中关于“反馈”的章节，作者用非常形象的比喻，比如“负反馈就像在跑步时不断微调自己的姿态以保持平衡”，来解释它在稳定电路和放大信号方面的重要作用。读完这一部分，我才真正理解了为什么很多高级的电子设备能够如此精准地工作，原来背后是如此精妙的“自我调节”机制。书中对于各种“非线性”效应的描述也让我印象深刻，它没有回避电子元件的局限性，而是将其视为设计的挑战，并提供了相应的解决方案。这种坦诚和深入的分析，让我对电子技术的理解上升了一个维度，不再仅仅是简单的“输入-输出”关系，而是充满了动态的平衡与相互作用。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直以为电子技术就是那些闪烁的LED和复杂的集成电路，但这本书彻底颠覆了我的认知。它仿佛打开了一扇通往微观世界的大门，让我看到了那些看不见的电子是如何在导线中奔跑，如何在电阻中“摩擦”，如何在半导体中被“引导”。我非常喜欢作者在书中关于“信号完整性”的讲解，他用一种非常直观的方式，让我理解了高速信号在传输过程中可能遇到的各种“干扰”和“失真”，以及这些问题对电路性能的影响。书中还提供了一些非常实用的“调试技巧”，虽然没有直接给出具体的代码或者配置，但它教我如何去“倾听”电路的声音，如何从细微的现象中找出问题的根源。这种“问题导向”的学习方式，让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和解决问题。书中的一些图解更是妙不可言，寥寥几笔就能勾勒出电路的精髓，让我过目不忘。我感觉这本书不只教我“是什么”，更教我“怎么想”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直是为那些希望深入理解“幕后英雄”的工程师量身定制的。它没有停留在表面，而是深入挖掘了每一个元器件的“性格”和“脾气”。我特别喜欢书中对“功率电子”部分的处理，它不是简单地介绍MOSFET或者IGBT的开关特性，而是深入分析了它们在实际工作中所面临的挑战，比如开关损耗、导通损耗以及热管理问题。作者用非常严谨的语言，结合实际的公式推导，让我对这些看似简单的“开关”有了更深的认识。书中还穿插了大量的“工程实践”案例，比如在设计电源转换器时需要考虑的各种因素，以及如何通过优化电路设计来提高效率、降低成本。这些内容让我感到非常受用，它不是那种只停留在理论层面的书，而是真正能够指导实际工程设计的宝藏。我从中学习到了很多关于“权衡”与“取舍”的智慧，这在工程设计中是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这是一本充满智慧的读物，它不仅仅是在传授技术，更是在培养一种“思维方式”。作者以一种非常宏观的视角，将各种看似独立的电子现象串联起来，让我看到了一个更加完整和统一的电子世界。我非常欣赏书中对于“稳定性”和“鲁棒性”的讨论，它让我理解了为什么一个看似简单的电路，在实际应用中可能会因为各种干扰而变得不稳定，以及如何通过设计来克服这些挑战。书中还提供了一些非常深刻的“哲学思考”，比如关于“理想化模型”与“实际情况”之间的差距，以及如何在这种差距中找到最优的解决方案。这些思考让我不仅在技术上有所收获，也在思维上得到了启发。这本书不是那种可以一目十行读完的书，它需要你慢慢品味，细细琢磨。每一次重读，我都能从中发现新的东西，感受到作者思想的深度和广度。它更像是一本“武功秘籍”，当你功力渐深时，便能体会到其中蕴含的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些对数字世界背后的原理充满好奇的初学者量身打造的！它没有直接告诉你各种芯片怎么用，而是从最基础的晶体管模型讲起，就像一位循循善诱的老师，一步步引导你理解电子信号是如何在电路中流淌、放大、开关的。最让我惊艳的是，作者并没有枯燥地堆砌公式，而是通过大量生动形象的比喻，把抽象的概念变得通俗易懂。比如，他把电容比作水库，解释了它如何储存电荷；把二极管比作单向阀门，说明了电流的方向性。书中还穿插了许多实际应用的小案例，比如一个简单的收音机电路，让你在学习理论的同时，也能感受到电子技术在生活中的强大力量。即使你之前对电子完全没有概念，也能通过这本书建立起扎实的根基。它不是那种让你看完就忘的速成教材，而是能让你真正理解“为什么”的启蒙读物，为后续深入学习打下了坚实的基础。我尤其喜欢其中关于“噪声”的讨论，它用一种非常人性化的方式解释了为什么信号不会完美，以及如何应对这些“不确定性”，这在我看来是一种非常高明的教学手法。