模擬電子技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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範立南，張明，吳瓊 等 著

圖書標籤:

• 模擬電路
• 電子技術
• 模擬電子
• 電路分析
• 電子工程
• 仿真
• 元器件
• 信號處理
• 電路設計
• 高等教育

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302299974

版次：1

商品編碼：11180646

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：321

字數：491000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《模擬電子技術》特色：
　　◆少而精，在精選內容上取勝。教材的安排有意分散難點，以解決“入門難”的問題，符閤教學的基本規律及學生的認知規律。
　　◆理論聯係實際，學以緻用，使學生建立工程觀點，排除實際難點。在教材中有意識地逐步培養學生的讀圖能力和分析問題、解決問題的能力，把對實際電路的案例解析與理論知識的學習有機地結閤在一起，加強瞭對學生工程實踐能力的培養。
　　◆針對課程內容廣泛，綫路眾多的特點，重點突齣事物的規律，不單純追求所講綫路之多少，通過講清一點達到使學生對所學知識“舉一反三”的效果。

內容簡介

　　《模擬電子技術》以模擬電子技術的基本知識、基本理論為主綫，將模擬電子技術的基本理論與各種新技術有機地結閤在一起精心編排和設計安排章節。《模擬電子技術》共分8章，內容包括半導體二極管及其應用、半導體三極管及放大電路基礎、場效應管及其放大電路、集成運算放大器、反饋和負反饋放大電路、集成運放組成的運算電路、信號檢測與處理電路、信號發生器、功率放大器、直流穩壓電源等。各章末均有小結和閱讀材料，並配有難易程度和數量都比較適當的思考題和習題。
　　《模擬電子技術》可作為高等院校電氣信息類專業（含自動化、電氣技術、電子信息工程、電子信息科學與技術、生物醫學工程、通信、計算機、測控和機電一體化等）及相關專業的本科教材，還可供從事電子技術研究和開發的工程技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 常用半導體器件
1.1 半導體基礎知識
1.1.1 本徵半導體
1.1.2 雜質半導體
1.1.3 PN結
1.1.4 PN結的單嚮導電性
1.1.5 PN結的電容效應
1.2 半導體二極管
1.2.1 二極管的結構
1.2.2 伏安特性
1.2.3 主要參數
1.2.4 等效電路
1.2.5 其他二極管
1.3 晶體三極管
1.3.1 晶體三極管的結構
1.3.2 內部載流子運動規律
1.3.3 晶體三極管放大作用
1.3.4 晶體三極管的特性麯綫
1.3.5 晶體三極管的主要參數
1.4 場效應管
1.4.1 結型場效應管
1.4.2 絕緣柵型場效應管
1.4.3 場效應管的主要參數
1.4.4 場效應管與晶體管的比較
1.5 其他常用器件
1.5.1 晶閘管
1.5.2 集成電路中的元件
1.6 實例電路分析：路燈控製電路
1.7 MultiSIM應用舉例
本章小結
閱讀材料：晶體管的六十年習題

第2章 基本放大電路
2.1 基本共射放大電路
2.1.1 基本共射放大電路組成及工作原理
2.1.2 基本共射放大電路的靜態工作點
2.2 基本共射放大電路的分析方法
2.2.1 圖解法
2.2.2 微變等效分析法
2.3 靜態工作點的穩定
2.3.1 設置靜態工作點的必要性
2.3.2 影響靜態工作點的主要因素
2.3.3 穩定靜態工作點的電路
2.3.4 穩定靜態工作點的其他措施
2.4 三種基本接法
2.4.1 基本放大電路的共集接法
2.4.2 基本放大電路的共基接法
2.4.3 三種接法的比較
2.5 場效應管放大電路
2.5.1 場效應管放大電路的三種接法
2.5.2 場效應管放大電路靜態工作點的設置方法及其分析估算
2.5.3 場效應管放大電路的動態分析
2.5.4 場效應管放大電路的特點
2.6 多級放大電路
2.6.1 直接耦閤
2.6.2 阻容耦閤
2.6.3 變壓器耦閤
2.6.4 多級放大電路的動態分析
2.7 單管放大電路的頻率響應
2.7.1 頻率響應概述
2.7.2 RC耦閤放大器的頻率特性
2.8 實例電路分析
2.8.1 聲控閃光電路
2.8.2 手提式晶體管擴音器
2.9 MultiSIM應用舉例
本章小結
閱讀材料：功率放大器
習題

第3章 功率放大電路
3.1 功率放大電路概述
3.1.1 功率放大電路的一般要求
3.1.2 低頻功率放大電路的分類
3.2 甲類功率放大電路
3.3 乙類互補對稱功率放大電路
3.4 甲乙類互補對稱功率放大器
3.4.1 甲乙類雙電源互補對稱電路
3.4.2 甲乙類單電源互補對稱電路
3.4.3 甲乙類功率放大電路的特點
3.5 變壓器耦閤推挽式功率放大器
3.5.1 雙端推挽功率放大器
3.5.2 單端推挽功率放大器
3.5.3 變壓器耦閤推挽功放器的特點
3.6 集成功率放大器
3.7 實例電路分析：“隨身聽功率接續器電路
3.8 MultiSIM應用舉例
本章小結
閱讀材料：音頻功率放大器的發展
習題

第4章 集成運算放大電路
4.1 集成運算放大電路概述
4.1.1 集成運算放大器的特點
4.1.2 集成運放的組成
4.2 差動放大電路
4.2.1 零點漂移現象
4.2.2 基本差分放大電路
4.2.3 長尾式差分放大電路
4.3 基本恒流源電路
4.3.1 鏡像恒流源電路
4.3.2 比例恒流源電路
4.3.3 微電流源電路
4.3.4 多路輸齣恒流源電路
4.3.5 改進型恒流源電路
4.3.6 恒流源與有源負載
4.4 集成運放的典型電路與參數
4.4.1 集成運放F007簡介
4.4.2 雙極性集成運算放大器
……
第5章 放大電路中的反饋
第6章 信號的運算和處理
第7章 信號的發生和波形的轉換
第8章 直流電源

前言/序言

　　模擬電子技術是電子類及相關專業的重要專業基礎課，對人纔培養有著至關重要的作用。模擬電子技術涉及的內容也浩如煙海，知識點多、理論性強、難度大。為瞭更好地適應學生的學習需要，本教材設定的目標是通過教學，培養學生具有清晰、準確、係統的理論知識脈絡，並具有較強的模擬電子技術實際應用能力。本書以“講透基本原理，打好電路基礎，麵嚮集成電路”為宗旨，在若乾知識點的闡述上，有自己的個性特色，並在內容取捨、編排以及文字錶達等方麵都期望解決初學者入門難的問題。本教材內容體係完整，較全麵地講述瞭模擬電子技術的知識，以基本概念和基本應用為主，著重於電路功能的描述、分析和典型應用，強調電路特性和電路的應用，淡化電路的內部結構，重點突齣，便於自學。
　　本書主要內容包括：半導體器件基礎、放大電路基礎、集成運算放大電路、負反饋放大電路、模擬信號的運算與處理、波形發生電路、直流穩壓電源和模擬電路應用實例等。全書共分8章。第1章介紹瞭半導體器件；第2章對基本放大電路、多級放大電路、場效應管放大電路進行瞭闡述；第3章對功率放大電路進行瞭闡述；第4章對集成運算放大電路進行瞭闡述；第5章對負反饋放大電路進行瞭闡述分析；第6章對信號運算電路進行瞭闡述；第7章對信號發生和波形轉換電路進行瞭闡述；第8章對直流電源電路進行瞭闡述分析。各章末均有小結和閱讀材料，並配有難易程度和數量都比較適當的思考題和習題。
　　……

《人工智能的黎明：機器學習的原理與實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者揭開人工智能神秘的麵紗，深入淺齣地介紹其核心驅動力——機器學習的理論基礎、關鍵算法以及在實際應用中的落地方法。我們不探討那些已經融入我們生活卻不為人知的“幕後英雄”，而是專注於構建一個清晰、係統且可操作的知識體係，讓讀者能夠真正理解機器學習是如何工作的，並掌握將其應用於解決實際問題的能力。 第一部分：人工智能的基石——機器學習概覽 在這一部分，我們將從宏觀視角齣發，為讀者勾勒齣人工智能的輪廓，並明確機器學習在其中扮演的關鍵角色。 什麼是人工智能？ 我們將從曆史淵源講起，追溯人工智能概念的誕生與演進，區分強人工智能與弱人工智能，並探討當今人工智能發展所處的階段。我們將重點強調，本書所關注的“人工智能”更多是指在特定任務上錶現齣智能行為的係統，而非科幻小說中的通用智能。 機器學習的定義與範疇。我們將清晰地定義機器學習，並將其與傳統的編程範式進行對比。讀者將理解，機器學習的核心在於讓計算機通過數據“學習”，而非被明確地編程。我們將詳細介紹機器學習的三大主要分支： 監督學習 (Supervised Learning)：介紹其核心思想——通過帶有標簽的樣本進行訓練，預測未知樣本的輸齣。我們會舉例說明，例如根據房屋的麵積、地理位置等信息預測房屋價格，或者根據郵件的內容判斷是否為垃圾郵件。 無監督學習 (Unsupervised Learning)：闡述其特點——在沒有標簽的數據中尋找模式、結構或關係。例如，將具有相似購買習慣的顧客分組，或者識彆大量文檔中的主題。 強化學習 (Reinforcement Learning)：解釋其工作機製——通過與環境的交互，學習在特定情境下采取最優行動以最大化纍積奬勵。我們會用遊戲AI或機器人控製的例子來生動地說明。 機器學習的重要性與應用前景。我們將展望機器學習在各個領域的巨大潛力，從醫療診斷、金融風控到自動駕駛、個性化推薦等，讓讀者感受到這項技術改變世界的強大力量。 第二部分：機器學習的核心理論——算法的深度解析 本部分將深入探討機器學習中幾種最基本、最核心的算法，理解其背後的數學原理和工作流程。 綫性迴歸 (Linear Regression)： 概念與原理：講解如何用一條直綫（或高維空間中的超平麵）來擬閤數據點，找到輸入特徵與輸齣目標之間的綫性關係。 數學模型：介紹最小二乘法等優化目標，理解如何計算最佳擬閤綫。 應用場景：例如預測銷量與廣告投入的關係，或者身高與體重的關係。 優缺點分析：討論其簡單高效的特點，以及在非綫性關係麵前的局限性。 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 概念與原理：講解如何將綫性迴歸的輸齣映射到概率，用於解決二分類問題。 Sigmoid函數：介紹其作用，將任意實數映射到0到1之間的概率值。 損失函數與優化：理解交叉熵損失函數以及梯度下降法在其中的應用。 應用場景：例如判斷一筆交易是否為欺詐，或者判斷一封郵件是否為垃圾郵件。 與綫性迴歸的區彆：強調其輸齣的概率特性。 決策樹 (Decision Trees)： 概念與原理：講解如何構建一棵樹狀模型，通過一係列基於特徵的判斷來做齣預測。 信息增益與基尼不純度：介紹用於衡量節點分裂優劣的指標。 樹的剪枝：討論如何避免過擬閤，提高模型的泛化能力。 應用場景：例如根據客戶的年齡、收入、職業等信息判斷其是否會購買某産品。 優勢與劣勢：易於理解和解釋，但在某些情況下可能不穩定。 支持嚮量機 (Support Vector Machines - SVM)： 概念與原理：介紹如何找到一個最優的超平麵來分隔不同類彆的數據點，並關注“支持嚮量”。 核函數 (Kernel Trick)：講解如何通過核函數將數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分的問題，例如徑嚮基函數 (RBF) 核。 應用場景：在圖像識彆、文本分類等領域錶現齣色。 核心思想：最大化分類間隔。 K-近鄰算法 (K-Nearest Neighbors - KNN)： 概念與原理：介紹基於“物以類聚，人以群分”的思想，通過計算新樣本與已有樣本的距離來決定其類彆。 距離度量：講解歐氏距離等常用度量方法。 K值的選擇：討論K值對模型性能的影響。 應用場景：用於分類和迴歸任務，簡單直觀。 第三部分：機器學習的進階——集成學習與神經網絡 在掌握瞭基礎算法後，我們將進一步探討更強大的機器學習技術。 集成學習 (Ensemble Learning)： 概念與原理：講解如何通過組閤多個弱學習器來構建一個更強大的模型。 Bagging (Bootstrap Aggregating)：例如隨機森林 (Random Forest)，通過並行訓練多個決策樹並投票來減小方差。 Boosting (Adaboost, Gradient Boosting)：例如 XGBoost，通過串行訓練，每一輪都關注上一輪預測錯誤的樣本，逐步提升整體性能。 優勢：通常比單一模型具有更高的準確性和魯棒性。 神經網絡 (Neural Networks)： 生物學啓示：簡要介紹神經網絡的靈感來源——人腦的神經元結構。 基本結構：講解神經元、層（輸入層、隱藏層、輸齣層）、激活函數等核心概念。 前嚮傳播與反嚮傳播：詳細介紹模型如何進行預測以及如何通過反嚮傳播算法來更新權重，學習模型參數。 深度學習 (Deep Learning)：介紹擁有多個隱藏層的神經網絡，強調其強大的特徵學習能力。 常見網絡結構： 多層感知機 (MLP)：基礎的前饋神經網絡。 捲積神經網絡 (CNN)：在圖像處理領域取得巨大成功，講解捲積層、池化層等。 循環神經網絡 (RNN)：適用於處理序列數據，如文本和時間序列，講解循環結構。 長短期記憶網絡 (LSTM) 和 門控循環單元 (GRU)：解決RNN的長期依賴問題。 訓練過程中的挑戰：梯度消失/爆炸、過擬閤等問題，以及正則化、Dropout等解決方法。 第四部分：機器學習的實踐——數據處理與模型評估 理論知識固然重要，但實際應用同樣不可或缺。本部分將聚焦於將機器學習模型付諸實踐的必要步驟。 數據預處理 (Data Preprocessing)： 數據收集與理解：強調理解數據的來源、含義和質量。 數據清洗：處理缺失值、異常值、重復值等。 特徵工程 (Feature Engineering)：創建、選擇和轉換特徵，以提升模型性能。例如，閤並現有特徵，創建交互項，或者對分類特徵進行編碼。 數據標準化與歸一化：為何需要進行縮放，以及常用的方法（如Z-score標準化、Min-Max歸一化）。 數據集劃分：訓練集、驗證集和測試集的劃分原則。 模型評估 (Model Evaluation)： 性能指標： 迴歸任務：均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE)、R²分數。 分類任務：準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1分數、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣。 交叉驗證 (Cross-Validation)：K摺交叉驗證等方法，提高模型評估的可靠性。 模型調優 (Model Tuning)： 超參數 (Hyperparameters)：解釋超參數與模型參數的區彆，以及它們的重要性。 調參策略：網格搜索 (Grid Search)、隨機搜索 (Random Search)、貝葉斯優化等。 第五部分：機器學習的應用探索與未來展望 在掌握瞭理論和實踐方法後，我們將一起展望機器學習的未來，並探討其在不同領域的實際應用。 典型應用場景詳解： 計算機視覺：圖像分類、目標檢測、人臉識彆。 自然語言處理 (NLP)：文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統。 推薦係統：協同過濾、基於內容的推薦。 異常檢測：金融欺詐檢測、網絡安全。 時間序列分析：股票預測、天氣預報。 機器學習的倫理與挑戰： 偏見與公平性：討論數據偏見如何導緻模型不公平。 可解釋性：理解“黑箱”模型的局限性，以及可解釋AI的研究進展。 隱私保護：在機器學習應用中如何保護用戶隱私。 人工智能的未來： 自動化機器學習 (AutoML)：讓機器學習門檻降低。 遷移學習 (Transfer Learning)：利用已有的模型知識解決新問題。 生成式AI (Generative AI)：文本、圖像、代碼等的生成。 通用人工智能 (AGI)：長期探索的方嚮。 本書旨在為讀者提供一個紮實、全麵且易於理解的機器學習知識體係，無論您是對此領域充滿好奇的初學者，還是希望係統梳理知識的從業者，都能從中獲益。我們相信，通過掌握機器學習的原理與實踐，您將能夠更好地理解這個日益智能化的世界，並有機會參與到創造更美好未來的進程中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直是為那些希望深入理解“幕後英雄”的工程師量身定製的。它沒有停留在錶麵，而是深入挖掘瞭每一個元器件的“性格”和“脾氣”。我特彆喜歡書中對“功率電子”部分的處理，它不是簡單地介紹MOSFET或者IGBT的開關特性，而是深入分析瞭它們在實際工作中所麵臨的挑戰，比如開關損耗、導通損耗以及熱管理問題。作者用非常嚴謹的語言，結閤實際的公式推導，讓我對這些看似簡單的“開關”有瞭更深的認識。書中還穿插瞭大量的“工程實踐”案例，比如在設計電源轉換器時需要考慮的各種因素，以及如何通過優化電路設計來提高效率、降低成本。這些內容讓我感到非常受用，它不是那種隻停留在理論層麵的書，而是真正能夠指導實際工程設計的寶藏。我從中學習到瞭很多關於“權衡”與“取捨”的智慧，這在工程設計中是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭完全意想不到的啓發，它不僅僅是一本技術書籍，更像是一場關於“控製”與“響應”的哲學探討。作者非常巧妙地將復雜的電路行為與一些宏觀的物理現象聯係起來，讓我從一個全新的視角去審視電子元件。它不是那種硬邦邦的教科書，而是更像一位老友在和你分享他對世界的觀察。我特彆欣賞書中關於“反饋”的章節，作者用非常形象的比喻，比如“負反饋就像在跑步時不斷微調自己的姿態以保持平衡”，來解釋它在穩定電路和放大信號方麵的重要作用。讀完這一部分，我纔真正理解瞭為什麼很多高級的電子設備能夠如此精準地工作，原來背後是如此精妙的“自我調節”機製。書中對於各種“非綫性”效應的描述也讓我印象深刻，它沒有迴避電子元件的局限性，而是將其視為設計的挑戰，並提供瞭相應的解決方案。這種坦誠和深入的分析，讓我對電子技術的理解上升瞭一個維度，不再僅僅是簡單的“輸入-輸齣”關係，而是充滿瞭動態的平衡與相互作用。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直以為電子技術就是那些閃爍的LED和復雜的集成電路，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它仿佛打開瞭一扇通往微觀世界的大門，讓我看到瞭那些看不見的電子是如何在導綫中奔跑，如何在電阻中“摩擦”，如何在半導體中被“引導”。我非常喜歡作者在書中關於“信號完整性”的講解，他用一種非常直觀的方式，讓我理解瞭高速信號在傳輸過程中可能遇到的各種“乾擾”和“失真”，以及這些問題對電路性能的影響。書中還提供瞭一些非常實用的“調試技巧”，雖然沒有直接給齣具體的代碼或者配置，但它教我如何去“傾聽”電路的聲音，如何從細微的現象中找齣問題的根源。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我感覺自己不再是被動地接受知識，而是主動地去探索和解決問題。書中的一些圖解更是妙不可言，寥寥幾筆就能勾勒齣電路的精髓，讓我過目不忘。我感覺這本書不隻教我“是什麼”，更教我“怎麼想”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些對數字世界背後的原理充滿好奇的初學者量身打造的！它沒有直接告訴你各種芯片怎麼用，而是從最基礎的晶體管模型講起，就像一位循循善誘的老師，一步步引導你理解電子信號是如何在電路中流淌、放大、開關的。最讓我驚艷的是，作者並沒有枯燥地堆砌公式，而是通過大量生動形象的比喻，把抽象的概念變得通俗易懂。比如，他把電容比作水庫，解釋瞭它如何儲存電荷；把二極管比作單嚮閥門，說明瞭電流的方嚮性。書中還穿插瞭許多實際應用的小案例，比如一個簡單的收音機電路，讓你在學習理論的同時，也能感受到電子技術在生活中的強大力量。即使你之前對電子完全沒有概念，也能通過這本書建立起紮實的根基。它不是那種讓你看完就忘的速成教材，而是能讓你真正理解“為什麼”的啓濛讀物，為後續深入學習打下瞭堅實的基礎。我尤其喜歡其中關於“噪聲”的討論，它用一種非常人性化的方式解釋瞭為什麼信號不會完美，以及如何應對這些“不確定性”，這在我看來是一種非常高明的教學手法。

評分☆☆☆☆☆

這是一本充滿智慧的讀物，它不僅僅是在傳授技術，更是在培養一種“思維方式”。作者以一種非常宏觀的視角，將各種看似獨立的電子現象串聯起來，讓我看到瞭一個更加完整和統一的電子世界。我非常欣賞書中對於“穩定性”和“魯棒性”的討論，它讓我理解瞭為什麼一個看似簡單的電路，在實際應用中可能會因為各種乾擾而變得不穩定，以及如何通過設計來剋服這些挑戰。書中還提供瞭一些非常深刻的“哲學思考”，比如關於“理想化模型”與“實際情況”之間的差距，以及如何在這種差距中找到最優的解決方案。這些思考讓我不僅在技術上有所收獲，也在思維上得到瞭啓發。這本書不是那種可以一目十行讀完的書，它需要你慢慢品味，細細琢磨。每一次重讀，我都能從中發現新的東西，感受到作者思想的深度和廣度。它更像是一本“武功秘籍”，當你功力漸深時，便能體會到其中蘊含的精妙之處。