万用表检测电子元器件从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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万英 著

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店铺： 诗书雅韵图书专营店

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512351561

商品编码：29506658693

包装：平装

出版时间：2014-02-01

基本信息

书名：万用表检测电子元器件从入门到精通

定价：28.00元

作者：万英

出版社：中国电力出版社

出版日期：2014-02-01

ISBN：9787512351561

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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万英编著的《万用表检测电子元器件从入门到精通》系统全面地介绍了万用表检测各种电子元器件的基本方法和实用技巧，全书分为人门篇和精通篇两篇，共十四章，主要内容包括万用表的基础知识和万用表检测电阻器、电容器、电磁感应元件与继电器、晶体二极管、晶体三极管、晶闸管、场效应晶体管、半导体光电器件、电声换能器件、滤波器与霍尔元件、集成电路、家用电器专用元器件、电动机等。
《万用表检测电子元器件从入门到精通》内容丰富、通俗易懂，既可作为电工技术人员、电子维修人员和电子技术初学者及爱好者的参考书，也可作为电子技术培训教材及相关从业人员的参考资料和维修手册。

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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《数字信号处理原理与应用》 内容简介： 本书深入浅出地介绍了数字信号处理（DSP）的核心理论、关键算法以及在实际工程中的广泛应用。从最基础的离散时间信号和系统概念出发，逐步引导读者理解傅里叶变换、Z变换等时频域分析工具，并详细阐述了滤波器设计、谱估计、自适应信号处理等重要技术。本书旨在帮助读者建立扎实的DSP理论基础，掌握常用的DSP算法，并能将其灵活应用于通信、音频、图像、雷达、生物医学等多个领域。 第一章：离散时间信号与系统 本章将从信号与系统的基本概念入手，为后续内容的学习奠定基础。 离散时间信号的表示与分类： 基本信号： 单位冲激信号（δ[n]）和单位阶跃信号（u[n]）的定义、性质及其在离散时间系统分析中的重要作用。例如，一个单位阶跃信号可以通过对单位冲激信号进行累加得到，反之，单位冲激信号可以看作是单位阶跃信号的差分。 周期信号与非周期信号： 周期信号的定义、基本周期和偶周期概念。非周期信号的性质。 能量信号与功率信号： 能量信号和功率信号的定义及其判别方法，例如，有限能量的信号为能量信号，有界但不一定有限能量的信号可能为功率信号。 偶信号与奇信号： 信号的对称性分析，即x[n] = x[-n]（偶信号）和x[n] = -x[-n]（奇信号）。偶信号和奇信号在信号分解中的应用。 其他类型信号： 指数信号、正弦信号等在离散域的表示。 离散时间系统的基本性质： 线性（Linearity）： 系统满足叠加性（加法性）和齐次性（比例性）。即，对于任意输入信号x1[n]和x2[n]，以及任意常数a和b，系统输出y[n]满足：T{ax1[n] + bx2[n]} = aT{x1[n]} + bT{x2[n]}。 时不变性（Time-Invariance）： 系统的特性不随时间改变。即，如果输入x[n]产生输出y[n]，那么输入x[n-k]将产生输出y[n-k]。 因果性（Causality）： 系统的输出只依赖于当前和过去的输入，而不依赖于未来的输入。对于任何n0，若x[n] = 0 for n < n0，则y[n] = 0 for n < n0。 稳定性（Stability）： 对于任意有界输入，系统的输出也是有界的（BIBO稳定）。 记忆性（Memory）： 如果系统输出在当前时刻依赖于当前输入，则系统是有记忆的。无记忆系统输出只依赖于当前输入。 线性时不变（LTI）离散时间系统： 差分方程描述： LTI系统可以使用线性常系数差分方程来描述，例如 y[n] + a1 y[n-1] + ... + aN y[n-N] = b0 x[n] + b1 x[n-1] + ... + bM x[n-M]。 单位冲激响应（Impulse Response）： h[n]是LTI系统最重要的特征，它表示系统对单位冲激信号的响应。单位冲激响应完全表征了一个LTI系统。 卷积和（Convolution Sum）： LTI系统的输出y[n]是输入信号x[n]与系统单位冲激响应h[n]的卷积和：y[n] = x[n] h[n] = Σ(k=-∞ to ∞) x[k] h[n-k]。本节将详细推导卷积和的计算过程，并给出具体的算例。 系统函数的概念（初步介绍）： Z变换下，卷积运算转化为乘积运算，为系统分析带来极大便利。 第二章：Z变换与傅里叶变换 本章将深入探讨Z变换和傅里叶变换这两种强大的数学工具，它们在分析离散时间信号和系统方面具有不可替代的作用。 Z变换（Z-Transform）： 定义： 对于一个离散时间信号x[n]，其Z变换定义为X(z) = Σ(n=-∞ to ∞) x[n] z⁻ⁿ，其中z是复变量。 收敛域（Region of Convergence, ROC）： Z变换存在的前提是其收敛。收敛域是指使Z变换级数收敛的z的取值范围。ROC的形状和位置提供了关于信号性质（如因果性、稳定性）的重要信息。 Z变换的性质： 线性性质、时移性质、尺度性质、卷积性质、微分性质等。例如，时移性质x[n-k] ↔ z⁻ᵏX(z)。 逆Z变换（Inverse Z-Transform）： 如何从X(z)求回x[n]。常用的方法包括留数定理法、幂级数展开法和部分分式展开法。 系统函数： 对于LTI系统，其系统函数H(z)定义为输出的Z变换与输入的Z变换之比，H(z) = Y(z) / X(z)。系统函数完全表征了一个LTI系统的动态特性。H(z)的零点和极点对于系统特性的分析至关重要。 离散时间傅里叶变换（Discrete-Time Fourier Transform, DTFT）： 定义： 当z在单位圆上取值时，X(z)|z=e^jω = X(e^jω) = Σ(n=-∞ to ∞) x[n] e⁻ʲωⁿ，这就是离散时间傅里叶变换。DTFT将时间域的离散信号映射到频率域的连续函数。 物理意义： X(e^jω)表示了离散时间信号的频谱，揭示了信号在不同频率成分上的能量分布。 DTFT的性质： 与Z变换的性质类似，包括线性、时移、尺度、卷积、微分等。 周期信号的DTFT： 周期信号的DTFT表现为一系列离散的冲激，其位置由基频决定，幅度由傅里叶级数系数决定。 收敛性讨论： DTFT收敛要求信号x[n]是绝对可和的。 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）： 定义： DFT是对一个长度为N的有限长离散信号进行频谱分析的工具。其定义为X[k] = Σ(n=0 to N-1) x[n] W_Nⁿᵏ，其中W_N = e⁻ʲ²π/N是旋转因子。DFT将有限长离散时间信号映射到有限长离散频率序列。 DFT与DTFT、Z变换的关系： DFT可以看作是DTFT在N个等间隔点上的采样。当信号是无限长但绝对可和时，DFT的谱线幅度可以近似反映DTFT的幅度。 逆DFT（Inverse DFT, IDFT）： 用于从频率域的DFT系数恢复原始时域信号。 计算效率： 直接计算DFT的复杂度为O(N²)。快速傅里叶变换（FFT）算法的出现将计算复杂度降低到O(N log N)，极大地提高了DFT的应用效率。 周期延拓： DFT的计算本质上是对无限长信号进行截断后，再对其进行周期延拓。这可能导致截断效应和周期延拓效应，需要在信号处理中加以注意。 第三章：滤波器设计 滤波器是信号处理中最基本的工具之一，用于去除信号中的噪声、提取特定频率成分或改变信号的频谱特性。本章将重点介绍数字滤波器的设计方法。 数字滤波器的基本类型： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 其单位冲激响应h[n]是无限长的。IIR滤波器通常可以用较少的系数实现给定的幅度响应，计算量较低，但可能存在非线性相位响应和稳定性问题。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 其单位冲激响应h[n]是有限长的。FIR滤波器可以设计出线性相位响应，具有良好的稳定性，但可能需要更多的系数来达到相同的频率选择性。 FIR滤波器设计： 窗函数法： 基本思想： 将理想滤波器的无限长单位冲激响应截断，并乘以一个窗函数，以减小截断引起的频谱泄漏（吉布斯现象）。 常用窗函数： 矩形窗、汉宁窗（Hanning window）、海明窗（Hamming window）、布莱克曼窗（Blackman window）、凯泽窗（Kaiser window）等。 不同窗函数的特性： 旁瓣衰减、主瓣宽度、过渡带宽度之间的权衡。例如，海明窗和汉宁窗在降低旁瓣衰减方面优于矩形窗，而凯泽窗提供了更大的灵活性，可以根据需要调整旁瓣衰减和主瓣宽度。 设计步骤： 确定滤波器类型（低通、高通、带通、带阻）、截止频率、阻带衰减等技术指标，选择合适的窗函数，计算理想冲激响应，然后与窗函数相乘得到实际滤波器冲激响应。 频率采样法： 直接指定滤波器在特定频率点的幅度和相位响应，然后通过IDFT得到滤波器系数。 最优化设计法（Parks-McClellan算法）： 基本思想： 采用迭代算法，在给定滤波器阶数下，最小化滤波器实际幅频响应与理想幅频响应之间的最大误差（切比雪夫逼近）。 特点： 可以设计出在指定通带和阻带上具有最优（最小最大）误差的FIR滤波器，通常能以较低的阶数获得更好的滤波效果。 设计过程： 涉及到埃尔米特插值多项式和迭代交换算法。 IIR滤波器设计： 从模拟滤波器到数字滤波器： 基本思想： 利用连续时间系统（模拟滤波器）的成熟设计方法，将其通过某种变换映射到离散时间系统（数字滤波器）。 常用变换： 脉冲不变法： 保持数字滤波器单位冲激响应与模拟滤波器单位冲激响应在离散时间点的采样值一致。缺点是会引起频率混叠。 双线性变换法： 是一种非线性变换，它将s平面映射到z平面，并且能够保持稳定性，不会引起频率混叠，是目前最常用的方法。它将模拟频率ω映射到数字频率Ω，Ω = (2/T) tan(ωT/2)，其中T为采样周期。 模拟滤波器原型： 巴特沃斯（Butterworth）滤波器： 在整个通带内幅度响应最平坦，过渡带较缓和。 切比雪夫（Chebyshev）滤波器： 在通带或阻带（或两者）内具有等波纹特性，可以在较低的阶数下实现较陡峭的过渡带，但存在波纹。 椭圆（Elliptic）滤波器： 在通带和阻带内都具有等波纹特性，能在最低的阶数下实现最陡峭的过渡带，但波纹较大。 设计步骤： 根据滤波器的技术指标（通带截止频率、阻带截止频率、通带纹波、阻带衰减），选择合适的模拟滤波器原型，确定所需阶数，计算出模拟滤波器的传递函数，然后通过双线性变换法将其转换为数字滤波器的传递函数，最后可以进一步分解为级联或并联形式。 滤波器性能评估： 幅度响应： 滤波器对不同频率信号的衰减或增益。 相位响应： 滤波器对信号相位的延迟。线性相位响应对于避免信号波形失真是非常重要的。 过渡带宽度： 通带截止频率与阻带截止频率之间的范围，决定了滤波器的选择性。 阻带衰减： 滤波器在阻带内对信号的抑制能力。 稳定性： 滤波器输出是否会随时间增长而失控。 第四章：谱估计 谱估计是分析信号频率成分分布的技术，在许多领域都有着广泛的应用，例如通信信号的解调、音频信号的分析、地震信号的处理等。 周期图（Periodogram）方法： 基本思想： 利用有限长观测数据的DFT的平方来估计信号的功率谱密度。 计算方法： 计算信号的N点DFT，然后计算其幅度平方，并进行归一化。 优缺点： 计算简单，但估计量方差较大，平滑度较差，尤其对于非平稳信号，其估计结果可能波动很大。 改进的周期图方法（Welch方法）： 基本思想： 将观测数据分成若干个重叠或不重叠的段，对每一段分别计算周期图，然后对这些周期图进行平均。 优点： 通过平均操作，显著降低了功率谱估计的方差，提高了估计的平滑度，减少了吉布斯现象的影响。 参数选择： 段的长度、窗函数的选择、段之间的重叠率对估计性能有重要影响。 模型类谱估计方法： 基本思想： 假设信号是由某种数学模型产生的，然后估计模型参数，再利用模型来计算功率谱密度。 AR（自回归）模型： 假设当前信号值是过去信号值的线性组合加上一个白噪声。 Yule-Walker方程： 用于估计AR模型的参数。 Burg算法： 另一种高效的AR模型参数估计算法。 优点： 对于具有AR特性的信号，AR模型估计谱可以获得比周期图方法更高的分辨率，尤其是在高斯白噪声背景下。 MA（移动平均）模型： 假设当前信号值是过去噪声的线性组合。 ARMA（自回归滑动平均）模型： AR模型和MA模型的结合，可以更灵活地描述信号。 性能比较： 模型类方法在模型假设准确时，可以获得更高分辨率的谱估计，但如果模型不准确，可能会产生严重的偏差。 多分辨率谱估计： 小波变换（Wavelet Transform）： 基本思想： 小波变换可以同时在时间和频率（或尺度）域进行分析，能够捕捉信号的局部特征，非常适合分析非平稳信号。 尺度与频率的关系： 尺度与频率是倒数关系，大尺度对应低频，小尺度对应高频。 应用： 信号去噪、特征提取、时频分析等。 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）： 基本思想： 将信号分成许多短的时间段，对每一段进行傅里叶变换，从而得到信号随时间变化的频谱。 窗口的局限性： STFT使用固定长度的窗口，导致时间和频率分辨率存在固定权衡。当窗口长时，频率分辨率高但时间分辨率低；当窗口短时，时间分辨率高但频率分辨率低。 第五章：自适应信号处理 自适应信号处理技术能够根据输入信号的统计特性或噪声环境的变化，自动调整系统的参数，以达到最优的性能。 最小均方（LMS）算法： 基本思想： 最小化系统输出误差的均方值。LMS算法是一种迭代算法，通过计算当前误差的梯度，来更新系统的权重向量。 更新方程： w(n+1) = w(n) + 2μe(n)x(n)，其中w(n)是系统的权重向量，μ是步长参数，e(n)是当前误差，x(n)是输入信号。 步长参数（μ）的影响： 步长参数决定了算法的收敛速度和稳定性。较大的步长可以加快收敛，但可能导致系统不稳定；较小的步长可以提高稳定性，但收敛速度较慢。 优点： 计算简单，对输入信号的统计特性要求不高，适用于实时处理。 缺点： 收敛速度相对较慢，尤其是在输入信号相关性较高时。 归一化最小均方（NLMS）算法： 基本思想： 在LMS算法的基础上，对步长参数进行归一化，使其与输入信号的能量有关。 更新方程： w(n+1) = w(n) + (2μ / ||x(n)||²) e(n)x(n)。 优点： 相比LMS算法，NLMS算法对输入信号的幅值变化不那么敏感，收敛性能更稳定。 递归最小二乘（RLS）算法： 基本思想： 最小化过去一段时间内所有误差的加权平方和。RLS算法在数学上更精确，可以更快地收敛。 优点： 收敛速度快，并且能够更精确地跟踪时变系统。 缺点： 计算复杂度较高，需要存储和计算矩阵求逆，在实时应用中可能面临挑战。 自适应滤波器的应用： 噪声消除（Noise Cancellation）： 工作原理： 利用一个参考噪声信号，通过自适应滤波器来估计主信号中的噪声成分，然后将其从主信号中减去，从而达到去噪的目的。 典型应用： 语音增强（如麦克风阵列中的回声消除）、雷达干扰抑制、生物医学信号去噪。 均衡（Equalization）： 工作原理： 在通信信道中，信号会受到失真（如码间串扰）。自适应均衡器可以通过学习信道的特性，来恢复原始信号。 典型应用： 数据通信（如DSL、光纤通信）、无线通信。 预测（Prediction）： 工作原理： 根据过去的信号值来预测未来的信号值。 典型应用： 语音编码、图像压缩。 系统辨识（System Identification）： 工作原理： 通过输入和输出来估计未知系统的模型。 典型应用： 控制系统设计、通信系统建模。 第六章：数字信号处理在实际工程中的应用 本章将结合前几章所学的理论知识，展示数字信号处理在多个工程领域的实际应用案例，让读者体会DSP技术的强大生命力。 通信系统： 数字调制与解调： QPSK、QAM等调制解调技术的实现。 信道编码与解码： Turbo码、LDPC码等信道编码技术。 语音信号处理： 语音编码（如MP3、AAC）、语音识别、语音合成。 信号滤波与抗干扰： 提高信号的信噪比，抵抗噪声和干扰。 音频信号处理： 音频编码与压缩： MP3、AAC等音频格式的原理。 音频效果处理： 混响、均衡、压缩、噪声门等。 立体声增强与虚拟环绕声。 音乐信息检索： 音乐分类、歌词同步。 图像与视频处理： 图像增强： 对比度增强、锐化、去模糊。 图像去噪： 各种滤波器（如中值滤波、高斯滤波）的应用。 图像压缩： JPEG、MPEG等压缩标准的原理。 图像识别与分析： 特征提取、目标检测、人脸识别。 视频编码与传输。 雷达与声纳系统： 脉冲压缩： 提高雷达的分辨率。 多普勒效应处理： 目标速度估计。 信号检测与跟踪： 目标识别与定位。 自适应滤波在干扰抑制中的应用。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）信号的滤波与分析。 医学影像处理： CT、MRI等图像的重建与增强。 生理参数监测与诊断。 其他应用领域： 地震信号分析。 金融时间序列分析。 机械故障诊断。 本书涵盖了数字信号处理的各个重要方面，从基础理论到高级算法，再到广泛的应用领域，力求为读者构建一个系统、全面、深入的DSP知识体系。通过对本书的学习，读者将能够掌握分析、设计和实现各类数字信号处理系统的能力，为他们在相关领域的学习和实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，可以说完全颠覆了我之前对电子元器件检测的认知。我一直以为，要检测这些小东西，要么需要昂贵的专用仪器，要么需要深厚的理论功底。但这本书通过对万用表的深入挖掘，展现了它在电子检测领域的强大能力。我曾经参加过几次电子技能竞赛，其中有一个环节就是对电路板上的元器件进行故障判断。当时我非常吃力，很多时候都是靠猜。这本书的出现，让我想起当时如果能有这样的指导，结果肯定会大不一样。书中关于不同类型元器件的电阻、电容、电感、二极管、三极管、场效应管等，都有非常详尽的检测方法介绍，并且针对每一种元器件，都列举了在正常和异常情况下的万用表读数。最让我印象深刻的是，它不仅仅停留在“测量”这个层面，更重要的是解释了“为什么这么测量”以及“测量结果代表什么”。这使得我对元器件的工作原理有了更深的理解，而不仅仅是停留在表面的操作。我甚至可以用书中的方法去验证一些我自己的DIY项目中的小问题，感觉就像拥有了一位随身携带的电子医生。

评分☆☆☆☆☆

我是一名电子维修的初学者，平时的工作接触到各种各样的电子产品，从家电到一些小型的工控设备。以前对于一些简单的故障，比如电源保险丝烧断，还能处理，但一旦涉及到一些稍微复杂点的电路，就束手无策了。尤其是那些我叫不出名字的元器件，根本不知道它的作用是什么，更别说怎么检测了。这本书的出现，简直是雪中送炭。它没有一开始就扔给我一堆高深的理论，而是从最基础的万用表使用方法讲起，然后循序渐进地介绍各种元器件的特性和检测技巧。我尤其看重的是书中那些贴近实际维修场景的例子。比如，书中详细讲解了如何使用万用表检测电容的漏电和容量损耗，这在我维修电视机的电源板时就帮了大忙，以前总是盲目更换电容，现在有了这本书的指导，能够更准确地判断出哪些电容确实有问题。另外，书中对于一些常见故障的排查思路也提供了很好的参考，它会告诉你，当出现某种现象时，应该优先检查哪些元器件，以及用什么方法去验证。这对于我这种需要快速解决问题的人来说，价值非常大。这本书让我不再害怕面对那些复杂的电路板，而是充满了信心去逐一分析和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是解锁了一个隐藏的技能。我一直对电子产品充满了好奇，但也因为自己动手能力有限，尤其是涉及到故障排除时，常常感到力不从心。我记得有一次，家里的音响突然不响了，我拆开看了看，里面密密麻麻的，全是各种电子元件，我根本不知道从哪里下手。后来上网搜索，发现很多教程都要求使用示波器之类的专业设备，这对于普通家庭用户来说，门槛太高了。而《万用表检测电子元器件从入门到精通》这本书，恰恰解决了我的痛点。它用最平实的语言，最直观的图片，教会我如何使用万用表来检测各种电子元器件。书中的一些小技巧，比如如何通过测量电阻来判断电容是否漏电，如何通过万用表的蜂鸣档来检测线路的连通性，都让我豁然开朗。我甚至尝试着用书中的方法去修理了我一个坏掉的电风扇，虽然最后没有完全修好，但至少我知道问题出在哪里，也让我对电子元件有了更直观的认识。这本书让我觉得，原来掌握一些基础的电子知识，并不需要那么高不可攀，而是可以从身边的万用表开始。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本《万用表检测电子元器件从入门到精通》的时候，我其实是抱着一种半信半疑的态度。市面上的电子技术书籍很多，但真正能做到“从入门到精通”的，并且还是一本关于万用表检测的书，听起来有点玄乎。我之前也接触过一些电子制作，但对于元器件的检测，尤其是很多细微的故障，总是摸不着头脑。印象最深的一次，就是DIY了一个简单的LED驱动电路，怎么调都点不亮，当时对着电阻、电容、二极管一顿测量，但因为缺乏系统性的知识，感觉就像在大海捞针，完全不知道从何下手。翻开这本书，第一感觉是它排版清晰，图文并茂，这点很重要，毕竟我这种动手能力强于理论分析的人，看到那些复杂的电路图就头疼。但这本书的图例非常直观，配合着详尽的步骤说明，我很快就理解了万用表的基本操作，比如电阻的测量、二极管的正反向导通性等等。最让我惊喜的是，书中对不同类型元器件的失效模式进行了详细的阐述，并且给出了相应的检测方法，这比我之前那种“闭着眼睛测”的方式效率高了太多。我尤其喜欢书中关于“疑难杂症”的案例分析，就像我之前遇到的LED驱动问题，书中就详细分析了可能是哪些元器件出现了问题，以及如何用万用表逐一排除。这本书真的让我觉得，原来检测电子元器件并没有我想象的那么难，关键在于方法和思路。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在电子行业摸爬滚打了多年的老兵，我见过各种各样的技术书籍，但《万用表检测电子元器件从入门到精通》这本书，却让我眼前一亮。它的视角非常独特，聚焦于万用表这个最基本、最普及的测量工具，却能将电子元器件的检测讲得如此透彻，实属不易。我之前在工作中，虽然也经常用到万用表，但很多时候都是凭经验，对于一些微妙的故障，往往需要反复尝试才能找到根源。这本书则提供了一种系统性的、有理论支撑的检测方法。它不仅仅是教你怎么操作万用表，更是教你如何运用万用表去“读懂”元器件的状态。书中对于一些“非标准”的检测方法，比如如何利用万用表的二极管档位来判断一些集成电路的简单好坏，都给我带来了新的启发。我尤其欣赏它在“精通”部分的内容，对于一些疑难元器件的判断，给出了非常巧妙的技巧。这本书的价值在于，它将复杂的电子检测过程，化繁为简，让每一个有心学习的人，都能通过这个看似简单的工具，获得解决实际问题的能力。