具体描述
基本信息
书名：电子测量实用教程/高等院校“十二五”规划教材
定价：30.00元
作者：黄,钱宇红,梁强 等,储飞黄
出版社：合肥工业大学出版社
出版日期：2014-04-01
ISBN：9787565017889
字数：
页码：233
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
《电子测量实用教程/高等院校“十二五”规划教材》共分8章。章绪论，介绍了电子测量与无线电计量的基础知识；第2章测量误差与数据处理，主要从如何提高测量精度和可靠性的角度出发，对测量误差的概念、误差分析、测量数据处理等内容进行分析和讨论；第3章信号发生器，介绍了信号发生器的功能、分类、基本构成和性能，重点对函数发生器、脉冲信号发生器与合成信号发生器的组成、工作原理、特点和应用进行分析和讨论；第4章频率与时间测量，介绍了频率与时间测量的基本原理和方法，重点是电子计数器法测量频率与时间的方法，也包括电子计数器的组成与工作原理。第5章波形测量，介绍了示波器的功能、分类、基本构成和性能，重点对数字存储示波器的组成、工作原理、特点和应用进行了分析和讨论。第6章频谱测量，重点介绍了频谱分析仪原理、概念以及测量应用；第7章功率测量，介绍了微波功率测量的基本方法，并对微波功率计性能指标进行描述，分析了常见微波功率探头和功率计的工作原理；第8章网络参数测量，讲述了矢量网络分析仪的工作原理、误差修正原理、校准件与校准方法，介绍了矢量网络分析仪典型产品，并给出网络分析仪的应用及操作方法。
目录
章 绪论
1.1 测量与计量
1.1.1 测量
1.1.2 计量
1.2 电子测量基础知识
1.2.1 电子测量的内容和特点
1.2.2 电子测量方法
1.2.3 电子测量仪器
1.3 无线电计量基础知识
1.3.1 无线电计量的内容和特点
1.3.2 无线电计量方法
1.3.3 无线电计量实验室的技术要求
1.3.4 计量法规体系
1.3.5 计量管理体系
1.3.6 计量基准与标准
1.3.7 量值传递与溯源
1.4 武器装备的计量保障
思考题
第2章 测量误差与数据处理
2.1 测量误差基础知识
2.1.1 有关物理量的基本定义
2.1.2 测量误差的表示方法
2.1.3 测量误差的分类
2.1.4 测量误差的来源
2.1.5 测量结果的评价
2.1.6 测量结果的表示
2.2 误差
2.2.1 误差的概念
2.2.2 误差的特性
2.2.3 误差的估计
2.3 系统误差
2.3.1 系统误差的产生原因
2.3.2 系统误差的分类与特征
2.3.3 系统误差的发现方法
2.3.4 系统误差的减小和消除
2.4 粗大误差
2.5 测量结果的数据处理
2.5.1 有效数字的取舍规则和运算规则
2.5.2 测量数据的分析处理
思考题
第3章 信号发生器
3.1 概述
3.1.1 信号发生器的功能与分类
3.1.2 信号发生器的组成与工作原理
3.1.3 信号发生器的主要技术指标
3.2 函数/任意波信号发生器
3.2.1 概述
3.2.2 函数/任意波信号发生器的基本结构与工作原理
3.2.3 YB33200系列函数/任意波信号发生器
3.2.4 AWG5000任意波形发生器
3.3 合成信号发生器
3.3.1 概述
3.3.2 合成信号发生器的基本结构与工作原理
3.3.3 AVl485/1486合成信号发生器
3.3.4 SMFlOOA微波信号发生器
3.4 脉冲信号发生器
3.4.1 概述
3.4.2 脉冲信号发生器的基本结构与工作原理
3.4.3 81100系列脉冲信号发生器
3.5 信号发生器的选择与使用要点
3.5.1 信号发生器的选择
3.5.2 信号发生器的使用要点
思考题
第4章 时间频率测量
4.1 概述
4.1.1 时间的基本概念
4.1.2 频率的基本概念
4.1.3 时间同步与时间编码
4.1.4 时间频率测量的特点
4.2 模拟式频率测量方法
4.2.1 谐振法测频
4.2.2 电桥法测频
4.2.3 拍频法测频
4.2.4 示波法测频
4.2.5 外差法测频
4.3 数字式时间频率测量
4.3.1 计数法测量频率
4.3.2 计数法测量周期
4.3.3 计数法测量时间间隔
4.3.4 计数法测量时间频率的误差分析
4.3.5 数字式频率计的主要技术指标
4.4 典型数字式频率计介绍
4.4.1 SP3382A智能微波频率计
4.4.2 53200A系列频率计数器
思考题
第5章 波形测量
5.1 概述
5.1.1 示波器的主要特点
5.1.2 示波器的功能与分类
5.2 模拟示波器
5.2.1 模拟示波器的基本结构与工作原理
5.2.2 模拟示波器的主要技术指标
5.3 数字示波器
5.3.1 概述
5.3.2 数字示波器的主要特点
5.3.3 数字示波器的基本结构与工作原理
5.3.4 数字示波器的主要技术指标
5.4 典型数字示波器介绍
5.4.1 YB44200型数字存储示波表
5.4.2 DPO7000C系列数字荧光示波器
5.5 数字示波器的正确使用
思考题
第6章 频谱测量
6.1 概述
6.1.1 时域与频域的关系
6.1.2 离散傅立叶变换
6.1.3 频谱分析仪的功能与分类
6.1.4 频谱分析仪的主要技术指标
6.2 频谱分析仪的结构原理
6.2.1 模拟式频谱分析仪的基本原理
6.2.2 数字武频谱分析仪的基本原理
6.2.3 外差式频谱分析仪的基本原理
6.3 频谱分析仪的应用
6.3.1 调幅信号的测量
6.3.2 调频信号的测量
6.3.3 脉冲调制信号的测量
6.3.4 信号失真测量
6.3.5 相位噪声测量
6.4 典型频谱分析仪介绍
6.4.1 AV4033系列频谱分析仪
6.4.2 AV4022型便携式射频频谱分析仪
6.4.3 ESA系列频谱分析仪
思考题
第7章 功率测量
7.1 概述
7.1.1 功率的基本定义
7.1.2 功率的度量单位
7.1.3 功率计的功能与分类
7.1.4 微波功率计的主要技术指标
7.2 微波功率计的结构原理
7.2.1 热敏电阻功率探头及其功率计
7.2.2 热电偶功率探头及其功率计
7.2.3 二极管功率探头及其功率计
7.3 微波功率计的应用
7.3.1 峰值功率测量
7.3.2 大功率测量
7.4 典型微波功率计介绍
7.4.1 AV2432微波功率计
7.4.2 N191l/12A功率计
7.5 微波功率计的正确使用
7.5.1 微波功率计的使用方法
7.5.2 微波功率计的注意事项
思考题
第8章 网络参数测量
8.1 概述
8.1.1 二端口网络的S参数表示
8.1.2 网络分析仪的功能和分类
8.2 矢量网络分析仪的组成与工作原理
8.2.1 矢量网络分析仪的基本组成
8.2.2 矢量网络分析仪的工作原理
8.3 矢量网络分析仪的误差校正
8.3.1 系统误差与误差修正
8.3.2 误差修正的基本原理
8.3.3 机械校准件与校准方法
8.3.4 电子校准件与校准方法
8.4 矢量网络分析仪的主要性能指标
8.4.1 系统误差特性
8.4.2 端口特性指标
8.4.3 校验
8.5 矢量网络分析仪的应用
8.5.1 滤波器参数测量
8.5.2 放大器非线性测量
8.5.3 脉冲S参数测量
8.5.4 天线参数测量
8.6 典型产品介绍
8.6.1 典型产品介绍
8.6.2 矢量网络分析仪的操作
8.7 网络分析仪的安全使用
8.7.1 静电防护
8.7.2 供电安全
思考题
第9章 专题实验
实验1 信号发生器与时间频率参数测量
实验2 波形参数测量
实验3 频谱参数测量
实验4 功率参数测量
实验5 网络参数测量
附录
附录1 无线电频段划分表
附录2 中国无线电资源分配表
附录3 部分电子测量仪器国家标准
附录4 驻波比与传输参数换算关系
附录5 常用射频连接器及其特性
附录6 电阻电容电感元件系列表
附录7 GPIB接口定义
附录8 RS232接口定义
附录9 ASCII字符表
参考文献
作者介绍
文摘
序言
现代电子测量技术：原理、实践与创新 摘要 本书旨在系统介绍现代电子测量学的基本原理、核心技术、实用方法以及前沿发展。涵盖了从基础的信号特性到复杂的测量仪器，从经典误差分析到先进的信号处理技术，力求为读者构建一个全面、深入且具有实践指导意义的电子测量知识体系。本书内容聚焦于原理的透彻讲解、方法的精细剖析以及应用的广泛拓展，特别强调了在当前数字化、智能化浪潮下，电子测量技术所面临的机遇与挑战。通过理论与实践相结合的方式，本书期望培养读者严谨的科学思维、扎实的实验技能以及解决复杂工程问题的能力，使其能够更好地适应电子信息、自动控制、仪器仪表等相关领域的学习与工作需求。 第一章 绪论 电子测量是连接理论与实践的桥梁，是科学研究和工程应用不可或缺的基础。本章将阐述电子测量的基本概念、重要性及其在各个领域的应用。我们将深入探讨测量的基本要素，包括被测量、测量仪器、测量过程和测量结果。此外，本章还将介绍电子测量的发展历程，从早期的机械式仪表到现代的数字化、智能化测量系统，揭示其演进的驱动力与技术突破。读者将了解电子测量在现代科技发展中所扮演的关键角色，以及掌握电子测量技术对个人职业发展的重要意义。 1.1 电子测量的基本概念 定义与目的： 电子测量是指利用电子学原理和技术，通过电子测量仪器，对物理量或电量进行量化、记录和分析的过程。其核心目的是获取准确、可靠的测量数据，为决策、控制、优化和创新提供依据。 基本要素： 被测量 (Measurand)： 需要测量的物理量或电量，如电压、电流、频率、温度、压力、位移等。 测量仪器 (Measuring Instrument)： 用于将被测量转换为可读或可记录的信号的设备。 测量过程 (Measuring Process)： 仪器与被测量相互作用，并将被测量信息传递至输出端的一系列步骤。 测量结果 (Measurement Result)： 经过处理和分析后得到的量化数值，通常带有不确定度。 测量的基本类型： 直接测量： 被测量直接由测量仪器显示。 间接测量： 被测量通过测量其他物理量，再根据已知关系计算得出。 比较测量： 将被测量与已知标准进行比较。 自动测量： 测量过程由计算机或其他自动化设备控制。 1.2 电子测量的重要性与应用领域 科学研究： 实验数据的获取与验证，探索未知现象，检验理论模型。 工程设计与制造： 产品性能的验证、参数的调整、质量的控制，工艺的优化。 工业自动化： 生产过程的监测、反馈控制、故障诊断，提高生产效率和产品一致性。 通信与信息技术： 信号的分析、传输质量的监测、网络性能的评估。 医疗健康： 生理参数的监测、医学影像的获取、诊断设备的校准。 环境保护： 环境参数（如空气质量、水质）的监测与分析。 日常生活： 家用电器的性能检测、车辆的故障诊断等。 1.3 电子测量的发展历程 早期阶段（19世纪末-20世纪初）： 模拟测量时代，以指针式仪表为主，如电压表、电流表、电阻箱等，精度和自动化程度较低。 半导体时代（20世纪中期）： 晶体管、集成电路的出现，促使测量仪器向小型化、低功耗、高稳定性方向发展，模拟测量仪器性能大幅提升。 数字化时代（20世纪后期至今）： 模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）技术的成熟，使得测量信号可以被数字化处理，出现了数字电压表、示波器、频谱分析仪等。数字化带来了更高的精度、更强的处理能力、更方便的数据存储与传输。 智能化与网络化时代（21世纪）： 计算机技术、微处理器、嵌入式系统、DSP（数字信号处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）以及人工智能技术的发展，使得测量仪器智能化、网络化趋势日益明显。测量系统可以进行复杂的信号处理、自校准、故障诊断，并能通过网络进行远程控制和数据共享。 第二章 测量误差与不确定度分析 准确性是测量的生命线。本章将深入探讨测量过程中不可避免的误差来源，并介绍如何对测量结果的不确定度进行科学的评估和分析。理解误差的性质和影响，掌握误差的减免方法，以及量化不确定度，是确保测量结果可靠性的基础。 2.1 测量误差的分类与来源 定义： 测量误差是指测量值与真实值之间的差异。 系统误差 (Systematic Error)： 定义： 具有确定大小和符号，且在相同条件下重复测量时保持不变或按一定规律变化的误差。 来源： 仪器误差： 测量仪器本身的固有缺陷，如制造公差、零点漂移、刻度不准确等。 方法误差： 测量方法本身存在的不足，如忽略了某些影响因素，或模型不够精确。 环境误差： 环境因素（如温度、湿度、气压、电磁干扰）对测量过程的影响。 操作误差： 操作人员的主观因素，如读数习惯、操作不当。 特点： 可通过改进仪器、优化方法、控制环境、加强培训等措施加以减免甚至消除。 随机误差 (Random Error)： 定义： 在相同条件下，对同一被测量进行重复测量时，其大小和符号会发生不可预测变化的误差。 来源： 各种未知的、瞬息万变的影响因素，如热噪声、接触不良、电源波动等。 特点： 无法消除，但可以通过多次重复测量，利用统计学方法来减小其对测量结果的影响。其分布通常符合概率统计规律。 过失误差 (Gross Error / Blunder)： 定义： 由于操作人员的严重失误、仪器故障或外部干扰等原因造成的、与系统误差和随机误差性质截然不同的错误。 特点： 通常是孤立的，大小和符号都可能非常大，导致测量结果明显不合理。应及时发现并剔除。 2.2 误差的传播与合并 误差的传播律： 当测量结果由多个独立的测量量计算得出时，各个测量量的误差会按照一定的规律传播到最终结果中。 对独立变量的误差传播： 如果函数 $Y = f(X_1, X_2, ..., X_n)$，且 $X_i$ 之间相互独立，则 $Y$ 的不确定度 $u(Y)$ 可以通过以下方式计算： $$u(Y) = sqrt{sum_{i=1}^{n} left(frac{partial f}{partial X_i} u(X_i)
ight)^2}$$ 其中，$u(X_i)$ 是变量 $X_i$ 的不确定度，$frac{partial f}{partial X_i}$ 是函数 $f$ 对 $X_i$ 的偏导数。 具体示例： 加减运算： $Z = X pm Y$ 且 $X, Y$ 独立，则 $u(Z) = sqrt{u(X)^2 + u(Y)^2}$。 乘除运算： $Z = X imes Y$ 或 $Z = X / Y$ 且 $X, Y$ 独立，则相对不确定度 $frac{u(Z)}{|Z|} = sqrt{left(frac{u(X)}{|X|}
ight)^2 + left(frac{u(Y)}{|Y|}
ight)^2}$。 乘幂运算： $Z = X^n$ 且 $X$ 独立，则相对不确定度 $frac{u(Z)}{|Z|} = |n| frac{u(X)}{|X|}$。 2.3 测量不确定度的评定 不确定度的概念： 不确定度是衡量测量结果散布范围的参数，它描述了在给定置信概率下，被测量真实值可能存在的范围。它包含了由于测量系统的不完美性而产生的对测量结果的怀疑。 不确定度的度量单位： 通常使用标准差或扩展不确定度来表示。 评定方法 (A类与B类)： A类评定 (Type A Evaluation)： 定义： 利用对同一被测量进行一系列独立重复测量得到的统计数据来评定不确定度。 方法： 主要基于统计分析，计算平均值、标准差、标准不确定度（测量值的标准偏差）。 标准不确定度 $u(x_i)$： 对于 $n$ 次测量值 $x_1, x_2, ..., x_n$，平均值 $ar{x} = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n} x_i$。 样本标准差 $s = sqrt{frac{1}{n-1}sum_{i=1}^{n} (x_i - ar{x})^2}$。 标准不确定度 $u(ar{x}) = frac{s}{sqrt{n}}$。 B类评定 (Type B Evaluation)： 定义： 利用已有的信息，如仪器规格、参考值、经验数据、制造商提供的参数等，对不确定度进行评定。 方法： 基于非统计学的方法，例如： 仪器精度限制： 仪器规格中给出的最大允许误差，将其视为一个均匀分布的区间，计算标准不确定度。例如，仪器精度为 $pm delta$，则标准不确定度 $u_B = frac{delta}{sqrt{3}}$。 参考标准的不确定度： 使用的校准标准件或参考值本身存在的不确定度。 经验判断： 基于对测量过程的深刻理解和经验，对潜在误差的范围进行估计。 合成不确定度 (Combined Uncertainty)： 定义： 将所有独立的A类和B类标准不确定度按照误差传播规律进行合成，得到合成标准不确定度 $u_c(y)$。 公式： $u_c(y) = sqrt{u_A(y)^2 + u_B(y)^2}$，其中 $u_A(y)$ 和 $u_B(y)$ 分别是A类和B类评定得到的合成标准不确定度。 扩展不确定度 (Expanded Uncertainty)： 定义： 为了获得具有较高置信概率的测量结果区间，通常将合成标准不确定度乘以一个包含因子（通常是覆盖因子 $k$），得到扩展不确定度 $U(y)$。 公式： $U(y) = k cdot u_c(y)$。 覆盖因子 $k$： 常用的 $k$ 值为 2，对应约 95% 的置信概率（假设误差服从正态分布）。若已知自由度较少，则需使用 $t$-分布表确定 $k$ 值。 测量结果的表示： 测量结果通常表示为 "测量值 $pm$ 扩展不确定度 (置信概率)"，例如 $10.5 pm 0.2$ V (95%)。 2.4 提高测量准确性的策略 选择合适的测量仪器： 根据被测量性质、测量范围、精度要求，选择性能匹配的仪器。 正确使用测量仪器： 遵循仪器操作规程，确保仪器处于良好工作状态，避免误操作。 减免系统误差： 校准与补偿： 定期校准仪器，消除仪器零点误差和刻度误差。对系统误差进行修正补偿。 改进测量方法： 采用更精确、更有效的测量方法，考虑和补偿影响因素。 控制测量环境： 保持温度、湿度、气压等环境条件稳定，采取屏蔽措施，消除电磁干扰。 减小随机误差： 多次重复测量： 增加测量次数，利用统计平均值来降低随机误差的影响。 采用更精密的仪器： 仪器本身的随机误差越小，测量结果越可靠。 识别和剔除过失误差： 仔细检查测量数据，利用统计学方法（如格拉布斯检验）剔除明显异常值。 第三章 模拟信号测量基础 本章将深入探讨模拟信号测量的基本原理与技术。从信号的特性分析到各种基础测量仪器的使用，再到模拟信号处理电路的设计，都将为读者打下坚实的模拟测量基础。 3.1 模拟信号的特性与表示 模拟信号的定义： 随时间连续变化的信号，其幅值、频率、相位等参数可以取任意值。 信号参数： 幅值 (Amplitude)： 信号的最大瞬时值。包括峰值 (Peak Value)、峰峰值 (Peak-to-Peak Value)、均方根值 (RMS Value)、平均值 (Average Value) 等。 频率 (Frequency)： 信号单位时间内完成的周期性变化的次数，单位赫兹 (Hz)。 周期 (Period)： 信号完成一次完整变化所需的时间，周期 $T = 1/f$。 相位 (Phase)： 信号在时间轴上的相对位置。 波形 (Waveform)： 信号随时间变化的图形表示，如正弦波、方波、三角波、锯齿波等。 信号的分类： 直流信号 (DC)： 幅值不随时间变化的信号。 交流信号 (AC)： 幅值随时间周期性变化的信号。 周期信号： 具有重复模式的信号。 非周期信号： 不具有重复模式的信号。 3.2 模拟信号测量仪器 电压表 (Voltmeter)： 原理： 基于串联电阻的分压原理或并联分流原理，将被测量电压转换为电流或电压，然后由表头指示。 分类： 磁电式电压表 (Moving-Coil Voltmeter)： 用于测量直流电压，灵敏度高，但会引入较大的直流内阻。 电磁式电压表 (Moving-Iron Voltmeter)： 用于测量交流和直流电压，精度较低，但能承受较大的过载。 静电式电压表 (Electrostatic Voltmeter)： 用于测量高电压，内阻极大，几乎不消耗被测电路的能量。 电子电压表 (Electronic Voltmeter)： 利用电子管或晶体管放大器，具有极高的输入阻抗，可测量较小的电压，且对被测电路影响小。 电流表 (Ammeter)： 原理： 基于并联电阻的分流原理，将被测量电流转换为一定比例的电流，然后由表头指示。 分类： 磁电式、电磁式、直流电流表、交流电流表、电子电流表等，与电压表类似。 内阻： 电流表的内阻应尽可能小，以减少对被测电路的影响。 欧姆表 (Ohmmeter)： 原理： 内置电源，通过测量电阻上的电流或电压降来确定电阻值。 测量方法： 串联式、并联式。 万用表 (Multimeter)： 功能： 集电压表、电流表、欧姆表等多种测量功能于一体的仪器。 类型： 模拟万用表和数字万用表。 示波器 (Oscilloscope)： 功能： 显示电信号随时间变化的图形（波形），用于观察信号的幅度、周期、频率、波形失真等。 工作原理： 将输入信号放大后，输入到示波管的偏转板，同时用一个同步的锯齿波信号作为水平扫描电压，使电子束在荧光屏上扫描，形成信号的波形。 主要参数： 带宽 (Bandwidth)、采样率 (Sampling Rate)、垂直分辨率 (Vertical Resolution)、输入阻抗等。 类型： 模拟示波器、数字存储示波器 (DSO)、混合信号示波器 (MSO) 等。 信号发生器 (Signal Generator)： 功能： 产生各种标准波形（正弦波、方波、三角波、脉冲等）的信号源，用于测试其他电路或设备。 参数： 输出频率范围、幅度可调性、输出阻抗、波形失真度等。 频率计 (Frequency Counter)： 功能： 直接测量信号的频率。 工作原理： 利用电子计数原理，将输入信号的周期精确计数，然后计算出频率。 精度： 取决于内部时钟振荡器的稳定性和计数器的位数。 3.3 模拟信号处理与调理 放大电路 (Amplifier Circuit)： 功能： 放大微弱的模拟信号，使其达到可测量的范围，或满足后续电路处理的要求。 类型： 同相放大器、反相放大器、差分放大器、运算放大器 (Op-amp) 等。 关键参数： 增益 (Gain)、带宽、输入阻抗、输出阻抗、噪声系数。 滤波电路 (Filter Circuit)： 功能： 滤除信号中的噪声和不需要的频率成分，提取目标信号。 类型： 低通滤波器 (Low-Pass Filter, LPF)： 允许低频信号通过，阻止高频信号。 高通滤波器 (High-Pass Filter, HPF)： 允许高频信号通过，阻止低频信号。 带通滤波器 (Band-Pass Filter, BPF)： 允许特定频带内的信号通过，阻止其他频率的信号。 带阻滤波器 (Band-Stop Filter, BSF)： 阻止特定频带内的信号通过，允许其他频率的信号。 设计考量： 截止频率 (Cutoff Frequency)、衰减斜率、阻带衰减等。 衰减器 (Attenuator)： 功能： 减小信号的幅度，防止过强的信号损坏测量仪器。 类型： 阻性衰减器、感性衰减器。 隔离电路 (Isolation Circuit)： 功能： 在被测电路和测量仪器之间建立电气隔离，保护人身安全，防止接地回路干扰。 实现方式： 光耦隔离、变压器隔离。 信号调理 (Signal Conditioning)： 定义： 对原始测量信号进行一系列处理，使其适合后续的测量、处理、显示或传输。 内容： 包括放大、滤波、衰减、激励、线性化、转换等。 第四章 数字信号测量与处理 随着数字化技术的飞速发展，数字信号测量已成为现代电子测量的主流。本章将系统介绍数字信号的表示、采样、量化、编码过程，以及数字信号处理的基本理论和常用技术。 4.1 数字信号的特点与表示 数字信号的定义： 在时间和幅度上都是离散的信号。 数字信号的表示： 二进制 (Binary)： 由 0 和 1 组成，是数字电路和计算机系统中最基本的表示方式。 位 (Bit)： 二进制数字的最小单位。 字节 (Byte)： 通常由 8 个二进制位组成。 字 (Word)： 由计算机字长决定的二进制位组合。 数字信号的优势： 抗干扰能力强： 由于只有两个离散的电平（0 和 1），不易受到噪声的影响。 便于存储和传输： 数字信号可以方便地存储在数字存储器中，并通过数字通信线路进行传输。 易于处理和运算： 可以利用微处理器、DSP 等进行高效的数字信号处理和算法实现。 精度高： 通过增加位数，可以达到很高的测量精度。 4.2 模数转换 (Analog-to-Digital Conversion, ADC) 采样 (Sampling)： 定义： 以一定的时间间隔，从连续的模拟信号中提取瞬时值，得到离散时间点的信号。 采样定理 (Nyquist-Shannon Sampling Theorem)： 为了能够从采样信号中无失真地恢复原始模拟信号，采样频率 $f_s$ 必须大于或等于被测信号最高频率 $f_{max}$ 的两倍，即 $f_s ge 2f_{max}$。这个最低采样频率称为奈奎斯特速率 (Nyquist Rate)。 采样保持电路 (Sample-and-Hold Circuit, S/H)： 在采样期间，将采样到的信号值稳定地保持一段时间，为后续的量化过程提供稳定的输入。 量化 (Quantization)： 定义： 将采样得到的模拟数值映射到有限个离散的量化电平上。 量化间隔 (Quantization Interval)： 相邻两个量化电平之间的差值。 量化误差 (Quantization Error)： 实际采样值与量化电平之间的差异，是数字测量引入的基本误差。 编码 (Encoding)： 定义： 将量化后的离散值用二进制码表示。 编码方式： 顺序码、折叠码、格雷码等。 ADC 的主要类型： 逐次逼近型 ADC (Successive Approximation ADC, SAR ADC)： 速度快，精度高，广泛应用于通用数据采集。 双积分型 ADC (Dual-Slope Integration ADC)： 精度高，抗共模干扰能力强，常用于高精度数字表。 Σ-Δ 调制器 (Sigma-Delta Modulator, Σ-Δ ADC)： 具有极高的分辨率，适用于音频、精密测量等领域。 并行 ADC (Flash ADC)： 速度极快，但分辨率和成本受限。 流水线型 ADC (Pipeline ADC)： 速度与精度兼顾，适用于高速数据采集。 ADC 的关键参数： 分辨率 (Resolution，位数)、采样率 (Sampling Rate)、量化误差、非线性度、信噪比 (SNR) 等。 4.3 数模转换 (Digital-to-Analog Conversion, DAC) 定义： 将数字信号转换为模拟信号。 工作原理： 通常是将数字码（二进制）转换为一系列电压或电流，然后通过组合和滤波输出连续的模拟信号。 DAC 的主要类型： 电阻网络型 DAC (Resistor Ladder DAC)： R-2R 梯形网络是最常见的结构，具有良好的线性和速度。 权电流型 DAC (Weighted Current DAC)： 各位权电流叠加，结构简单，但对电阻精度要求高。 Σ-Δ DAC (Sigma-Delta DAC)： 与 Σ-Δ ADC 配合使用，实现高分辨率和高线性度。 DAC 的关键参数： 分辨率、转换时间、非线性度、单调性等。 4.4 数字信号处理 (Digital Signal Processing, DSP) 离散时间信号 (Discrete-Time Signal)： 采样后得到的信号，其自变量（时间）是离散的。 离散傅里叶变换 (Discrete Fourier Transform, DFT)： 将离散时间信号在频域进行分析，用于分析信号的频谱成分。 快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT)： DFT 的一种高效算法，大大减少了计算量。 数字滤波器 (Digital Filter)： 定义： 在数字域对信号进行滤波，实现选频或抑制特定频率成分的功能。 类型： 无限冲激响应滤波器 (Infinite Impulse Response Filter, IIR Filter)： 结构简单，计算量小，但可能存在非线性相位。 有限冲激响应滤波器 (Finite Impulse Response Filter, FIR Filter)： 具有线性相位特性，但计算量较大，滤波器阶数较高。 数字信号处理技术： 卷积 (Convolution)： 两个信号的线性组合，用于分析系统对信号的影响。 相关 (Correlation)： 衡量两个信号之间的相似程度。 数字水印 (Digital Watermarking)： 在数字信号中嵌入隐藏信息，用于版权保护或身份识别。 信号去噪 (Signal Denoising)： 利用数字信号处理技术去除信号中的噪声。 特征提取 (Feature Extraction)： 从信号中提取具有代表性的特征，用于分类、识别等任务。 DSP 处理器： 数字信号处理器 (DSP Processor)： 专门为高速数字信号处理设计的微处理器，具有特殊的指令集和硬件结构，如 MAC (Multiply-Accumulate) 单元，用于高效执行乘加运算。 第五章 现代电子测量仪器与技术 本章将聚焦于现代电子测量领域的重要仪器设备和前沿技术，包括高性能的数字测量仪器、数据采集系统、嵌入式测量技术以及虚拟仪器等。 5.1 高性能数字测量仪器 数字示波器 (DSO)： 功能： 具有强大的信号捕获、存储、分析和显示能力，能够测量各种复杂的信号。 关键特性： 高带宽、高采样率、长存储深度、多通道、多种触发模式、内置分析功能（如 FFT、参数测量、波形分析）。 高级功能： 串行总线解码（I2C, SPI, UART, CAN 等）、协议分析、眼图分析、抖动分析。 数字万用表 (DMM)： 功能： 精确测量直流/交流电压、电流、电阻、电容、频率、温度等。 特性： 高分辨率、高精度、真 RMS 值测量、自动量程、数据保持、相对值测量。 逻辑分析仪 (Logic Analyzer)： 功能： 主要用于捕获和分析数字信号，特别是多通道的并行或串行数字信号。 应用： 数字电路设计、调试、故障诊断，验证数字系统的逻辑行为。 关键参数： 通道数量、最高采样率、触发功能、协议分析能力。 频谱分析仪 (Spectrum Analyzer)： 功能： 分析信号的频率成分，显示信号在频域的功率分布。 应用： 无线通信、射频工程、电磁兼容 (EMC) 测试。 关键参数： 工作频率范围、分辨率带宽 (RBW)、视频带宽 (VBW)、灵敏度、动态范围。 矢量网络分析仪 (Vector Network Analyzer, VNA)： 功能： 测量电子器件在射频 (RF) 和微波频率下的幅度和相位特性，如 S 参数 (Scattering Parameters)。 应用： 天线、滤波器、放大器等射频元器件的表征和设计。 信号源分析仪 (Signal Source Analyzer)： 功能： 综合测量信号源的各项性能指标，如频率、功率、调制失真、相位噪声等。 数字万用电桥 (LCR Meter)： 功能： 精确测量电感 (L)、电容 (C)、电阻 (R) 等元件的参数。 应用： 器件筛选、质量控制、电路设计。 5.2 数据采集系统 (Data Acquisition System, DAS/DAQ) 定义： 用于从各种传感器或信号源采集数据，并进行后续处理、存储或显示的系统。 组成： 传感器 (Sensor)： 将物理量转换为电信号。 信号调理电路 (Signal Conditioning Circuit)： 对传感器信号进行放大、滤波、隔离等处理。 模数转换器 (ADC)： 将模拟信号转换为数字信号。 数据处理器/控制器： 对数字数据进行处理、存储、控制。 存储设备： 存储采集到的数据。 通信接口： 与外部设备进行数据交换。 类型： 分布式 DAQ： 传感器和采集设备分散布置。 集中式 DAQ： 传感器信号集中到一个主采集设备。 PCI/PCIe DAQ 卡： 插入计算机主板的采集卡。 USB DAQ 设备： 通过 USB 接口连接到计算机的便携式采集设备。 独立的 DAQ 系统： 集成度高，自带显示和存储功能。 应用： 工业过程监测、环境监测、生物医学信号采集、科学实验数据记录。 5.3 嵌入式测量技术 定义： 将测量功能集成到嵌入式系统中，使测量设备更加小型化、智能化、便携化。 组成： 通常包含微处理器/微控制器、ADC、DAC、数字信号处理器 (DSP)、FPGA 以及相应的传感器接口和通信模块。 优势： 集成度高： 将测量、处理、控制功能集成在一块电路板上。 实时性强： 能够对信号进行快速、实时的采集和处理。 低功耗： 适用于电池供电设备。 成本效益： 随着技术发展，嵌入式测量方案越来越具成本优势。 应用： 智能仪器仪表、车载电子系统、工业自动化设备、便携式医疗设备、物联网 (IoT) 终端。 5.4 虚拟仪器 (Virtual Instrument) 定义： 利用通用计算机和标准测量硬件，通过软件来实现特定测量功能的仪器。 核心理念： 将仪器的硬件功能“软件化”，通过图形用户界面 (GUI) 进行人机交互。 组成： 高性能计算机： 作为数据处理、控制和用户界面的平台。 数据采集硬件： 如 DAQ 卡、USB 测量设备，负责模拟信号的采集和数字信号的输出。 虚拟仪器软件： 如 LabVIEW, MATLAB/Simulink, C/C++, Python 等，用于程序开发、数据处理、用户界面设计。 优势： 灵活性高： 软件可重构性强，可以根据需要快速开发出各种功能的仪器。 成本效益： 通常比购买专用硬件仪器更经济。 集成能力强： 易于与其他软件和系统集成，构建复杂的测试测量系统。 数据分析强大： 可充分利用计算机的计算能力进行复杂的数据分析和可视化。 应用： 科研实验、产品测试、自动化生产线、教育培训。 第六章 传感器技术与应用 传感器是实现测量的前提，本章将介绍各类常用传感器的原理、特性以及在不同领域的应用。 6.1 传感器的基本原理 定义： 能够将被测量（如温度、压力、光、位移等）转换为可测量的电信号（电压、电流、电阻、电容等）的器件。 工作原理分类： 电阻式传感器： 利用材料的电阻随被测量变化而变化的特性。如应变片、热敏电阻。 电容式传感器： 利用电容随被测量变化而变化的特性。如电容式麦克风、电容式位移传感器。 电感式传感器： 利用电感随被测量变化而变化的特性。如 LVDT (线性可变差动变压器)。 压电式传感器： 利用某些晶体在受力时产生电荷的压电效应。如压电加速度计。 半导体传感器： 利用半导体材料的电学特性随被测量变化的特性。如霍尔传感器、光敏二极管、温度传感器。 光电式传感器： 利用光电效应。如光敏电阻、光电二极管、光电晶体管。 热电偶 (Thermocouple)： 利用两种不同金属在温差作用下产生电动势的塞贝克效应。 传感器的关键参数： 灵敏度 (Sensitivity)： 输出量变化与被测量变化之比。 测量范围 (Measurement Range)： 传感器能够测量的被测量值的范围。 线性度 (Linearity)： 输出量与被测量之间线性关系的程度。 迟滞 (Hysteresis)： 相同被测量值，在增加和减小过程中，输出值不同。 响应时间 (Response Time)： 传感器对被测量变化的反应速度。 精度 (Accuracy)： 测量值与真实值之间的接近程度。 重复性 (Repeatability)： 在相同条件下，多次测量同一被测量值时，结果的一致性。 6.2 常用传感器及其应用 温度传感器： 类型： 热敏电阻 (NTC/PTC)、热电偶、电阻温度检测器 (RTD, 如 Pt100)、集成温度传感器（如 LM35, DS18B20）。 应用： 工业温度控制、环境监测、食品安全、医疗设备。 压力传感器： 类型： 压阻式、电容式、应变片式。 应用： 工业压力监测、汽车胎压监测、液位测量、医疗呼吸机。 位移传感器： 类型： LVDT、光栅尺、激光测距传感器、电容式位移传感器、超声波位移传感器。 应用： 自动化设备的位置检测、精密机械的尺寸测量、机器人控制。 力传感器/称重传感器： 类型： 应变片式、压电式。 应用： 工业称重、汽车衡、精密仪器力值测量。 加速度传感器： 类型： 压电式、电容式、MEMS 加速度计。 应用： 汽车安全气囊、工业设备振动监测、导航系统。 气体传感器： 类型： 半导体式、电化学式、红外式。 应用： 空气质量监测、有毒气体泄漏检测、工业安全。 光传感器： 类型： 光敏电阻、光敏二极管、光电晶体管、光电倍增管。 应用： 自动照明控制、条形码扫描、图像采集。 流量传感器： 类型： 电磁流量计、涡轮流量计、超声波流量计。 应用： 工业流体测量、水表、燃气表。 生物传感器： 定义： 将生物识别元件与物理化学换能器结合，用于检测生物分子或生理信号。 应用： 血糖仪、妊娠试验、药物检测。 6.3 传感器网络与物联网 (IoT) 传感器网络： 将大量传感器连接起来，形成一个分布式的信息感知系统。 物联网 (IoT)： 将物理世界中的各种物体通过传感器、网络连接起来，实现信息的交换和智能化处理。 传感器在 IoT 中的作用： 作为信息采集的“末梢神经”，感知环境、物体状态，并将数据上传至云平台。 典型应用： 智能家居、智慧城市、工业物联网 (IIoT)、智慧农业。 第七章 电子测量系统设计与实现 本章将引导读者从整体上理解如何设计和实现一个完整的电子测量系统，包括系统架构、硬件选型、软件开发以及系统集成与调试。 7.1 测量系统设计流程 1. 需求分析： 明确测量任务、被测量、测量精度要求、测量环境、成本限制、实时性要求等。 2. 系统架构设计： 确定系统的整体框图，包括信号采集、信号处理、数据存储、人机交互、通信接口等模块。 3. 硬件选型： 传感器选择： 根据被测量和精度要求选择合适的传感器。 信号调理电路设计： 设计放大、滤波、隔离等电路。 ADC/DAC 选择： 根据采样率、分辨率、精度等要求选择合适的转换器。 微处理器/嵌入式平台选择： 根据处理能力、功耗、接口需求选择。 其他外围器件选择： 电源、时钟、存储器、通信接口芯片等。 4. 软件开发： 驱动程序开发： 编写与硬件接口通信的驱动。 数据采集与处理算法实现： 实现信号处理、滤波、分析等算法。 用户界面设计： 开发直观易用的图形用户界面。 系统控制逻辑实现： 设计测量过程的控制流程。 5. 系统集成与联调： 将硬件和软件集成在一起，进行逐个模块的测试和整体系统的联调。 6. 系统调试与优化： 找出并解决系统中的问题，对性能进行优化。 7. 系统验证与标定： 使用标准设备对系统进行验证和标定，确保测量准确性。 7.2 系统架构设计 分层架构： 感知层： 传感器，负责采集原始数据。 网络层： 通信模块，负责数据传输。 处理层： 微处理器、DSP、FPGA，负责数据处理和分析。 应用层： 用户界面、决策支持系统。 模块化设计： 将系统划分为相对独立的模块，便于开发、测试和维护。 总线与接口设计： 选择合适的通信总线（如 SPI, I2C, UART, USB, Ethernet）和接口标准。 7.3 硬件选型要点 信号调理： 匹配传感器输出特性，抑制噪声，防止过载。 ADC/DAC： 关键在于采样率（根据奈奎斯特定理）、分辨率（决定量化精度）、精度（实际性能指标）。 处理器： 考虑计算能力、功耗、内存、外设接口、开发工具链。FPGA 适用于对时序要求极高的并行处理。 电源管理： 稳定可靠的电源是系统正常运行的保障。 7.4 软件开发工具与技术 嵌入式开发： C/C++ 语言，RTOS (实时操作系统)，交叉编译工具链。 PC 端应用开发： LabVIEW (图形化编程，适合测量控制)，MATLAB/Simulink (仿真与信号处理)，C++/C/Java (通用应用开发)。 驱动程序： 编写符合操作系统要求的驱动程序。 通信协议： TCP/IP, UDP, Modbus, CAN 等。 7.5 系统集成与调试 自顶向下 / 自底向上： 两种常见的集成方式。 单元测试： 对每个模块单独进行测试。 集成测试： 将模块组合起来进行测试。 系统级测试： 对整个系统进行全面的功能和性能测试。 调试工具： 示波器、逻辑分析仪、调试器、日志分析。 第八章 电子测量的未来发展趋势 电子测量技术正以前所未有的速度发展，拥抱人工智能、大数据、物联网等新技术。本章将展望电子测量领域的未来发展方向，为读者提供前瞻性的视角。 8.1 智能化与自主化 人工智能 (AI) 在测量中的应用： 智能识别与分类： 利用机器学习识别和分类复杂信号，自动识别故障模式。 预测性维护： 通过对设备运行数据的分析，预测故障发生，提前进行维护。 自适应测量： 测量系统能够根据被测量和环境变化，自动调整测量参数和策略。 智能数据分析： 自动提取关键信息，生成报告，辅助决策。 自主测量系统： 测量系统能够独立完成复杂的测量任务，无需人工干预。 机器人测量： 机器人与测量设备结合，实现自动化、智能化的测量。 8.2 互联互通与云计算 物联网 (IoT) 与边缘计算： 海量传感器数据： 物联网将产生海量的传感器数据，对测量系统的处理能力和存储能力提出更高要求。 边缘计算： 在数据源附近进行部分数据处理和分析，减轻云端压力，提高响应速度。 云计算在测量中的应用： 云存储： 存储海量测量数据。 云分析： 利用强大的计算能力进行复杂的数据分析和模型训练。 远程监测与控制： 通过云平台实现对测量设备的远程访问和控制。 SaaS (Software as a Service) 模式： 提供基于云的测量软件服务。 8.3 高精度与高性能化 超高精度测量： 纳米级、皮秒级甚至更高级别的测量技术将不断突破。 微型化与便携化： 测量仪器将更加小型化、集成化，便于携带和现场使用。 宽带化与高速化： 针对高速通信、高频电子器件的测量需求，测量仪器将不断提高带宽和采样率。 非侵入式测量： 发展能够在不干扰被测量的情况下进行测量的技术。 8.4 虚拟化与仿真 虚拟仪器与仿真技术的深化： 数字孪生 (Digital Twin)： 构建物理系统的虚拟模型，通过仿真模拟实际测量过程，进行预测和优化。 仿真驱动设计： 在硬件实现前，通过仿真验证测量系统的性能。 增强现实 (AR) / 虚拟现实 (VR) 在测量中的应用： AR 辅助操作： 在实际测量场景中叠加虚拟信息，指导操作人员。 VR 沉浸式分析： 提供沉浸式的环境，用于数据可视化和系统交互。 8.5 新型测量技术与应用 量子测量： 利用量子力学原理实现超高精度测量。 光学测量： 激光雷达 (LiDAR)、光学干涉测量等技术在精密测量中的应用。 微机电系统 (MEMS) 传感器： 成本低、体积小、功耗低，在消费电子、医疗健康等领域应用广泛。 生物电子学测量： 专注于生物信号的测量与分析。 结论 电子测量技术作为支撑现代科技发展的基石，其重要性不言而喻。本书从基础理论到前沿技术，从原理讲解到实践应用，力求为读者提供一个全面、深入的电子测量知识体系。通过掌握书中内容，读者将能够更好地理解和应用各种测量仪器，设计和实现高效的测量系统，并为电子测量技术的未来发展贡献力量。面对日新月异的技术变革，持续学习和探索将是每位电子测量从业者不断进步的关键。
