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马洪连 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121209444

商品编码：29541254956

包装：平装

出版时间：2013-07-01

基本信息

书名：嵌入式电路设计教程

定价：39.00元

作者：马洪连

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-07-01

ISBN：9787121209444

字数：370000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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　　（1）应用性强，讲求实用；（2）系统性好，内容全面且重点突出；（3）注重分析和设计，提高综合设计能力。

内容提要

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　　本书根据课堂教学和实践操作的要求，以培养“会设计、能发展”具有创新精神和实践能力的人才、提高实际工程设计能力为目的，全面、系统地对嵌入式电路设计技术及相关知识和应用实例作了介绍，使读者通过本书的学习能够初步了解和掌握嵌入式电路设计的基本内容及实用技术。全书共9章，主要内容包括嵌入式处理器和嵌入式系统简介、基本电路设计与实现、信号检测与信息获取电路设计、人机交互接口电路设计、信息输出通道电路设计、通信接口电路设计及系统抗干扰和低功耗电路设计，后还介绍了EDA与可编程逻辑器件的相关知识，以及电路原理图与电路PCB的设计与实现过程。各章均配有相应的习题与思考题，可供教学选用。

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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《深度学习模型部署实战：从原理到落地》 简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习模型的强大能力已渗透到各行各业，从智能推荐、自动驾驶到医疗诊断、自然语言处理，无不展现出其颠覆性的力量。然而，将实验室中训练出的模型成功部署到实际应用中，并使其稳定、高效地运行，往往是技术落地过程中最具挑战性的环节。许多优秀的深度学习模型在研究阶段表现优异，但在实际部署时却遭遇性能瓶颈、资源限制、兼容性问题，甚至无法满足实时性要求，最终功亏一篑。《深度学习模型部署实战：从原理到落地》正是针对这一痛点，为读者提供了一套全面、深入且实用的深度学习模型部署解决方案。 本书并非对深度学习理论进行泛泛的介绍，也并非简单罗列各种框架的使用方法。相反，它以“落地”为核心，将读者从模型训练的“象牙塔”拉回到充满挑战的实际部署场景。我们将深入剖析深度学习模型从训练到推理的整个生命周期，重点关注模型在不同硬件平台、不同应用场景下的部署策略与优化技巧。本书旨在帮助工程师、研究人员和对AI落地感兴趣的技术爱好者，掌握将深度学习模型转化为实际生产力的关键技术，实现人工智能的价值最大化。 本书内容框架 本书的结构设计循序渐进，从模型部署的基础概念入手，逐步深入到各种高级技术和实际案例，确保读者能够系统地掌握模型部署的全过程。 第一部分：深度学习模型部署基础 1. 模型部署概述与挑战： 为何需要模型部署？ 阐述模型部署在AI应用中的核心地位，解释从训练到推理的根本区别，以及部署所带来的商业价值和技术驱动力。 模型部署面临的核心挑战： 详细分析在实际部署中可能遇到的各类难题，包括但不限于： 模型轻量化与压缩： 如何减小模型体积，降低内存占用，加速推理速度，以适应资源受限的设备。 跨平台兼容性： 模型在不同操作系统、不同硬件架构（CPU, GPU, NPU, FPGA等）上的迁移与适配问题。 实时性与延迟要求： 针对对响应速度有极高要求的应用场景（如自动驾驶、工业控制），如何优化模型以满足严格的延迟指标。 功耗与能效： 在移动端、嵌入式设备等对功耗敏感的环境中，如何设计和优化模型以降低能耗。 部署环境的复杂性： 客户端、服务器端、边缘设备等不同部署环境的特性与限制。 模型安全与隐私： 在数据隐私日益重要的背景下，如何进行模型部署以保障数据安全。 可维护性与可扩展性： 如何构建易于维护、易于升级的模型部署系统。 部署场景分类： 区分云端部署、边缘部署、端侧部署等不同场景的特点、优劣势以及适用的技术。 2. 模型表示与中间格式： 模型格式的重要性： 解释不同深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch, MXNet）的模型保存格式，以及为何需要统一或转换的中间格式。 ONNX (Open Neural Network Exchange)： 深入介绍ONNX的原理、优势以及在跨框架模型迁移中的作用。讲解ONNX图的构成、算子（Operators）的含义以及如何进行ONNX模型的导出和导入。 其他模型格式： 简要介绍TensorFlow Lite (TFLite)、TensorRT等针对特定平台或场景优化的模型格式，及其特点。 第二部分：模型优化与转换技术 1. 模型压缩与加速技术： 剪枝 (Pruning)： 结构化剪枝与非结构化剪枝： 详细讲解两种剪枝方式的原理、实现方法及其对模型结构的影响。 剪枝策略与评估： 介绍迭代剪枝、基于敏感度的剪枝等不同策略，以及如何评估剪枝效果。 实际应用中的剪枝案例。 量化 (Quantization)： 定点量化与浮点量化： 区分不同量化方法的原理、精度损失以及硬件支持情况。 后训练量化 (Post-Training Quantization) 与量化感知训练 (Quantization-Aware Training)： 详细解析两种量化方法的流程、优缺点及适用场景。 INT8、INT4等低精度量化技术。 量化工具与实践。 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)： 师生模型： 讲解知识蒸馏的核心思想，即用一个大型“教师模型”指导小型“学生模型”的学习。 蒸馏方法： 介绍不同类型的蒸馏方法，如logits蒸馏、特征蒸馏等。 知识蒸馏在模型压缩中的作用。 权值共享与低秩分解： 介绍这些更高级的模型压缩技术，及其原理和应用。 2. 模型转换与跨平台部署： TensorRT (NVIDIA)： TensorRT的原理与优势： 介绍TensorRT作为NVIDIA GPU上的高性能深度学习推理优化器，如何进行图优化、层融合、精度校准等。 TensorRT的构建流程： 详细讲解如何使用TensorRT API或`trtexec`工具从ONNX或TensorFlow模型生成TensorRT引擎。 TensorRT的应用与配置。 TensorFlow Lite (TFLite)： TFLite的特点与应用场景： 讲解TFLite作为Google推出的轻量级深度学习推理框架，尤其适合移动端和嵌入式设备。 TFLite模型转换： 演示如何将TensorFlow模型转换为TFLite格式，以及如何进行量化和优化。 TFLite解释器使用与性能调优。 OpenVINO (Intel)： OpenVINO的定位与功能： 介绍OpenVINO作为Intel推出的针对异构计算平台（CPU, GPU, VPU, FPGA）的AI推理工具包，如何加速模型在Intel硬件上的性能。 OpenVINO的开发流程： 讲解如何使用Model Optimizer和Inference Engine进行模型转换和推理。 Core ML (Apple)： Core ML在Apple生态中的作用： 介绍Core ML如何支持在iOS, macOS等设备上高效运行机器学习模型。 模型转换为Core ML格式。 TVM (Apache TVM)： TVM的通用性与自动化编译： 介绍TVM作为一种深度学习编译器框架，如何支持多种硬件后端，并实现自动调优。 TVM的编译流程与代码生成。 第三部分：特定平台与场景下的部署实践 1. 服务器端推理优化： 高性能推理服务器： 介绍使用Triton Inference Server (NVIDIA), TensorFlow Serving, TorchServe等框架构建可伸缩、高吞吐量的推理服务。 模型服务化： 讲解如何将模型封装成API接口，实现与客户端的灵活交互。 批量推理与并发处理： 优化服务器端推理性能的技术。 2. 移动端与嵌入式设备部署： Android端部署： TFLite在Android上的集成： 详细介绍如何将TFLite模型集成到Android应用中，并进行性能调优。 GPU委托（GPU Delegate）的使用。 NNAPI（Neural Networks API）的利用。 iOS端部署： Core ML与Vision Framework： 讲解如何使用Core ML在iOS设备上运行模型，以及Vision Framework在图像识别、物体检测等任务中的应用。 Metal Performance Shaders (MPS) 的利用。 嵌入式Linux与ROS (Robot Operating System)： 针对嵌入式平台的模型部署： 讨论在Raspberry Pi, Jetson Nano等硬件上的部署方案。 ROS生态中的AI模型集成。 3. 边缘计算与联邦学习部署： 边缘AI的优势与挑战： 阐述边缘计算在降低延迟、保护隐私、减少带宽消耗等方面的优势，以及相应的技术难题。 边缘AI硬件平台： 介绍如Google Coral, NVIDIA Jetson系列等主流边缘AI硬件。 联邦学习在边缘设备上的部署： 讨论如何进行分布式模型训练和部署，保障数据隐私。 第四部分：部署中的高级主题与案例研究 1. 模型部署的安全性与隐私保护： 模型加密与混淆。 差分隐私在模型部署中的应用。 联邦学习的隐私优势。 2. 模型监控、更新与迭代： 模型性能监控： 如何实时监控模型在生产环境中的表现，如准确率、延迟、吞吐量等。 A/B测试与灰度发布。 模型在线更新与滚动部署。 数据漂移检测与模型重训练。 3. 实际应用案例分析： 计算机视觉在边缘设备上的应用： 如智能监控、工业质检。 自然语言处理模型在移动端应用的部署： 如智能语音助手、文本翻译。 推荐系统在云端的高性能推理。 自动驾驶感知模型在嵌入式平台上的部署挑战。 学习本书您将收获： 系统掌握深度学习模型从训练到部署的全流程技术。 深刻理解各种模型优化与加速技术（剪枝、量化、蒸馏）的原理与实践。 熟练运用TensorRT, TFLite, OpenVINO等主流部署框架，并根据具体场景选择最适合的工具。 能够针对服务器端、移动端、嵌入式设备等不同部署环境进行有效的模型优化和部署。 掌握构建高性能、低延迟、高吞吐量AI推理服务的关键技能。 了解模型部署中的安全、隐私、监控等高级议题。 通过丰富的案例研究，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 无论您是希望将自己的深度学习模型投入实际应用，还是致力于提升现有AI系统的部署效率和性能，本书都将是您不可或缺的实践指南。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭深度学习模型部署的复杂世界，真正实现人工智能的商业价值。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《嵌入式电路设计教程》之前，我最关心的是书中关于嵌入式通信接口的详尽介绍，尤其是工业现场常用的RS485、CAN总线等。我希望能够深入理解这些通信协议的物理层和数据链路层设计，包括信号传输的电气特性、差分信号的优势、以及如何设计鲁棒的接口电路以应对工业环境的电磁干扰。同时，我也期待书中能有关于TCP/IP协议栈在嵌入式设备上的实现和应用的讨论，例如如何将嵌入式设备接入以太网，以及如何利用HTTP、MQTT等协议进行数据交换。对于嵌入式系统的电源管理，我也希望能有更深入的探讨，不只是关注低功耗，更希望了解如何设计稳定可靠的电源系统，包括开关电源和线性电源的选择与设计，以及如何处理浪涌电流和过压保护。另外，嵌入式系统的软件开发环境和工具链也是我感兴趣的内容，例如交叉编译器的使用、调试器的配置，以及版本控制系统（如Git）在嵌入式项目中的应用。最后，我还希望书中能提供一些关于嵌入式系统开发的最佳实践和设计模式，帮助我写出更高效、更可维护的代码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上印着“嵌入式电路设计教程”，一看名字就知道这是本技术类的书籍。我抱着学习的目的买来，本来想着能系统地了解嵌入式电路设计的方方面面，比如一些基础的原理，不同种类的元器件如何搭配使用，还有一些实际的应用案例等等。我比较关注电路的功耗问题，因为我做的一些项目对电池续航要求很高，所以特别希望书中能有详细讲解如何优化电路设计来降低功耗，例如选择低功耗芯片、休眠模式的应用、以及一些低功耗电源管理技术的实现。同时，我也对实时操作系统（RTOS）在嵌入式系统中的应用很感兴趣，希望能了解RTOS的调度机制、任务管理、中断处理等核心概念，以及如何将RTOS有效地应用到实际的嵌入式电路项目中，提升系统的实时性和稳定性。此外，数据采集和信号处理也是我工作中经常遇到的难题，期待书中能有关于模数转换（ADC）、数模转换（DAC）的原理和应用，以及如何进行数字信号滤波、FFT等高级处理技术的介绍，这对我来说将非常有帮助。最后，我还想了解一下当前嵌入式电路设计领域的一些前沿技术和发展趋势，比如物联网（IoT）中的嵌入式解决方案、人工智能（AI）在嵌入式设备上的部署，以及一些新兴的通信协议和传感器技术，这些都能帮助我保持技术的前瞻性。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《嵌入式电路设计教程》的期望，主要集中在对嵌入式系统硬件和软件协同设计的理解上。我本身是做软件开发的，但工作中经常需要与硬件工程师打交道，对硬件的理解有限，常常在调试过程中遇到瓶颈。所以我希望这本书能帮助我弥合这一鸿沟，深入了解嵌入式系统的硬件架构，包括微处理器/微控制器（MCU）的选择、内存管理、外设接口（如SPI、I2C、UART）的工作原理和时序。同时，我也对嵌入式Linux操作系统的移植和配置很感兴趣，希望能了解到如何为特定的嵌入式硬件平台构建和配置Linux内核，以及如何进行设备驱动程序的开发。另外，在实际的项目开发中，如何进行嵌入式系统的调试和测试也是一个挑战，我希望书中能提供一些关于逻辑分析仪、示波器等调试工具的使用技巧，以及一些有效的系统级联调方法。对于嵌入式安全方面，我也很关注，希望能了解一些关于硬件安全模块（HSM）、安全启动（Secure Boot）、加密算法在嵌入式系统中的应用。最后，我希望书中能包含一些关于嵌入式系统可靠性设计和故障排除的指导，比如如何设计能够应对恶劣工作环境的电路，以及如何分析和解决常见的硬件故障。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《嵌入式电路设计教程》的时候，我第一时间翻阅了一下目录，试图找到我最想深入了解的部分。我的工作经常需要处理复杂的信号采集和处理任务，所以对于书中关于模拟前端电路设计和数字信号处理（DSP）的部分尤为关注。我希望它能提供一些关于放大器选择、滤波器设计（特别是抗混叠滤波器和低通滤波器）的深入指导，以及如何处理不同类型的信号噪声。同时，数字信号处理算法的实现也是我关注的重点，例如如何在嵌入式平台上高效地实现FFT、FIR、IIR等滤波器，以及一些常见的图像处理或音频处理算法。我特别期待书中能有实际的电路图和代码示例，能够清晰地展示这些概念是如何在硬件上实现的，并且最好能提供一些性能评估和优化的技巧。对于嵌入式系统的功耗优化，我也希望能有更详尽的介绍，不只是停留在理论层面，而是能给出具体的电路设计和元器件选择建议，比如如何根据应用场景选择合适的电源管理芯片，以及如何通过软件控制来进一步降低功耗。此外，我也对嵌入式系统与云平台之间的连接和数据交互感兴趣，希望书中能触及一些关于网络通信接口（如Wi-Fi、蓝牙、LoRa）的电路设计和协议实现。

评分☆☆☆☆☆

我对《嵌入式电路设计教程》的期待，主要集中在它能否提供关于嵌入式系统集成和系统级设计的实操经验。在我的工作经历中，常常需要将各种独立的硬件模块集成到一个完整的系统中，并确保它们之间的协同工作。因此，我特别希望书中能有关于系统架构设计、模块化设计原则的介绍，以及如何进行接口匹配和时序分析。对于嵌入式操作系统的选择和应用，我也希望能有更全面的了解，不仅仅是RTOS，也包括一些轻量级的嵌入式Linux发行版，以及如何针对不同的应用场景进行优化。此外，性能分析和优化也是我非常关注的方面，希望书中能提供一些关于如何识别系统瓶颈、进行性能调优的工具和方法，例如使用性能分析器、硬件计数器等。在嵌入式系统的可靠性和可维护性方面，我也希望书中能有相关的介绍，比如如何设计易于诊断和修复的电路，以及如何进行固件更新和远程管理。最后，对于嵌入式系统开发中的一些常见挑战，比如EMC/EMI（电磁兼容性/电磁干扰）问题、热管理问题，希望书中能提供一些行之有效的解决方案和设计指导。