嵌入式電路設計教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬洪連 著

圖書標籤:

• 嵌入式係統
• 電路設計
• 電子工程
• 教程
• 嵌入式硬件
• 單片機
• 數字電路
• 實踐
• 原理圖
• 技術入門

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121209444

商品編碼：29541254956

包裝：平裝

齣版時間：2013-07-01

基本信息

書名：嵌入式電路設計教程

定價：39.00元

作者：馬洪連

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-07-01

ISBN：9787121209444

字數：370000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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　　（1）應用性強，講求實用；（2）係統性好，內容全麵且重點突齣；（3）注重分析和設計，提高綜閤設計能力。

內容提要

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　　本書根據課堂教學和實踐操作的要求，以培養“會設計、能發展”具有創新精神和實踐能力的人纔、提高實際工程設計能力為目的，全麵、係統地對嵌入式電路設計技術及相關知識和應用實例作瞭介紹，使讀者通過本書的學習能夠初步瞭解和掌握嵌入式電路設計的基本內容及實用技術。全書共9章，主要內容包括嵌入式處理器和嵌入式係統簡介、基本電路設計與實現、信號檢測與信息獲取電路設計、人機交互接口電路設計、信息輸齣通道電路設計、通信接口電路設計及係統抗乾擾和低功耗電路設計，後還介紹瞭EDA與可編程邏輯器件的相關知識，以及電路原理圖與電路PCB的設計與實現過程。各章均配有相應的習題與思考題，可供教學選用。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《深度學習模型部署實戰：從原理到落地》 簡介 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習模型的強大能力已滲透到各行各業，從智能推薦、自動駕駛到醫療診斷、自然語言處理，無不展現齣其顛覆性的力量。然而，將實驗室中訓練齣的模型成功部署到實際應用中，並使其穩定、高效地運行，往往是技術落地過程中最具挑戰性的環節。許多優秀的深度學習模型在研究階段錶現優異，但在實際部署時卻遭遇性能瓶頸、資源限製、兼容性問題，甚至無法滿足實時性要求，最終功虧一簣。《深度學習模型部署實戰：從原理到落地》正是針對這一痛點，為讀者提供瞭一套全麵、深入且實用的深度學習模型部署解決方案。 本書並非對深度學習理論進行泛泛的介紹，也並非簡單羅列各種框架的使用方法。相反，它以“落地”為核心，將讀者從模型訓練的“象牙塔”拉迴到充滿挑戰的實際部署場景。我們將深入剖析深度學習模型從訓練到推理的整個生命周期，重點關注模型在不同硬件平颱、不同應用場景下的部署策略與優化技巧。本書旨在幫助工程師、研究人員和對AI落地感興趣的技術愛好者，掌握將深度學習模型轉化為實際生産力的關鍵技術，實現人工智能的價值最大化。 本書內容框架 本書的結構設計循序漸進，從模型部署的基礎概念入手，逐步深入到各種高級技術和實際案例，確保讀者能夠係統地掌握模型部署的全過程。 第一部分：深度學習模型部署基礎 1. 模型部署概述與挑戰： 為何需要模型部署？ 闡述模型部署在AI應用中的核心地位，解釋從訓練到推理的根本區彆，以及部署所帶來的商業價值和技術驅動力。 模型部署麵臨的核心挑戰： 詳細分析在實際部署中可能遇到的各類難題，包括但不限於： 模型輕量化與壓縮： 如何減小模型體積，降低內存占用，加速推理速度，以適應資源受限的設備。 跨平颱兼容性： 模型在不同操作係統、不同硬件架構（CPU, GPU, NPU, FPGA等）上的遷移與適配問題。 實時性與延遲要求： 針對對響應速度有極高要求的應用場景（如自動駕駛、工業控製），如何優化模型以滿足嚴格的延遲指標。 功耗與能效： 在移動端、嵌入式設備等對功耗敏感的環境中，如何設計和優化模型以降低能耗。 部署環境的復雜性： 客戶端、服務器端、邊緣設備等不同部署環境的特性與限製。 模型安全與隱私： 在數據隱私日益重要的背景下，如何進行模型部署以保障數據安全。 可維護性與可擴展性： 如何構建易於維護、易於升級的模型部署係統。 部署場景分類： 區分雲端部署、邊緣部署、端側部署等不同場景的特點、優劣勢以及適用的技術。 2. 模型錶示與中間格式： 模型格式的重要性： 解釋不同深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch, MXNet）的模型保存格式，以及為何需要統一或轉換的中間格式。 ONNX (Open Neural Network Exchange)： 深入介紹ONNX的原理、優勢以及在跨框架模型遷移中的作用。講解ONNX圖的構成、算子（Operators）的含義以及如何進行ONNX模型的導齣和導入。 其他模型格式： 簡要介紹TensorFlow Lite (TFLite)、TensorRT等針對特定平颱或場景優化的模型格式，及其特點。 第二部分：模型優化與轉換技術 1. 模型壓縮與加速技術： 剪枝 (Pruning)： 結構化剪枝與非結構化剪枝： 詳細講解兩種剪枝方式的原理、實現方法及其對模型結構的影響。 剪枝策略與評估： 介紹迭代剪枝、基於敏感度的剪枝等不同策略，以及如何評估剪枝效果。 實際應用中的剪枝案例。 量化 (Quantization)： 定點量化與浮點量化： 區分不同量化方法的原理、精度損失以及硬件支持情況。 後訓練量化 (Post-Training Quantization) 與量化感知訓練 (Quantization-Aware Training)： 詳細解析兩種量化方法的流程、優缺點及適用場景。 INT8、INT4等低精度量化技術。 量化工具與實踐。 知識蒸餾 (Knowledge Distillation)： 師生模型： 講解知識蒸餾的核心思想，即用一個大型“教師模型”指導小型“學生模型”的學習。 蒸餾方法： 介紹不同類型的蒸餾方法，如logits蒸餾、特徵蒸餾等。 知識蒸餾在模型壓縮中的作用。 權值共享與低秩分解： 介紹這些更高級的模型壓縮技術，及其原理和應用。 2. 模型轉換與跨平颱部署： TensorRT (NVIDIA)： TensorRT的原理與優勢： 介紹TensorRT作為NVIDIA GPU上的高性能深度學習推理優化器，如何進行圖優化、層融閤、精度校準等。 TensorRT的構建流程： 詳細講解如何使用TensorRT API或`trtexec`工具從ONNX或TensorFlow模型生成TensorRT引擎。 TensorRT的應用與配置。 TensorFlow Lite (TFLite)： TFLite的特點與應用場景： 講解TFLite作為Google推齣的輕量級深度學習推理框架，尤其適閤移動端和嵌入式設備。 TFLite模型轉換： 演示如何將TensorFlow模型轉換為TFLite格式，以及如何進行量化和優化。 TFLite解釋器使用與性能調優。 OpenVINO (Intel)： OpenVINO的定位與功能： 介紹OpenVINO作為Intel推齣的針對異構計算平颱（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的開發流程： 講解如何使用Model Optimizer和Inference Engine進行模型轉換和推理。 Core ML (Apple)： Core ML在Apple生態中的作用： 介紹Core ML如何支持在iOS, macOS等設備上高效運行機器學習模型。 模型轉換為Core ML格式。 TVM (Apache TVM)： TVM的通用性與自動化編譯： 介紹TVM作為一種深度學習編譯器框架，如何支持多種硬件後端，並實現自動調優。 TVM的編譯流程與代碼生成。 第三部分：特定平颱與場景下的部署實踐 1. 服務器端推理優化： 高性能推理服務器： 介紹使用Triton Inference Server (NVIDIA), TensorFlow Serving, TorchServe等框架構建可伸縮、高吞吐量的推理服務。 模型服務化： 講解如何將模型封裝成API接口，實現與客戶端的靈活交互。 批量推理與並發處理： 優化服務器端推理性能的技術。 2. 移動端與嵌入式設備部署： Android端部署： TFLite在Android上的集成： 詳細介紹如何將TFLite模型集成到Android應用中，並進行性能調優。 GPU委托（GPU Delegate）的使用。 NNAPI（Neural Networks API）的利用。 iOS端部署： Core ML與Vision Framework： 講解如何使用Core ML在iOS設備上運行模型，以及Vision Framework在圖像識彆、物體檢測等任務中的應用。 Metal Performance Shaders (MPS) 的利用。 嵌入式Linux與ROS (Robot Operating System)： 針對嵌入式平颱的模型部署： 討論在Raspberry Pi, Jetson Nano等硬件上的部署方案。 ROS生態中的AI模型集成。 3. 邊緣計算與聯邦學習部署： 邊緣AI的優勢與挑戰： 闡述邊緣計算在降低延遲、保護隱私、減少帶寬消耗等方麵的優勢，以及相應的技術難題。 邊緣AI硬件平颱： 介紹如Google Coral, NVIDIA Jetson係列等主流邊緣AI硬件。 聯邦學習在邊緣設備上的部署： 討論如何進行分布式模型訓練和部署，保障數據隱私。 第四部分：部署中的高級主題與案例研究 1. 模型部署的安全性與隱私保護： 模型加密與混淆。 差分隱私在模型部署中的應用。 聯邦學習的隱私優勢。 2. 模型監控、更新與迭代： 模型性能監控： 如何實時監控模型在生産環境中的錶現，如準確率、延遲、吞吐量等。 A/B測試與灰度發布。 模型在綫更新與滾動部署。 數據漂移檢測與模型重訓練。 3. 實際應用案例分析： 計算機視覺在邊緣設備上的應用： 如智能監控、工業質檢。 自然語言處理模型在移動端應用的部署： 如智能語音助手、文本翻譯。 推薦係統在雲端的高性能推理。 自動駕駛感知模型在嵌入式平颱上的部署挑戰。 學習本書您將收獲： 係統掌握深度學習模型從訓練到部署的全流程技術。 深刻理解各種模型優化與加速技術（剪枝、量化、蒸餾）的原理與實踐。 熟練運用TensorRT, TFLite, OpenVINO等主流部署框架，並根據具體場景選擇最適閤的工具。 能夠針對服務器端、移動端、嵌入式設備等不同部署環境進行有效的模型優化和部署。 掌握構建高性能、低延遲、高吞吐量AI推理服務的關鍵技能。 瞭解模型部署中的安全、隱私、監控等高級議題。 通過豐富的案例研究，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 無論您是希望將自己的深度學習模型投入實際應用，還是緻力於提升現有AI係統的部署效率和性能，本書都將是您不可或缺的實踐指南。通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭深度學習模型部署的復雜世界，真正實現人工智能的商業價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上印著“嵌入式電路設計教程”，一看名字就知道這是本技術類的書籍。我抱著學習的目的買來，本來想著能係統地瞭解嵌入式電路設計的方方麵麵，比如一些基礎的原理，不同種類的元器件如何搭配使用，還有一些實際的應用案例等等。我比較關注電路的功耗問題，因為我做的一些項目對電池續航要求很高，所以特彆希望書中能有詳細講解如何優化電路設計來降低功耗，例如選擇低功耗芯片、休眠模式的應用、以及一些低功耗電源管理技術的實現。同時，我也對實時操作係統（RTOS）在嵌入式係統中的應用很感興趣，希望能瞭解RTOS的調度機製、任務管理、中斷處理等核心概念，以及如何將RTOS有效地應用到實際的嵌入式電路項目中，提升係統的實時性和穩定性。此外，數據采集和信號處理也是我工作中經常遇到的難題，期待書中能有關於模數轉換（ADC）、數模轉換（DAC）的原理和應用，以及如何進行數字信號濾波、FFT等高級處理技術的介紹，這對我來說將非常有幫助。最後，我還想瞭解一下當前嵌入式電路設計領域的一些前沿技術和發展趨勢，比如物聯網（IoT）中的嵌入式解決方案、人工智能（AI）在嵌入式設備上的部署，以及一些新興的通信協議和傳感器技術，這些都能幫助我保持技術的前瞻性。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《嵌入式電路設計教程》的時候，我第一時間翻閱瞭一下目錄，試圖找到我最想深入瞭解的部分。我的工作經常需要處理復雜的信號采集和處理任務，所以對於書中關於模擬前端電路設計和數字信號處理（DSP）的部分尤為關注。我希望它能提供一些關於放大器選擇、濾波器設計（特彆是抗混疊濾波器和低通濾波器）的深入指導，以及如何處理不同類型的信號噪聲。同時，數字信號處理算法的實現也是我關注的重點，例如如何在嵌入式平颱上高效地實現FFT、FIR、IIR等濾波器，以及一些常見的圖像處理或音頻處理算法。我特彆期待書中能有實際的電路圖和代碼示例，能夠清晰地展示這些概念是如何在硬件上實現的，並且最好能提供一些性能評估和優化的技巧。對於嵌入式係統的功耗優化，我也希望能有更詳盡的介紹，不隻是停留在理論層麵，而是能給齣具體的電路設計和元器件選擇建議，比如如何根據應用場景選擇閤適的電源管理芯片，以及如何通過軟件控製來進一步降低功耗。此外，我也對嵌入式係統與雲平颱之間的連接和數據交互感興趣，希望書中能觸及一些關於網絡通信接口（如Wi-Fi、藍牙、LoRa）的電路設計和協議實現。

評分☆☆☆☆☆

我對這本《嵌入式電路設計教程》的期望，主要集中在對嵌入式係統硬件和軟件協同設計的理解上。我本身是做軟件開發的，但工作中經常需要與硬件工程師打交道，對硬件的理解有限，常常在調試過程中遇到瓶頸。所以我希望這本書能幫助我彌閤這一鴻溝，深入瞭解嵌入式係統的硬件架構，包括微處理器/微控製器（MCU）的選擇、內存管理、外設接口（如SPI、I2C、UART）的工作原理和時序。同時，我也對嵌入式Linux操作係統的移植和配置很感興趣，希望能瞭解到如何為特定的嵌入式硬件平颱構建和配置Linux內核，以及如何進行設備驅動程序的開發。另外，在實際的項目開發中，如何進行嵌入式係統的調試和測試也是一個挑戰，我希望書中能提供一些關於邏輯分析儀、示波器等調試工具的使用技巧，以及一些有效的係統級聯調方法。對於嵌入式安全方麵，我也很關注，希望能瞭解一些關於硬件安全模塊（HSM）、安全啓動（Secure Boot）、加密算法在嵌入式係統中的應用。最後，我希望書中能包含一些關於嵌入式係統可靠性設計和故障排除的指導，比如如何設計能夠應對惡劣工作環境的電路，以及如何分析和解決常見的硬件故障。

評分☆☆☆☆☆

我對《嵌入式電路設計教程》的期待，主要集中在它能否提供關於嵌入式係統集成和係統級設計的實操經驗。在我的工作經曆中，常常需要將各種獨立的硬件模塊集成到一個完整的係統中，並確保它們之間的協同工作。因此，我特彆希望書中能有關於係統架構設計、模塊化設計原則的介紹，以及如何進行接口匹配和時序分析。對於嵌入式操作係統的選擇和應用，我也希望能有更全麵的瞭解，不僅僅是RTOS，也包括一些輕量級的嵌入式Linux發行版，以及如何針對不同的應用場景進行優化。此外，性能分析和優化也是我非常關注的方麵，希望書中能提供一些關於如何識彆係統瓶頸、進行性能調優的工具和方法，例如使用性能分析器、硬件計數器等。在嵌入式係統的可靠性和可維護性方麵，我也希望書中能有相關的介紹，比如如何設計易於診斷和修復的電路，以及如何進行固件更新和遠程管理。最後，對於嵌入式係統開發中的一些常見挑戰，比如EMC/EMI（電磁兼容性/電磁乾擾）問題、熱管理問題，希望書中能提供一些行之有效的解決方案和設計指導。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱《嵌入式電路設計教程》之前，我最關心的是書中關於嵌入式通信接口的詳盡介紹，尤其是工業現場常用的RS485、CAN總綫等。我希望能夠深入理解這些通信協議的物理層和數據鏈路層設計，包括信號傳輸的電氣特性、差分信號的優勢、以及如何設計魯棒的接口電路以應對工業環境的電磁乾擾。同時，我也期待書中能有關於TCP/IP協議棧在嵌入式設備上的實現和應用的討論，例如如何將嵌入式設備接入以太網，以及如何利用HTTP、MQTT等協議進行數據交換。對於嵌入式係統的電源管理，我也希望能有更深入的探討，不隻是關注低功耗，更希望瞭解如何設計穩定可靠的電源係統，包括開關電源和綫性電源的選擇與設計，以及如何處理浪湧電流和過壓保護。另外，嵌入式係統的軟件開發環境和工具鏈也是我感興趣的內容，例如交叉編譯器的使用、調試器的配置，以及版本控製係統（如Git）在嵌入式項目中的應用。最後，我還希望書中能提供一些關於嵌入式係統開發的最佳實踐和設計模式，幫助我寫齣更高效、更可維護的代碼。