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樊利军 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115225702

商品编码：29666623373

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：电子电路分析与实践

定价：22.00元

作者：樊利军

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787115225702

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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本书从电子工程师岗位的要求出发，以音频功率放大器电路的组装与调试、数字钟电路的分析与测试、简易数字温度计电路的分析与调试、调幅收音机的组装与调试4个实际应用项目为载体，按照项目描述、任务学习引导、工作页、基础知识练习页、项目评价的次序，完整地介绍了实际电子电路分析、调试和组装的基本方法以及评价方法。在每一个教学项目实施时，又根据需要分成若干个任务，设计了一系列与教学实施相配套的过程质量控制表，具有工作过程结构完整、工作要素全面、包含工作过程知识等特点，可按照资讯、计划、决策、实施、检查、评价6步法进行教学实施。
　　本书可作为高职高专院校通信技术、电子信息技术、电子测量技术与仪器、电气自动化技术专业的教材，也可作为有关专业师生和工程技术人员的参考用书。

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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《数字图像处理与计算机视觉基础》 简介： 在信息爆炸的时代，图像已成为传递信息、表达思想、记录生活的最直接、最生动的媒介。从手机拍摄的日常照片，到医疗影像中的诊断依据，再到工业生产中的质量检测，数字图像无处不在。而隐藏在这些图像背后的，是一系列复杂而精妙的算法和技术，它们赋予了计算机“看”和“理解”世界的能力。 《数字图像处理与计算机视觉基础》是一本面向对数字图像处理和计算机视觉技术感兴趣的读者编写的入门级教材。本书旨在系统地介绍数字图像处理的基本原理、核心算法以及计算机视觉领域的关键概念和技术，为读者构建一个坚实的理论基础，并提供实践指导。我们力求以清晰易懂的语言，配合丰富的图示和实例，帮助读者深入理解图像的本质，掌握处理和分析图像的常用方法，并初步涉足计算机视觉的应用领域。 本书内容概述： 本书分为三个主要部分，层层递进，由浅入深地引导读者探索数字图像处理与计算机视觉的奥秘。 第一部分：数字图像处理基础 这一部分将带领读者从最基础的概念出发，理解数字图像的构成、表示方式以及基本操作。 数字图像的形成与表示： 我们将首先探讨数字图像是如何从现实世界产生的，包括采样（Sampling）和量化（Quantization）的过程，这是将连续的模拟图像转化为离散的数字信号的关键步骤。随后，详细介绍数字图像的几种基本表示模型，如二值图像、灰度图像和彩色图像。读者将了解像素（Pixel）的概念，以及不同色彩空间（如RGB、HSV、CMYK）的含义及其转换方法，理解不同色彩空间在图像处理中的应用场景。 图像的预处理与增强： 图像的质量往往受到噪声、光照不均等因素的影响，需要进行预处理以改善其视觉效果或为后续处理做准备。本章将介绍一系列重要的图像增强技术。 点运算： 包括亮度调整（如直方图拉伸、灰度变换）、对比度增强（如直方图均衡化）等，这些操作直接改变像素的灰度值，是基础但极其有效的增强手段。 空间域滤波： 介绍基于邻域像素运算的滤波方法，如平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，锐化滤波（Sobel算子、Laplacian算子）用于突出图像边缘和细节。我们将深入剖析这些滤波器的原理、核函数（Kernel）的作用以及它们对图像产生的影响。 频率域滤波： 介绍将图像变换到频率域（通过傅里叶变换）进行处理的方法。读者将学习如何利用低通滤波、高通滤波、带通滤波等技术来改善图像质量，理解频率域滤波与空间域滤波的联系与区别。 图像的几何变换： 几何变换能够改变图像的空间结构，使其适应特定的应用需求。我们将详细讲解以下几种常见的几何变换： 平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scaling）： 这些是基本的空间变换，涉及坐标系的转换。 仿射变换（Affine Transformation）与透视变换（Perspective Transformation）： 更为复杂的变换，能够模拟物体在不同视角下的投影，在图像校正、三维重建等领域有重要应用。我们将讨论这些变换的数学原理以及实现方法，包括插值（Interpolation）技术（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）在变换过程中的作用。 形态学图像处理： 形态学处理是基于图像中对象形状和结构的图像处理技术，常用于图像的分割、边缘检测、连通区域分析等。 腐蚀（Erosion）与膨胀（Dilation）： 介绍这两种基本形态学操作，以及它们对图像中对象形状的影响。 开运算（Opening）与闭运算（Closing）： 分别由腐蚀和膨胀组合而成，用于去除小物体、连接断裂区域等。 骨架提取（Skeletonization）、桥接（Bridging）等高级形态学算法： 介绍这些更复杂的形态学应用，帮助读者理解如何利用形状信息进行更深层次的图像分析。 图像分割： 图像分割是将图像划分为若干个具有语义意义的区域或对象的关键步骤，是许多高级视觉任务的基础。 基于阈值的方法： 包括全局阈值和自适应阈值方法，通过像素的灰度值差异来分割图像。 区域生长（Region Growing）与区域分裂合并（Region Splitting and Merging）： 基于像素相似性或区域特征的分割方法。 边缘检测（Edge Detection）： 介绍Canny边缘检测器等经典算法，理解如何找到图像中亮度变化剧烈的区域，并将其作为分割的依据。 Watershed算法： 一种基于拓扑学的分割方法，在医学影像等领域有广泛应用。 （初步介绍）基于机器学习的分割方法： 简要提及如K-Means聚类等简单方法在分割中的应用，为后续计算机视觉部分做铺垫。 第二部分：计算机视觉基础 在掌握了数字图像处理的基本工具后，本部分将进一步拓展到计算机视觉领域，探讨如何让计算机“理解”图像内容。 特征提取与描述： 为了让计算机能够识别和区分不同的物体，我们需要从图像中提取具有代表性的特征。 边缘、角点和区域特征： 回顾并深化对图像中这些基本结构的理解。 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded Up Robust Features) 等局部特征描述符： 详细讲解这些经典的局部特征提取和描述算法，理解它们如何在不同尺度、旋转和光照条件下保持不变性，并分析其在图像匹配、目标识别中的作用。 HOG (Histogram of Oriented Gradients) 特征： 介绍HOG特征在行人检测等方面的成功应用，理解它如何通过梯度方向的直方图来描述图像局部形状。 图像匹配与物体识别： 一旦提取了特征，就可以进行图像之间的匹配，或者识别图像中的特定物体。 基于特征的匹配： 介绍如何利用特征描述符进行特征点匹配，并结合RANSAC等算法鲁棒地估计变换关系，实现图像拼接、全景图生成等。 模板匹配： 介绍简单的模板匹配方法，用于在图像中寻找特定的图案。 （初步介绍）分类器： 引入分类器的概念，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，说明如何利用提取的特征训练模型来识别不同的物体类别。 运动分析与跟踪： 计算机视觉不仅要“看”，还要“动”起来，理解物体在视频序列中的运动。 光流法（Optical Flow）： 介绍Lucas-Kanade等经典光流算法，理解如何计算图像序列中像素点的运动速度和方向，及其在视频分析、运动补偿中的应用。 目标跟踪（Object Tracking）： 介绍基于简单滤波器（如卡尔曼滤波器）或特征匹配的跟踪方法，实现对运动目标在视频中的持续定位。 立体视觉与三维重建（基础）： 介绍如何利用多个视角下的图像来恢复场景的三维信息。 对极几何（Epipolar Geometry）： 讲解基础的对极约束，理解不同视图下对应点的关系。 视差（Disparity）计算： 介绍如何计算立体图像的视差图，并初步探讨如何从中恢复深度信息。 第三部分：实践与应用 理论学习之余，实践操作是掌握技术的关键。本部分将引导读者将所学知识付诸实践。 开发环境搭建： 指导读者安装和配置常用的图像处理和计算机视觉开发工具，如OpenCV库，并介绍其基本结构和使用方法。 常用算法的实现与调优： 结合具体案例，指导读者使用OpenCV等库实现书中所讲解的各种算法，并教授读者如何调整参数以获得最佳效果。例如，如何选择合适的滤波器来去除噪声，如何优化边缘检测参数以准确勾勒物体轮廓。 典型应用案例分析： 选取一些计算机视觉的典型应用场景，如人脸检测、图像检索、自动驾驶中的车道线检测等，展示如何综合运用多种技术解决实际问题。我们将深入分析这些案例的设计思路、技术选型以及实现的难点与挑战。 挑战与未来展望： 简要介绍当前计算机视觉领域的一些前沿研究方向，如深度学习在图像识别、目标检测、图像生成等方面的巨大成功，以及一些尚未解决的难题，鼓励读者持续学习和探索。 本书特色： 理论与实践相结合： 紧密结合理论知识和实际操作，提供丰富的代码示例和实验指导，帮助读者掌握动手能力。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，层层递进，适合初学者入门。 丰富的图示与案例： 大量使用图示和真实图像案例，形象生动地解释抽象概念，提高学习效率。 面向应用的设计： 关注算法的实际应用价值，引导读者理解技术如何服务于现实世界的问题。 明确的学习目标： 每章都设定清晰的学习目标，让读者清楚掌握每部分的核心知识点。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程、电子工程、自动化等专业的本科生、研究生，以及对数字图像处理和计算机视觉技术感兴趣的科研人员、工程师和业余爱好者。对于没有相关背景但希望入门该领域的读者，本书也能提供一个良好的起点。 通过阅读《数字图像处理与计算机视觉基础》，您将不仅能够深入理解图像背后的科学原理，更能掌握驾驭图像、赋予机器“视觉”能力的强大工具。这是一次探索数字世界奥秘的旅程，也是一次开启人工智能新篇章的起点。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对手册类的技术书籍期望值不高，总觉得无非是公式的堆砌和概念的罗列，但这本书完全颠覆了我的看法。它的叙事方式非常接地气，没有那种高高在上的学术腔调。作者似乎很懂得工程师的痛点，直接切入核心问题，比如在讲解滤波器设计时，它没有花费大量篇幅去推导那些复杂的拉普拉斯变换，而是直接给出了在不同频率响应要求下，元件参数如何快速估算和调整的经验法则。这一点太实用了！我立刻在手头的一个项目中应用了书中的快速估算方法，结果发现比我之前用传统方法慢悠悠地迭代了五六次都要准确和高效。而且，书中穿插了很多实际案例分析，这些案例不是那种理想化的“完美电路”，而是充满了寄生参数和噪声干扰的“真实世界”电路，作者分析问题的角度非常刁钻，总能找到最关键的瓶颈所在。这本书更像是一本“实战宝典”，而不是一本“理论百科全书”，对于需要快速解决实际工程问题的工程师来说，价值不可估量。

评分☆☆☆☆☆

作为一个电子工程专业的学生，我手里有各种各样的参考书，但这本书给我带来的震撼是独一无二的。它的最大特点是其极强的“动手导向性”。几乎每一章的末尾都有一个综合性的实践项目，这些项目不仅要求你进行理论分析，更要求你实际搭建电路并进行波形测量和参数验证。我尝试做了书上关于低噪声放大器设计的那一章的实践部分，书中提供的PCB布局建议简直是神来之笔，它指出了一个非常隐蔽的接地环路问题，这个问题我之前在仿真中也忽略了。这本书的附录部分也做得非常扎实，包含了常用的器件手册数据摘要和SPICE模型的使用技巧，这些都是日常工作中常常需要查阅却容易遗失的宝贵资料。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场密集的“在岗培训”，它用一种非常高效的方式，将学术知识转化为了可直接应用于生产环境的技能，让我感觉自己的工程能力得到了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不在于它包含了多少知识点，而在于它教会了我如何“思考”电子问题。我注意到，作者在讲解每一个新的电路拓扑时，都会先回顾上一个章节介绍的局限性，然后引出新拓扑是如何克服这些局限的，这种“问题-解决方案”的叙事模式极大地增强了知识的粘性。我特别喜欢它在阐述误差分析和容差设计时的哲学。它没有宣扬“完美电路”的概念，而是坦诚地告诉读者，在现实中，元器件的波动是必然的，关键在于如何设计一个鲁棒的系统去容忍这些波动。书中给出的蒙特卡洛模拟的实践指导非常具体，连仿真软件的参数设置和结果解读都有详细说明，这对于我们进行产品可靠性验证至关重要。总而言之，这本书提供了一种成熟的、以结果为导向的分析方法论，它训练的不仅仅是我的计算能力，更是我的工程判断力，让我学会了在有限的资源和不完美的条件下做出最优决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真是让人眼前一亮，色彩搭配得很有品味，字体选择也考虑到了长时间阅读的舒适度，这一点在技术类书籍中尤为难得。内容编排上，感觉作者非常注重逻辑的连贯性，从基础理论的引入到复杂电路的剖析，过渡得非常自然，没有那种生硬的跳跃感。尤其是对一些经典实验的描述，图文并茂，详细到连所需仪器的型号都标注了出来，这对于初学者来说简直是福音，省去了到处搜集资料的麻烦。我印象最深的是关于信号完整性分析那几个章节，作者并没有停留在教科书式的讲解，而是结合了实际设计中遇到的陷阱和优化策略，提供了很多“过来人”的经验，让原本枯燥的理论瞬间变得鲜活起来。整本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的前辈在身边手把手地指导你，让你在学习电路分析的同时，也培养了严谨的工程思维。翻阅起来，心情都很愉悦，很少有技术书籍能做到兼顾深度与阅读体验的。

评分☆☆☆☆☆

我最近在系统地学习模拟电路设计，市面上的参考书汗牛充栋，大多要么太偏重理论推导，看得人昏昏欲睡；要么就是只介绍特定芯片的应用手册，缺乏系统性。这本书的出现，恰好填补了这一空白。它的结构设计非常巧妙，它先用非常直观的比喻解释了晶体管的工作原理，让我这个对半导体物理有点怵头的人都能迅速建立起概念模型。随后，它循序渐进地引入了反馈理论和运算放大器的非线性特性，这些在其他书中常常被讲得模棱两可的部分，在这里被解析得条分缕析，连负反馈对增益和带宽的权衡关系都解释得清晰透彻。最让我欣赏的是，它没有回避现代电路设计中的复杂性，比如关于功耗优化和热效应管理的部分，都有深入的讨论，这表明作者对当前行业的前沿趋势把握得非常到位。读完这本书，我感觉自己对模拟前端的设计有了一种全新的、更自信的理解框架，不再是零散的知识点，而是形成了一个完整的知识体系。