模拟电子技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

汤光华，黄新民 编

图书标签:

• 模拟电路
• 电子技术
• 模拟电子
• 电路分析
• 电子工程
• 仿真
• 元器件
• 信号处理
• 电路设计
• 高等教育

出版社： 中南大学出版社

ISBN：9787811055399

版次：1

商品编码：10469632

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-08-01

用纸：胶版纸

页数：280

编辑推荐

本套教材有以下特点：
1、以培养综合素质为基础，以提高能力为本位
2、以社会需求为基本依据，以就业为导向
3、反映电子领域的新知识、新技术、新材料、新工艺、新设备、新方法
4、贯彻学历教育与职业资格证、技能证考试相结合的精神
5、教材内容精练
6、教材体系立体化

内容简介

《模拟电子技术》立足于高职高专人才培养目标，充分考虑高职高专学生的特点，遵循突出能力培养的原则，对教学内容进行了精选，对书中的章节作了合理安排。《模拟电子技术》在内容的编排上，尽可能满足学生学习专业课和从事实践工作之需要。同时在内容的深浅度方面，尽量降低理论分析、公式推导和计算难度，加大“应用实例”的篇幅。对某些问题，直接给出结论，忽略推导过程，重点介绍结论的实践意义和应用。

目录

第1章 半导体二极管、三极管
1.1 半导体基础知识
1.2 半导体二极管
1.3 特殊二极管
1.4 半导体三极管
1.5 特种半导体元器件简介
本章小结
自测题
习题
第2章 基本放大电路
第3章 差分放大电路和集成运算放大器
第4章 负反馈放大电路
第5章 集成运算放大器的应用
第6章 正统波振荡电路
第7章 功率放大电路
第8章 直流稳压电源
第9章 模拟电子电路读图练习
第10章 趣味电子制作
附录
本书常用符号说明
参考文献

前言/序言

《人工智能：驱动未来的力量》 内容概述： 本书深入探讨了人工智能（AI）这一颠覆性技术的核心概念、关键技术、发展历程、应用领域及其对社会、经济和伦理带来的深远影响。全书旨在为读者构建一个全面、系统的AI认知框架，从基础理论到前沿应用，层层剖析，条理清晰，力求展现AI作为驱动未来变革的关键力量的强大潜力和复杂性。 第一部分：人工智能的基石——概念与发展 在本书的开篇，我们将首先厘清人工智能的定义，并追溯其漫长而曲折的发展历程。从早期哲学家们对“思维机器”的畅想，到图灵测试的提出，再到符号主义、连接主义等早期流派的探索，我们将展现AI思想的萌芽与演进。随后，我们将重点介绍AI发展中的几次重要“寒冬”与“春天”，分析其背后的技术瓶颈、资金支持和学术思潮变化，为理解AI的非线性发展提供视角。 这一部分还将详细阐述AI的核心目标：如何让机器“思考”和“学习”。我们将引入机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习，并简要介绍不同学习范式的原理和适用场景。同时，我们也会探讨AI的另一个重要分支——专家系统，以及其在特定领域知识推理中的作用。通过对这些基础概念的梳理，读者将对AI的本质有一个初步的认识。 第二部分：驱动AI的引擎——关键技术剖析 本部分将是本书的核心技术篇章，我们将逐一深入剖析驱动当前AI浪潮的关键技术。 机器学习的深度解析： 我们将重点关注当下最热门的机器学习算法。 深度学习： 作为近年来AI领域最耀眼的明星，我们将详细讲解神经网络的基本结构（如感知机、多层感知机）、激活函数、反向传播算法等。随后，我们将深入探讨各种经典的深度学习模型，包括： 卷积神经网络（CNN）： 详细阐述其在图像识别、目标检测等视觉任务中的原理和应用，例如如何通过卷积层、池化层提取特征，以及全连接层的分类作用。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）： 重点讲解它们在处理序列数据（如文本、语音）中的优势，以及如何解决长距离依赖问题。 Transformer模型： 分析其“注意力机制”的革命性突破，以及在自然语言处理（NLP）领域带来的巨大成功，例如BERT、GPT系列等预训练模型的架构和优势。 传统机器学习算法： 除了深度学习，我们也将回顾和介绍一些经典但依然重要的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-均值聚类等，并探讨它们在特定问题上的适用性。 自然语言处理（NLP）的进展： 针对机器如何理解和生成人类语言，我们将深入探讨NLP的关键技术，包括词向量表示（Word2Vec, GloVe）、句法分析、语义理解、机器翻译、文本生成、情感分析等。我们将展示NLP在智能客服、内容创作、信息检索等领域的实际应用。 计算机视觉（CV）的突破： 聚焦机器“看”世界的能力，我们将介绍图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计等核心技术，并探讨其在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域的应用。 强化学习的原理与实践： 介绍智能体（Agent）如何在环境中通过试错学习最优策略，以及Q-learning、Policy Gradients等关键算法。我们将探讨强化学习在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、资源调度等问题中的潜力。 其他重要技术： 此外，我们还将触及知识图谱、推理引擎、自然语言生成（NLG）等相关技术，以及AI的可解释性（XAI）、模型压缩与优化等工程化议题。 第三部分：AI赋能千行百业——广泛的应用场景 AI并非空中楼阁，它的价值最终体现在解决现实世界的问题。本部分将详细阐述AI在各个行业和领域的广泛应用，展现其巨大的赋能潜力。 医疗健康： 疾病诊断与预测： AI如何辅助医生分析医学影像（X光、CT、MRI），识别早期病灶；基于大数据分析预测疾病风险，制定个性化治疗方案。 新药研发： AI在加速药物发现、筛选、临床试验设计中的作用，显著缩短研发周期。 个性化医疗： 根据个体基因、生活习惯等信息，提供精准的健康管理和治疗建议。 金融服务： 风险评估与反欺诈： AI如何识别异常交易模式，预测信用风险，打击金融欺诈。 智能投顾： 基于用户风险偏好和市场数据，提供个性化的投资建议和资产配置。 算法交易： 利用AI模型进行高频交易和量化投资。 交通出行： 自动驾驶： 详细解析自动驾驶汽车所需的感知（传感器、识别）、决策（路径规划、行为预测）和控制（执行）等AI技术。 智能交通管理： AI如何优化交通信号灯配时，预测拥堵，提升道路通行效率。 出行服务优化： 网约车平台的智能派单、路线规划等。 制造业与工业： 智能制造： 工业机器人、质量检测、预测性维护，提升生产效率和产品质量。 供应链优化： AI如何预测需求，优化库存，降低物流成本。 设计与仿真： AI在产品设计、材料科学研究中的应用。 零售与电子商务： 个性化推荐： 用户行为分析，实现精准商品推荐，提升用户体验和转化率。 智能客服： 聊天机器人处理大量用户咨询，提高服务效率。 需求预测与库存管理： 优化商品供应，减少缺货和积压。 教育： 个性化学习： AI根据学生学习进度和能力，提供定制化学习内容和辅导。 智能评测与反馈： 自动批改作业，提供即时反馈，帮助学生改进。 教育管理： 优化课程设置，分析教学效果。 娱乐与媒体： 内容生成： AI创作文章、音乐、绘画，甚至视频。 游戏AI： 智能NPC（非玩家角色）、游戏难度动态调整。 个性化内容推荐： 视频、音乐、新闻的智能推荐。 农业： 精准农业： 传感器数据分析，优化灌溉、施肥、病虫害防治。 作物产量预测： 提升农业生产规划效率。 第四部分：AI的挑战与未来——伦理、治理与展望 AI的飞速发展也伴随着一系列严峻的挑战和深刻的伦理考量。本部分将探讨这些重要议题，并对AI的未来发展方向进行展望。 伦理困境： 偏见与公平性： AI模型可能因训练数据中的偏见而产生歧视性结果，例如招聘、信贷审批中的不公平。 隐私保护： AI大量收集和处理个人数据，引发隐私泄露的担忧。 失业与就业结构变化： AI自动化可能导致部分岗位被取代，引发社会经济结构的调整。 责任归属： 当AI系统出错导致损失时，责任如何界定？ 自主武器与安全： AI在军事领域的应用，对全球安全带来的挑战。 AI治理与监管： 法律法规的滞后性： 现有法律体系难以有效应对AI带来的新问题。 国际合作的必要性： AI的全球性影响，需要国际社会共同制定规则。 伦理审查与规范： 如何建立有效的AI伦理审查机制，确保AI技术向善发展。 AI的未来趋势： 通用人工智能（AGI）： 探讨AGI的定义、实现的可能性以及潜在影响。 AI的民主化： AI工具和平台的普及，让更多人能够参与AI的开发和应用。 人机协作的深化： AI与人类智能的协同，而非简单的替代。 AI与科学发现的融合： AI在基础科学研究中的作用日益增强。 可持续AI： 关注AI的能耗和环境影响，追求更绿色、可持续的AI发展。 结论： 《人工智能：驱动未来的力量》不仅仅是一本技术指南，更是一次对塑造我们未来的关键力量的深度探索。本书旨在为读者提供一个清晰、全面且富有洞察力的AI图景，帮助他们理解AI是什么、它是如何工作的、它正在改变什么，以及我们应该如何应对它所带来的机遇与挑战。无论您是技术从业者、政策制定者，还是普通读者，本书都将为您打开一扇通往AI世界的窗户，激发您对这一划时代技术的思考和想象。

评分☆☆☆☆☆

我最近对复古的电子产品，尤其是那些用模拟电路驱动的收音机、功放之类的设备产生了浓厚的兴趣，所以特地找了这本书来了解一下。我非常想知道，这本书里面有没有详细介绍模拟电路中那些“经典”的元器件，比如像三极管、场效应管这些，它们内部的PN结是如何工作的？在不同的偏置条件下，它们又会表现出怎样的特性？我希望能通过这本书，理解为什么老式收音机里的那些真空管听起来会有那么一种特别的“韵味”，它和现代的固态电子元件在音质上有什么本质的区别？此外，我对于信号的产生、处理和传输的整个过程也充满了好奇。比如，一个麦克风拾取的声音信号，是如何经过一系列的放大、滤波、调制，最终变成我们听到的声音的？这本书会不会深入讲解这些中间环节的处理技术？我尤其关心的是，书中会不会涉及到一些模拟信号处理的数学理论，但又不至于过于深奥，能够让我理解其背后的逻辑，比如傅里叶变换在频谱分析中的应用，或者各种滤波器（低通、高通、带通）的设计原理。总而言之，我希望这本书能带我深入了解模拟电子世界的“肌理”，让我能够更好地欣赏和理解那些经典模拟设备背后的技术秘密。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在学习如何搭建一些简单的小型电子项目，所以对“模拟电子技术”这个主题非常感兴趣。在挑选相关书籍的时候，这本书的名字第一时间就吸引了我，因为它听起来非常全面和深入。我特别希望这本书能够为我打下坚实的基础，让我能够理解电子元器件的基本原理，比如电阻、电容、电感在电路中的作用，以及它们的特性是如何影响整体电路性能的。更重要的是，我希望书中能够讲解各种基本的模拟电路，比如放大电路、滤波电路、振荡电路等，并且能提供清晰的电路图和详细的分析过程。我尤其关心的是，书中会不会讲解如何根据不同的应用需求，选择合适的元器件和电路结构，以及如何进行电路的仿真和调试。我对手头的几个项目，比如一个简单的音频放大器，一个LED驱动电路，以及一个简易的电源模块，都希望能有更深入的理解和优化。如果这本书能提供一些实用的设计指南和技巧，比如如何减小电路中的噪声，如何提高信号的清晰度，如何保证电路的稳定性等，那对我来说将是莫大的帮助。我希望这本书能够引导我从“知其然”到“知其所以然”，真正掌握模拟电子设计的精髓，而不是停留在模仿阶段。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“模拟电子技术”这个书名有点望而生畏，总觉得它会是一本非常晦涩难懂的教科书，充斥着各种复杂的公式和理论，对我这种非专业出身的人来说可能太有挑战性了。但这次出于对电子世界的浓厚兴趣，我还是抱着试一试的心态翻开了它。我比较关心的是，这本书会不会用一种相对易懂的方式来介绍模拟电子的基础概念，比如，它会不会通过一些生动的比喻或者形象的图示来解释电流、电压、电阻这些基本量之间的关系？我希望它能让我明白，为什么有些器件会有“负阻”特性，为什么有些电容会有“等效串联电阻”，这些实际的物理意义是什么？另外，我一直对某些电子设备里那些看上去很复杂的模拟电路感到好奇，比如收音机里面是怎么把微弱的无线电信号放大并分离出来的？或者相机里面的图像传感器又是如何把光信号转换成电信号的？这本书会不会通过一些具体的例子，比如收音机的调谐电路、相机的放大电路等，来展示模拟电路在实际生活中的应用，并且解释它们的工作原理？我特别希望它能让我感受到模拟电子的魅力，而不是仅仅停留在理论层面。如果书中还能提供一些简单的实验电路，让我可以自己动手实践一下，那简直太棒了。

评分☆☆☆☆☆

我对“模拟电子技术”这个名字的理解，是它涵盖了电子信号在模拟状态下的各种变化和处理。我特别想从这本书中了解到，在进行实际的模拟电路设计时，工程师们是如何考虑各种“现实因素”的，比如元器件的误差、温度变化、电源的波动等等，这些非理想因素会对电路的性能产生怎样的影响？书中会不会提供一些量化的方法来评估和控制这些影响？我非常希望它能让我明白，为什么一个在理论计算中完美的电路，在实际制作中却可能出现这样那样的问题，以及如何去解决这些问题。比如说，在设计一个高精度的测量电路时，如何选择低噪声、高稳定性的运算放大器？如何进行良好的接地和屏蔽，以避免外部干扰？书中会不会给出一些实际的案例分析，展示工程师们是如何一步步优化电路，使其达到预期的性能指标的？我对于书中关于信号完整性（Signal Integrity）的讨论也十分期待，毕竟在高速信号传输中，信号的失真和串扰是不可忽视的问题，不知道这本书会不会提供一些相关的分析工具和设计原则。总之，我希望这本书能够给我提供一套解决实际问题的“工具箱”，让我能够更有信心地去面对复杂的模拟电路设计挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书我买来已经有一阵子了，一直想找个时间好好啃一下，毕竟“模拟电子技术”这个名字本身就带着一种硬核的学术气息，让我想起学生时代在实验室里对着电路板敲敲打打的日子。说实话，我一开始对这本书的期待值其实挺高的，毕竟是这个领域的经典之作（我猜的），总觉得里面会有那种醍醐灌顶的讲解，能把我之前似懂非懂的概念一下子打通。比如，我一直对各种运放的理想模型和实际非理想特性之间的差异感到好奇，这本书有没有深入地分析过这些微妙之处？特别是当信号幅度变大或者频率升高的时候，那些看上去完美的曲线会发生怎样的形变，又是什么原因导致的？我还特别想知道，书中会不会涉及到一些具体的应用案例，比如在音频放大器设计中，如何通过调整元件参数来达到最佳的失真度？或者在电源滤波电路中，如何选择合适的电容和电感来抑制噪声？这些都是我在实际操作中经常会遇到的问题，如果这本书能提供一些清晰的思路和计算方法，那对我来说就太有价值了。而且，我对书中关于反馈回路稳定性的讨论也很感兴趣，这是一个非常关键但又容易出错的地方，书中会不会用图示或者详细的数学推导来解释伯德图、奈奎斯特图等分析工具的应用，让我能够更直观地理解如何判断一个电路是否稳定，以及如何进行补偿设计？总之，我希望这本书能成为我解决实际问题的“秘籍”，而不是一本只能摆在书架上的“装饰品”。