电子技术基础实验与实训 [Basic Electronic Technology Experiment & Training] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李文秀，梁斌 编

图书标签:

• 电子技术
• 基础实验
• 实训
• 电路分析
• 模拟电子
• 电子元件
• 实验教学
• 高等教育
• 电子工程
• 实践课程

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118103939

版次：1

商品编码：11786199

包装：平装

外文名称：Basic Electronic Technology Experiment & Training

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：260

字数：406000

正文语种：中文

内容简介

　　本分为4篇，第1篇为电子技术基础实验和电子工艺实习基础，主要介绍了电子技术基础实验的量测技术，常用电子仪器的使用方法，常用电子器件的识别与正确选用，电子工艺基础知识及课程设计的基础知识；第2篇为模拟电子技术基础实验和综合实验；第3篇为数字电子技术基础实验和综合实验；第4篇为电子技术基础课程设计。
　　书中安排了较多的实验题目，且每个实验题目包括多个实验项目，其内容和难易程度基本上能满足不同层次的教学要求，任课教师可以根据需要进行选用。书中的每个实验都附有实验原理、参考电路图、框图和实验思考题，以适合不同类型实验的需要。
　　《电子技术基础实验与实训》可作为本科学生模拟和数字电子技术的实验教材，也可作为电子工艺实习和电子技术基础课程设计的参考教材，同时也可为本科生参加一些竞赛、毕业设计和电子制作等提供有用的参考资料。

目录

第1篇 电子技术基础实验和电子工艺实习基础
第1章 绪论
1.1 电子技术实验在培养人才中的作用
1.2 电子技术实验的过程和要求
1.3 实验测量误差
1.3.1 测量误差产生的原因与分类
1.3.2 误差的消除方法
1.4 实验数据的处理
1.4.1 实验数据的处理方法
1.4.2 测量得出的数字处理
1.5 课程设计的基础知识
1.5.1 电子电路的设计方法及基本步骤
1.5.2 电子电路的组装
1.5.3 电子电路调试
1.5.4 电子电路故障检查的一般方法
1.5.5 课程设计报告要求
1.5.6 电子电路干扰的抑制
1.5.7 接地
第2章 电子基本测量技术
2.1 电压的测量
2.2 阻抗的测量
2.3 电压增益和幅频特性测量
第3章 常用电子技术实验测量仪器
3.1 常用示波器及其使用
3.1.1 示波器的组成
3.1.2 示波器的使用
3.1.3 DS一5000型示波器简介
3.1.4 GOS一6021双踪示波器简介及使用方法
3.2 YBl731A／C5A双路直流稳压电源
3.2.1 概述
3.2.2 电源的性能指标
3.2.3 YBl731A／C电源面板各部分的作用与使用方法
……

第2篇 模拟电子技术基础实验和综合实验
第3篇 数字电子技术基础实验和综合实验
第4篇 电子技术课程设计
参考文献

前言/序言

穿越时空的智慧宝库：人工智能的崛起与未来 人工智能（AI），这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今已悄然渗透到我们生活的方方面面，以前所未有的力量重塑着社会的面貌。它不再是遥不可及的幻想，而是触手可及的现实，驱动着技术的革新，改变着行业的格局，甚至挑战着我们对自身智能的认知。本书将带领您深入探索人工智能世界的宏大图景，揭示其核心驱动力、关键技术、广泛应用以及深远影响，为您呈现一幅全面而深刻的智慧画卷。 第一章：智能的火种——人工智能的起源与演进 人工智能的探索并非一蹴而就。早在人类文明的早期，我们就已梦想创造出能够思考、学习和行动的类人造物。从古希腊神话中的自动机械，到19世纪的逻辑推理机器，再到20世纪中叶“人工智能”概念的正式提出，这一漫长而充满智慧的求索之路，凝聚了无数先驱者的心血与洞见。 本章将追溯人工智能的哲学根源，剖析其萌芽阶段的理论基石。我们将一同回顾人工智能发展的几个关键时期：早期基于符号逻辑和搜索算法的“符号主义”，以及后来兴起的，强调学习和模式识别的“连接主义”。了解这些历史性的里程碑，有助于我们理解人工智能之所以能发展至今的必然逻辑，以及不同技术范式之间的演进与融合。 我们将深入探讨“智能”的本质。究竟什么是智能？是逻辑推理的能力，是学习新知识的本领，还是情感的理解与表达？本书将从多个维度解析智能的内涵，并以此为出发点，探讨人工智能如何试图模仿、超越乃至重新定义人类的智能。 第二章：智慧的基石——人工智能的核心技术解析 人工智能的蓬勃发展，离不开一系列突破性的核心技术的支撑。本章将为您层层剥开人工智能神秘的面纱，揭示其背后的技术驱动力。 机器学习（Machine Learning, ML）： 这是人工智能最核心、最广泛应用的领域之一。我们将深入探讨机器学习的原理，包括监督学习、无监督学习和强化学习。您将了解各种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-means聚类等，并理解它们是如何通过数据来“学习”的。 深度学习（Deep Learning, DL）： 作为机器学习的一个重要分支，深度学习以其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的卓越表现而闻名。本章将重点介绍人工神经网络（ANN）的基本结构，特别是多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。您将理解“深度”的含义，以及这些网络是如何通过层层抽象来捕捉数据中的复杂模式。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 语言是人类交流和思维的载体。NLP旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。我们将探讨NLP的关键任务，如词性标注、句法分析、语义理解、机器翻译、情感分析和文本生成。您将了解词向量、Transformer模型等现代NLP技术的精妙之处。 计算机视觉（Computer Vision, CV）： CV让计算机能够“看见”并理解图像和视频。本章将介绍图像处理的基础，以及CNN在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的应用。您将了解人脸识别、自动驾驶中的视觉感知等令人惊叹的AI能力是如何实现的。 知识图谱与推理（Knowledge Graphs & Reasoning）： 除了从数据中学习，人工智能也需要理解和利用知识。知识图谱提供了一种结构化的方式来表示实体及其关系，而推理引擎则能够基于这些知识进行逻辑推断。本章将探讨知识图谱的构建、查询以及AI的推理能力。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： RL是让智能体通过与环境互动，学习最优策略的强大方法。我们将介绍RL的基本概念，如奖励函数、状态、动作和策略，并了解AlphaGo等成功案例背后的RL原理。 第三章：无处不在的智慧——人工智能的广泛应用 人工智能不再局限于实验室，它已经深入到我们社会的各个角落，带来了前所未有的便利和效率。本章将带领您领略人工智能在不同领域的精彩应用。 医疗健康： 从疾病诊断的辅助，到新药研发的加速，再到个性化治疗方案的制定，AI正在革新医疗行业。您将了解AI如何在医学影像分析、基因测序、药物发现、智能手术机器人等方面发挥作用。 金融服务： 智能风控、量化交易、智能投顾、反欺诈系统……AI正在重塑金融服务的各个环节，提高效率，降低风险。 交通出行： 自动驾驶汽车、智能交通管理系统，AI致力于打造更安全、更高效、更便捷的出行体验。 教育领域： 个性化学习平台、智能辅导系统、自动化评估工具，AI正在改变传统的教学模式，为学习者提供更具针对性的支持。 零售与电商： 智能推荐系统、精准营销、虚拟试穿、仓储自动化，AI驱动着零售业的数字化转型。 制造业： 智能工厂、预测性维护、机器人自动化生产，AI正在提升制造业的生产效率和产品质量。 娱乐与媒体： 内容推荐算法、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）体验、AI生成的艺术作品，AI丰富着我们的娱乐生活。 科研探索： AI正在加速科学发现的进程，例如在天文学、材料科学、气候模拟等领域，AI能够处理海量数据，发现隐藏的规律。 第四章：未来的脉动——人工智能的伦理、挑战与展望 随着人工智能技术的飞速发展，我们也必须审视其可能带来的伦理困境和潜在挑战。本章将引导您思考人工智能的未来走向，以及我们应该如何负责任地发展和应用这项颠覆性技术。 就业与经济结构： 自动化带来的失业问题、技能差距的扩大，以及财富分配的不均，是AI发展过程中不可回避的社会议题。 隐私与数据安全： AI需要大量数据进行训练，如何保护个人隐私，防止数据滥用，成为关键问题。 偏见与公平性： AI模型可能继承训练数据中的偏见，导致歧视性的结果，确保AI的公平性和公正性至关重要。 可解释性与透明度： “黑箱”模型难以理解其决策过程，如何提高AI的可解释性，建立信任，是重要的研究方向。 安全与控制： 强大的AI系统可能带来潜在的安全风险，如何确保AI系统的安全可控，避免其被滥用，是全球性的挑战。 通用人工智能（AGI）与超人工智能（ASI）： 我们是否能够创造出具有人类同等甚至超越人类智能的AGI？如果成功，将对人类文明产生怎样的影响？本书将探讨这些关于未来智能的终极问题。 负责任的AI发展： 如何制定法律法规，建立行业标准，引导AI朝着造福人类的方向发展？我们将探讨国际社会在AI伦理与治理方面的努力。 结语：与智能共舞，拥抱未来 人工智能，是一场正在进行的革命，它不仅是技术的革新，更是思想的解放，是人类智慧的延伸。理解人工智能，就是理解我们正在走向的未来。本书旨在为您提供一个全面、深入、易于理解的视角，帮助您掌握人工智能的核心知识，洞察其发展趋势，并思考其深远影响。 阅读本书，您将不再是人工智能时代的旁观者，而是能够积极参与其中的探索者。愿您在探索人工智能的旅程中，收获智慧，激发灵感，与智能共舞，拥抱更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的排版设计比我预期的要精美不少。很多技术类书籍往往会显得比较严肃，甚至有点枯燥，但这本书在插图和图表的处理上，显得相当用心。各种电路图清晰明了，标注也很规范，即使是对初学者来说，也不会觉得难以辨认。我特别欣赏它在讲解理论知识时，并没有一味地堆砌公式和抽象概念，而是尽量用通俗易懂的语言来阐述，并且配合大量形象的比喻和实际的例子。这一点对于我这种不是专业科班出身，又想入门电子技术的人来说，简直是福音。我尤其关注它在关于电路分析部分的内容。我总是对如何计算电路中的电流、电压和电阻等参数感到头疼。我希望这本书能给出系统性的讲解，从最基础的欧姆定律、基尔霍夫定律开始，逐步深入到更复杂的电路分析方法。而且，如果能在讲解过程中穿插一些实际的测量技巧和方法，比如如何使用万用表来测量这些参数，那就更好了。我希望它不仅仅是教会我怎么算，更能教会我怎么去验证，怎么去理解这些计算结果的物理意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手上，第一感觉就是它很厚实，装帧也挺牢固的，看起来就是一本可以经常翻阅的实用型教材。我之前对电子技术只有一些模糊的概念，比如知道有电阻、电容、三极管这些基本元件，但具体怎么用，在电路里起什么作用，怎么搭建一个完整的电路，就一窍不通了。尤其是理论知识学起来总是枯燥乏味，看再多书也感觉云里雾里。这本《电子技术基础实验与实训》的标题就立刻吸引了我，"实验与实训"这几个字，感觉像是给我指明了方向。我一直觉得，学技术类的东西，光看不练假把式，动手实践才是王道。所以，我最期待的就是它能提供一些非常具体、可操作的实验项目。我希望这些实验不仅仅是照猫画虎地跟着步骤操作，更重要的是，它能解释清楚每个步骤背后的原理，比如为什么这样做，这样做会产生什么现象，以及这些现象和我们学过的理论知识有什么联系。如果能有一些案例分析，展示这些基础电子技术在实际生活中的应用，那会更加吸引我。比如，如何用这些元件制作一个简单的报警器，或者控制一个LED灯的闪烁。我希望这本书能把我从“看懂”提升到“会用”的阶段，让我能真正掌握电子技术这门技能，而不是停留在理论的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，首先注意到的是它封面的设计风格，简洁大气，很有科技感。打开内页，你会发现它的文字描述非常流畅，没有那种生硬的教科书式的语言。我特别喜欢它在介绍一些基础电子元件时，不仅仅是给出它们的规格和参数，还会配上一些实物图片，甚至是用动画来模拟它们的工作原理。这使得原本抽象的概念变得生动起来。我目前最想深入了解的是关于放大电路和振荡电路的部分。我知道这是电子技术中非常核心的部分，也是实现很多功能的基础。我希望这本书能把这些复杂的概念解释得清晰易懂，并且能提供一些简单易行的实验来帮助理解。例如，如何搭建一个简单的音频放大电路，让声音变大；或者如何制作一个简单的LED闪烁电路，通过调整元件参数来改变闪烁频率。我希望这本书能让我不再害怕这些“高深”的电子电路，而是能够勇敢地去尝试和制作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面给我的第一印象是非常专业，而且给人一种严谨的感觉。翻开后，我发现它的章节划分非常清晰，内容循序渐进，这一点对于我这样的学习者来说非常重要。我之前尝试过学习一些电子技术方面的知识，但往往因为内容跳跃太大，或者缺乏足够的背景知识讲解，导致学习过程十分困难。这本书似乎在这方面做得很好，它从最基础的概念讲起，一步一步地引导读者去理解更复杂的知识点。我特别关注它在关于元器件选型和电路设计这部分的内容。我知道在实际的电子项目开发中，选择合适的元器件，并且根据需求进行合理的电路设计，是至关重要的环节。我希望这本书能提供一些实用的指导，比如如何根据性能参数来选择电阻、电容、晶体管等，以及在设计电路时需要考虑哪些因素，比如功耗、稳定性、成本等等。如果它能提供一些典型的电路设计案例，并且分析这些设计的优缺点，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸张质量和印刷都相当不错，拿在手里很有质感。从目录上看，它的内容覆盖了电子技术的基础知识，从最基本的电路原理到实际的应用，结构安排得相当合理。我一直对数字电路和逻辑门这一块不太理解，觉得它们非常抽象。我希望这本书能在这方面提供更深入的讲解，不仅仅是告诉我们“与门”、“或门”是什么，更重要的是解释它们在实际应用中的作用。比如，如何用逻辑门来实现一个简单的计数器，或者一个简单的开关控制电路。如果它能提供一些基于数字电路的实验项目，并且引导我们去思考这些电路的设计逻辑，那就太棒了。我希望这本书能让我对数字电路有一个更清晰的认识，并且能够掌握一些基本的数字电路设计和分析的方法。