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出版者:机械工业出版社

作者:欧内斯特 O.德贝林

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2005-1

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787111156055

丛书系列:时代教育·国外高校优秀教材精选

图书标签:

• XJTLU
• 测量技术
• 传感器
• 数据采集
• 信号处理
• 系统设计
• 自动化
• 仪表
• 工业控制
• 测试测量
• 误差分析

电子信息工程前沿技术概览 内容简介 本书旨在为电子信息工程领域的初学者、相关专业学生以及希望了解行业前沿动态的专业人士提供一个全面、深入的概览。全书围绕当前电子信息技术发展中最具活力和潜力的几个关键领域展开，系统地梳理了从底层硬件到高层应用的全链条技术栈。本书不涉及特定测量系统或应用设计，而是着重于描绘整个电子信息产业的技术版图和未来趋势。 --- 第一部分：半导体器件与集成电路基础 本部分深入探讨了现代电子系统的基石——半导体技术。 第一章：先进半导体材料与微纳加工技术 本章首先介绍了硅基半导体材料的物理特性及其在现代电子器件中的核心地位。随后，重点阐述了下一代半导体材料的探索，如碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）在功率电子学中的应用，分析了它们在提高能源效率和工作频率方面的优势。 在微纳加工技术方面，详细介绍了从光刻（特别是极紫外光刻EUVL）到刻蚀、薄膜沉积等关键工艺流程。讨论了摩尔定律的演进压力以及FinFET和GAA（Gate-All-Around）等新型晶体管结构的设计理念，旨在突破当前CMOS技术的物理极限。对这些先进制造工艺如何影响芯片的性能、功耗和成本进行了深入的剖析。 第二章：超大规模集成电路（VLSI）设计流程 本章系统地介绍了从系统级需求到最终芯片制造的完整数字和模拟IC设计流程。数字前端（RTL设计、综合、静态时序分析STA）和后端（布局布线P&R、物理验证DRC/LVS）的理论基础和EDA工具应用被细致讲解。 重点关注了低功耗设计策略，包括时钟门控、电源门控以及多电压域设计。此外，模拟电路设计部分涵盖了运算放大器、锁相环（PLL）和模数转换器（ADC）/数模转换器（DAC）的核心架构与性能指标分析，为理解复杂的混合信号系统奠定了基础。 --- 第二部分：通信与网络技术核心 本部分聚焦于信息传输和处理的基础架构，这是信息社会高效运行的关键保障。 第三章：下一代无线通信系统（5G/6G） 本章全面解析了第五代移动通信技术的核心技术。详细阐述了毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）频段的信道特性、波束赋形（Beamforming）技术的几何原理与实现方法。同时，介绍了大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术如何通过空间复用和波束管理来显著提高频谱效率和系统容量。 展望部分，对第六代通信技术（6G）的潜在关键技术进行了前瞻性探讨，包括太赫兹通信、空天地一体化网络架构以及AI赋能的无线资源管理。 第四章：网络架构与软件定义基础设施 本章探讨了现代数据中心和广域网的演进。软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）作为重塑网络基础设施的两大支柱，其核心概念、控制平面与数据平面的分离、以及OpenFlow等协议的应用被详尽描述。 此外，对网络安全在基础设施层面的集成进行了讨论，包括零信任架构（Zero Trust Architecture）在企业和云环境中的部署策略，以及下一代加密技术如后量子密码学（PQC）的理论基础。 --- 第三部分：人工智能与计算范式 本部分深入探讨了驱动当前技术革命的核心——人工智能算法及其高效的硬件支撑。 第五章：深度学习模型的理论与优化 本章从数学基础出发，系统介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer模型的结构与工作原理。重点分析了损失函数的设计、优化算法（如Adam、SGD及其变种）的收敛特性。 在模型优化方面，本书涵盖了模型压缩技术，如权重剪枝、量化（从浮点到整数运算）以及知识蒸馏，旨在将大型模型部署到资源受限的边缘设备上。讨论了生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）在内容生成领域的最新进展。 第六章：异构计算与边缘智能 本章着眼于如何为AI应用提供强大的、低延迟的计算平台。详细对比了CPU、GPU、FPGA和专用AI加速器（如TPU）的架构特性、并行处理能力及各自的适用场景。 边缘计算（Edge Computing）作为下一代计算范式，其延迟敏感型应用（如自动驾驶、工业物联网）的架构设计被重点分析。探讨了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私和分布式训练中的应用机制，强调了如何在分布式环境中实现模型的有效聚合和收敛。 --- 第四部分：前沿交叉技术与产业应用 本部分聚焦于多学科交叉领域的技术突破及其对未来产业的影响。 第七章：嵌入式系统与实时控制 本章深入探讨了嵌入式系统的设计哲学，包括微控制器（MCU）与微处理器（MPU）的选择标准、实时操作系统（RTOS）的任务调度机制（如优先级继承、死锁避免）。 重点分析了嵌入式系统中的可靠性设计，包括错误检测与纠正（ECC）机制在存储器中的应用，以及系统级的看门狗定时器（WDT）和冗余设计。强调了嵌入式软件与底层硬件高效交互的关键技术。 第八章：工业物联网（IIoT）与数字孪生 本章系统阐述了工业物联网的架构，包括现场传感器层的网络协议（如OPC UA, MQTT）以及云端数据集成平台。重点介绍了时间敏感网络（TSN）在确保工业控制数据高确定性和低延迟传输中的作用。 数字孪生（Digital Twin）的概念被详细剖析，包括如何通过高保真度的建模、实时数据同步和仿真分析，在虚拟空间中映射和优化物理实体。本书分析了数字孪生在预测性维护、流程优化和产品生命周期管理中的实际应用案例。 --- 总结 本书通过对半导体制造、通信网络、人工智能算法及异构计算平台的系统性梳理，为读者构建了一个清晰、立体的电子信息技术知识框架。内容聚焦于当前技术热点和未来发展趋势，旨在拓宽读者的技术视野，激发其在这些前沿领域进行深入研究和创新的能力。全书力求理论与实践相结合，为从事电子信息相关工作的专业人士提供坚实的理论基础和广阔的思考空间。

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《测量系统应用与设计》这本书，我断断续续地读了一段时间，确实在一些地方给了我启发。但讲实话，这本书整体给我的感觉，就像是在一本很厚的菜谱里，翻到了一个我不太感兴趣的菜系。比如，它花了相当大的篇幅去介绍各种传感器的工作原理，从光电传感器到压力传感器，再到加速度计，讲得可谓是淋漓尽致。理论分析非常到位，公式推导也一丝不苟。我承认，对于那些需要深入理解传感器底层原理的工程师来说，这部分内容可能非常有价值。但对我而言，我更关心的是如何将这些传感器“搭”起来，形成一个能解决实际问题的测量系统。我期待的更多是关于系统集成、数据采集流程、甚至是通信协议方面的具体指导，而不是对单个元件的“考古式”解读。当然，我不是说这些不重要，只是当我看这本书时，总有一种“远景模糊，近景过于细致”的感觉。它让我对“测量”这个概念有了更宏观的认识，但具体到“如何动手”，却感觉少了些直接的引导。

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总的来说，这本书给我留下的印象是“理论扎实，实践稍显不足”。它对于测量系统中的每一个基本单元，从传感器到信号调理，再到数据采集，都有着严谨的科学解释。这对于打下坚实的理论基础非常有帮助。但是，在如何将这些零散的单元有机地结合起来，构建一个能够满足特定应用需求的完整系统时，书中提供的指导显得比较笼统。我感觉像是拿到了一本关于“乐器原理”的百科全书，了解了各种乐器的构造和发声机制，但却不知道如何将它们组合成一首完整的乐章。在实际的工程项目中，系统的稳定性和可靠性往往比单一元件的理论性能更重要，而这些方面，这本书的探讨则相对较少。

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我觉得这本书在“系统设计”的层面，更偏向于理论研究和学术探讨。它深入地探讨了测量系统的精度、灵敏度、动态范围等性能指标，并且给出了详细的数学模型和分析方法。这对于那些需要进行理论建模、算法优化的研究人员来说，无疑是宝贵的资料。然而，对于我们这些需要快速将想法转化为实际产品的工程师而言，很多时候我们更需要的是一套成熟的设计框架和实践经验。比如，在设计一个无线传感器网络时，除了了解各个节点的通信能力，我们还需要考虑功耗管理、网络拓扑的选择、以及数据传输的安全性和可靠性。这本书在这些更偏向工程实现和系统优化的部分，我认为涉及得不够深入。它更像是在告诉你“为什么”和“是什么”，而“怎么样”的部分，则需要我们自己去摸索和补充。

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这本书在“应用”这个词上，我个人觉得还有很大的提升空间。它虽然在一些章节提到了“应用案例”，但往往是点到为止，更多的是一种理论上的展示，而不是一个完整、深入的实践过程。举个例子，书中提到一个关于“工业自动化中的温度测量应用”，读完之后，我只知道用了什么类型的传感器，以及大致的测量原理。但我并没有了解到，在实际的工厂环境中，如何选择合适的安装位置，如何处理环境干扰（比如电磁噪声），如何进行校准以保证长期精度，以及最终的数据如何被集成到PLC系统进行控制。这些都是我作为一名工程师在实际工作中会面临的挑战。这本书更像是提供了一个“菜单”，列出了各种“食材”（传感器和基本原理），但没有教我如何“烹饪”出“美味佳肴”（一个稳定可靠的测量系统）。我希望看到更多的是“如何做”的细节，例如不同场景下的系统设计思路，或者是在遇到的常见问题时，有哪些解决的策略和思路。

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这本书在章节的组织和内容的侧重点上，给我的感觉是有些不均衡。例如，关于数据采集卡（DAQ）的工作原理和技术参数，介绍得相当详尽，这本身是件好事，因为DAQ是测量系统的重要组成部分。但是，在讨论到如何将这些数据进行有效的分析和处理时，却显得有些仓促。数据的预处理（如滤波、去噪）、特征提取、以及基本的统计分析方法，虽然有所提及，但讲解的深度和广度都不够。在现代测量系统中，数据分析和可视化是至关重要的环节，它直接关系到我们能否从海量数据中提取有价值的信息。我期望这本书能在这方面给予更多的关注，比如介绍一些常用的数据分析工具和软件，或者提供一些实际的数据分析案例，这样能更好地帮助读者理解如何将原始测量数据转化为有意义的洞察。

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