具体描述
本书介绍了目前市场上具有代表性的诺基亚、三星、摩托罗拉、夏普、LG、波导等几种品牌的10款彩信手机的详细电路图及可能遇到的故障的维修方法。
本书所介绍的10款手机分别代表了不同的GSM手机电路风格，所讲述的内容可移植到相似电路的其他许多手机的维修工作中。这些机型各具特点，其中大部分具有内置照相机，每一种又具有不同的独特功能，如三星E808型手机的视频播放，诺基亚6230型手机的视频播放等。其中，摩托罗拉手机及夏普手机的电路图及各部分电路介绍是业界难得见到的、全面的实用维修资料。
本书适合于从事手机维修的人员及广大电子爱好者和手机用户阅读，也可作为手机维修人员的技术培训教材。
《数字信号处理基础与应用》 本书简介 第一部分：数字信号处理的理论基石 本书深入浅出地剖析了数字信号处理（DSP）领域的核心理论框架，旨在为读者构建坚实而全面的知识体系。我们从离散时间信号与系统的基本概念入手，详细阐述了傅里叶分析在离散域的拓展——离散时间傅里叶变换（DTFT）及其关键的离散形式——离散傅里叶变换（DFT）的数学推导与物理意义。重点剖析了DFT在频谱分析中的应用，特别是如何利用快速傅里叶变换（FFT）算法实现高效的频谱计算。 系统的稳定性、因果性、线性时不变（LTI）系统的脉冲响应和系统函数，是理解任何信号处理系统的基石。本书对此进行了详尽的论述，引入了Z变换，作为复变域分析工具，用以替代连续时间系统中的拉普拉斯变换，从而实现对离散时间系统的精确建模与分析。读者将学习如何利用Z变换的性质，如收敛域（ROC）的概念，来判断系统的稳定性和因果性，并掌握利用系统函数对滤波器进行设计和分析的方法。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是DSP应用的核心组成部分。本书将数字滤波器分为两大类——无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并分别提供了详细的设计指南和实现细节。 对于IIR滤波器，我们将介绍基于模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器）的模拟到数字变换方法，特别是双线性变换法（Bilinear Transformation）。详细解释了这些原型滤波器的幅频特性和相位特性，以及它们在频率响应逼近中的优缺点。本书将提供详尽的步骤，指导读者如何从期望的频率规格（如通带截止频率、阻带衰减等）出发，推导出最终的IIR数字滤波器系数。 FIR滤波器因其固有的线性相位特性，在对信号波形保真度要求极高的应用中至关重要。本书集中讲解了FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）和频率采样法。我们将分析不同窗函数对滤波器过渡带宽度和旁瓣衰减的影响，并深入探讨Parks-McClellan算法（最优等波纹滤波器设计），这是实现高性能FIR滤波器的关键技术。 在实现部分，本书不仅停留在理论层面，更注重实践指导。我们将介绍直接形式、正交结构、级联结构和并行结构等滤波器结构，并讨论量化误差、舍入效应以及固定点运算对滤波器性能的影响，强调了在资源受限的硬件平台（如嵌入式系统）上进行高效滤波器实现的工程考量。 第三部分：现代信号处理技术 随着计算能力的提升，许多复杂的信号处理问题需要更先进的技术来解决。本书的第三部分聚焦于这些现代技术。 自适应滤波技术： 针对信号源特性随时间变化的复杂环境，本书详细介绍了最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。通过丰富的实例，如噪声消除、回声消除和信道均衡，读者将理解自适应滤波器如何通过迭代更新权值向量，实时地跟踪最优的系统模型。算法的收敛性分析和步长（或遗忘因子）的选择，是本章的重点讨论内容。 多速率信号处理： 这一章探讨了如何通过改变信号的采样率来优化处理效率和存储需求。内容涵盖了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的时域与频域操作，以及对混叠和抗混叠滤波器的详细分析。本书特别阐述了采样率转换器（如基于多相分解的结构）的设计原理及其在软件定义无线电（SDR）和通信系统中的实际应用。 小波变换及其应用： 区别于傅里叶变换的全局性分析，小波变换（Wavelet Transform）提供了优异的时频局部化能力。本书将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本理论，包括尺度函数和小波函数的选择。重点展示了如何利用正交小波基（如Haar、Daubechies小波）进行信号去噪、特征提取和数据压缩，这在图像和生物医学信号处理中具有不可替代的地位。 第四部分：应用与实践 理论的价值在于指导实践。本书的最后部分通过具体的工程案例，将前述理论知识转化为解决实际问题的能力。 通信系统中的DSP： 详细分析了数字调制解调技术（如QPSK, QAM）中的关键DSP模块，包括载波同步、定时恢复、信道均衡和匹配滤波器的设计。这部分内容将清晰地展示DSP在提升现代数字通信系统抗干扰能力和频谱效率中的作用。 语音与音频信号处理： 讲解了语音信号的预处理技术，如预加重和端点检测。重点介绍了线性预测编码（LPC）的基本原理，用于语音合成和识别的特征提取，以及在音频压缩标准（如MP3的心理声学模型）中DSP技术的应用。 图像处理基础： 本章侧重于灰度图像的二维信号处理。内容包括二维卷积、二维DFT及其FFT实现。针对图像增强，本书详细讨论了二维空间域滤波器（如高斯平滑、拉普拉斯锐化）和频域滤波器（如理想低通/高通滤波器）的设计与比较。 本书的编写风格严谨而不失生动，每一个理论推导后都紧接着实际的工程意义解释，并配有丰富的图示和流程图，确保读者不仅知其然，更知其所以然。配套的MATLAB/Python代码示例贯穿全书，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为可运行的代码。 目标读者群： 本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的高年级本科生、研究生，以及致力于在嵌入式系统、雷达、声学、医疗成像等领域从事信号处理算法开发和系统实现的工程师与技术人员。掌握微积分和线性代数基础知识的读者可以更有效地吸收本书内容。
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