电路与模拟电子技术教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:华容茂等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:20.0

装帧:

isbn号码:9787505351110

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好的，这是一份图书简介，主题与“电路与模拟电子技术教程”无关，字数约1500字。 --- 《数字图像处理与计算机视觉基础》 内容简介 本书系统地介绍了数字图像处理与计算机视觉领域的核心概念、理论基础与实用技术。旨在为读者构建一个从底层图像采集到高层语义理解的完整知识框架，是理解现代人工智能视觉感知系统的关键入门指南。 第一部分：数字图像基础与预处理 本书的开篇章节深入探讨了数字图像的本质。首先，从人眼视觉系统的工作原理出发，过渡到图像在计算机中的数字化表示——像素、灰度级和颜色空间。我们详细解析了RGB、HSV、CMYK等主流颜色模型的数学关系与应用场景，并重点讨论了如何将真实世界的色彩信息准确地映射到数字域。 图像采集过程中引入的噪声是后续处理面临的首要挑战。本部分详细阐述了常见的图像噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声和泊资噪声，并提供了多种有效的抑制策略。我们不仅介绍经典的空域滤波方法，如均值滤波、中值滤波和高斯平滑，还引入了频域滤波的概念。通过傅里叶变换（DFT）将图像转换到频域，可以更精细地分离出信号成分与噪声干扰，从而实现高通、低通、带通滤波，以及对周期性噪声的抑制。 图像增强是提升视觉质量、突出关键信息的关键步骤。我们全面覆盖了空域和频域的增强技术。在空域，直方图均衡化及其改进算法（如限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE）被详细讲解，它们是改善图像整体对比度的基础工具。此外，还介绍了卷积操作在锐化（如拉普拉斯算子、Sobel和Prewitt算子）中的应用，使读者能够理解如何通过梯度信息来增强边缘细节。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是计算机视觉任务中最具挑战性但也最关键的一步，其目标是将图像划分为具有特定意义的区域或目标。本部分从基础的阈值分割技术入手，介绍了全局阈值、局部阈值以及Otsu自适应阈值算法的原理和实现细节。 针对结构复杂的场景，我们深入探讨了基于区域的方法，例如区域生长法，并分析了其对初始种子的敏感性。形态学处理作为一种强大的非线性滤波工具，在图像分割预处理中占据重要地位。本书详尽讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示了如何利用这些操作来去除噪声、连接断裂的结构、以及实现边界提取和孔洞填充。 边缘检测是获取图像几何信息的基础。我们不仅复习了Roberts、Sobel、Prewitt算子，还着重讲解了应用最为广泛的Canny边缘检测算法，深入分析了其多阶段优化过程：高斯平滑、非极大值抑制、双阈值处理和边缘跟踪的每一步数学依据。 特征提取是连接低级像素信息与高级语义理解的桥梁。本部分系统介绍了描述图像内容的关键特征。重点讨论了点特征（如Harris角点检测器）和描述符（如SIFT、SURF和ORB）。对于SIFT，我们详述了尺度空间构造、DoG算子的应用、关键点定位与方向分配的数学原理，使其成为理解局部不变特征表示的基石。此外，纹理特征的量化方法，如灰度共生矩阵（GLCM），也被纳入讨论范围，用以描述区域的粗糙度、对比度和周期性。 第三部分：几何变换与三维重建基础 要实现跨视角和跨尺度的图像分析，几何变换是必不可少的预备知识。本部分阐述了基本的二维几何变换，包括平移、旋转、缩放和剪切，并解释了如何通过齐次坐标将这些仿射变换统一在一个矩阵表达下。 图像配准（Image Registration）是解决多源图像信息融合问题的核心技术。我们介绍了基于特征点和基于区域的配准方法，详细讨论了如何利用变换模型（如单应性矩阵）来校正图像间的几何失真。 计算机视觉的终极目标之一是重构三维世界。本书为三维重建奠定了必要的几何基础。首先，详细解释了相机成像模型，包括内参矩阵（焦距、主点）和外参矩阵（旋转和平移），这些构成了从三维点到二维图像的映射关系。接着，介绍了立体视觉的基础——视差计算。我们通过对极几何原理的讲解，揭示了双目视觉系统中两幅图像之间点对应的约束关系，并阐述了块匹配算法（Block Matching）在视差图计算中的应用。 第四部分：深度学习在视觉中的应用入门 随着深度学习的兴起，传统方法的局限性日益凸显。本部分作为连接经典与前沿的过渡，简要介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构。读者将了解到卷积层、池化层、激活函数和全连接层的角色与功能。虽然本书不专注于深度学习框架的编程实践，但会阐述CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的核心思想和优势，为读者后续深入学习现代视觉算法提供坚实的理论背景。 适用对象 本书适合于电子信息工程、计算机科学与技术、自动化、遥感科学等专业的本科高年级学生及研究生作为教材或参考书。同时，对于希望系统了解机器视觉基础，从事图像分析、模式识别、机器人导航、医学影像处理等领域的工程师与研究人员，本书也将提供极为详实和实用的理论支撑。通过大量的数学推导和清晰的图解，读者将能够扎实地掌握数字图像处理与计算机视觉的科学原理。 ---

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这本书的排版设计简直是一场灾难，我拿到手的时候就感觉非常不舒服。字体大小不一，段落间距混乱，更别提那些本应清晰标注的公式和图表了，好多地方都印得模模糊糊，根本看不清细节。作为一个需要依赖清晰图示来理解复杂电路概念的学习者，这本书的物理呈现效果直接拉低了我的学习体验。我得花大量时间去猜测作者想表达什么，而不是专注于内容本身。特别是那些涉及三极管和运放的细节图，模糊的处理方式让我对如何正确连接和分析电路产生了严重的困惑。如果只是为了省成本而牺牲了阅读体验，那这本教材的定位就值得商榷了。我希望出版社能在再版时，对纸张质量和印刷工艺给予足够的重视，毕竟，好的阅读体验是知识有效传递的前提。那种需要拿着放大镜才能看清电路符号的感觉，实在是太令人沮丧了。

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我必须指出，这本书在电路仿真和实际应用案例的结合上做得非常不到位。在当今时代，学习电子技术脱离了仿真软件的支持是不可想象的，但这本书几乎完全依赖于传统的笔算分析，对现代EDA工具的使用和结果验证只字未提。哪怕只是在关键章节后面增加一个简短的仿真流程介绍，或者提供一些SPICE模型的应用示例，都会极大地提升教材的实用价值。现在的学习成果，停留在纸面公式验证的阶段，我无法将这些理论知识直接映射到实际的仿真环境中去验证其有效性和鲁棒性。这种脱离现代工程实践的教学方法，使得这本书的内容显得有些陈旧和不接地气，读者学完后，在实际动手能力上会有一个明显的断层。

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从习题设置的角度来看，这本书的深度和广度严重失衡。基础的计算题少得可怜，几乎没有提供足够的练习机会来巩固那些刚刚学到的基本概念和公式应用。而那些所谓的“综合设计题”，难度又一下子飙升到了令人望而却步的程度，很多题目超出了常规课程的要求范围，更像是研究生阶段才会接触的挑战性课题。这导致我在学习过程中，一旦遇到理解上的小障碍，就没有及时的“脚手架”可以扶持我爬上去。你学会了一个概念，但你没有机会通过大量不同侧重点的习题来检验自己是否真正内化了它。结果就是，理论知识停留在纸面上，无法转化为实际的解题能力。这样的习题配置，对于希望扎实打好基础的学生来说，简直是资源的浪费，让人感到非常无力。

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这本书的语言风格实在是过于枯燥和晦涩难懂，简直是在挑战读者的耐心极限。作者似乎完全没有站在一个初学者的角度去思考如何解释那些复杂的物理现象。大量的术语堆砌，长难句层出不穷，很多核心概念的解释都需要反复阅读好几遍才能勉强捕捉到作者的本意。特别是对半导体器件工作原理的描述部分，充满了理论化的定义，却鲜有生动的类比或直观的解释来辅助理解。例如，当解释PN结的耗尽层时，如果能用一个更贴近日常生活的模型来比喻电荷的迁移和势垒的形成，学习过程会轻松愉快得多。目前的叙述方式，使得阅读过程变成了一种煎熬，严重打击了我的学习积极性，让我对这个本应充满魅力的领域产生了畏惧感。

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我简直无法理解作者在编写过程中是如何组织逻辑结构的。这本书的章节跳转显得极其跳跃和突兀，前一章还在讲直流偏置电路的稳定分析，下一章突然就跳到了高频小信号模型，中间完全没有一个平稳的过渡或者必要的铺垫。这让初学者根本无法建立起一个连贯的知识体系框架。知识点之间的衔接像是被硬生生地剪切粘贴上去的，缺乏内在的逻辑联系。比如，在讲解反馈放大器时，作者似乎默认读者已经完全掌握了波德图的绘制和解读技巧，但实际上，这些基础知识点在本章之前的内容中仅仅是一笔带过，并没有深入讲解如何应用于实际的反馈回路分析中。这种“你该懂”的写作态度，对于需要循序渐进学习的理工科教材来说，无疑是致命的缺陷。它更像是一本高级参考手册的草稿，而不是一本教授入门知识的教材。

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