具体描述
数字电子技术是电子技术、通信、计算机、电气自动化等专业的一门专业基础课。本书以理论够用、实用为主、注重实践的教学思想而编写，着重介绍数字电路的新理论、新技术、新器件。对数字电路的常用集成电路作了比较详细的介绍。本书在编写过程中，力求简明扼要、通俗易懂。书中给出了大量的例题、习题和主要习题的参考答案，便于学生自学。
本书内容主要包括：数字电路基础、逻辑门电路、组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路、脉冲信号的产生与整形、模/数和数/模转换电路、半导体存储器和可编程逻辑器件。
本书可作为应用型人才培养的本科以及高职高专院校的电子技术、通信、计算机、电气自动化等专业的教材，也可供从事电子技术工程人员参考使用。
好的，根据您的要求，我为您撰写一本名为《数字电子技术》的图书的不包含该内容的图书简介。 --- 图书名称：《高阶光学成像系统设计与实践》 内容简介： 本书全面深入地探讨了现代高分辨率光学成像系统的理论基础、关键技术、设计方法与工程实践。内容聚焦于如何突破传统衍射极限，实现超分辨成像，并详细介绍了新型光学元件、先进传感器的集成应用，以及图像信号处理在复杂环境下的优化策略。全书结构严谨，理论推导详实，结合大量工程实例，旨在为光学工程师、光电子技术研究人员以及高年级本科生和研究生提供一本兼具深度与广度的专业参考手册。 第一部分：成像系统基础与理论极限 本部分奠定了理解现代光学成像系统的理论基石，并深入剖析了影响成像质量的根本物理限制。 第一章：电磁波理论在光学成像中的应用 本章从麦克斯韦方程组出发，推导了光场在非均匀介质中的传播特性。重点阐述了光的波动性与粒子性在成像过程中的体现，特别是光束的衍射与干涉效应如何塑造最终的图像信息。引入了傅里叶光学理论，详细讲解了光学系统的调制传递函数（MTF）的数学定义、计算方法及其在系统性能评估中的核心地位。对傍轴近似下的几何光学与物理光学的衔接点进行了详细论述，为后续的系统设计提供理论工具。 第二章：成像系统的像差理论与补偿 本章系统性地分析了传统球面透镜系统固有的几何像差和波像差。对五种主要几何像差（球差、彗差、像散、场曲和畸变）的产生机理、数学表达式及其对成像质量的影响进行了详尽的阐述。着重介绍了如何利用Zernike多项式来描述波前畸变，并详细讲解了优化像差的手段，包括光阑优化、非球面设计以及利用点阵修正膜层的应用。特别关注了色差（轴向色差与横向色差）的控制策略，并引入了色差自由设计的基本概念。 第三章：衍射极限与超分辨成像原理 本章挑战了阿贝衍射极限，探讨了在有限孔径下影响成像分辨率的根本物理限制——点扩散函数（PSF）。详细介绍了傅里叶光学在PSF建模中的作用，并深入研究了如何在信噪比可接受的前提下，最大限度地提升系统的有效分辨率。引入了计算成像领域中处理“超分辨”问题的数学框架，如逆问题的正则化求解方法，为后续章节介绍的实际超分辨技术打下理论基础。 第二部分：新型光学元件与集成技术 本部分聚焦于突破传统透镜设计瓶颈的新兴光学元件和集成制造技术，这些技术是实现紧凑、高效能成像系统的关键。 第四章：微纳光学元件的设计与制造 本章详细介绍了微透镜阵列（MLA）、自由曲面光学元件（Freeform Optics）和衍射光学元件（DOE）的设计原理与制造工艺。重点阐述了基于光线追迹和局部曲率梯度的自由曲面优化算法，以及如何利用电子束光刻、纳米压印等技术实现高精度微纳结构的制造。分析了DOE在色散补偿、光束整形和集成化波前校正中的优势与局限性。 第五章：超材料与超表面在成像中的应用 本章探讨了新兴的电磁超材料和光学超表面（Metasurfaces）如何颠覆传统光学器件的设计范式。详细介绍了亚波长结构单元的设计，以及如何通过调控其局域的相位、振幅和偏振响应来实现对光场的精确控制。重点分析了基于超表面的扁平化透镜（Flat Lenses）、偏振敏感成像器件的理论模型和实验进展，以及其在实现超薄、超轻成像模块中的潜力。 第六章：集成化光学系统与光机电一体化 本章关注如何将光学系统的小型化、高精度运动机构与电子控制单元进行有机结合。讨论了MEMS（微机电系统）技术在快速扫描、光束偏转和对焦调节中的应用。深入分析了光学系统在不同工作温度和振动环境下的稳定性要求，以及如何通过精密装配和热应力分析来确保系统在严苛环境下的长期可靠性。 第三部分：先进传感、信号获取与图像重建 本部分转向系统的信号采集和后处理环节，重点关注新型传感器技术、多维度信息获取以及基于计算的图像重建算法。 第七章：高动态范围与多光谱成像传感器 本章详尽比较了CMOS和CCD传感器的结构差异、噪声模型与动态范围特性。重点介绍了高动态范围（HDR）成像技术的实现方案，包括多重曝光融合与像素级捕获技术。同时，深入探讨了多光谱和高光谱成像技术，分析了干涉滤光片、AOTF（可调谐光学滤波器）等关键器件在光谱信息获取中的作用及其对系统带宽和信噪比的影响。 第八章：基于计算的图像重建算法 本章是全书计算成像的核心。首先，系统梳理了图像恢复问题的数学基础，包括维纳滤波、迭代反卷积等传统方法。随后，重点介绍了深度学习在图像去噪、超分辨率重建和去模糊化中的前沿应用。详细阐述了卷积神经网络（CNN）在学习复杂的退化模型和重建非线性映射方面的优势，并提供了使用PyTorch或TensorFlow实现特定成像算法的代码框架示例。 第九章：光学相干层析成像（OCT）与深度感知 本章专门研究三维深度信息获取技术。详细介绍了基于低相干干涉原理的OCT成像系统工作流程，包括时域和频域OCT的原理差异、信号处理流程以及深度分辨率的优化。此外，还讨论了结构光、飞行时间（ToF）以及双目视觉等技术在获取场景几何信息方面的原理和工程挑战，并探讨了如何将这些几何信息与传统强度图像进行融合，以构建更丰富的三维感知系统。 --- 适用对象： 从事精密仪器、医疗影像、遥感探测等领域的光学系统设计与集成工程师。 从事计算成像、图像处理算法研究的高校师生及科研人员。 希望系统学习现代光学系统设计方法的电子工程、物理学专业研究生。 本书特色： 理论与工程结合紧密： 每一章节的理论推导后，均附有实际工程设计中的关键参数选择和优化案例分析。 聚焦前沿技术： 重点介绍了超表面光学、深度学习重建等当前光学领域最热门的研究方向。 全面的系统视角： 不仅关注光学元件本身，更强调从电磁场、传感、信号处理到系统集成的完整链条。 ---
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