具体描述
本书分为2篇：电路基础和电子技术基础。电路基础主要介绍电路的组成，电路元件的基本概念、基本定律、基本分析方法，交直流电路的一般计算方法；电子技术基础主要介绍半导体器件所组成的电路的基本功能，阐明数字电路的基本概念及不同于模拟电路的特点和基本分析方法等。
本书集电工电子技术的应用于一体，为读者提供必需的电工电子技术基本知识。可供高等职业技术教育机电类专业和相关专业使用，也可作为岗前培训教材。
《精通现代数字信号处理》 一、 核心概念与理论基石 本书深入剖析现代数字信号处理（DSP）的精髓，旨在为读者构建一个坚实而全面的理论框架。我们将从最基础的信号概念出发，包括连续时间信号与离散时间信号的区分、采样定理的原理与应用、以及量化误差的产生与控制。在此基础上，本书将系统阐述离散时间系统（LTI系统）的特性，重点讲解卷积、系统响应、因果性、稳定性等关键概念，并通过大量的实例分析，帮助读者理解这些抽象理论在实际系统中的体现。 傅里叶分析是DSP的灵魂。本书将从傅里叶级数讲起，逐步过渡到傅里叶变换，深入探讨其在时域和频域上的深刻含义。我们不仅会介绍连续傅里叶变换（CFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT），更会重点讲解其在实际应用中不可或缺的离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现——快速傅里叶变换（FFT）。读者将掌握如何利用FFT进行频谱分析，理解频谱泄漏、栅栏效应等实际问题，并学习相关的窗口函数技术来优化频谱估计的精度。Z变换是分析离散时间系统的另一个强大工具，本书将详尽介绍Z变换的定义、收敛域、以及其在系统稳定性判别、频率响应分析中的应用。 二、 核心算法与实现技术 理论是基础，算法是实现。本书将详细介绍DSP领域的核心算法，并探讨其高效实现的关键技术。 滤波技术： 滤波是信号处理中最基本且最重要的操作之一。我们将区分两大类滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，我们将深入讲解巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典逼近设计方法，并探讨其设计过程中涉及的传递函数、极点、零点以及稳定性问题。对于FIR滤波器，我们将重点介绍窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法，分析不同窗函数的特性及其对滤波器性能的影响。此外，还将介绍Parks-McClellan算法等更高级的滤波器设计方法。 变换域处理： 除了傅里叶变换，小波变换也是现代信号分析的重要工具。本书将介绍一维和二维小波变换的基本原理，包括多分辨率分析、小波系数的计算以及重构过程。读者将了解小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的应用，并掌握不同小波族的选择原则。 自适应滤波： 在许多实际应用中，信号的统计特性会随时间变化，或者存在未知的干扰。此时，自适应滤波器就显得尤为重要。本书将详细介绍LMS（最小均方）算法及其变种，如NLMS（归一化最小均方）算法。读者将理解这些算法的工作原理，掌握如何根据实时数据调整滤波器系数，以达到最优的滤波效果。此外，还将介绍RLS（递归最小二乘）算法，分析其与LMS算法的优劣对比，以及在何种场景下更适合使用。 谱估计技术： 精确的谱估计是理解信号特性的关键。本书将从经典的周期图法和改进的周期图法（Welch法）讲起，分析其优缺点。随后，我们将深入探讨参数化谱估计方法，如AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归滑动平均）模型，并介绍Burg法、Yule-Walker法等参数估计算法。这些方法在噪声分析、信号识别等领域有着广泛的应用。 三、 DSP在实际领域的应用 数字信号处理的强大功能使其渗透到现代科技的各个角落。本书将通过大量的案例分析，展现DSP在不同领域的实际应用。 通信系统： 在现代通信系统中，DSP扮演着核心角色。我们将探讨其在数字调制解调、信道编码与解码、均衡、自适应均衡、多用户检测等方面的应用。例如，如何利用FFT进行OFDM（正交频分复用）信号的调制与解调，如何利用数字滤波器抑制带外干扰，以及如何利用自适应算法对抗信道衰落。 音频与语音处理： 音频信号的采集、处理与增强离不开DSP。本书将介绍数字音频的采样、量化与编码，语音信号的特征提取（如MFCC），语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的基本原理。读者将了解回声消除、降噪、音频压缩（如MP3）等技术，并理解其背后的DSP算法。 图像与视频处理： 图像和视频本质上是二维或三维信号。本书将介绍图像的采样、量化、噪声抑制、边缘检测、特征提取等基础图像处理技术。在视频处理方面，将涉及运动估计、帧间预测、视频编码（如H.264、HEVC）等内容。我们将重点讲解二维FFT在图像滤波和傅里叶变换域的图像增强中的应用，以及小波变换在图像压缩和去噪中的优势。 生物医学信号处理： 生物医学信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等，往往伴随着噪声和干扰，需要精密的DSP技术进行分析。本书将介绍这些信号的特点，以及如何利用滤波器技术去除噪声、提取关键特征，并进行异常检测。 控制系统： 在现代控制系统中，数字控制器取代了模拟控制器。本书将介绍数字PID控制器、状态空间方法的数字实现，以及模型预测控制（MPC）等先进控制策略中的DSP应用。 四、 DSP硬件与软件平台 理论与算法的实现离不开强大的硬件和灵活的软件工具。本书将简要介绍常用的DSP处理器（如TI C6000系列、ARM Cortex-M系列）的架构和特点，以及它们在执行DSP算法时的优势。同时，我们将介绍主流的DSP软件开发环境，如MATLAB/Simulink、Python（NumPy, SciPy, scikit-learn）、C/C++等，并提供一些在这些平台上实现DSP算法的示例代码片段，帮助读者将所学知识付诸实践。 五、 深入探索与未来展望 在掌握了DSP的基础理论和核心算法后，本书还将带领读者触及更前沿的领域。我们将探讨基于深度学习的信号处理方法，例如利用卷积神经网络（CNN）进行语音识别、图像分析；介绍信号处理在物联网（IoT）中的角色，包括传感器数据融合、低功耗信号处理等；并对未来DSP技术的发展趋势进行展望，如面向AI的信号处理、量子信号处理等。 总结： 《精通现代数字信号处理》是一本理论扎实、算法全面、应用广泛的DSP著作。它不仅适合于电子工程、通信工程、计算机科学等相关专业的学生，也同样适用于希望深入了解和应用数字信号处理技术的工程师和研究人员。通过本书的学习，读者将能够深刻理解数字信号处理的原理，掌握各种核心算法，并能够将其应用于解决实际工程问题，为自己在数字技术浪潮中奠定坚实的基础。
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