具体描述
本书共分8章，内容包括基础电子元器件介绍、数字逻辑电路概述、逻辑代数基础、逻辑门电路、组合逻辑电路、集成触发器、时序逻辑电路、脉冲与信号转换电路。
本书配有10个实训，重在加强学生的技能训练，培养学生分析和解决实际问题的能力。每章后都附有习题，并在书末附有部分习题解答。全书重点突出，内容实用，通俗易懂，做到理论、实训、习题练习三合一，形成老师易教、学生易学的独特风格。学生通过学习，可掌握计算机电路的基本知识、逻辑电路的简单分析和简单设计。
本书可作为高职高专计算机专业、电子技术专业及计算机相关专业学生的教材，还可作为教师、电子技术人员以及广大计算机爱好者的参考用书。
好的，以下是一本名为《计算机电路基础教程与实训》的图书的详细简介，其内容完全不涉及该书的主题（计算机电路、电子学、数字逻辑等），而是聚焦于其他领域。 --- 《跨越星辰：现代天文学观测与数据分析实践指南》 导言：仰望星空，洞察宇宙 自古以来，人类对头顶的浩瀚星空充满了无尽的好奇与探索欲。从早期的肉眼观测到如今利用尖端望远镜捕捉来自宇宙深处的光子，天文学作为一门古老的科学，正以前所未有的速度向前发展。然而，现代天文学已不再仅仅是关于“看见”恒星和星系，更是一门高度依赖数据处理、复杂建模和精密测量的学科。 本书《跨越星辰：现代天文学观测与数据分析实践指南》旨在为有志于深入了解现代天文学研究前沿的读者提供一套全面、实用的入门与进阶指南。我们致力于将深奥的物理学原理与实际的观测技术、数据处理流程紧密结合，使读者不仅能理解宇宙的宏伟蓝图，更能掌握解读这些蓝图所必需的工具和方法。 第一部分：现代天文观测技术：从地面到太空 本部分聚焦于当前主流的天文观测手段及其背后的工程学原理。我们将探讨如何设计和操作能够捕捉来自不同电磁波谱的光线收集装置。 第一章：电磁波谱与天文窗口 宇宙中的信息以电磁波的形式传播。本章将详细梳理从无线电波到伽马射线的整个电磁波谱。重点分析了可见光、红外线、紫外线、X射线和伽马射线波段的物理特性及其对天文学研究的意义。我们深入讨论了大气层对不同波段的吸收与散射效应，解释了为什么需要在地面、高山、甚至太空轨道上建立不同类型的望远镜。 第二章：光学与红外望远镜系统 光学望远镜是现代天文学的基石。本章详述了反射式和折射式望远镜的设计原理，尤其是大型地基望远镜（如甚大望远镜VLT、凯克望远镜）中主镜的分段拼接技术和自适应光学（AO）系统的工作机制。自适应光学部分将详细解释如何通过实时监测大气湍流并动态调整次级镜面来消除模糊，以获得接近衍射极限的清晰图像。红外观测的特殊性——包括对热噪声的抑制和低温制冷技术——也将被系统阐述。 第三章：射电天文学与干涉测量 射电波段提供了关于宇宙中低温物质、星际分子云和脉冲星等关键信息的独特视角。本章重点讲解射电接收机的工作原理，以及如何利用合成孔径技术（Interferometry）——如甚大阵（VLA）和阿尔玛（ALMA）——将多个分散的射电望远镜组合成一个虚拟的超大口径望远镜。本章将深入分析相位参考源、延迟补偿和实现高分辨率成像的关键算法。 第四部分：空间任务与高能天体物理 由于大气层的遮挡，许多关键的宇宙信号只能在太空中进行观测。本部分回顾了哈勃空间望远镜（HST）的成功经验，并着重介绍了詹姆斯·韦伯空间望远镜（JWST）在红外波段的突破性能力。此外，对X射线和伽马射线天文台（如钱德拉X射线天文台、费米伽马射线空间望远镜）的仪器配置、探测器原理（如CCD、CMOS在天文领域的应用）以及如何处理高能粒子背景噪声进行了详尽的分析。 第二部分：天文数据处理与分析实践 观测数据本身的价值有限，只有经过精密的校准、处理和解释，才能转化为科学发现。本部分是本书的核心实践部分，专注于现代天文学数据管道。 第五章：数据预处理与校准流程 天文数据获取后，首先需要进行一系列严格的校准步骤。本章详细介绍了标准图像处理流程，包括：暗电流减除、偏置场校正、平场校准（Flat-Fielding）以消除像场不均匀性、以及波长校准和几何失真校正。针对光谱数据，我们将讲解如何进行背景扣除、归一化处理和对齐。 第六章：从像素到物理量：光度学与测光 准确测量天体的亮度是天文学的基础工作。本章深入探讨了不同滤光系统（如UBVRI、SDSS系统）的特性，并教授如何进行天体测光。关键内容包括：如何选择合适的背景区域、如何处理星点扩散函数（PSF）、以及如何利用标准星进行零点校准，最终将仪器计数（ADU）转化为绝对或相对的物理亮度单位（如星等或辐射通量密度）。 第七章：星表、坐标系与天体定位 精准地定位天体是进行后续研究的前提。本章梳理了主要的参考天球坐标系（如赤道坐标系、银道坐标系），讲解了岁差、章动等对坐标随时间变化的影响。读者将学习如何使用国际标准星表（如Gaia星表）进行坐标转换，并掌握如何利用导星系统和视场星图来确定目标天体的精确位置。 第八章：统计方法在天文数据中的应用 现代天文观测常常产生海量数据，统计工具成为筛选有效信号、评估不确定性的关键。本章引入了误差分析、显著性检验（如KS检验、t检验）在天文学中的具体应用。我们重点讲解了如何对流量分布、红移分布等进行拟合，以及如何使用蒙特卡洛模拟来评估模型的不确定性和系统误差的传播。 第九章：大规模数据挖掘与机器学习基础 面对巡天项目（如LSST）产生PB级数据，传统的手动分析已难以为继。本章介绍了如何利用Python生态系统（Numpy, SciPy, Astropy）进行高效的数据管理和初步筛选。我们对天文学中常见的机器学习任务进行了概述，包括：使用监督学习进行星系分类、使用聚类算法识别新的天体群组，并讨论了如何处理观测数据中的“标签噪声”问题。 结语：展望未来 现代天文学正处于一个激动人心的时代。从引力波探测到系外行星的精准表征，每一次突破都离不开观测技术的进步和数据分析方法的革新。本书提供的理论框架和实践技能，正是连接这些前沿发现与未来探索的桥梁。掌握了这些工具，读者便能真正参与到人类探索宇宙的宏伟事业中。
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