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《简明电路基础教程》是根据高职高专电类专业教学改革和实际需要编写的，内容包括：电路的基本规律、电阻电路分析、电路的基本定理、正弦交流电路和相量法、谐振与互感电路、三相交流电路、非正弦交流电路、动态电路的时域分析、动态电路的复频域分析、二端口网络等。《简明电路基础教程》特点：要点突出，概念清晰，说明细致透彻。并将要点内容提纲挈领，用黑体字标出。力求使教师好教，学生好学。注意正文、例题、习题及小结之间的分工和配合，以达到强化概念的目的。考虑到专业和课时的需要，有的章、节增加了“*”号标记，由教师决定增减。
《简明电路基础教程》可作为高职高专电子信息类及相关电类、机电类专业教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。《简明电路基础教程》还配套了相应的电子教案、习题参考答案等，以方便广大教师和学生选用。
探秘数字世界的基石：现代电子工程的宏伟蓝图 图书名称：数字信号处理与系统分析 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富含实践指导的数字信号处理（DSP）和系统分析领域的学习路径。面对信息时代爆炸式增长的数据洪流，理解如何有效地采集、转换、分析和重构信号，已成为现代工程技术人员和科研工作者的核心竞争力。本书避免了对基础电子元件的冗余叙述，而是直接切入信号在离散时间域中的本质行为与数学描述，构建起坚实的理论框架。 第一部分：离散时间信号与系统的数学基础 本部分着重于建立分析离散时间信号与系统所需的数学工具箱。我们从连续时间信号到离散时间信号的采样过程及其带来的关键现象——混叠（Aliasing）——入手，详细阐述了理想采样、脉冲序列采样以及如何通过抗混叠滤波器来确保信号保真度。 随后，本书深入探讨了离散时间信号的表示方法。重点分析了单位脉冲响应（Unit Impulse Response）在描述线性时不变（LTI）系统中的核心作用。我们详细推导了系统的输出信号是如何通过输入信号与系统脉冲响应的离散卷积运算得到的，并提供了多种高效计算卷积的方法，包括分段卷积和快速卷积算法的原理介绍。 至关重要的Z变换作为分析工具被引入。不同于拉普拉斯变换侧重于连续域，Z变换是分析离散时间系统的强大武器。本书将Z变换的定义、收敛域（Region of Convergence, ROC）的确定，以及其在处理序列的加法、乘法、微分（在离散域中表现为差分）等运算中的应用进行了详尽的阐述。通过分析Z域中的传递函数 $H(z)$，读者能够直观地理解系统的稳定性、因果性以及瞬态响应特性。我们特别关注了双边Z变换和单边Z变换在不同场景下的适用性。 第二部分：频域分析的基石——离散傅里叶变换（DFT） 本部分将分析视角从时间域转移到频率域，这是信号处理中最具洞察力的视角。我们首先讨论了离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义和性质，并指出在实际计算机处理中，DTFT的计算复杂度过高。因此，本书的核心内容转向了离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。 DFT的周期性和对称性被详细剖析，为理解频谱结构奠定了基础。读者将学习如何通过矩阵运算或直接公式来计算DFT，并理解其与Z变换在单位圆上的紧密联系。 高效计算DFT是现代DSP的生命线。本书投入大量篇幅介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，特别是最常用的蝶形运算（Butterfly Operation）结构和基-2分解原理。我们不仅讲解了FFT的流程，更探讨了其在实际应用中对序列长度、窗口函数选择（如汉宁窗、海明窗等）的需求和影响，以及如何通过零填充（Zero Padding）来提高频谱分辨率。 第三部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是信号处理中最基础也是最关键的应用。本部分系统地介绍了数字滤波器的两大主要类型：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。 对于FIR 滤波器，我们聚焦于线性相位设计的理论。详细介绍了窗函数法（包括矩形窗、三角窗、汉宁窗等）的设计流程，以及如何通过频率采样法和Parks-McClellan算法（最小二乘法）来获得更精确的滤波器特性。FIR滤波器的实现主要基于直接型、级联型和格型结构，本书对这些结构的计算复杂度和量化噪声特性进行了对比分析。 对于IIR 滤波器，由于其在低阶下就能实现陡峭的过渡带特性，我们重点讲解了如何利用连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的模拟原型，通过双线性变换法（Bilinear Transform）或脉冲不变法，精确地映射到离散时间域。我们还探讨了IIR滤波器的稳定性裕度和常见的实现结构（如直接型、二阶级联型）。 第四部分：随机信号处理与系统辨识 在现实世界中，许多信号是随机的或带有噪声的。本部分将信号分析提升到统计层面。我们定义了随机过程的基本概念，如均值函数、自相关函数（Autocorrelation）和互相关函数（Cross-correlation）。通过对功率谱密度（PSD）的分析，我们揭示了信号的能量如何在频率上分布。 本书详细讲解了维纳-霍夫曼（Wiener-Hoff）滤波器的原理，这是一个针对最小均方误差（MMSE）准则的最优线性滤波器。我们还介绍了现代自适应滤波技术，特别是最小均方（LMS）算法的工作原理和收敛性分析，该算法是回声消除、噪声消除和信道均衡的核心。 第五部分：现代DSP的应用与前沿概念 最后，本书将理论知识应用于实际场景，涵盖了现代通信、图像处理和控制系统中的关键应用。我们将讨论多速率信号处理的基本概念，如采样率转换（插值与抽取）以及滤波器组的应用。此外，我们还简要介绍了正交变换（如小波变换）在信号去噪和压缩中的优势，以及固定点运算在嵌入式DSP平台上的实现挑战与优化策略。 本书特色： 本书的编写风格严谨而务实，每章后都附有大量的数学推导和应用实例，特别是针对MATLAB/Python环境下的算法实现注释。我们强调从系统功能需求出发，反推所需的数学工具和滤波器结构，力求让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，为深入研究如通信系统、雷达信号处理或高级控制理论打下不可动摇的理论基础。本书是电子信息、自动化、计算机科学等专业高年级本科生、研究生以及从事相关领域的工程师的理想参考书。
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