现代电子系统综合设计与实践

现代电子系统综合设计与实践

作者:刘辉 王征

出版社:清华大学

出版年:2021年12月

ISBN:9787302590675

所属分类:网络科技

书刊介绍

《现代电子系统综合设计与实践》内容简介

本书共分为模拟电子、数字电子以及现代电子技术三大部分。模拟电子部分主要介绍了使用基础元器件实现各种电子电路,包括放大电路、信号发生与转换电路、电源电路等,为电子系统的设计打下坚实的硬件基础。数字电子部分重点介绍了单片机与嵌入式系统的设计与应用。借助Arduino入门单片机、通过STM32进行提高、经由树莓派领略高级程序设计思想,逐步提高软件设计能力。现代电子技术部分着重介绍如何结合互联网、物联网、人工智能等相关现代技术,构建更为复杂的电子系统。全书涉及知识面广,但并不是简单地罗列,而更看重设计的思想与方法。另外,本书十分注重知识的实用性,强调理论与实际相结合,并配有丰富的实例来对相关知识点进行验证与演示。
本书既可作为工科院校及相关院校的电子类、自动控制类、机电类、电气类、计算机类等相关专业开展电子制作和科技创新的参考书,也可作为电子系统设计与开发工作人员的参考书。
刘辉,主要研究方向为智能检测与控制技术。发表SCI检索论文2篇,EI论文2篇。具有丰富的实践经验,参与多项省部级课题,指导或参加多项电子设计类竞赛并获全国奖项6项以及省级奖项若干。
王征,主要研究方向为嵌入式开发与人工智能控制技术。发表SCI论文2篇,主持或参与省部级课题7项,指导学生获得“2019全国大学生工程训练综合能力大赛"全国特等奖及省级奖项若干。

作品目录

前言
PREFACE
主要符号表
第1章:初识电子设计
1.1、电阻
1.2、电容
1.3、电感
1.4、阻抗
1.5、变压器
1.6、开关及接插元件
1.7、半导体元件
1.8、半导体集成电路
1.9、继电器
1.10、常见电子元器件选型与使用注意事项
1.11、电子设计实物制作
第2章:放大电路
2.1、基本放大电路
2.2、多级放大电路
2.3、差分放大电路
2.4、集成运算放大电路
2.5、运算电路
2.6、实际运算放大器
2.7、比较器
2.8、放大电路实例——单电源供电的比例放大电路
第3章:波形发生与变换
3.1、一个简单的方波发生器电路
3.2、使用放大电路构成正弦波振荡器
3.3、正弦波转换为方波
3.4、滤波器
3.5、方波转正弦波设计
第4章:直流电源
4.1、直流电源的组成
4.2、整流与滤波电路
4.3、线性稳压电路
4.4、开关稳压电路简介
4.5、Buck降压电路
4.6、Boost升压电路
4.7、Buck-Boost电路
4.8、集成升压/降压电路芯片
4.9、隔离开关电源
4.10、恒流源电路
第5章:单片机入门——Arduino
5.1、数字电子技术与模拟电子技术
5.2、初识单片机——Arduino
5.3、模拟与数字的桥梁
5.4、人机接口
5.5、常用传感器
5.6、电机控制
5.7、Arduino实战——循迹小车
第6章:单片机提高——STM32、6.1、STM32F103单片机简介
6.2、驱动外设的一般方法——以ADC为例
6.3、模块化编程思想
6.4、中断
6.5、通用定时器
6.6、DMA
6.7、STM32实战——数字电源
第7章:实时操作系统
7.1、CMSIS-RTOS简介
7.2、使用CMSIS-RTOS创建线程
7.3、锁
7.4、线程间通信
7.5、虚拟定时器
7.6、CMSIS-Driver
第8章:Linux操作系统应用
8.1、Linux操作系统与树莓派简介
8.2、树莓派初体验
8.3、树莓派远程调试
8.4、python基础
8.5、Python常用模块
8.6、Linux操作系统实战——树莓派常用外设开发
8.7、面向对象思想初探
第9章:电子设计与互联网
9.1、网络模型简介
9.2、树莓派中的Socket编程
9.3、STM32F103中的Socket编程
9.4、HTTP协议简介
9.5、互联网实战——基于Web的远程监控系统
第10章:电子设计与物联网
10.1、物联网的核心套件——IoT
Core
10.2、初探MQTT
10.3、物联网实战——树莓派接入云端
10.4、物联网实战——STM32接入云端
第11章:电子设计与机器学习
11.1、机器学习简介
11.2、机器学习库——TensorFlow
11.3、体验机器学习
11.4、动手搭建第一个机器学习算法——曲线拟合
11.5、梯度下降
11.6、分类任务
1、1.7、交叉熵
1、1.8、分类任务的性能评估
1、1.9、超参数调整
11.10、机器学习实战——无人驾驶小车
第12章:电子设计与深度学习
12.1、梯度消失与梯度爆炸解决方法
12.2、深度学习中过拟合解决办法
12.3、深度学习速度优化
12.4、卷积神经网络CNN
12.5、循环神经网络
参考文献

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