电子测量与智能仪器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

吴昕 编

图书标签:

• 电子测量
• 智能仪器
• 仪器仪表
• 传感器
• 数据采集
• 信号处理
• 自动化测试
• 虚拟仪器
• LabVIEW
• 电路分析

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122195289

版次：1

商品编码：11413358

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-03-01

用纸：胶版纸

页数：224

正文语种：中文

内容简介

本书以项目为载体,将教学内容分为11个项目,分别是传感器认知、电子秤设计、转速仪设计、声光控制灯设计、温度采集器设计、信号产生、电压测量、波形测量、时间测量、电子元器件参数测量和智能仪器。在电子测量的设计中，不再以介绍常用仪器仪表的原理为主，而是以仪器仪表的使用及测量方法作为主要内容，同时给出部分测量实例，使学生更快掌握常用电子测量仪器仪表的使用，本书还选编了十二个实验实训项目，以提高学生的实践动手能力。每个项目都附有自主学习，可以帮助学生进一步巩固课堂所学内容。
本教材可供高职高专院校电子信息类、电气控制类、城轨控制类等相关专业使用，也可作为成人教育、职业培训的教材和有关工程技术人员的参考书。

目录

项目1传感器认知1
【项目目标】1
任务1��1了解检测技术1
任务1��2传感器认知13
任务1��3自主学习19

项目2电子秤设计21
【项目目标】21
任务2��1电阻应变式传感器认知21
任务2��2电子秤电路设计与组建28
任务2��3重力的测量系统——压电传感器31
任务2��4电子秤设计——电容传感器36
任务2��5自主学习42

项目3转速仪设计44
【项目目标】44
任务3��1霍尔传感器认知44
任务3��2转速仪电路设计与组建48
�橙挝�3��3出租车测速计价系统51
�橙挝�3��4列车计轴的传感器应用52
任务3��5自主学习54

项目4温度采集器设计56
【项目目标】56
任务4��1温度传感器认知56
任务4��2温度采集器电路设计与组建65
�橙挝�4��3热敏电阻在空调中的应用66
�橙挝�4��4列车红外轴温探测67
任务4��5自主学习69

项目5声光控制照明设计70
【项目目标】70
任务5��1光电式传感器认知70
任务5��2光纤传感器认知76
任务5��3声光控制照明电路设计与组建79
�橙挝�5��4红外报警器81
�橙挝�5��5地铁屏蔽门82
�橙挝�5��6光电鼠标83
任务5��7自主学习84

项目6信号发生器86
【项目目标】86
任务6��1信号发生器认知86
任务6��2信号发生器使用95
任务6��3自主学习104

项目7电压测量105
【项目目标】105
任务7��1电压测量仪表及要求105
任务7��2模拟式电压表原理及应用108
任务7��3模拟式电压表原理及应用109
任务7��4数字电压表组成114
任务7��5数字多用表原理及应用117
任务7��6电压测量应用实例121
任务7��7自主学习124

项目8波形测量126
【项目目标】126
任务8��1示波器认知126
任务8��2模拟示波器的基本测试技术132
任务8��3数字示波器的基本测试技术135
�橙挝�8��4晶体管特性图示仪及其测试技术144
任务8��5自主学习155

项目9时间频率测量156
【项目目标】156
任务9��1时间频率测量方法156
任务9��2电子计数器的主要技术性能分析157
任务9��3电子计数器的测频方法157
任务9��4电子计数器的组成原理及应用160
任务9��5自主学习168

项目10测量电子元器件参数169
【项目目标】169
任务10��1电阻的测量169
�橙挝�10��2电桥法测量集中参数元件174
�橙挝�10��3谐振法测量集中参数元件179
任务10��4晶体管的测量183
任务10��5自主学习185

项目11智能仪器187
【项目目标】187
任务11��1智能仪器认知187
任务11��2智能仪器的数据通信技术191
任务11��3虚拟仪器和Labview197
任务11��4自主学习203

附录实验204
实验一应力的测量204
实验二位移的测量205
实验三振动的测量206
实验四转速的测量207
实验五光纤传感器测速209
实验六信号发生器的使用210
实验七电压测量211
实验八波形测量212
实验九频率测量214
实验十放大电路动态指标的测量216
实验十一基于声卡的数据采集系统实验217
实验十二虚拟信号生成和处理222

参考文献224

前言/序言

《数字时代的乐章：从信息编码到智能感知》 在这信息爆炸、技术飞速迭代的时代，理解数据如何被捕捉、处理、解读，以及如何转化为驱动智能世界的强大力量，变得尤为重要。本书《数字时代的乐章：从信息编码到智能感知》旨在为您揭示这一宏大图景的核心构成。它不是一本简单的技术手册，而是一次关于数字信号演进、信息价值释放以及智能系统构建的深度探索。 本书将带领读者穿越数字信号的奥秘，从最基本的比特（bit）与字节（byte）出发，深入剖析数据是如何被量化、编码并以数字形式存在的。我们将一起探究二进制、八进制、十六进制等不同编码系统的精妙之处，理解它们如何有效地表示和存储信息。您将了解到，看似简单的0和1，却承载着世间万象，是构成现代数字世界的基础乐章。 信息编码的艺术与科学： 从模拟到数字的跨越： 我们将追溯历史，理解从连续的模拟信号到离散的数字信号的根本性转变。您将接触到采样（sampling）、量化（quantization）和编码（encoding）等关键概念，了解它们在模拟信号数字化过程中的作用。例如，CD唱片中的音频信号，就是经过精心采样和量化后，以数字方式存储的。 数据压缩的智慧： 在海量数据面前，如何高效存储和传输信息成为一大挑战。本书将深入讲解无损压缩（如ZIP、PNG）和有损压缩（如JPEG、MP3）的原理，让您理解信息如何被“瘦身”，同时又不失其关键信息。您会发现，这些压缩技术背后隐藏着精妙的算法和统计学原理。 错误检测与纠正的守护： 数字信号在传输过程中难免会受到干扰，产生错误。本书将介绍纠错码（ECC）等技术，阐述它们如何通过增加冗余信息来检测甚至纠正这些错误，确保数据的完整性和可靠性。从硬盘驱动器到通信系统，ECC技术无处不在，默默守护着数据的安全。 数据表示的多样性： 字符编码（如ASCII、Unicode）、图像编码（如BMP、GIF）、音频编码（如WAV、AAC）等，都将是本书探讨的重点。您将了解不同类型的数据是如何被映射到数字信号，以及不同编码方案的优劣之处。 在掌握了信息编码的基础后，本书将进一步引导读者进入数据处理与分析的广阔天地。我们不再仅仅关注数据如何被存储，而是要探索如何从中提取有价值的洞察。 数据处理的逻辑与算法： 信号的预处理之道： 在进行深度分析之前，原始数据往往需要经过一系列的预处理步骤，以去除噪声、填补缺失值、进行特征提取等。本书将介绍滤波（filtering）、归一化（normalization）、特征缩放（feature scaling）等常用预处理技术，让您理解它们为何重要，以及如何有效地应用。 算法的强大驱动力： 各种算法是数据处理的核心。本书将概述统计学方法，如均值、方差、协方差的计算，以及相关性分析。同时，也将触及机器学习中的基础算法，如线性回归、逻辑回归，让您初步了解算法如何从数据中学习模式。 可视化：让数据“说话”： 抽象的数据往往难以直观理解。本书将强调数据可视化的重要性，介绍折线图、柱状图、散点图、热力图等常用可视化工具，以及它们在探索数据分布、发现异常值、展示变量关系方面的作用。一个好的可视化图表，能够让复杂的数据故事一目了然。 大数据时代的挑战与机遇： 随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方法面临巨大挑战。本书将简要探讨大数据（Big Data）的概念，以及分布式计算、内存计算等新兴技术在应对大数据挑战方面的作用。 当数据被有效地处理和分析后，它们就成为了驱动智能系统运转的燃料。本书的最后一个重要篇章，将聚焦于“智能感知”的构建。这里的“智能感知”，并非仅仅指传感器的物理测量，而是指系统如何通过对数据的解读，理解和响应外部环境。 智能感知的构建基石： 传感器技术的回顾与展望： 虽然本书不侧重于具体传感器硬件的原理，但会回顾不同类型传感器的基本功能，如温度传感器、压力传感器、光学传感器、加速度计等，以及它们如何捕捉物理世界的信号。我们将讨论传感器的精度、分辨率、响应时间等关键性能指标。 模式识别与机器学习的融合： 智能感知系统的核心在于识别和理解。本书将深入探讨模式识别（pattern recognition）的基本思想，以及机器学习（machine learning）在其中扮演的关键角色。您将了解到，通过训练模型，系统能够自动识别图像中的物体、语音中的指令，甚至预测未来的趋势。 从数据到决策： 智能系统的价值在于其能够根据感知到的信息做出智能决策。本书将介绍决策树（decision trees）、支持向量机（support vector machines, SVM）等分类和回归算法，以及它们在构建智能决策系统中的应用。例如，自动驾驶汽车如何通过识别路况来做出转向或刹车的决定。 人工智能的初步触碰： 本书将以人工智能（Artificial Intelligence, AI）为引，阐述智能感知系统如何与更广泛的AI领域相连接。我们将简要介绍神经网络（neural networks）和深度学习（deep learning）的初步概念，让您对未来智能技术的发展方向有一个初步的认识。 《数字时代的乐章：从信息编码到智能感知》并非一本孤立的教材，它旨在搭建一座桥梁，连接信息技术、通信工程、计算机科学、自动化以及人工智能等多个学科领域。无论您是希望深入理解信息时代运作机制的学生，还是希望在技术浪潮中寻找新机遇的从业者，亦或是对数字化转型充满好奇的探索者，都能在这本书中找到属于您的共鸣。 本书力求以清晰的逻辑、严谨的论证，结合生动的案例，将复杂的概念层层剥开，使读者能够逐步建立起对数字信号、数据处理和智能感知的全面认知。它将帮助您理解，我们身处的这个数字世界，并非遥不可及的黑箱，而是由一系列精妙的规则、算法和技术共同谱写出的恢弘乐章。通过本书的学习，您将能够更自信、更深入地理解和参与到这场数字时代的伟大变革之中。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多的是来自于对“智能”这个词的联想。我希望它不仅仅是停留在对传统电子测量原理的介绍，而是能够深入探讨如何将现代信息技术，尤其是人工智能和大数据技术，融入到电子测量仪器中，从而实现更高级的测量功能和更智能化的数据分析。我希望看到书中介绍一些关于如何利用机器学习算法来优化测量参数、预测仪器故障，或者实现自适应测量能力的案例。同时，我也对如何构建一个互联互通的智能测量系统很感兴趣，比如如何通过网络将分散的测量设备连接起来，实现数据的共享和协同分析。书中如果能包含一些关于物联网（IoT）在电子测量领域的应用，或者一些关于如何利用云计算平台来支持海量数据存储和处理的讨论，那对我来说将非常有价值。我希望这本书能够为我打开一扇新的视野，让我看到电子测量技术在智能化浪潮下的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我拿到这本书的时候，我对它的内容并没有一个非常清晰的预期。我只是隐约觉得，它应该会涉及一些关于如何提高测量精度、减小测量误差方面的技术。我平时在做实验的时候，经常会遇到一些微小的误差，有时候很难找到问题的根源，这让我颇感头疼。所以，我希望这本书能够提供一些系统性的方法和技巧，帮助我理解不同测量误差的来源，以及如何通过优化测量流程、选择合适的测量设备来尽可能地减少这些误差。我尤其关心的是那些比较底层的、关于物理原理和数学模型的解释，我希望它能深入浅出地讲解这些概念，而不是停留在表面。如果书中能包含一些具体的实验设计案例，并详细分析其中的测量误差和改进措施，那就再好好了。我并不期望它能教我如何“发明”新的测量方法，但如果它能让我对已有的测量技术有更深刻的理解，并且在实际操作中能够更加得心应手，那对我来说就已经非常有价值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图饰，主色调是沉静的蓝色，给人一种专业、严谨的感觉。我之所以会买下它，更多的是被书名中“智能仪器”这四个字所吸引。我本身就是做嵌入式开发的，平时也接触一些工业自动化相关的项目，一直对如何让传统的测量仪器变得更“聪明”很感兴趣。我总觉得，现在的很多仪器虽然功能强大，但操作起来总有些不够人性化，信息呈现的方式也比较单一，缺乏直观性和联动性。所以，我特别期待这本书能在这方面给我带来一些启发，比如如何通过集成更多的传感器、利用更先进的算法来提升仪器的智能化水平，或者探讨一些人机交互的新设计思路，让复杂的数据能够以更易于理解的方式呈现。我希望能看到一些关于如何将机器学习、人工智能等技术应用到仪器设计中的案例分析，或者一些关于如何构建更开放、可扩展的仪器平台的探讨。毕竟，在这个快速发展的时代，仪器也需要不断进化，才能跟上技术的步伐，满足日益增长的测量需求。

评分☆☆☆☆☆

这本《电子测量与智能仪器》的出现，很大程度上满足了我近期在工作中的一个实际需求。我们部门最近在负责一项新产品的研发，其中涉及到大量的精密参数测量。目前我们使用的设备虽然也能完成任务，但在效率和数据处理方面存在明显的瓶颈。我希望这本书能为我们提供一些关于如何选择更高效、更智能的测量设备的选择指导，或者是一些关于如何优化测量流程、提升整体测试效率的建议。特别是对于一些涉及到高速信号测量或者复杂信号分析的场景，我希望能看到书中介绍一些先进的测量技术和仪器解决方案。我对于书中关于数据采集、信号处理以及仪器联动方面的讨论非常感兴趣，如果能有一些关于如何构建集成化的测量系统的案例分析，并且分享一些在实际项目中遇到的挑战和解决方案，那就更好了。我更关注的是那些能够直接应用到实际生产环境中的技术和方法，而不是一些过于理论化的探讨。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一时间，我就翻阅了目录，虽然主题是“电子测量与智能仪器”，但内容上并没有像我预期的那样，直接聚焦在某个具体的测量领域，比如射频测量或者光学测量。相反，它的结构似乎更偏向于从一个更宏观的角度来探讨电子测量技术的发展趋势和未来的方向。我个人对仪器背后的设计理念和工程实践更感兴趣，比如如何平衡成本、性能和可靠性，或者在设计过程中需要考虑哪些关键因素。我希望书中能分享一些关于如何进行仪器系统级设计、如何选择合适的电子元器件、以及如何进行电路板布局和信号完整性设计的经验。如果能有一些关于仪器软件开发、嵌入式系统集成方面的介绍，那就更锦上添花了。毕竟，一个好的仪器不仅仅是硬件的堆砌，更是软硬件协同工作的完美体现。我希望它能给我带来一些关于如何构建一个更具创新性和前瞻性的电子测量系统的思路。