第一节 概述 第二节 电气设备选择的共同原则 第三节 高压开关设备及选择 第四节 低压开关设备及选择 第五节 电力变压器 第六节 电流互感器和电压互感器 第七节 自备电源及选择

4.1 半导体三极管（BJT） 4.2 基本共射极放大电路 4.3 放大电路的分析方法 4.4 放大电路的静态工作点稳定问题 4.5 共集电极电路和共基极电路 4.6 组合放大电路 4.7 放大电路的频率响应

本课程是电子信息工程、通信工程、计算机及物理等专业本科生的专业基础课，本课程的主要任务是学习常用的半导体器件的结构、导电机制、伏安特性及其主要参数，在此基础上进一步学习各种电子电路的基本组成、工作原理和分析方法，使学生初步掌握电子电路的分析计算和设计方法，以便为学习数字电子技术、高频电路、通信电子线路和信号与系统等后续课程提供必要的基础理论知识。在学习本课程前学生需要具备工程数学、物理和电路分析等方面的知识

本章首先介绍数字信号、数字技术和数字系统等基本概念，然后介绍计算机中各种进制数的表示方法，最后介绍逻辑代数的基本概念、公式和定理，逻辑函数的代数化简法和卡诺图化简法。逻辑代数是分析及设计数字电路的基本工具，逻辑函数化简是数字电路分析及设计的基础

《《VisuaIBasic《语言程序设计》课程介绍 一、计算机技术基础课程 1.计算机已经成为人类活动中不可缺少的工具 2.计算机对学生的知识结构、技能的提高和智力的开发变得越来越重要 3.计算机基础教育成为当代大学生素质教育中的重要构成部分 4.计算机基础教育3个层次;文化/技术/应用

2.1 数字逻辑基础  2.1.1 数制、转换及编码  1）数制的基与权  2）几种进制及其特点  3）不同进制的表示方法  4）不同进制数的转换  5）信息的编码方式  2.1.2 二进制数的算术运算  2.1.3 二进制数的逻辑运算(布尔代数)  2.1.4 逻辑门电路  2.1.5 加法器电路  2.1.6 其它逻辑电路 2.2 微处理器

第一节照明的基础知识 一概述 1、照明分自然照明和人工照明两大类。 2、照明的目的就是给周围各对象以适宜的光分布,使人们的明视觉功能发挥效力,同时还造成舒适,高兴,心情舒畅的气氛。 3、照明技术也为光的运用技术

一、网络安全问题 二、关于电脑黑客 三、黑客攻击技术 四、防火墙技术 五、入侵检测技术 六、数据加密技术

《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学》

《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学 A》 《高等工程数学 B》