本书全面系统地阐述电子信息科学与技术知识体系的七个层次：场与电荷载体、电势与电路、比特与逻辑、程序与处理器、数据与算法、数据包与网络、媒体与认知，展示知识体系七个层次之间的内在关联性和每个层次内部的基本问题，突出知识体系的全面性和系统性，构建了电子信息科学与技术知识体系的核心框架，使得电子信息学科的课程知识安排有了清晰的脉络主线，为相关核心课程的建设提供了理论依据。通过本课程的学习，新生、读者将初步建立电子信息学科知识的核心概念，理解课程体系设置的背景，有助于自主安排后续专业课程的选修及确立未来的研究方向。
本书针对电子信息相关专业本科生和研究生，电子信息相关领域工程师，具有高中毕业水平的电子信息爱好者。本书是电子信息学科学生、读者的入门MAP指引型教材。

王希勤，清华大学电子工程系教授，清华大学常务副校长。长期从事信号处理理论、算法和系统实现方面的研究。2006年任电子工程系主任，发起并主持系教学改革，深入研究电子信息科学与技术知识体系，并推动新课程体系建设，获2012年北京市高等教育教学成果一等奖。

绪论 电磁学与分析数学史概览
第1章 电磁场与物质
1.1 电磁波——传播的电磁场
1.1.1 电磁波的概念
1.1.2 描述电磁波的物理参量
1.1.3 电磁波的粒子性
1.2 物质——电磁波的介质
1.2.1 晶体的概念
1.2.2 晶体中电子的能带
1.2.3 人工纳米结构
1.3 电磁场与物质的相互作用
1.3.1 非共振相互作用
1.3.2 共振相互作用
1.3.3 电磁场与导体的相互作用
第2章 电势与电路
2.1 电路功用
2.1.1 对电能量进行处理
2.1.2 对电信息进行处理
2.1.3 用电路实现信息的远距离传递： 一个射频通信系统实例
2.2 电路抽象
2.2.1 基本单元电路与基本器件
2.2.2 电路基本定律
2.2.3 基本分析方法
2.2.4 电路抽象三原则
2.3 数字抽象
2.3.1 数字化就是离散化
2.3.2 数字化后信息受损了吗
2.3.3 二进制与开关
2.3.4 开关与数字电路
2.3.5 集成电路与数字化趋势
2.4 能量处理和信号处理的一些额外说明
2.4.1 能量处理： 能量转换与传输
2.4.2 信号处理： 信号与系统问题
2.5 小结
2.5.1 发展趋势
2.5.2 新兴热点
2.5.3 扎实基础
第3章 比特与逻辑
3.1 概念与内涵
3.1.1 比特的定义
3.1.2 比特的物理观
3.1.3 比特的数学观
3.1.4 比特的电子工程观
3.2 编码映射与布尔代数
3.2.1 编码
3.2.2 逻辑的由来
3.2.3 布尔代数
3.3 权重与计算
3.3.1 权重编码
3.3.2 算术
3.4 不确定与信息度量
3.4.1 信息的定义
3.4.2 信息的作用
参考文献
第4章 程序与处理器
4.1 程序和程序设计语言
4.1.1 计算机程序
4.1.2 程序设计语言
4.2 历史的视角： 从算盘到ENIAC
4.2.1 早期计算工具
4.2.2 机械式计算机
4.2.3 电子计算机
4.3 处理器的基本原理
4.3.1 二进制运算电路
4.3.2 冯·诺依曼计算机
4.3.3 指令集体系结构
4.3.4 处理器如何工作
4.4 现代处理器设计技术
4.4.1 处理器的性能
4.4.2 CISC与RISC
4.4.3 指令级并行处理
4.4.4 Cache和新总线技术
第5章 数据与算法
5.1 数据
5.1.1 什么是数据
5.1.2 数据处理技术
5.1.3 数据的重要性
5.2 数学模型
5.2.1 什么是数学模型
5.2.2 数学模型的种类
5.2.3 数学模型与计算机
5.3 算法
5.3.1 什么是算法
5.3.2 问题与解
5.3.3 算法的分析与评价
5.3.4 算法的实现方式
5.3.5 常用的算法设计思想
5.4 数据与算法的相互作用
参考文献
第6章 通信与网络
6.1 概述
6.1.1 信息的内涵
6.1.2 典型系统介绍
6.2 信息的传输
6.2.1 通信系统的组成
6.2.2 通信基础理论
6.2.3 调制与解调
6.2.4 编码技术
6.3 信息的交换
6.3.1 复用和多址
6.3.2 排队论和网络协议
6.3.3 交换技术
6.3.4 Internet实例
第7章 媒体与认知
7.0 前言
7.1 媒体概念与形式
7.1.1 媒体的广义定义
7.1.2 多样形式的媒体
7.1.3 信息媒体
7.1.4 媒体表示形式
7.2 认知科学
7.2.1 认知科学与认知理论
7.2.2 认知过程
7.2.3 感觉与知觉
7.3 人的认知机理
7.3.1 人的认知控制系统构成
7.3.2 人的认知控制系统的层次性
7.3.3 人的感知系统特点
7.3.4 人的视觉感知特点
7.4 智能媒体处理
7.4.1 媒体内容的特点
7.4.2 信号分析方法
7.4.3 智能处理方法
7.4.4 深度学习方法
7.5 媒体认知应用
7.5.1 媒体与认知的相互作用
7.5.2 媒体认知应用领域
7.5.3 人工智能应用前景
参考文献