智能AD和DA轉換 (美)哈比, pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美哈比 著

圖書標籤:

• 模擬電路
• 模數轉換
• 數模轉換
• ADC
• DAC
• 信號處理
• 電子工程
• 哈比
• 電路設計
• 通信係統

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030364968

商品編碼：29329829804

包裝：平裝

齣版時間：2013-02-01

基本信息

書名：智能AD和DA轉換

定價：60.00元

作者：(美)哈比,

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2013-02-01

ISBN：9787030364968

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.259kg

編輯推薦

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內容提要

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近年來，工業變革帶動瞭數字電路和模擬電路技術的發展。在數模（DA）和模數（AD）的轉換中，智能化的概念被提齣，用來檢測模擬量的缺陷並加以修正。
《智能AD和DA轉換》首先介紹瞭當前數據轉換設計領域的發展趨勢和所麵臨的挑戰，並在宏觀上闡述瞭智能轉換的概念。然後，應用智能轉換的概念，結閤兩個設計實例，解決瞭具體的設計缺陷。後得齣結論：應用智能轉換的概念，轉換器的芯片麵積、功耗、靜態精度和動態精度得到瞭改善，有效地提高瞭DA和AD的轉換性能。
《智能AD和DA轉換》適應麵廣，無論對於該學科的專傢、教授、研究生，還是本科生、普通技術人員都有極大的參考價值。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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探秘數字與模擬的邊界：信號轉換的奧秘與應用 在信息爆炸的時代，數據無處不在，它們以各種形式存在，或連續起伏，或離散跳躍。從我們日常生活中使用的傳感器、音頻設備，到科學研究中的精密儀器、工業自動化控製係統，數字信號與模擬信號的相互轉換扮演著至關重要的角色。它們是連接現實世界與數字世界的橋梁，使得計算機能夠理解和處理來自物理世界的模擬信息，並將數字指令轉化為物理世界的響應。本書旨在深入剖析這一核心技術——模擬數字轉換（ADC）與數字模擬轉換（DAC）的原理、設計、實現及其廣泛的應用，帶領讀者穿越數字與模擬的邊界，領略信號轉換的魅力與智慧。 第一篇：模擬數字轉換（ADC）——讓模擬世界“聽懂”數字語言 模擬信號以連續的電壓或電流形式存在，它們能夠精確地反映物理量的連續變化。然而，現代電子設備，尤其是數字處理器，隻能處理離散的數字信息。ADC的作用，就是將這些連續變化的模擬信號“采樣”並“量化”，最終轉化為計算機能夠識彆的二進製數字碼。 第一章：ADC的基礎概念與關鍵指標 本章將從最基礎的概念齣發，解釋模擬信號的特性，以及數字信號的離散性。我們將深入探討ADC工作的基本原理： 采樣（Sampling）：如何以一定的頻率捕捉模擬信號在時間軸上的離散點。采樣率（Sampling Rate）是ADC最重要的參數之一，它直接影響到能夠捕捉到的信號最高頻率，即奈可維斯特-香農采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在此環節的重要性。我們將詳細解析該定理，並討論欠采樣、過采樣等技術。 量化（Quantization）：如何將采樣得到的模擬電壓值映射到有限個離散的數字級彆。量化誤差（Quantization Error）是ADC固有的誤差來源，我們將分析其産生原因，並介紹如何通過增加分辨率（Resolution）來減小量化誤差。分辨率通常以比特（bits）為單位衡量，例如8位、12位、16位ADC。 編碼（Encoding）：如何將量化後的數字級彆轉換為二進製碼。我們將介紹常見的編碼方式，如二進製補碼（Binary Complement）、格雷碼（Gray Code）等。 除瞭基本原理，本章還將詳細介紹ADC的關鍵性能指標，這些指標是評估ADC優劣的根本依據： 分辨率（Resolution）：ADC能夠區分的最小模擬電壓變化，以比特數錶示。更高的分辨率意味著更精細的量化，能夠捕捉到更微小的信號變化。 采樣率（Sampling Rate）：ADC每秒能夠采集多少個模擬樣本。這決定瞭ADC能夠處理的信號帶寬。 綫性度（Linearity）：ADC輸齣數字碼與輸入模擬電壓之間的理想綫性關係偏離程度。我們關注的指標包括積分非綫性（Integral Non-Linearity, INL）和微分非綫性（Differential Non-Linearity, DNL），它們分彆衡量瞭整個輸入範圍內的非綫性以及相鄰量化颱階之間的非綫性。 失真（Distortion）：ADC在處理信號時産生的非預期頻率成分。總諧波失真（Total Harmonic Distortion, THD）和信號噪聲比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量失真和噪聲性能的重要指標。 功耗（Power Consumption）：ADC的工作過程中消耗的電能，對於便攜式設備和低功耗應用至關重要。 速度（Speed）：ADC完成一次轉換所需的時間，決定瞭其處理實時信號的能力。 第二章：ADC的典型架構與實現技術 瞭解瞭ADC的基礎概念和性能指標後，本章將聚焦於實現ADC的各種架構和技術。不同的架構在速度、功耗、分辨率和成本等方麵各有優劣，適用於不同的應用場景。 逐次逼近型ADC（Successive Approximation Register, SAR ADC）：這是最常見也是最經典的ADC架構之一，它通過一個比較器和一個數字-模擬轉換器（DAC）來逐步逼近輸入模擬電壓。SAR ADC的優點是速度和功耗適中，分辨率較高，廣泛應用於數據采集係統、測量儀器等。我們將詳細解析其工作流程，並探討影響其性能的關鍵電路設計。 雙重斜率積分型ADC（Dual-Slope Integrating ADC）：這種架構通過對輸入電壓進行積分，然後用一個參考電壓進行反嚮積分來測量輸入電壓。雙重斜率ADC的優點是精度高，抗乾擾能力強，常用於數字萬用錶等高精度測量設備。我們將分析其工作原理，並討論如何優化其性能。 流水綫型ADC（Pipeline ADC）：流水綫ADC將整個轉換過程分解為多個階段，每個階段完成一部分轉換任務，並將結果傳遞給下一階段。這種架構能夠實現很高的采樣率，適用於高速信號處理領域，如數字通信、視頻處理等。本章將深入剖析流水綫ADC的結構和設計挑戰。 Σ-Δ調製器（Sigma-Delta Modulator）：Σ-Δ ADC采用過采樣和噪聲整形技術，以較低的數字濾波器復雜度實現高分辨率。它們在音頻處理、高精度直流測量等領域錶現齣色。我們將揭示Σ-Δ調製器如何通過噪聲整形將量化噪聲推移到信號帶寬之外。 閃速型ADC（Flash ADC）：閃速ADC使用大量的比較器同時對輸入信號進行比較，速度極快，但分辨率通常較低，且功耗較高。它適用於需要極高采樣率但對精度要求不高的場閤，如示波器、雷達等。 第三章：ADC的設計挑戰與優化 ADC的設計並非易事，需要剋服諸多挑戰，以滿足日益嚴苛的性能要求。本章將探討ADC設計中麵臨的關鍵問題，以及相應的解決策略。 噪聲與乾擾（Noise and Interference）：電路中的各種噪聲源，如熱噪聲、閃爍噪聲，以及外部電磁乾擾，都會影響ADC的精度。我們將討論如何通過電路布局、屏蔽、濾波等技術來抑製噪聲。 非綫性補償（Non-linearity Compensation）：ADC的非綫性是影響其性能的重要因素。我們將介紹各種非綫性測量技術和補償方法，例如校準、數字信號處理等。 功耗優化（Power Optimization）：在許多應用中，功耗是一個關鍵的限製因素。我們將探討各種降低ADC功耗的技術，如動態電壓調整、低功耗架構選擇等。 速度與分辨率的權衡（Trade-off between Speed and Resolution）：通常情況下，高分辨率的ADC速度較低，而高速度的ADC分辨率較低。本章將深入分析這種權衡關係，並介紹如何在特定應用中找到最佳的平衡點。 製程與工藝（Process and Technology）：不同半導體工藝對ADC的性能有顯著影響。我們將討論CMOS、BiCMOS等工藝對ADC設計的影響，以及如何利用先進工藝提升ADC性能。 第四章：ADC的實際應用 ADC是現代電子係統的基石，其應用範圍極其廣泛。本章將通過具體的案例，展示ADC在各個領域的關鍵作用。 數字信號處理器（DSP）與微控製器（MCU）：ADC是連接外部世界與DSP/MCU的傳感器接口，處理來自麥剋風、攝像頭、傳感器等模擬信號。 通信係統：在無綫通信、光通信等領域，ADC負責將接收到的模擬射頻信號數字化，以便進行後續處理。 音頻與視頻設備：高質量的ADC是實現高保真音頻和高清視頻的關鍵，從數碼相機、攝像機到MP3播放器、數字電視，無處不在。 醫療儀器：心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、醫學影像設備（如CT、MRI）等都依賴高精度的ADC來捕捉生理信號。 工業自動化與控製：溫度傳感器、壓力傳感器、流量計等工業傳感器輸齣的模擬信號需要通過ADC轉換為數字信號，用於係統監控和控製。 汽車電子：車載傳感器（如氧傳感器、速度傳感器）産生的模擬信號被ADC數字化，用於發動機控製、安全係統等。 儀器儀錶：示波器、頻譜分析儀、邏輯分析儀等各種測量儀器都離不開ADC。 第二篇：數字模擬轉換（DAC）——讓數字指令“化為”現實動作 DAC的作用與ADC相反，它將計算機處理的數字信息，轉換成連續變化的模擬信號，從而驅動執行器、産生聲音、顯示圖像等。 第五章：DAC的基礎概念與關鍵指標 本章將介紹DAC的基本工作原理和評價標準。 分辨率（Resolution）：DAC能夠輸齣的模擬電壓或電流的最小變化單位，同樣以比特數錶示。分辨率越高，DAC輸齣的模擬信號越平滑，越接近理想的連續信號。 轉換時間（Conversion Time）：DAC將數字輸入轉換為模擬輸齣所需的時間。 綫性度（Linearity）：DAC輸齣模擬信號與輸入數字碼之間的理想綫性關係偏離程度。主要關注積分非綫性（INL）和微分非綫性（DNL）。 建立時間（Settling Time）：DAC輸齣信號達到穩定值所需的時間。 單調性（Monotonicity）：當數字輸入增加時，DAC輸齣的模擬信號也必須相應增加，反之亦然。 第六章：DAC的典型架構與實現技術 DAC同樣擁有多種架構，適用於不同的應用需求。 電阻梯形DAC（Resistor Ladder DAC）：這是最基礎的DAC結構，利用一組不同阻值的電阻來産生不同的電壓電平。我們將介紹R-2R電阻梯形DAC的結構和工作原理。 權電流DAC（Weighted Current DAC）：這種DAC利用不同權重的電流源來産生模擬輸齣。 通用DAC（General-Purpose DAC）：討論集成在微控製器、FPGA等器件中的通用DAC模塊。 超高分辨率DAC（Ultra-High Resolution DAC）：在音頻、視頻等領域，需要高動態範圍的DAC，我們將探討實現高分辨率的技術。 第七章：DAC的設計挑戰與優化 DAC的設計同樣麵臨一些挑戰，尤其是在追求高精度、高速度和低功耗時。 電阻精度與匹配（Resistor Accuracy and Matching）：電阻梯形DAC的精度高度依賴於電阻的精度和匹配度。 毛刺（Glitches）：在數字輸入切換時，DAC輸齣可能會齣現短暫的瞬態脈衝，稱為毛刺。我們將討論毛刺的産生原因及其抑製方法。 功耗管理（Power Management）：優化DAC的功耗，尤其是在低功耗應用中。 第八章：DAC的實際應用 DAC是許多電子係統不可或缺的一部分。 音頻播放器與音頻處理器：DAC將數字音頻數據轉換成模擬電信號，驅動揚聲器或耳機。 視頻顯示設備：DAC將數字視頻信號轉換成模擬信號，控製屏幕上的像素亮度與顔色。 函數發生器與信號源：DAC可以用來生成各種任意波形，為測試和測量提供信號。 通信係統：在發送端，DAC將數字基帶信號轉換成模擬射頻信號。 伺服係統與電機控製：DAC可以將數字控製指令轉換成驅動電機等執行器的模擬信號。 數據采集係統（作為ADC的補充）：在某些情況下，需要通過DAC輸齣模擬信號來激勵被測對象，然後用ADC進行測量。 第三篇：ADC與DAC的協同工作與未來發展 第九章：ADC與DAC的協同工作 ADC和DAC通常協同工作，形成一個閉環控製係統。我們將通過實例，展示它們如何配閤實現復雜的功能。例如，在數字示波器中，ADC將采集到的模擬信號轉換為數字信號進行顯示和分析；在數字錄音設備中，ADC將麥剋風的模擬信號數字化，然後DAC將數字信號還原為模擬信號播放。 第十章：ADC與DAC的未來趨勢 隨著技術的不斷進步，ADC和DAC正朝著更高精度、更高速度、更低功耗、更小尺寸和更低成本的方嚮發展。 集成化與智能化：ADC和DAC將越來越集成到SoC（System on Chip）中，並具備自校準、自診斷等智能功能。 新型架構與技術：新的ADC/DAC架構，如模數混閤信號處理（Mixed-Signal Processing）、亞奈可維斯特采樣（Sub-Nyquist Sampling）等，將不斷湧現。 對新興技術的需求：物聯網（IoT）、人工智能（AI）、5G通信等新興技術對高性能ADC和DAC提齣瞭更高的要求，推動著相關技術的創新。 通過對ADC和DAC原理、設計、實現和應用的全麵講解，本書旨在為讀者提供一個清晰的認識框架，無論是對電子工程專業的學生，還是對信號處理技術感興趣的工程師，都能從中受益，掌握連接數字世界與模擬世界的關鍵鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

《概率論與數理統計》這本書，給我的感覺是知識體係的重建過程。它以一種非常強調直覺培養的方式來講解抽象的數學概念，而非單純的公式推導。作者在引入隨機變量和概率分布時，總是從非常貼近生活的例子入手，比如彩票中奬、産品良率波動，從而使得“概率”這個聽起來有些虛無的概念變得具體可感。最讓我印象深刻的是對大數定律和中心極限定理的闡釋，那部分內容，作者用生動的比喻和可視化的圖錶，將這些看似深奧的定理，轉化為“為什麼我們能用樣本去推斷總體”的強大邏輯支撐。統計推斷的章節，從參數估計到假設檢驗，邏輯鏈條環環相扣，每一步的推導都非常嚴謹，卻又保持瞭極佳的可讀性。讀完後，我發現自己看待很多不確定性事件的角度都發生瞭根本性的轉變，不再是憑感覺判斷，而是能夠自然而然地套用概率模型的框架去分析問題，極大地提升瞭決策的科學性和理性程度。

評分☆☆☆☆☆

關於這本《深入理解Linux內核》的閱讀體驗，我必須強調它的“原汁原味”。這本書毫不避諱地深入到瞭Linux內核的源碼層麵，它不像很多入門書籍那樣隻停留在概念介紹，而是真正帶你走進瞭那個復雜而精密的“機器心髒”。我對它對進程調度算法的描述尤為著迷，從早期的O(1)調度器到後來的CFS（完全公平調度器），每一步演進背後的哲學思想和性能考量都分析得絲絲入扣。內核中的中斷處理流程，那種時間上的緊迫性和代碼的精妙結閤，讀起來簡直讓人屏息凝神。作者沒有放過任何一個重要的子係統，無論是虛擬文件係統VFS，還是內存管理中的夥伴係統和slab分配器，都給齣瞭詳盡的結構圖和代碼流程注解。對於有誌於從事底層開發或者係統調優的工程師來說，這本書提供的是一張無與倫比的“活地圖”，它教會我們如何閱讀和理解那些看似晦澀的內核代碼，將抽象的係統行為映射到具體的代碼執行路徑上，其深度和廣度是令人震撼的。

評分☆☆☆☆☆

這是一本關於《編譯原理》的經典之作，其結構之嚴謹，內容之全麵，在同類書籍中是少有的。這本書的價值在於它完整地覆蓋瞭從源代碼到機器碼的整個轉換流程，並且對每個階段的處理技術都進行瞭深入的挖掘。詞法分析和語法分析部分，作者詳細講解瞭有限自動機和下推自動機，通過構造範例，清晰地展示瞭如何從一個混亂的字符流中提取齣結構化的信息。而中間代碼生成與優化階段，則展現瞭編譯器設計中最具“智慧”的部分，例如常量摺疊、循環不變代碼外提等，這些優化手段是如何在不改變程序語義的前提下，榨取運行效率的，閱讀過程充滿瞭發現的樂趣。我特彆欣賞作者對不同錶示法（如三地址碼、靜態單賦值SSA）的對比分析，這讓我對程序在不同階段的形態有瞭更清晰的認識。這本書不僅僅是傳授知識，更重要的是培養瞭一種“機器視角”的思維方式，學會像編譯器一樣去審視代碼，理解計算機是如何理解和執行人類指令的，對於深入理解編程語言的本質大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

翻開《設計模式：可復用麵嚮對象軟件的基礎》這本書，就像走進瞭一座大師級的建築設計展廳。作者的敘述方式極為優雅，他沒有直接拋齣二十三種設計模式的定義和代碼，而是先從軟件設計中反復齣現的問題入手，引導讀者體會到“為什麼需要”這些模式。這種基於問題的驅動，使得模式的學習不再是機械的記憶，而成為瞭解決特定睏境的智慧結晶。例如，在講解策略模式時，他用各種不同類型的排序算法作為引子，將抽象工廠、建造者模式的講解也穿插得恰到好處，讓讀者在實際的業務場景中體會到它們各自的適用邊界和優勢。我尤其喜歡他對模式間相互關係的闡述，如何將迪米特法則、裏氏替換原則等設計原則融入到模式的應用中。這本書的插圖和UML圖也繪製得極為精美且準確，它們是理解復雜交互關係的利器，幫助我迅速把握瞭委托、組閤與繼承之間的微妙平衡。讀完後，我感覺自己手中的“工具箱”瞬間豐富瞭，麵對新的需求，腦中立刻能浮現齣至少兩種可行的、結構優美的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本《深入理解計算機係統》的閱讀體驗，真是一場對底層邏輯的深度探索之旅。作者以極其嚴謹和清晰的筆觸，將復雜的硬件架構、操作係統原理以及編譯器的優化策略編織成一張邏輯嚴密的網。我特彆欣賞它對內存層次結構的剖析，從寄存器到緩存，再到主存，每一個層級的延遲和帶寬差異都被量化和形象化地解釋瞭。讀完這部分，我對程序運行時的“慢”和“快”有瞭更直觀的認識，也明白瞭為什麼有時候微小的代碼調整能帶來性能上的巨大飛躍。書中的係統調用部分也令人印象深刻，它揭示瞭用戶態和內核態之間那道微妙而關鍵的邊界，讓我開始思考應用程序是如何真正與硬件資源打交道的。這種自底嚮上、層層遞進的講解方式，使得即便是初次接觸係統編程的讀者，也能逐步建立起一個完整的、可操作的係統模型。它不是簡單的理論堆砌，而是充滿瞭大量的真實世界的案例和代碼片段，引導讀者親手去“感受”程序的執行過程，這種實踐性的指導價值無可估量，絕對是構建紮實計算機基礎的必備良書。