数据转换器选型手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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《中国电子设计工程丛书》编辑办公室 著

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• 信号处理
• 仪器仪表
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• 选型指南

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560616827

商品编码：29729372830

包装：平装

出版时间：2006-07-01

基本信息

书名:数据转换器选型手册

：78.00元

售价：53.0元,便宜25.0元,折扣67

作者:《中国电子设计工程丛书》编辑办公室

出版社：西安电子科技大学出版社

出版日期：2006-07-01

ISBN：9787560616827

字数：502000

页码：336

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本手册为《中国电子设计工程丛书》的“元器件选型手册”系列丛书的组成部分，主要介绍在电子产品设计中广为应用的ADC、DAC和编解码器等数据转换器的选型。
章是数据转换器热点产品简介，向读者推荐一些普遍采用的、成熟的数据转换器产品，以便设计人员在产品设计时能够选择到质量、采购周期和价格都比较满意的器件。第2章是数据转换器选型参数表，把各公司的数据转换器进行归纳，并以产品型号为序列出了转换器的主要参数，便于读者选型。第3章是一些设计人员在选择数据转换器时的经验介绍。第4章世界主要的数据转换器生产厂家2005年度的新产品清单，便于读者及时了解新的技术动态。同时，为方便读者购买需要的产品，手册还给出了元器件生产厂家和经销商的联系方式及交货周期等，介绍了部分企业的样品免费申领方法，列出了一些免费提供的杂志、数据手册、数据CD的清单和申请办法。
本书内容丰富，资料翔实，实用性强，可作为电子产品设计人员的参考书或工具书，也可作为高年级大学生、研究生的学习参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数据转换器选型手册》 前言 在信息时代飞速发展的浪潮中，数据已经成为驱动创新与决策的核心要素。从精密科学研究到日常消费电子，从工业自动化到金融交易，数据的高效采集、准确处理和可靠传输是构建现代技术体系的基石。而数据转换器，作为连接模拟世界与数字世界的关键桥梁，其性能直接决定了整个数据处理链条的精度、速度和可靠性。 本书《数据转换器选型手册》并非一本充斥着冗长理论推导和复杂数学公式的学术专著，更不是一本枯燥乏味的器件目录。它的诞生，源于一线工程师和技术开发者在实际项目中所面临的普遍挑战：如何在琳琅满目的数据转换器产品中，快速、准确地找到最适合自身应用需求的那一款。从概念验证到量产设计，从低功耗便携设备到高性能测试测量仪器，每一个应用场景都对数据转换器提出了独一无二的要求。错误的选型不仅可能导致产品性能不达标，更可能造成项目延期、成本超支，甚至影响产品的市场竞争力。 因此，本书旨在成为您在数据转换器选型过程中的得力助手，一份实用、易懂、贴合实际的指南。我们不会回避核心的技术细节，但会以一种更注重应用和实践的方式来呈现。我们的目标是帮助您建立起一套清晰的选型思路，理解不同类型数据转换器的核心原理和特性，掌握关键的选型指标，并学会如何评估和权衡各种潜在的解决方案。 本书的内容设计，力求做到理论与实践相结合，系统性与实用性并重。我们将从数据转换器的基本概念和分类入手，逐步深入到不同应用场景下的具体选型考量。我们会探讨影响数据转换器性能的关键参数，并解析这些参数在实际设计中的意义。同时，我们也会提供一些常见应用案例的分析，帮助您将理论知识转化为实际操作。 我们深知，数据转换器技术的日新月异，新的产品和技术层出不穷。本书的内容将基于当前主流的技术和产品趋势，但更重要的是，它将为您提供一套灵活、通用的选型方法论，让您在面对未来新技术时，也能游刃有余。 我们希望《数据转换器选型手册》能够成为您在电子设计领域，特别是在数据采集和处理方面，一本不可或缺的参考书。无论您是经验丰富的资深工程师，还是刚刚踏入这个领域的初学者，我们都相信，您能从中获得有价值的知识和实用的指导。 第一章：数据转换器的核心概念与分类 在深入探讨具体的选型策略之前，建立对数据转换器基本概念的清晰理解至关重要。本章将为您系统梳理数据转换器的本质、工作原理以及其在整个电子系统中的地位。 1.1 什么是数据转换器？ 模拟信号与数字信号的定义与区别。 数据转换器在信号链中的作用：连接模拟前端与数字后端。 数据转换器在现代电子系统中的普遍性与重要性。 1.2 数据转换器的基本工作原理 模数转换器 (ADC)： 采样：将连续时间的模拟信号离散化为离散时间信号。 量化：将连续的幅值离散化为有限的数字值。 编码：将量化后的数字值转换为二进制码。 关键概念：采样率、量化深度、参考电压、转换时间。 数模转换器 (DAC)： 将数字码转换为相应的模拟电压或电流。 关键概念：更新速率、分辨率、建立时间。 1.3 数据转换器的主要分类 按工作原理分类： ADC： 逐次逼近型 (SAR)：高精度，中等速度，广泛应用。 Σ-Δ (Sigma-Delta) 型：极高精度，低速，适用于音频、高精度测量。 流水线型 (Pipeline)：高速度，中高精度，适用于视频、通信。 闪速型 (Flash)：极高速度，精度较低，适用于高速信号捕捉。 双斜率型 (Dual-Slope)：高精度，极低速，适用于万用表等。 微弱信号检测型 (Charge-Balancing)：专用于检测微弱信号。 DAC： R-2R 梯形网络型：结构简单，精度受电阻匹配影响。 权电流型：高精度，易于集成。 Σ-Δ 型：高分辨率，低失真，适用于音频。 按接口类型分类： 并行接口：高吞吐量，但引脚多。 串行接口 (SPI, I2C)：引脚少，易于布线，适用于嵌入式系统。 LVDS, LVPECL 等高速串行接口。 按功能集成度分类： 独立器件：仅包含转换器核心。 集成信号链器件：集成低噪声放大器 (LNA)、滤波器、参考电压源等。 系统级集成器件 (SoC)：集成数据转换器与微处理器、DSP 等。 1.4 数据转换器在系统中的地位 作为信号链的起点或终点。 与传感器、滤波器、放大器、DSP/CPU 等组件的配合。 对系统整体性能的影响。 第二章：ADC 选型的关键指标与考量 ADC 是数据采集系统的核心，其性能直接决定了信号的真实性和可用性。本章将深入剖析 ADC 选型时必须关注的核心技术指标，以及如何在不同应用场景下进行权衡。 2.1 分辨率 (Resolution) 定义：ADC 能够区分的最小模拟电压变化量，通常以比特 (bit) 为单位。 意义：决定了 ADC 的动态范围和对微弱信号的敏感度。 选型考量：应用所需的信号动态范围、噪声水平、所需的测量精度。例如，音频应用通常需要16-24位，而一些精密仪器可能需要24位以上。 2.2 采样率 (Sampling Rate) / 吞吐量 (Throughput) 定义：ADC 在单位时间内能对模拟信号进行采样的次数。 奈奎斯特-香农采样定理：采样率必须大于信号最高频率的两倍，才能无失真地恢复原始信号。 选型考量：待测信号的最高频率成分。通信信号、射频信号、高速动态信号需要更高的采样率。 2.3 精度指标 (Accuracy Metrics) 积分非线性 (Integral Nonlinearity, INL)：ADC 的实际传递函数与理想直线之间的最大偏差。 微分非线性 (Differential Nonlinearity, DNL)：ADC 相邻两个数字输出码对应的模拟电压差与理想值之间的偏差。 失调误差 (Offset Error)：ADC 输出零时，实际输入的模拟电压与理论值之间的偏差。 增益误差 (Gain Error)：ADC 输出范围的实际斜率与理想斜率之间的偏差。 信噪比 (Signal-to-Noise Ratio, SNR)：输入信号功率与噪声功率之比，反映了 ADC 处理信号时引入的噪声水平。 无杂散动态范围 (Spurious-Free Dynamic Range, SFDR)：信号基波功率与最大杂散信号（非谐波失真）功率之比，反映了 ADC 抗干扰能力。 总谐波失真 (Total Harmonic Distortion, THD)：信号基波与所有谐波成分功率之比，反映了 ADC 的线性度。 选型考量：信号的纯净度要求、对谐波失真的容忍度、系统整体的噪声预算。 2.4 功耗 (Power Consumption) 定义：ADC 工作时消耗的电能。 意义：对于电池供电、便携式设备尤为重要。 选型考量：设备的续航时间要求、系统整体的功率预算。 2.5 输入范围与参考电压 (Input Range & Reference Voltage) 输入范围：ADC 能够处理的最大和最小模拟输入电压。 参考电压：ADC 进行量化的基准电压。 选型考量：传感器输出信号的范围、系统对绝对测量精度的要求。 2.6 模拟输入类型 (Analog Input Type) 单端输入 (Single-ended)：一个信号输入端，一个接地端。 差分输入 (Differential)：两个信号输入端，相对于彼此。差分输入具有更好的抗共模噪声能力。 伪差分输入 (Pseudo-differential)。 选型考量：信号源的特性，环境中的电磁干扰水平。 2.7 接口与集成度 选择适合微控制器或 DSP 的接口类型（SPI, I2C, Parallel 等）。 考虑集成度高的器件，如包含内置滤波器或 PGA (可编程增益放大器) 的 ADC，可以简化设计。 2.8 应用场景下的 ADC 选型示例 音频采集：关注 SNR、THD、低功耗。 数据采集与测量：关注分辨率、INL、DNL、稳定性。 通信系统：关注采样率、SFDR、低功耗。 工业控制：关注分辨率、抗干扰能力、工作温度范围。 医疗设备：关注高精度、低噪声、高可靠性。 第三章：DAC 选型的关键指标与考量 DAC 作为数字信号到模拟信号的转换器，在音频输出、信号生成、波形合成等应用中扮演着关键角色。本章将详细介绍 DAC 的核心选型指标，并为实际应用提供指导。 3.1 分辨率 (Resolution) 定义：DAC 能够区分的最小数字码对应的模拟输出变化量。 意义：决定了 DAC 输出信号的平滑度和精度。 选型考量：应用所需的输出信号精度，如音频播放的音质、信号生成的精细度。 3.2 更新速率 (Update Rate) / 建立时间 (Settling Time) 更新速率：DAC 在单位时间内能够更新其输出值的频率。 建立时间：DAC 从接收到一个新的数字码到其输出模拟电压稳定在一个可接受的误差范围内的最短时间。 选型考量：需要生成或输出的模拟信号的带宽或动态变化速率。高速信号生成需要高更新速率和短建立时间。 3.3 精度指标 (Accuracy Metrics) 积分非线性 (INL)：DAC 输出值与理想值之间的最大偏差。 微分非线性 (DNL)：DAC 相邻两个数字码输出的模拟电压差与理想值之间的偏差。 失调误差 (Offset Error)：DAC 输出零代码时，实际输出的模拟电压与零之间的偏差。 增益误差 (Gain Error)：DAC 输出范围的实际斜率与理想斜率之间的偏差。 单调性 (Monotonicity)：DAC 的输出值是否随着输入数字码的增加而单调增加（或减小），并且不会出现跳变。 选型考量： 信号生成的准确性，对模拟信号波形的还原度。 3.4 线性度 (Linearity) 定义：DAC 输出模拟值与输入数字码之间的线性关系。 意义：决定了 DAC 对信号的失真程度。 选型考量：对信号失真度要求高的应用，如音频、射频信号生成。 3.5 输出类型与范围 (Output Type & Range) 电压输出 (Voltage Output)：直接输出一个模拟电压。 电流输出 (Current Output)：输出一个模拟电流，通常需要外部电阻转换为电压。 输出范围：DAC 能够输出的最大和最小模拟电压/电流。 选型考量：后续电路的接口要求，以及所需的输出信号幅度。 3.6 功耗 (Power Consumption) 定义：DAC 工作时消耗的电能。 意义：对于低功耗应用尤为重要。 选型考量：设备的功耗限制。 3.7 参考电压 (Reference Voltage) DAC 转换精度的重要基准，其稳定性和准确性直接影响 DAC 的输出精度。 选型考量：是否需要外部高精度参考电压源，或者器件是否内置了参考电压。 3.8 接口与集成度 选择适合微控制器或 DSP 的接口类型。 考虑集成度高的器件，如包含内置缓冲器、滤波器或运算放大器 (Op-Amp) 的 DAC，可以简化设计。 3.9 应用场景下的 DAC 选型示例 音频播放：关注分辨率、SNR、THD、低功耗。 波形生成：关注更新速率、建立时间、线性度、分辨率。 信号合成：关注更新速率、SFDR、精度。 点阵显示驱动：关注刷新率、分辨率。 第四章：系统级选型考量与集成解决方案 数据转换器的选型并非孤立的决策，它必须融入整个系统的设计考量。本章将从系统整体的角度出发，探讨数据转换器与其他组件的配合，以及集成解决方案的优势。 4.1 信号链的整体分析 从传感器到数据转换器，再到数字处理器，理解各个环节的相互影响。 信号路径中的噪声来源与累积效应。 阻抗匹配与信号完整性。 4.2 模拟前端 (AFE) 的设计 低噪声放大器 (LNA)：放大微弱信号，同时引入尽可能少的噪声。 滤波器：抑制带外噪声，防止混叠，以及进行信号调理。 可编程增益放大器 (PGA)：根据信号幅度的变化动态调整增益，以充分利用 ADC 的动态范围。 参考电压源：提供稳定、准确的参考电压，是 ADC/DAC 精度的关键。 4.3 数字后端 (Digital Backend) 的配合 数字信号处理器 (DSP) / 微控制器 (MCU)：对采集到的数字数据进行处理、分析、存储。 FPGA：实现高速、并行的数据处理和算法。 数据接口：选择适合数据传输速率和系统总线的接口。 4.4 集成数据转换器解决方案 集成信号链器件： 优势：简化设计，减小 PCB 面积，提高系统性能，降低功耗。 示例：集成 ADC、LNA、滤波器、PGA 的单芯片解决方案。 系统级芯片 (SoC)： 优势：高度集成，功能强大，适用于特定应用领域，如物联网 (IoT) 设备、通信模块。 示例：集成 ADC、DAC、处理器、通信接口等。 4.5 功耗与电源管理 选择低功耗的数据转换器对于移动设备、电池供电系统至关重要。 电源纹波对数据转换器性能的影响，以及如何通过电源滤波和稳压来改善。 4.6 环境因素的考量 工作温度范围：在极端环境下，器件的性能可能会受到影响。 电磁干扰 (EMI) / 射频干扰 (RFI)：高噪声环境需要选择具有良好抗干扰能力的数据转换器，或采取额外的屏蔽和滤波措施。 4.7 成本与可用性 在满足性能要求的前提下，选择性价比高且供应稳定的器件。 考虑批量采购的折扣和供应商的支持。 第五章：数据转换器测试与验证 选定数据转换器后，对其进行有效的测试和验证是确保产品质量和性能的关键步骤。本章将介绍数据转换器的常用测试方法和注意事项。 5.1 静态测试 (Static Testing) 测试 ADC 的 INL、DNL、Offset、Gain 等静态参数。 使用高精度信号发生器和示波器进行测量。 5.2 动态测试 (Dynamic Testing) 测试 ADC 的 SNR、SFDR、THD 等动态参数。 使用失真度低的信号源和频谱分析仪进行测量。 对于 DAC，测试其输出信号的频谱特性。 5.3 实际应用环境下的测试 将数据转换器集成到实际系统中进行功能验证。 模拟不同工作条件下的性能表现。 5.4 噪声与干扰分析 在实际工作条件下，测量系统引入的噪声和干扰。 识别并排除潜在的噪声耦合路径。 5.5 软件工具与仿真 利用器件制造商提供的评估板和软件工具进行快速测试。 使用电路仿真软件（如 PSpice, LTspice）进行初步的性能预测。 结论 数据转换器作为现代电子系统的“感官”与“神经”，其重要性不言而喻。本书《数据转换器选型手册》的编写，旨在为工程师和技术开发者提供一个清晰、实用的选型框架。我们强调理解数据转换器的核心原理，掌握关键的选型指标，并结合具体的应用场景进行系统性的考量。 我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信、更高效地完成数据转换器的选型工作，从而设计出性能卓越、可靠性高的电子产品。在快速发展的技术浪潮中，拥有一本贴合实际需求的选型指南，将是您保持竞争力的重要保障。 数据转换器技术仍在不断进步，新型器件和解决方案层出不穷。我们鼓励读者持续关注行业动态，并将本书所提供的选型方法论，灵活应用于应对未来的技术挑战。愿本书成为您在电子设计道路上，一个值得信赖的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常流畅，读起来丝毫没有学术著作的沉闷感。作者似乎有一种魔力，能将复杂的技术概念转化为生动的故事。我特别欣赏其中穿插的“实战沙龙”片段，那是几个虚拟的项目团队在模拟选型过程中的激烈讨论。在某一章中，团队A坚持使用A公司的ETL工具，理由是其强大的可视化能力，而团队B则力推B公司基于云的原生服务，强调其弹性伸缩的优势。作者巧妙地引导这些讨论，最终展示了如何根据项目的预算、团队的技术栈和未来的扩展性来做出权衡。这种沉浸式的体验，让我感觉自己仿佛也参与了那场决策。书中的技术图解部分也值得称赞，那些流程图逻辑清晰，层层递进，即便是初次接触数据管道概念的读者，也能迅速抓住核心流程。它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是，它教会了我“为什么这么做”，这种对底层逻辑的深入挖掘，是很多同类书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我最大的感受是它极强的“前瞻性”。它并没有停留在对现有工具的罗列上，而是花了不少篇幅探讨了未来数据架构的演进方向，比如实时数据流、数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse架构）等。作者预测了在AI大模型时代，对数据质量和实时性的更高要求，并据此提出了相应的选型标准。书中有一个章节专门分析了“无代码/低代码”数据转换平台的兴起及其局限性，作者认为，虽然它们提升了业务人员的效率，但在处理高度定制化的复杂逻辑时，传统工具依然不可替代。我尤其关注了关于合规性和数据治理的章节，作者将安全性和隐私保护内嵌到了选型决策的每一个步骤，而不是将其视为事后的补救措施。这种将治理思维融入基础设施建设的理念，对于正在构建现代化数据平台的企业来说，具有极高的指导价值，可以说，这本书为我们思考未来三到五年的技术蓝图提供了坚实的参考框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色背景，配上精致的几何图形，仿佛在预示着一场关于数据处理的深度探索。我原本以为这是一本偏向理论性的著作，但翻开目录后，才发现它实际上更像是一本实操指南。作者在开篇就强调了数据在现代企业中的核心地位，并通过几个生动的案例展示了“老旧”系统在面对海量、多样化数据时的窘境。书中对于不同类型数据源的接入方法进行了详尽的论述，从传统的数据库到新兴的API接口，每一个环节都做了深入的剖析。特别是关于数据清洗和预处理的部分，作者没有采用枯燥的算法堆砌，而是侧重于实际操作中的常见陷阱和规避策略，比如如何处理缺失值、异常值，以及数据格式不统一的问题。对于初入数据领域的新人来说，这本书无疑提供了宝贵的“避坑指南”，让我对数据转换有了更具象化的认识，不再是停留在概念层面。书中对不同工具的优缺点比较也十分中肯，没有偏袒任何一家厂商，而是客观地分析了它们在不同业务场景下的适用性，这点深得我心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排极具巧思，它不像传统的技术手册那样枯燥，反而更像是一部围绕“数据转换”这一主题展开的辩论集。每一章都围绕一个核心问题展开，比如“云上迁移的痛点在哪里？”或“SaaS方案真的比自建方案更灵活吗？”。作者在提出问题的同时，会抛出多种可能的解决方案，并邀请读者共同进入“分析模式”。这种互动式的写作风格，极大地激发了我的思考热情。书中对开源生态系统的分析也相当到位，它没有回避开源工具的维护难度和社区依赖性，而是平衡地展示了其高灵活性和低初始投入的诱人之处。读完全书，我感觉自己不仅掌握了一套选型的方法论，更重要的是，我培养了一种系统性的、以业务目标为导向的技术决策思维。这本书绝对是任何希望在数据洪流中建立可靠、高效数据流的专业人士必备的案头工具，它的价值远超一本简单的工具介绍手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书在细节处理上展现出了作者极高的专业素养和对读者的尊重。例如，在介绍不同数据转换范式（批处理 vs. 流处理）时，作者并非简单地给出定义，而是通过对比处理同一批金融交易数据时，两种范式在延迟、资源消耗和错误处理机制上的差异。书中的附录部分非常实用，提供了一份详细的“供应商能力对标矩阵”，这个矩阵涵盖了从技术支持响应时间到SLA保证范围等多个维度，极大地简化了初期供应商调研的工作量。此外，作者在论述中采用了大量的行业术语，但令人欣慰的是，几乎每一个关键术语都会在第一次出现时给出简洁明了的解释，这使得不同技术背景的读者都能跟上节奏。我尤其欣赏作者对于成本效益分析的深入探讨，他不仅仅计算了软件许可费，还将运维人力成本、硬件投入和潜在的业务中断风险都纳入了总体拥有成本（TCO）的计算模型中，这种全面的视角，对于预算紧张的中小企业尤其重要。