数据转换器 [Data Converters] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[意] 佛朗哥·马洛贝蒂 著，程军，陈贵灿 等 译

图书标签:

• 数据转换器
• 模数转换器
• 数模转换器
• ADC
• DAC
• 信号处理
• 模拟电路
• 混合信号电路
• 电子工程
• 测试与测量

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560552132

版次：1

商品编码：11306223

包装：平装

外文名称：Data Converters

开本：16开

出版时间：2013-01-01

页数：393

编辑推荐

　　《数据转换器》的特点：为使读者能清晰地理解采样、量化、采样数据系统中的噪声，《数据转换器》涵盖了这方面必需的所有基础知识；涵盖了采样数据线性系统中的数学工具。
　　全面定义了用于描述数据转换器的参数，这些参数的定义对理解转换器产品数据手册是必要的。
　　涵盖了奈奎斯特率数据转换器的所有架构，详细研究了其特点、限制和设计技术；详细研究了过采样和Sigma-Delta转换器，利用仿真例子和频谱图、直方图来帮助读者更清楚地理解噪声整形的特性和限制。
　　涵盖了提高数据转换器性能的数字校正和数字校准技术。
　　使用理论和直观的观点解释电路和系统的工作和限制。
　　涵盖了测试方法和用于测试和表征转换器性能的数据处理技术。
　　在例题和习题集中广泛使用Simulink和Matlab，以帮助读者理解和促进深入研究。

内容简介

　　《数据转换器》是一本从模拟和数字两种信号处理相结合的角度全面介绍数据转换器的研究生教材。每章中的引导性材料以及众多的实例加强了本书的广度和深度。大多数实例是以计算机工具行为仿真的形式给出的。这些实例和章末的习题有助于理解相关内容，也有利于使用某些工具进行自我练习，这些工具对培训或设计工作是很有效的。
　　《数据转换器》对工程技术人员也是一本必不可少的教科书，因为它弥补了本专题的资料缺乏系统化，条理化的不足。本书假定读者具备模拟和数字电路的扎实基础；具有使用电路和行为分析仿真工具的基础。具有统计分析的基础也是有用的，但不是绝对必要的。
　　《数据转换器》既可作为微电子技术及相关专业研究生和本科高年级学生的教材，也可供从事集成电路设计的工程师和科技人员参考。

目录

译者的话
前言
第1章 背景知识与基础
第2章 数据转换器规格
第3章 奈奎斯特率数模转换器
第4章 奈奎斯特率模数转换器
第5章 数据转换器电路
第6章 过采样和低阶∑A调制器
第7章 高阶∑A ADC、连续时间∑A ADC和∑A DAC
第9章 D／A和A／D转换器测试
索引

前言/序言

《数字织锦：信息流动的艺术与科学》 引言 在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度涌现，渗透到我们生活的方方面面。从科学研究的严谨分析，到商业决策的敏锐洞察，再到日常生活的便捷体验，无不依赖于对这些海量信息的有效处理和理解。然而，数据的原始形态往往是复杂、异构且分散的，它们可能源自不同的传感器、系统、数据库，或者以不同的格式存在，如文本、图像、音频、视频等。要让这些看似零散的信息碎片汇聚成有意义的整体，发挥其真正的价值，就必须经历一个至关重要的过程——数据的转换。 《数字织锦：信息流动的艺术与科学》并非一本探讨具体数据转换器硬件原理的书籍，也不是一本聚焦于某一种特定数据格式转换工具的指南。相反，它是一次对信息流动本质的深度探索，一次对数据在不同形态和维度间优雅穿梭的艺术化解读，一次对驱动这一切背后科学原理的系统性梳理。本书旨在揭示数据转换并非仅仅是技术层面的字节搬移，而是一个集逻辑、美学、效率与洞察于一体的复杂工程。它关乎如何理解数据的语言，如何跨越不同“文化”的隔阂，最终将原始信号转化为能够激发创新、驱动决策、连接世界的精妙“织锦”。 第一部分：数据的脉络与形态 在深入探讨转换的艺术与科学之前，我们首先需要理解数据的“本体”——它的多样性、复杂性以及潜在的价值。本部分将带领读者走进数据的世界，理解其丰富的脉络和千变万化的形态。 数据的“原罪”：异构性与非标准化 我们将从源头开始，探讨数据之所以需要被转换的根本原因。不同设备生成的信号如何存在差异？不同系统之间的数据接口为何不兼容？传感器采集到的模拟信号与计算机能够理解的数字信号之间存在怎样的鸿沟？我们将解析数据异构性在不同领域的体现，例如： 传感器数据的多样性： 温度、湿度、压力、光照、加速度等物理量，它们以不同的单位、不同的精度、不同的采样率被采集。 文件格式的“巴别塔”： 文档（.doc, .docx, .pdf）、表格（.xls, .xlsx, .csv）、图像（.jpg, .png, .bmp, .tiff）、音频（.mp3, .wav, .flac）、视频（.mp4, .avi, .mov）等等，每种格式都有其特定的编码和结构。 数据库的“围城”： 关系型数据库（SQL）、NoSQL数据库（MongoDB, Cassandra）、图数据库等，它们存储和组织数据的方式截然不同。 网络通信的协议： HTTP, TCP/IP, MQTT等协议定义了数据在网络上传输的规则，但数据本身在不同协议下的表现形式也需适配。 生物信息学的“天书”： DNA序列、蛋白质结构等，它们具有独特的编码方式和分析模型。 地理空间数据的“地图语言”： 经纬度、高程、投影方式等，这些数据需要专门的工具和格式进行存储和处理。 我们将深入分析这些异构性带来的挑战，以及理解它们是进行有效数据转换的第一步。 信息的“灵魂”：结构化、半结构化与非结构化 数据不仅仅是字节的堆砌，其中蕴含着逻辑结构。本节将深入剖析三种主要的数据组织形式： 结构化数据： 如同精心设计的表格，拥有明确的行、列和字段，易于查询和分析。我们将探讨关系型数据库中的数据模型，以及CSV、JSON等格式在描述结构化信息时的应用。 半结构化数据： 介于两者之间，如XML和JSON，它们拥有标签或键值对来组织信息，但其结构可能不那么严格，允许嵌套和重复。我们将分析这些格式的灵活性和在Web服务、配置文件等领域的应用。 非结构化数据： 最为普遍但也是最难处理的数据类型，如自然语言文本、图像、音频、视频。我们将探讨其特点，以及如何通过各种技术（如自然语言处理、图像识别）来提取其中的结构化信息，为后续的转换奠定基础。 数据的“生命周期”：从采集到归档 理解数据从产生到消亡的整个生命周期，有助于我们把握数据转换在不同阶段的关键作用。我们将探讨： 数据采集与预处理： 在数据被产生之初，如何将其转化为可用的格式，例如模拟信号的数字化、原始日志文件的解析。 数据存储与管理： 如何在不同的存储介质和系统中有效地组织和访问数据，确保数据的一致性和可用性。 数据分析与挖掘： 在数据被用于分析和洞察时，需要将其转化为适合特定算法和工具的格式。 数据共享与集成： 不同系统之间如何交换和融合数据，实现信息的互联互通。 数据归档与销毁： 在数据生命周期结束时，如何进行安全、合规的存储或删除。 在这些不同的阶段，都离不开各种形式的数据转换。 第二部分：转换的“魔术”——原理与方法 理解了数据的本质，我们就可以开始探索将数据从一种形态转化为另一种形态的“魔术”了。本部分将深入剖析数据转换的核心原理和各种方法论。 编码与解码的“语言学” 这是数据转换最基础的层面。我们将阐述： 二进制、十进制、十六进制： 计算机内部的数字表示方式，以及它们之间的转换。 字符编码： ASCII, Unicode (UTF-8, UTF-16) 等，它们如何将人类可读的字符映射到计算机可理解的字节序列。 图像编码： JPEG, PNG, GIF等压缩和编码算法，如何用更少的字节表示视觉信息，以及它们之间的相互转换。 音频/视频编码： MP3, AAC, H.264, HEVC等，如何对声音和影像数据进行高效编码，以适应不同的传输和存储需求。 我们将重点分析这些编码解码过程的原理，以及不同编码格式在效率、质量和兼容性方面的权衡。 格式迁移的“搬家艺术” 数据格式的转换是数据转换中最常见的场景。我们将探讨： 结构化数据格式转换： CSV与Excel的互转，JSON与XML的转换，数据库表结构之间的映射与迁移。 文档格式转换： PDF与Word的相互转换，Markdown与HTML的相互生成。 图像格式转换： 在不同分辨率、颜色深度、压缩率之间进行调整。 音频/视频格式与编码转换： 将一种音频编码转换为另一种，或者改变视频的分辨率和帧率。 我们将讨论在进行这些转换时需要考虑的关键因素，例如数据完整性、精度损失、兼容性问题以及性能优化。 数据模型与结构的“重塑” 当数据需要在不同系统或应用之间流通时，往往需要调整其内在的结构和模型。 ETL（Extract, Transform, Load）： 详细剖析ETL流程，包括数据抽取（从源系统提取数据）、数据转换（清洗、格式化、汇总、业务规则应用）以及数据加载（将转换后的数据加载到目标系统）。我们将重点探讨“Transform”阶段的各种策略和技术。 数据映射（Data Mapping）： 如何定义源数据字段与目标数据字段之间的对应关系，包括一对一、一对多、多对一的映射，以及数据类型的转换和值的重组。 数据清洗与标准化： 处理缺失值、异常值，统一度量单位，消除重复记录，确保数据的一致性和准确性。 数据聚合与分解： 将多个数据源的信息整合，或者将一个复杂的数据结构拆解为更小的单元。 协议与接口的“翻译官” 在分布式系统和网络环境中，数据需要在不同的通信协议和接口之间进行转换。 API（Application Programming Interface）： 如何通过RESTful API, SOAP等接口进行数据的请求和响应，理解不同API接口的数据格式（如JSON, XML）和通信协议（如HTTP）。 消息队列（Message Queues）： 如Kafka, RabbitMQ等，它们如何在不同应用之间异步传递消息，并可能涉及消息格式的转换。 数据总线（Data Bus）： 如何构建一个集中的数据交换平台，实现不同系统间的数据流动和格式适配。 第三部分：转换的“智慧”——应用与价值 数据转换并非仅仅是技术的执行，它是一项驱动业务价值、赋能科学发现、提升用户体验的智慧实践。本部分将展示数据转换在各个领域的广泛应用及其带来的深刻价值。 商业智能与决策支持 数据仓库与数据湖的构建： 将来自不同业务系统（CRM, ERP, SCM等）的数据整合，进行清洗、转换和存储，为企业提供统一的数据视图，支持精准的商业分析和决策。 报表与仪表盘的生成： 将原始数据转换为易于理解的图表和统计数据，帮助管理者快速洞察业务状况。 客户数据整合与分析： 统一不同渠道的客户信息，进行画像分析，制定个性化的营销策略。 科学研究与大数据分析 多模态数据融合： 将来自不同传感器、实验设备、天文望远镜的异构数据进行整合和转换，实现跨领域的研究和发现。 大规模数据集的处理： 在高性能计算环境（HPC）或分布式计算框架（如Spark, Hadoop）中，高效地转换和处理PB级数据。 机器学习与人工智能的基石： 将原始数据转化为模型可识别的特征向量（Feature Engineering），进行数据预处理、特征选择、模型训练，是AI成功的关键。 物联网（IoT）与边缘计算 传感器数据流的实时转换： 将海量的传感器数据进行边缘预处理和格式转换，减少网络传输负担，实现低延迟的响应。 设备互联互通： 确保不同厂商、不同协议的IoT设备能够相互通信和交换数据。 云边协同： 将经过边缘转换和初步分析的数据上传至云端，进行更深入的处理和存储。 金融科技（FinTech）与风险管理 交易数据处理： 对高频交易数据进行实时格式转换和解析，支持交易执行和风险监控。 客户身份识别与反欺诈： 整合不同来源的客户信息，进行数据清洗和比对，识别潜在的欺诈行为。 合规性报告生成： 将复杂的交易和业务数据转化为符合监管要求的格式。 数字媒体与内容创作 视频转码与流媒体服务： 将视频文件转换为适用于不同设备和网络带宽的格式，实现流畅的在线观看体验。 音频处理与播客制作： 对录制的音频进行降噪、混音、格式转换，制作高质量的音频内容。 图像处理与Web展示： 优化图像大小和格式，适应网页加载速度和用户体验。 医疗健康与生命科学 电子病历（EHR）互操作性： 打破医疗机构之间的数据孤岛，实现病历数据的安全、高效共享。 医学影像处理： 对CT、MRI、X光等医学影像进行格式转换、格式标准化，支持诊断和研究。 基因组学数据分析： 处理和转换海量的基因测序数据，支持药物研发和个性化医疗。 结论 《数字织锦：信息流动的艺术与科学》将带领您领略数据转换的魅力。它不仅仅是一项技术操作，更是一种思维方式，一种连接信息孤岛、释放数据潜能的艺术。本书将以详实的理论阐释、生动的案例分析，为您展现数据如何在不同的形态间优雅地穿梭，如何被赋予新的生命和价值。通过深入理解数据的脉络、转换的原理以及其在各领域的应用，您将能够更好地驾驭信息洪流，从中汲取智慧，创造无限可能，编织出属于自己的数字织锦。

评分☆☆☆☆☆

《数据转换器》这本书给我带来了全新的视角，让我看到了看似平凡的数据转换技术背后蕴藏的巨大能量。这本书并非那种让你在书海中迷失方向的晦涩理论堆砌，相反，它以一种非常接地气的方式，将复杂的技术原理剖析得淋漓尽致。书中对不同应用场景下数据采集和处理挑战的深入探讨，让我不禁联想到我在实际工作中遇到的许多问题。作者在书中提出的解决思路和技术方案，既具有前瞻性，又具备高度的实用性。尤其令我印象深刻的是，书中关于如何权衡转换器性能与成本、功耗的讨论，这对于任何希望在实际工程中应用这些技术的读者来说，都具有极高的参考价值。这本书让我明白，每一个看似微小的技术细节，都可能对最终的数据产出产生深远的影响，从而促使我以更加严谨和审慎的态度去对待数据。

评分☆☆☆☆☆

我最近被一本名叫《数据转换器》的书深深吸引住了，虽然它涵盖的主题相当技术化，但我发现作者的叙述方式意外地引人入胜。这本书并非仅仅列举一堆枯燥的理论和公式，而是通过一系列精心设计的案例研究，生动地展示了数据转换技术在现实世界中的广泛应用。从物联网设备捕捉的传感器数据，到医疗影像的高精度处理，再到金融交易的实时分析，这本书都为我打开了一扇了解幕后工作原理的窗户。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比和图示，它们有效地将抽象的数字信号处理过程转化为可以理解的物理现象。读完这本书，我感觉自己对“数据”这个词的理解上升到了一个全新的层面，它不再只是屏幕上跳动的数字，而是承载着海量信息、驱动着现代科技发展的关键要素。这本书的启发性在于，它让我看到了基础技术如何支撑起我们日常生活的方方面面，并促使我开始思考如何更好地利用和优化这些底层技术。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数据转换器》这本书的深度和广度令我印象深刻，它不仅仅是一本技术手册，更像是一场关于信息本质的探索之旅。作者巧妙地将理论知识与实践应用编织在一起，让我深刻体会到数据在不同领域所扮演的关键角色。书中关于采样率、量化精度以及数字信号与模拟信号之间转换过程的讲解，虽然专业性很强，但作者通过清晰的逻辑和富有条理的叙述，使得这些复杂的内容变得易于消化。我特别喜欢书中对不同类型转换器性能指标的深入剖析，比如信噪比、线性度以及动态范围，这些参数的细微差异如何影响最终的数据质量，书中都有详尽的解释。这本书的价值在于，它不仅提升了我对数据转换技术的认知，更激发了我对数据质量和可靠性问题的关注。在信息爆炸的时代，能够理解并掌握数据转换的核心原理，无疑是站在技术前沿的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

《数据转换器》这本书带给我的震撼，远不止于技术知识的获取。作者以一种近乎艺术家的笔触，描绘了数据转换领域的发展脉络和未来趋势。书中对高分辨率、高速率转换器在科学研究和前沿技术中的应用，进行了详尽的阐述，让我对未来的科技发展充满了期待。我尤其被书中关于低功耗、智能化转换器的讨论所吸引，这预示着数据采集将更加普及和便捷。作者的叙述风格非常独特，既有严谨的科学分析，又不失人文关怀，让我感受到了技术背后的人文精神。这本书的魅力在于，它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于信息、技术与人类进步的哲学思考。它让我从更宏观的视角审视数据转换技术，并激发了我对创新和突破的渴望。

评分☆☆☆☆☆

我最近阅读的《数据转换器》这本书，以一种前所未有的方式，揭示了信息传递的奥秘。书中并非枯燥的公式演算，而是通过一个个引人入胜的案例，展现了数据转换技术如何成为连接现实世界与数字世界的桥梁。从医疗诊断中对微弱信号的精确捕捉，到工业自动化中对复杂参数的实时监控，这本书都为我提供了深刻的洞见。作者在书中对不同转换器架构的对比分析，以及它们在特定应用中的优劣势阐述，让我对技术选择有了更清晰的认识。我特别欣赏书中对于噪声抑制和干扰隔离的处理方法的探讨，这些细节对于确保数据完整性和准确性至关重要。这本书的价值在于，它不仅仅教会我“是什么”，更让我明白了“为什么”，从而在我心中构建起一个更加完整和深入的数据转换技术知识体系。

评分☆☆☆☆☆

ADC的书不多，这本非常好，西交翻译的非常棒，纸张也不错。

评分☆☆☆☆☆

书有点摔着了。内容如果好的话会来追评。

评分☆☆☆☆☆

内容就不说了，因为是需要的书，送的挺快的，质量还行。

评分☆☆☆☆☆

相当好

评分☆☆☆☆☆

还不错有参考价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书很牛的，我一定看别人的书，

评分☆☆☆☆☆

值得推荐！

评分☆☆☆☆☆

很好 有点难，需要复习以前得课程才看的懂

评分☆☆☆☆☆

数据转换器参考的书不多，这本不错