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伊朗胡森·贝赫Hussein Baher著 戴澜 著

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• 电路分析
• 系统设计
• 滤波技术
• 算法实现

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111512479

商品编码：29571639303

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：信号处理与集成电路

定价：98.00元

作者：(伊朗)胡森·贝赫(Hussein Baher)著 戴澜

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787111512479

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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现代集成电路在国防科技、消费电子等方面起到非常重要的作用，高性能、微型化的电子系统对集成电路（芯片）的依赖性越来越高。集成电路包括制造、器件、设计与测试等几个方面，其中，集成电路设计与信号处理方面联系紧密，因此，将集成电路设计与信号处理相关理论结合起来进行讨论具有重要意义。

内容提要

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本书在对数字信号处理的基本理论进行分析的基础上，对各类数-模滤波器设计、FFT算法及其实现方法，对模拟集成电路中基本电路单元、基本放大器和多级放大器、开关电容电路及其组成的滤波器和Sigma-Delta数据转换器以系统分析的方法进行了介绍。
本书适合于从事集成电路设计，特别是模拟集成电路设计、研究的科研工作人员或企业研发人员参考，同时可作为该专业的高校本科生、研究生和教师的参考用书。

目录

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译者序
原书前言
部分综述1
1模拟、数字和混合信号处理2
1.1数字信号处理2
1.2摩尔定律和“机敏”技术2
1.3片上系统2
1.4模拟和混合信号处理3
1.5知识架构4
第二部分模拟（连续时间）和数字信号处理5
2模拟连续时间信号系统6
2.1绪论6
2.2信号分析中的傅里叶级数和函数逼近6
2.2.1定义6
2.2.2时域和离散频域7
2.2.3卷积8
2.2.4帕斯瓦尔定理与功率谱8
2.2.5吉布斯现象8
2.2.6窗口函数10
2.3傅里叶变换与基本信号10
2.3.1定义与性质10
2.3.2帕斯瓦尔定理与能量谱12
2.3.3相关函数12
2.3.4单位脉冲与基本信号13
2.3.5冲激响应与系统函数14
2.3.6周期信号14
2.3.7不确定性原理14
2.4拉普拉斯变换与模拟系统15
2.4.1复频15
2.4.2拉普拉斯变换的性质16
2.4.3系统函数17
2.5基本的信号处理电路模块19
2.5.1采用运算放大器电路的基本模块实现19
2.6模拟系统函数的实现23
2.6.1运算放大器的基本原理与应用23
2.6.2运用OTAs和Gm-C电路实现积分器26
2.7小结28
习题28
3模拟滤波器设计31
3.1绪论31
3.2理想滤波器31
3.3振幅导向型设计34
3.3.1通带和阻带的平坦化响应35
3.3.2切比雪夫响应37
3.3.3椭圆函数响应39
3.4频率转换40
3.4.1低通向低通转换40
3.4.2低通向高通转换40
3.4.3低通向带通转换41
3.4.4低通向带阻转换42
3.5示例42
3.6相位导向型设计44
3.6.1相位及延迟函数44
3.6.2大平坦延迟响应45
3.7无源滤波器47
3.8有源滤波器50
3.9MATLAB在模拟滤波器设计中的应用51
3.9.1巴特沃斯滤波器52
3.9.2切比雪夫滤波器52
3.9.3椭圆滤波器53
3.9.4贝塞尔滤波器53
3.10MATLAB应用的例子54
3.11一个综合应用：数据传输的脉冲整形57
3.12小结61
习题61
4离散信号与系统62
4.1绪论62
4.2模拟信号的数字化62
4.2.1采样63
4.2.2量化和编码69
4.3离散信号与系统71
4.4数字滤波器73
4.5小结77
习题78
5数字滤波器设计80
5.1绪论80
5.2总则80
5.3IIR滤波器的振幅导向型设计83
5.3.1低通滤波器83
5.3.2高通滤波器89
5.3.3带通滤波器91
5.3.4带阻滤波器92
5.4相位导向型IIR滤波器设计92
5.4.1总则92
5.4.2大平坦群延迟响应93
5.5FIR滤波器95
5.5.1的线性相位特征95
5.5.2傅里叶系数滤波器设计101
5.5.3优约束数量下的单调振幅响应109
5.5.4通带和阻带中的优等纹波响应110
5.6IIR和FIR滤波器的比较114
5.7MATLAB在数字滤波器设计中的应用114
5.7.1巴特沃斯IIR滤波器114
5.7.2切比雪夫IIR滤波器115
5.7.3椭圆IIR滤波器117
5.7.4滤波器的实现120
5.7.5线性相位FIR滤波器121
5.8一个综合应用：数据传输的脉冲整形122
5.8.1优设计122
5.8.2运用MATLAB设计数据传输滤波器123
5.9小结126
习题126
6快速傅里叶变换及其应用128
6.1绪论128
6.2周期信号129
6.3非周期信号132
6.4离散傅里叶变换136
6.5快速傅里叶变换算法138
6.5.1按时间抽取的快速傅里叶变换138
6.5.2按频率抽取的快速傅里叶变换143
6.5.3基-4快速傅里叶变换144
6.6离散傅里叶变换的性质147
6.6.1线性147
6.6.2圆周卷积147
6.6.3周期序列的移位148
6.6.4对称性和共轭对148
6.6.5帕塞伐尔定理和功率谱149
6.6.6圆周相关150
6.6.7离散傅里叶变换与z变换之间的关系151
6.7利用FFT进行频谱分析151
6.7.1傅里叶积分的计算152
6.7.2傅里叶系数的计算154
6.8频谱窗155
6.8.1连续时间信号155
6.8.2离散时间信号159
6.9利用FFT的快速卷积、滤波和相关160
6.9.1圆周（周期）卷积160
6.9.2非周期卷积160
6.9.3滤波和分段卷积161
6.9.4快速相关163
6.10MATLAB软件的使用164
6.11小结165
习题165
7信号和功率谱166
7.1绪论166
7.2变量166
7.2.1概率分布函数166
7.2.2概率密度函数166
7.2.3联合分布167
7.2.4统计参数168
7.3模拟过程169
7.3.1过程统计170
7.3.2平稳过程172
7.3.3时间均值172
7.3.4遍历性173
7.3.5信号的功率谱174
7.3.6线性系统信号178
7.4离散时间过程179
7.4.1统计参数180
7.4.2平稳过程180
7.5功率谱估计183
7.5.1连续时间信号183
7.5.2离散时间信号186
7.6小结187
习题187
8数字信号处理器的有限字长效应189
8.1绪论189
8.2输入信号的量化误差191
8.3量化系数的影响195
8.4舍入累积的影响196
8.4.1忽略量化误差的舍入累积197
8.4.2考虑量化误差的舍入累积203
8.5自激：溢出和极限周期206
8.5.1溢出振荡206
8.5.2极限周期和死区效应209
8.6小结211
习题211
9线性估计、系统建模和自适应滤波器212
9.1绪论212
9.2均方近似212
9.2.1模拟信号212
9.2.2离散信号214
9.3线性估计、系统建模与佳滤波器215
9.4小均方误差的模拟估计216
9.4.1非因果的平滑维纳滤波器216
9.4.2因果的维纳滤波器219
9.5匹配滤波器219
9.6离散时间线性估计221
9.6.1非递归维纳滤波222
9.6.2采用小均方误差梯度算法的自适应滤波225
9.6.3小均方误差梯度算法228
9.7自适应IIR滤波器和系统建模228
9.8自适应滤波器的一个应用：卫星语音传播信号的回声消除器231
9.9小结232
第三部分应用于信号处理的模拟MOS集成电路233
10MOS晶体管与集成电路工艺234
10.1绪论234
10.2MOS晶体管234
10.2.1工作条件234
10.2.2跨导239
10.2.3沟道长度调制效应240
10.2.4PMOS晶体管和CMOS电路241
10.2.5耗尽型MOSFET242
10.3集成电路制造工艺242
10.3.1晶圆制备242
10.3.2扩散和离子注入243
10.3.3氧化245
10.3.4光刻246
10.3.5化学气相淀积247
10.3.6金属化248
10.3.7MOSFET的制备步骤248
10.4集成电路的MOS场效应晶体管的布局与面积考虑249
10.5MOSFET中的噪声251
10.5.1散粒噪声251
10.5.2热噪声251
10.5.3闪烁噪声251
10.5.4噪声模型251
习题252
11集成电路基本单元电路253
11.1绪论253
11.2MOS有源电阻和负载器件253
11.3MOS放大器255
11.3.1采用增强型负载的NMOS放大器255
11.3.2衬底效应255
11.3.3带耗尽型负载的NMOS放大器257
11.3.4源极跟随器257
11.4基于高频应用的设计考虑260
11.4.1寄生电容260
11.4.2共源共栅放大器261
11.5电流镜264
11.6CMOS放大器266
11.7小结267
习题267
12两级CMOS运算放大器268
12.1绪论268
12.2运算放大器的性能参数268
12.3反馈放大器的基本原理270
12.4CMOS差分放大器272
12.5两级CMOS运算放大器276
12.5.1直流电压增益278
12.5.2频率响应278
12.5.3调零电阻279
12.5.4压摆率和建立时间280
12.5.5输入共模范围和共模抑制比281
12.5.6两级CMOS运算放大器的设计计算综述282
12.6一个完整的运放设计实例284
12.7运算放大器设计中的实际问题和非理想效应286
12.7.1电源抑制287
12.7.2直流失调电压287
12.7.3噪声特性287
12.8小结289
习题289
13高性能CMOS运算放大器和运算跨导放大器290
13.1绪论290
13.2CMOS共源共栅运算放大器290
13.3折叠共源共栅运算放大器291
13.4低噪声运算放大器293
13.4.1通过控制器件几何尺寸进行低噪声设计295
13.4.2通过相关双采样降低噪声295
13.4.3斩波稳定运算放大器295
13.5高频运算放大器297
13.5.1基于建立时间的设计考虑297
13.6全差分平衡拓扑结构299
13.7跨导运算放大器304
13.8小结306
习题306
14电容、开关和无源电阻308
14.1绪论308
14.2MOS电容308
14.2.1电容结构308
14.2.2寄生电容310
14.2.3电容比误差310
14.3MOS开关312
14.3.1一种简单的开关电路312
14.3.2时钟馈通313
14.3.3CMOS开关：传输门314
14.4MOS无源电阻315
14.5小结316
第四部分开关电容和混合信号处理317
15微电子开关电容滤波器的设计318
15.1绪论318
15.2采样信号和保持信号320
15.3振幅导向无损离散积分型滤波器322
15.3.1状态变量梯型滤波器322
15.3.2杂散不敏感型LDI梯型滤波器329
15.3.3一种近似的设计方法333
15.4基于无源集总原型的滤波器设计335
15.5级联设计342
15.6移动通信中的应用：语音编解码器和数字调制解调器344
15.6.1语音编解码器344
15.6.2数字调制解调器345
15.7小结346
习题346
16微电子开关电容滤波器中的非理想效应和实际设计考虑348
16.1绪论348
16.2运算放大器有限增益效应348
16.3运算放大器的有限带宽和有限压摆率效应349
16.4运算放大器的有限输出电阻效应350
16.5大动态范围缩放351
16.6小电容缩放352
16.7全差分平衡设计352
16.8其他关于寄生电容和开关噪声的讨论354
16.9预滤波和后置滤波的设计要求356
16.10可编程滤波器358
16.11基于滤波器版图的设计考虑359
16.12小结360
17集成Sigma-Delta数据转换器：模拟和数字信号处理的拓展及综合应用361
17.1研究动机和综合考虑361
17.2一阶转换器362
17.3二阶转换器366
17.4抽取和数字滤波370
17.4.1原理370
17.4.2抽取数字滤波器结构373
17.5仿真和性能评估376
17.6实例分析：四阶Sigma-Delta转换器设计378
17.7小结381
部分习题答案382
参考文献389

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字通信系统中的噪声抑制技术》 引言 在现代通信系统飞速发展的浪潮中，信号的可靠传输是其核心命脉。然而，实际的通信环境充斥着各种干扰，其中噪声占据了举足轻重的地位。噪声，无论源于环境、设备自身，还是传输过程中的非线性效应，都会对信号的完整性造成损害，导致信息失真甚至丢失，严重影响通信系统的性能指标，如误码率、信噪比等。因此，如何在复杂多变的噪声环境中有效地抑制噪声，确保信息的准确无误，成为数字通信系统设计与优化的关键挑战。 本书《数字通信系统中的噪声抑制技术》旨在深入探讨一系列针对数字通信系统中噪声问题的理论模型、分析方法以及先进的抑制技术。本书并非泛泛而谈，而是聚焦于实际应用中能够显著提升系统性能的策略，从理论的基石到实践的落地，力求为读者提供一套系统、全面且具有指导意义的噪声抑制解决方案。本书将带领读者穿越噪声的迷雾，洞悉其本质，并掌握多种行之有效的武器，以应对不同场景下的噪声挑战。 第一章 噪声的本质与影响 本章将为读者构建理解噪声的基础。我们将从噪声的定义出发，探讨其在通信系统中的普遍存在性及其多种来源。这包括： 热噪声（Johnson-Nyquist Noise）：由导体中电子的热运动引起，是电子设备中普遍存在的背景噪声。我们将详细分析其功率谱密度特性，以及在不同带宽下的表现。 散粒噪声（Shot Noise）：源于载流子（如电子、空穴）的离散性，在半导体器件中尤为显著。本章将阐述散粒噪声的泊松分布特性及其对信号的影响。 闪烁噪声（Flicker Noise / 1/f Noise）：在低频段普遍存在，其功率谱密度与频率成反比。我们将讨论闪烁噪声的产生机制，以及它对低频信号处理的重要性。 相干噪声与非相干噪声：区分这两类噪声对于选择合适的抑制策略至关重要。相干噪声与信号具有一定的相关性，而非相干噪声则随机出现。 外部干扰：如电磁干扰（EMI）、射频干扰（RFI）等，源于外部电磁辐射，对通信信号造成污染。 理解噪声的统计特性是后续深入研究的基础。本章将介绍几种常用的噪声模型，如高斯白噪声模型，并讨论其在实际通信系统中的适用性与局限性。我们将通过数学模型和实例分析，量化噪声对信号的影响，包括其对信噪比（SNR）的降低、对比特错误率（BER）的提升，以及可能导致的信号失真和信息丢失。这将为读者建立清晰的认识：噪声并非仅仅是“杂音”，而是对通信系统性能构成直接威胁的关键因素。 第二章 噪声对数字信号的影响分析 在数字通信系统中，噪声的侵蚀会直接转化为数字信息的错误。本章将深入分析噪声对不同数字信号处理环节的影响，从而明确噪声抑制的切入点。 信号采样与量化过程中的噪声：模拟信号在转换为数字信号的过程中，采样和量化是关键步骤。我们将分析采样定理在存在噪声时的限制，以及量化误差（量化噪声）如何受到输入信号幅度和噪声水平的影响。 基带信号传输中的噪声：在基带传输中，噪声会直接叠加在原始数字信号之上。我们将探讨如何分析例如门限判决错误（threshold decision error）等问题，以及高斯白噪声如何在接收端导致误码。 带通信号传输中的噪声：对于经过调制的带通信号，噪声的引入会影响信号的幅度、相位和频率，从而导致解调错误。本章将重点分析各种调制方式（如ASK, FSK, PSK, QAM）在噪声环境下的性能退化，如星座图的展宽、误码率的增加等。 信道容量与噪声的关系：我们将引入香农-哈特利定理，阐述噪声对通信信道容量的限制作用，以及信噪比在决定信道传输速率上的核心地位。 通过本章的分析，读者将能够清晰地理解噪声如何渗透到数字通信的每一个环节，并量化其对系统性能的负面影响。这将为后续章节介绍的各种噪声抑制技术提供坚实的理论依据和实践动机。 第三章 噪声抑制的滤波技术 滤波是抑制噪声最直接、最基础的方法之一。本章将系统介绍各种适用于数字通信系统的滤波器设计原理和应用。 线性滤波器： 低通滤波器：用于去除高频噪声，保留信号的低频成分。我们将讨论理想低通滤波器和实际低通滤波器的设计，包括巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等不同类型。 高通滤波器：用于去除低频噪声，保留信号的高频成分。 带通滤波器：用于选择特定频带内的信号，抑制带外噪声。 带阻滤波器：用于抑制特定频率的噪声，如工频干扰。 滤波器设计参数：我们将深入讲解通带、阻带、截止频率、滚降率、阻带衰减等关键参数的设计与权衡。 非线性滤波器： 中值滤波器：特别适用于去除椒盐噪声等脉冲噪声，其基于信号的排序统计特性。 形态学滤波器：如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，在去除特定类型噪声，特别是与信号形状相关的噪声时具有优势。 自适应滤波器： 最小均方（LMS）算法：介绍其工作原理，如何根据信号和噪声的统计特性动态调整滤波器系数，实现最优噪声抑制。 递归最小二乘（RLS）算法：对比LMS算法，分析RLS算法的收敛速度和计算复杂度。 应用场景：如回声消除、信道均衡、噪声消除等。 数字滤波器设计： 无限冲激响应（IIR）滤波器：介绍其设计方法，以及在实现相同频率选择性时相较于FIR滤波器在阶数上的优势。 有限冲激响应（FIR）滤波器：介绍其线性相位特性，以及在数字信号处理中的重要性。 采样率转换与滤波：在处理不同采样率信号时，滤波器扮演的重要角色。 本章将提供详细的滤波器设计公式、仿真案例和性能评估方法，帮助读者掌握如何根据具体的通信场景和噪声特性选择和设计最优的滤波器。 第四章 信号增强与噪声方差估计 除了直接的滤波，信号增强技术则试图在抑制噪声的同时，尽可能地恢复原始信号的真实形态。本章将聚焦于信号增强的核心——噪声方差的准确估计。 噪声方差估计的重要性：准确的噪声方差估计是许多高级信号处理算法（如维纳滤波、MMSE估计等）的前提。 基于信号静默区段的估计：当通信信号中存在已知或可识别的“静默”或“无信号”时段，可用于直接估计噪声的功率谱密度。 基于信号统计特性的估计：利用信号本身的统计特性（如均值、自相关函数），结合接收到的带噪信号，间接推断噪声的方差。 迭代式噪声估计方法：介绍一些迭代算法，通过多次迭代精炼噪声方差的估计值。 噪声方差估计的鲁棒性：讨论在信号模型不准确或噪声特性变化时，估计方法的鲁棒性问题。 MMSE（最小均方误差）估计： 理论基础：介绍MMSE估计的原理，以及它如何通过最小化估计误差的期望来优化估计过程。 维纳滤波：作为MMSE估计的一个重要实例，详细阐述维纳滤波器的结构、设计以及其在信号去噪中的出色表现。我们将分析维纳滤波器与输入信号和噪声的功率谱密度之间的关系。 非平稳信号的维纳滤波：讨论如何处理噪声或信号统计特性随时间变化的场景。 最大似然（ML）估计： 理论基础：介绍ML估计的原理，以及它如何选择最有可能产生观测到的数据的参数。 在噪声估计中的应用：展示ML估计如何用于参数估计，进而影响噪声方差的推断。 本章的重点在于如何利用数学工具从含有噪声的观测信号中提取出关于噪声本身的有用信息，并在此基础上实现信号的优化恢复。 第五章 高级噪声抑制技术 本章将超越传统的滤波概念，介绍一些更具挑战性且性能更优越的噪声抑制技术。 谱减法（Spectral Subtraction）： 原理：基于噪声和信号在频域上的叠加关系，估计噪声的功率谱并从带噪信号的功率谱中减去，以恢复信号的功率谱。 迭代谱减法：介绍如何通过迭代更新噪声谱估计来改善去噪效果。 过减法（Over-subtraction）与残余噪声：讨论如何平衡噪声抑制效果与信号失真，以及如何处理谱减法可能引入的残余噪声。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 状态空间模型：介绍如何建立通信系统的状态空间模型，将信号的演化视为一个动态过程。 预测与更新：详细阐述卡尔曼滤波器的预测步骤和更新步骤，如何在观测噪声存在的情况下，利用系统模型和观测值来估计信号的真实状态。 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）：针对非线性系统，介绍EKF和UKF的原理及应用。 在通信系统中的应用：如信道跟踪、信号估计、状态估计等。 小波变换（Wavelet Transform）： 多分辨率分析：介绍小波变换如何将信号分解到不同的尺度和位置，从而实现信号的时频局部化分析。 小波阈值去噪：详细阐述如何通过设定阈值来区分信号分量和噪声分量，并去除噪声。我们将讨论硬阈值、软阈值等不同阈值方法的特性。 应用案例：在音频、图像和通信信号去噪中的实际应用。 深度学习在噪声抑制中的应用： 卷积神经网络（CNN）：介绍CNN在学习复杂的噪声模式和信号特征方面的优势，如何通过端到端的方式实现噪声抑制。 循环神经网络（RNN）：在处理时序信号和捕捉信号的长期依赖性方面，RNN的潜力。 生成对抗网络（GAN）：在生成逼真信号和学习噪声分布方面的应用。 数据驱动方法：强调深度学习方法对大量训练数据的依赖性，以及如何构建有效的训练数据集。 模型选择与训练：讨论不同网络架构的选择，以及训练过程中的关键参数。 本章将引领读者进入噪声抑制技术的前沿，了解最新的研究成果和在实际通信系统中具有巨大潜力的技术。 第六章 噪声抑制在具体通信系统中的应用 本章将把前几章的理论知识与实际应用相结合，分析噪声抑制技术在不同类型的数字通信系统中的具体应用。 移动通信系统： 多径衰落与噪声：分析移动通信环境中复杂的信道特性，以及噪声与多径效应的协同作用。 信道编码与交织：介绍信道编码（如LDPC, Turbo码）和交织技术如何提高系统的抗噪声能力。 均衡技术：如自适应均衡器，用于补偿信道失真和抑制噪声。 MIMO系统与波束成形：在多天线系统中，如何利用空间分集和波束成形技术来增强信号并抑制噪声。 无线局域网（WLAN）： 干扰与共享频谱：分析Wi-Fi等系统面临的同频、邻频干扰以及环境噪声。 OFDM系统中的噪声处理：在OFDM系统中，如何对各个子载波上的信号进行噪声抑制。 功率控制与动态频率选择（DFS）：如何通过这些技术来规避干扰和噪声。 卫星通信系统： 远程传输中的噪声累积：分析长距离传输导致信号衰减和噪声累积的问题。 低噪声放大器（LNA）：在前端接收系统中，LNA的设计对降低系统噪声温度至关重要。 信道编码与调制方案：选择适合卫星通信的高效编码和调制方案。 物联网（IoT）通信： 低功耗与低速率：在资源受限的IoT设备中，如何在保证通信质量的前提下实现低功耗。 短突发通信：分析短突发通信模式下的噪声处理挑战。 低复杂度算法：介绍适用于IoT设备的低复杂度噪声抑制算法。 深空探测通信： 极低信噪比下的通信：在极远距离下，如何克服微弱信号和强噪声的挑战。 先进的纠错码与信号处理技术：分析深空探测领域采用的极端化编码和信号处理方法。 通过对这些实际应用的深入剖析，本书将帮助读者将理论知识转化为解决实际工程问题的能力，理解不同通信系统在面对噪声时采取的策略及其背后的原理。 结论 本书《数字通信系统中的噪声抑制技术》通过由浅入深、循序渐进的方式，系统地阐述了数字通信系统中噪声的本质、影响以及多种先进的抑制技术。我们从噪声的基本模型入手，逐步深入到各种滤波理论、信号增强方法，直至前沿的深度学习应用，并最终落脚于具体通信系统的实践。本书旨在为通信工程师、研究人员和相关专业的学生提供一套全面的知识体系和实用的技能。 噪声是数字通信系统中一个永恒的挑战，但通过对本书所介绍的理论和技术的深入理解与灵活运用，我们能够有效地对抗噪声的侵扰，构建出更可靠、更高效、更优质的通信系统。希望本书能成为读者在探索数字通信世界中，战胜噪声，迈向更高目标的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对电子工程领域深耕多年的业余爱好者，我一直在寻找能够系统性梳理信号处理原理与实际集成电路应用之间联系的优质读物。最近，我有幸接触到一本名为《信号处理与集成电路》的书籍，虽然尚未有机会深入研读其全貌，但仅从其标题所暗示的深度和广度，便足以激起我强烈的求知欲。 我尤其关注书中能否深入浅出地阐述数字信号处理（DSP）在现代通信、音频、图像处理等领域的关键作用，以及这些理论如何转化为高效、低功耗的集成电路设计。比如，FIR和IIR滤波器的理论基础、各种变换（如FFT）的算法原理，以及在实际芯片中如何通过硬件实现以达到实时处理的需求。此外，书中关于采样定理、量化噪声、以及各种抗混叠滤波器的介绍，我期待能有详实且富有洞察力的讲解，因为这直接关系到信号采集的精度和后续处理的有效性。 我设想这本书会包含大量不同应用场景下的案例分析，例如在蜂窝通信基带芯片中，如何利用DSP技术进行调制解调、信道编码与解码；在音频处理芯片中，如何实现降噪、回声消除、以及各种音效算法。同时，我也希望书中能对CMOS、BiCMOS等不同工艺技术下，模拟前端（AFE）和数字后端（DBE）的设计挑战有所提及，以及如何优化版图布局、减少串扰、提高芯片的性能和可靠性。 对我而言，一本优秀的教材不仅要传授理论知识，更要展现理论指导实践的力量。因此，我期待《信号处理与集成电路》能够清晰地勾勒出信号处理算法从概念到落地的完整流程，包括算法的复杂度分析、对硬件资源的占用、以及在实际芯片设计中可能遇到的各种权衡和取舍。例如，在设计低功耗DSP时，如何在保证处理速度和精度的同时，最大程度地降低功耗？在处理高带宽信号时，又该如何克服数据传输瓶颈和时序问题？ 总而言之，我渴望通过阅读这本书，能够更深刻地理解信号处理的奥秘，并将这些理论知识与我在集成电路设计中的实践经验相结合，从而在未来的工作或学习中，能够更自信、更高效地解决实际问题。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往更广阔技术领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了一些与电子工程相关的书籍，其中一本叫做《信号处理与集成电路》的，我听说了不少，但还没有机会细看。不过，从它的名字就能感受到一股强大的技术气息，那种将理论知识与实际硬件紧密结合的魅力，总是让人跃跃欲试。 我特别好奇书中会如何讲解那些抽象的信号处理概念，比如傅里叶变换、拉普拉斯变换等等，这些变换在现实中到底扮演着怎样的角色？在集成电路里，又是如何被“翻译”成具体的电路和架构的？我猜想，书里一定会有很多关于滤波器设计的篇章，无论是模拟滤波器还是数字滤波器，它们在信号的“净化”过程中都至关重要。 想象一下，当我们在手机上听音乐，或者看到高清的视频，背后其实都隐藏着复杂的信号处理和芯片设计。我希望这本书能带我领略其中的一些“幕后故事”，比如如何用数字信号处理技术来压缩音频和视频数据，以节省存储空间和传输带宽。还有那些复杂的调制解调技术，它们又是如何被集成到芯片里，实现高效可靠的通信的？ 我对书中关于模拟前端（AFE）和数字后端（DBE）的结合部分特别感兴趣。模拟前端负责将微弱的模拟信号放大、滤波，然后转换成数字信号；数字后端则负责对这些数字信号进行各种处理，比如滤波、解码、甚至机器学习算法。这两部分如何做到无缝衔接，并且在整个芯片里协同工作，达到最佳的性能和效率，这绝对是技术上的一个巨大挑战，也是我渴望了解的重点。 如果这本书能提供一些实际的芯片设计案例，那就更好了。比如，某个特定领域的DSP芯片是如何从需求分析、算法设计，一直到最终流片成功的。了解这些过程中的关键技术节点和设计考量，对于提升自己的工程实践能力会有极大的帮助。这本书，在我看来，就像是连接理论与实践的一座坚实桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我对《信号处理与集成电路》这本书充满了期待，因为它精准地触及了我一直以来特别关注的两个核心领域。作为一名在射频和通信领域工作的工程师，我深知信号处理理论的深度和集成电路设计的复杂性，以及它们之间相互依存、相互促进的关系。 我尤其期望书中能够深入阐述多速率信号处理、自适应滤波、以及现代通信系统中广泛应用的MIMO（多输入多输出）技术等高级信号处理算法。同时，我希望能够看到这些算法在现代数字信号处理器（DSP）和现场可编程门阵列（FPGA）等硬件平台上的具体实现方式，以及在功耗、面积、时序等方面的设计权衡。 对于集成电路设计部分，我期待书中能涵盖从前端到后端的完整流程，包括：模拟/混合信号电路设计、数字逻辑设计、验证、以及物理设计。特别地，我希望书中能够详细介绍在高速数字信号处理应用中，如何进行低噪声放大器（LNA）、混频器、滤波器、ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）等关键模拟/混合信号模块的设计。 另外，在数字设计方面，我对书中关于数据通路优化、控制逻辑设计、以及低功耗设计技术（如时钟门控、动态电压频率调整等）的讲解非常感兴趣。同时，我也希望了解如何利用高级综合（High-Level Synthesis, HLS）工具，将复杂的信号处理算法高效地转化为RTL（寄存器传输级）代码，从而缩短设计周期。 这本书如果能提供一些关于信号完整性（SI）和电源完整性（PI）在高速数字电路设计中的重要性，以及如何通过电路和版图设计来解决这些问题的讨论，那将是锦上添花。总之，《信号处理与集成电路》这本书，在我眼中，是一本能够帮助我系统性提升专业技能的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对信息技术发展动态保持高度敏感的科技爱好者，我最近注意到一本名为《信号处理与集成电路》的书籍，它的主题听起来就充满了前沿科技的韵味，让我对内容产生了浓厚的兴趣。 我很好奇这本书是如何将抽象的信号处理理论，如傅里叶变换、小波变换等，与具体的集成电路实现相结合的。在信息爆炸的时代，海量的数据需要高效地处理和传输，而这恰恰是信号处理与集成电路技术的用武之地。我设想书中会详细介绍如何设计出能够快速、准确地执行这些算法的芯片，比如用于图像识别的AI芯片，或者用于5G通信的基带处理器。 我特别希望能从书中了解到，在集成电路设计层面，为了实现更强大的信号处理能力，有哪些突破性的技术被应用。比如，在功耗方面，如何在高性能的同时保持低功耗？在速度方面，如何突破时钟频率的瓶颈，实现更高的处理速度？在精度方面，如何在高噪声环境下依然能提取出有效的信号？这些都是我非常感兴趣的问题。 我猜想，这本书一定会有关于数字信号处理器（DSP）架构设计的章节，以及如何优化其指令集，以适应各种复杂的信号处理任务。同时，对于模拟信号的处理，比如传感器前端的信号采集和放大，书中应该也会有深入的探讨，包括各种噪声抑制技术和抗干扰措施。 更进一步，我希望能从书中看到一些前沿的应用案例，例如在自动驾驶领域，车载传感器如何将原始数据转化为可用的信息；在医疗健康领域，可穿戴设备如何实时监测生理信号；在虚拟现实/增强现实领域，如何处理大量的传感器数据以实现沉浸式体验。如果这本书能提供这些方面的内容，那么它将是一本极具价值的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我对《信号处理与集成电路》这本书抱有极大的期待，因为它正是我一直在寻找的那类能够连接基础理论与前沿应用的著作。我深知，信号处理的精妙之处在于其能够揭示隐藏在看似杂乱数据背后的规律，而集成电路则是实现这些规律的物理载体。 我特别关注书中是否能详尽地介绍各种滤波器的设计方法，无论是针对特定频率的陷波器，还是用于噪声消除的低通/高通滤波器，抑或是用于信号整形的多阶滤波器。我相信，这些滤波器在各种电子设备中都扮演着至关重要的角色，比如在音频设备中提升音质，在通信设备中隔离干扰，在医疗设备中增强信号对比度。 在集成电路方面，我希望书中能深入探讨模拟信号链的设计，包括低噪声放大器（LNA）的设计细节、混频器在信号变频中的作用，以及模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的选型与设计考量。这些都是决定一个信号处理系统性能的关键环节。 此外，我非常希望能从书中了解到，如何将复杂的数字信号处理算法，如卷积、相关、快速傅里叶变换（FFT）等，高效地映射到硬件架构上。这其中涉及到算法的优化、并行处理的设计、以及对内存带宽和数据吞吐量的要求。对于处理实时和大数据流的应用，这无疑是设计的重中之重。 我还设想书中可能会提及一些关于系统级设计（System-Level Design）的理念，即如何在芯片的整体架构层面，平衡信号处理的性能需求、功耗预算、以及芯片面积。这需要对信号处理算法的特性和集成电路的物理实现有深刻的理解。 总而言之，我期待《信号处理与集成电路》这本书能够为我提供一个全面而深入的视角，帮助我更好地理解和掌握信号处理与集成电路设计的精髓，从而在未来的技术探索中，能够有更强的理论指导和实践能力。