信號處理與集成電路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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伊朗鬍森·貝赫Hussein Baher著 戴瀾 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 集成電路
• 模擬電路
• 數字電路
• 通信工程
• 電子工程
• 電路分析
• 係統設計
• 濾波技術
• 算法實現

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111512479

商品編碼：29571639303

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

基本信息

書名：信號處理與集成電路

定價：98.00元

作者：(伊朗)鬍森·貝赫(Hussein Baher)著 戴瀾

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787111512479

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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現代集成電路在國防科技、消費電子等方麵起到非常重要的作用，高性能、微型化的電子係統對集成電路（芯片）的依賴性越來越高。集成電路包括製造、器件、設計與測試等幾個方麵，其中，集成電路設計與信號處理方麵聯係緊密，因此，將集成電路設計與信號處理相關理論結閤起來進行討論具有重要意義。

內容提要

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本書在對數字信號處理的基本理論進行分析的基礎上，對各類數-模濾波器設計、FFT算法及其實現方法，對模擬集成電路中基本電路單元、基本放大器和多級放大器、開關電容電路及其組成的濾波器和Sigma-Delta數據轉換器以係統分析的方法進行瞭介紹。
本書適閤於從事集成電路設計，特彆是模擬集成電路設計、研究的科研工作人員或企業研發人員參考，同時可作為該專業的高校本科生、研究生和教師的參考用書。

目錄

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譯者序
原書前言
部分綜述1
1模擬、數字和混閤信號處理2
1.1數字信號處理2
1.2摩爾定律和“機敏”技術2
1.3片上係統2
1.4模擬和混閤信號處理3
1.5知識架構4
第二部分模擬（連續時間）和數字信號處理5
2模擬連續時間信號係統6
2.1緒論6
2.2信號分析中的傅裏葉級數和函數逼近6
2.2.1定義6
2.2.2時域和離散頻域7
2.2.3捲積8
2.2.4帕斯瓦爾定理與功率譜8
2.2.5吉布斯現象8
2.2.6窗口函數10
2.3傅裏葉變換與基本信號10
2.3.1定義與性質10
2.3.2帕斯瓦爾定理與能量譜12
2.3.3相關函數12
2.3.4單位脈衝與基本信號13
2.3.5衝激響應與係統函數14
2.3.6周期信號14
2.3.7不確定性原理14
2.4拉普拉斯變換與模擬係統15
2.4.1復頻15
2.4.2拉普拉斯變換的性質16
2.4.3係統函數17
2.5基本的信號處理電路模塊19
2.5.1采用運算放大器電路的基本模塊實現19
2.6模擬係統函數的實現23
2.6.1運算放大器的基本原理與應用23
2.6.2運用OTAs和Gm-C電路實現積分器26
2.7小結28
習題28
3模擬濾波器設計31
3.1緒論31
3.2理想濾波器31
3.3振幅導嚮型設計34
3.3.1通帶和阻帶的平坦化響應35
3.3.2切比雪夫響應37
3.3.3橢圓函數響應39
3.4頻率轉換40
3.4.1低通嚮低通轉換40
3.4.2低通嚮高通轉換40
3.4.3低通嚮帶通轉換41
3.4.4低通嚮帶阻轉換42
3.5示例42
3.6相位導嚮型設計44
3.6.1相位及延遲函數44
3.6.2大平坦延遲響應45
3.7無源濾波器47
3.8有源濾波器50
3.9MATLAB在模擬濾波器設計中的應用51
3.9.1巴特沃斯濾波器52
3.9.2切比雪夫濾波器52
3.9.3橢圓濾波器53
3.9.4貝塞爾濾波器53
3.10MATLAB應用的例子54
3.11一個綜閤應用：數據傳輸的脈衝整形57
3.12小結61
習題61
4離散信號與係統62
4.1緒論62
4.2模擬信號的數字化62
4.2.1采樣63
4.2.2量化和編碼69
4.3離散信號與係統71
4.4數字濾波器73
4.5小結77
習題78
5數字濾波器設計80
5.1緒論80
5.2總則80
5.3IIR濾波器的振幅導嚮型設計83
5.3.1低通濾波器83
5.3.2高通濾波器89
5.3.3帶通濾波器91
5.3.4帶阻濾波器92
5.4相位導嚮型IIR濾波器設計92
5.4.1總則92
5.4.2大平坦群延遲響應93
5.5FIR濾波器95
5.5.1的綫性相位特徵95
5.5.2傅裏葉係數濾波器設計101
5.5.3優約束數量下的單調振幅響應109
5.5.4通帶和阻帶中的優等紋波響應110
5.6IIR和FIR濾波器的比較114
5.7MATLAB在數字濾波器設計中的應用114
5.7.1巴特沃斯IIR濾波器114
5.7.2切比雪夫IIR濾波器115
5.7.3橢圓IIR濾波器117
5.7.4濾波器的實現120
5.7.5綫性相位FIR濾波器121
5.8一個綜閤應用：數據傳輸的脈衝整形122
5.8.1優設計122
5.8.2運用MATLAB設計數據傳輸濾波器123
5.9小結126
習題126
6快速傅裏葉變換及其應用128
6.1緒論128
6.2周期信號129
6.3非周期信號132
6.4離散傅裏葉變換136
6.5快速傅裏葉變換算法138
6.5.1按時間抽取的快速傅裏葉變換138
6.5.2按頻率抽取的快速傅裏葉變換143
6.5.3基-4快速傅裏葉變換144
6.6離散傅裏葉變換的性質147
6.6.1綫性147
6.6.2圓周捲積147
6.6.3周期序列的移位148
6.6.4對稱性和共軛對148
6.6.5帕塞伐爾定理和功率譜149
6.6.6圓周相關150
6.6.7離散傅裏葉變換與z變換之間的關係151
6.7利用FFT進行頻譜分析151
6.7.1傅裏葉積分的計算152
6.7.2傅裏葉係數的計算154
6.8頻譜窗155
6.8.1連續時間信號155
6.8.2離散時間信號159
6.9利用FFT的快速捲積、濾波和相關160
6.9.1圓周（周期）捲積160
6.9.2非周期捲積160
6.9.3濾波和分段捲積161
6.9.4快速相關163
6.10MATLAB軟件的使用164
6.11小結165
習題165
7信號和功率譜166
7.1緒論166
7.2變量166
7.2.1概率分布函數166
7.2.2概率密度函數166
7.2.3聯閤分布167
7.2.4統計參數168
7.3模擬過程169
7.3.1過程統計170
7.3.2平穩過程172
7.3.3時間均值172
7.3.4遍曆性173
7.3.5信號的功率譜174
7.3.6綫性係統信號178
7.4離散時間過程179
7.4.1統計參數180
7.4.2平穩過程180
7.5功率譜估計183
7.5.1連續時間信號183
7.5.2離散時間信號186
7.6小結187
習題187
8數字信號處理器的有限字長效應189
8.1緒論189
8.2輸入信號的量化誤差191
8.3量化係數的影響195
8.4捨入纍積的影響196
8.4.1忽略量化誤差的捨入纍積197
8.4.2考慮量化誤差的捨入纍積203
8.5自激：溢齣和極限周期206
8.5.1溢齣振蕩206
8.5.2極限周期和死區效應209
8.6小結211
習題211
9綫性估計、係統建模和自適應濾波器212
9.1緒論212
9.2均方近似212
9.2.1模擬信號212
9.2.2離散信號214
9.3綫性估計、係統建模與佳濾波器215
9.4小均方誤差的模擬估計216
9.4.1非因果的平滑維納濾波器216
9.4.2因果的維納濾波器219
9.5匹配濾波器219
9.6離散時間綫性估計221
9.6.1非遞歸維納濾波222
9.6.2采用小均方誤差梯度算法的自適應濾波225
9.6.3小均方誤差梯度算法228
9.7自適應IIR濾波器和係統建模228
9.8自適應濾波器的一個應用：衛星語音傳播信號的迴聲消除器231
9.9小結232
第三部分應用於信號處理的模擬MOS集成電路233
10MOS晶體管與集成電路工藝234
10.1緒論234
10.2MOS晶體管234
10.2.1工作條件234
10.2.2跨導239
10.2.3溝道長度調製效應240
10.2.4PMOS晶體管和CMOS電路241
10.2.5耗盡型MOSFET242
10.3集成電路製造工藝242
10.3.1晶圓製備242
10.3.2擴散和離子注入243
10.3.3氧化245
10.3.4光刻246
10.3.5化學氣相澱積247
10.3.6金屬化248
10.3.7MOSFET的製備步驟248
10.4集成電路的MOS場效應晶體管的布局與麵積考慮249
10.5MOSFET中的噪聲251
10.5.1散粒噪聲251
10.5.2熱噪聲251
10.5.3閃爍噪聲251
10.5.4噪聲模型251
習題252
11集成電路基本單元電路253
11.1緒論253
11.2MOS有源電阻和負載器件253
11.3MOS放大器255
11.3.1采用增強型負載的NMOS放大器255
11.3.2襯底效應255
11.3.3帶耗盡型負載的NMOS放大器257
11.3.4源極跟隨器257
11.4基於高頻應用的設計考慮260
11.4.1寄生電容260
11.4.2共源共柵放大器261
11.5電流鏡264
11.6CMOS放大器266
11.7小結267
習題267
12兩級CMOS運算放大器268
12.1緒論268
12.2運算放大器的性能參數268
12.3反饋放大器的基本原理270
12.4CMOS差分放大器272
12.5兩級CMOS運算放大器276
12.5.1直流電壓增益278
12.5.2頻率響應278
12.5.3調零電阻279
12.5.4壓擺率和建立時間280
12.5.5輸入共模範圍和共模抑製比281
12.5.6兩級CMOS運算放大器的設計計算綜述282
12.6一個完整的運放設計實例284
12.7運算放大器設計中的實際問題和非理想效應286
12.7.1電源抑製287
12.7.2直流失調電壓287
12.7.3噪聲特性287
12.8小結289
習題289
13高性能CMOS運算放大器和運算跨導放大器290
13.1緒論290
13.2CMOS共源共柵運算放大器290
13.3摺疊共源共柵運算放大器291
13.4低噪聲運算放大器293
13.4.1通過控製器件幾何尺寸進行低噪聲設計295
13.4.2通過相關雙采樣降低噪聲295
13.4.3斬波穩定運算放大器295
13.5高頻運算放大器297
13.5.1基於建立時間的設計考慮297
13.6全差分平衡拓撲結構299
13.7跨導運算放大器304
13.8小結306
習題306
14電容、開關和無源電阻308
14.1緒論308
14.2MOS電容308
14.2.1電容結構308
14.2.2寄生電容310
14.2.3電容比誤差310
14.3MOS開關312
14.3.1一種簡單的開關電路312
14.3.2時鍾饋通313
14.3.3CMOS開關：傳輸門314
14.4MOS無源電阻315
14.5小結316
第四部分開關電容和混閤信號處理317
15微電子開關電容濾波器的設計318
15.1緒論318
15.2采樣信號和保持信號320
15.3振幅導嚮無損離散積分型濾波器322
15.3.1狀態變量梯型濾波器322
15.3.2雜散不敏感型LDI梯型濾波器329
15.3.3一種近似的設計方法333
15.4基於無源集總原型的濾波器設計335
15.5級聯設計342
15.6移動通信中的應用：語音編解碼器和數字調製解調器344
15.6.1語音編解碼器344
15.6.2數字調製解調器345
15.7小結346
習題346
16微電子開關電容濾波器中的非理想效應和實際設計考慮348
16.1緒論348
16.2運算放大器有限增益效應348
16.3運算放大器的有限帶寬和有限壓擺率效應349
16.4運算放大器的有限輸齣電阻效應350
16.5大動態範圍縮放351
16.6小電容縮放352
16.7全差分平衡設計352
16.8其他關於寄生電容和開關噪聲的討論354
16.9預濾波和後置濾波的設計要求356
16.10可編程濾波器358
16.11基於濾波器版圖的設計考慮359
16.12小結360
17集成Sigma-Delta數據轉換器：模擬和數字信號處理的拓展及綜閤應用361
17.1研究動機和綜閤考慮361
17.2一階轉換器362
17.3二階轉換器366
17.4抽取和數字濾波370
17.4.1原理370
17.4.2抽取數字濾波器結構373
17.5仿真和性能評估376
17.6實例分析：四階Sigma-Delta轉換器設計378
17.7小結381
部分習題答案382
參考文獻389

作者介紹

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文摘

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序言

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《數字通信係統中的噪聲抑製技術》 引言 在現代通信係統飛速發展的浪潮中，信號的可靠傳輸是其核心命脈。然而，實際的通信環境充斥著各種乾擾，其中噪聲占據瞭舉足輕重的地位。噪聲，無論源於環境、設備自身，還是傳輸過程中的非綫性效應，都會對信號的完整性造成損害，導緻信息失真甚至丟失，嚴重影響通信係統的性能指標，如誤碼率、信噪比等。因此，如何在復雜多變的噪聲環境中有效地抑製噪聲，確保信息的準確無誤，成為數字通信係統設計與優化的關鍵挑戰。 本書《數字通信係統中的噪聲抑製技術》旨在深入探討一係列針對數字通信係統中噪聲問題的理論模型、分析方法以及先進的抑製技術。本書並非泛泛而談，而是聚焦於實際應用中能夠顯著提升係統性能的策略，從理論的基石到實踐的落地，力求為讀者提供一套係統、全麵且具有指導意義的噪聲抑製解決方案。本書將帶領讀者穿越噪聲的迷霧，洞悉其本質，並掌握多種行之有效的武器，以應對不同場景下的噪聲挑戰。 第一章 噪聲的本質與影響 本章將為讀者構建理解噪聲的基礎。我們將從噪聲的定義齣發，探討其在通信係統中的普遍存在性及其多種來源。這包括： 熱噪聲（Johnson-Nyquist Noise）：由導體中電子的熱運動引起，是電子設備中普遍存在的背景噪聲。我們將詳細分析其功率譜密度特性，以及在不同帶寬下的錶現。 散粒噪聲（Shot Noise）：源於載流子（如電子、空穴）的離散性，在半導體器件中尤為顯著。本章將闡述散粒噪聲的泊鬆分布特性及其對信號的影響。 閃爍噪聲（Flicker Noise / 1/f Noise）：在低頻段普遍存在，其功率譜密度與頻率成反比。我們將討論閃爍噪聲的産生機製，以及它對低頻信號處理的重要性。 相乾噪聲與非相乾噪聲：區分這兩類噪聲對於選擇閤適的抑製策略至關重要。相乾噪聲與信號具有一定的相關性，而非相乾噪聲則隨機齣現。 外部乾擾：如電磁乾擾（EMI）、射頻乾擾（RFI）等，源於外部電磁輻射，對通信信號造成汙染。 理解噪聲的統計特性是後續深入研究的基礎。本章將介紹幾種常用的噪聲模型，如高斯白噪聲模型，並討論其在實際通信係統中的適用性與局限性。我們將通過數學模型和實例分析，量化噪聲對信號的影響，包括其對信噪比（SNR）的降低、對比特錯誤率（BER）的提升，以及可能導緻的信號失真和信息丟失。這將為讀者建立清晰的認識：噪聲並非僅僅是“雜音”，而是對通信係統性能構成直接威脅的關鍵因素。 第二章 噪聲對數字信號的影響分析 在數字通信係統中，噪聲的侵蝕會直接轉化為數字信息的錯誤。本章將深入分析噪聲對不同數字信號處理環節的影響，從而明確噪聲抑製的切入點。 信號采樣與量化過程中的噪聲：模擬信號在轉換為數字信號的過程中，采樣和量化是關鍵步驟。我們將分析采樣定理在存在噪聲時的限製，以及量化誤差（量化噪聲）如何受到輸入信號幅度和噪聲水平的影響。 基帶信號傳輸中的噪聲：在基帶傳輸中，噪聲會直接疊加在原始數字信號之上。我們將探討如何分析例如門限判決錯誤（threshold decision error）等問題，以及高斯白噪聲如何在接收端導緻誤碼。 帶通信號傳輸中的噪聲：對於經過調製的帶通信號，噪聲的引入會影響信號的幅度、相位和頻率，從而導緻解調錯誤。本章將重點分析各種調製方式（如ASK, FSK, PSK, QAM）在噪聲環境下的性能退化，如星座圖的展寬、誤碼率的增加等。 信道容量與噪聲的關係：我們將引入香農-哈特利定理，闡述噪聲對通信信道容量的限製作用，以及信噪比在決定信道傳輸速率上的核心地位。 通過本章的分析，讀者將能夠清晰地理解噪聲如何滲透到數字通信的每一個環節，並量化其對係統性能的負麵影響。這將為後續章節介紹的各種噪聲抑製技術提供堅實的理論依據和實踐動機。 第三章 噪聲抑製的濾波技術 濾波是抑製噪聲最直接、最基礎的方法之一。本章將係統介紹各種適用於數字通信係統的濾波器設計原理和應用。 綫性濾波器： 低通濾波器：用於去除高頻噪聲，保留信號的低頻成分。我們將討論理想低通濾波器和實際低通濾波器的設計，包括巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器等不同類型。 高通濾波器：用於去除低頻噪聲，保留信號的高頻成分。 帶通濾波器：用於選擇特定頻帶內的信號，抑製帶外噪聲。 帶阻濾波器：用於抑製特定頻率的噪聲，如工頻乾擾。 濾波器設計參數：我們將深入講解通帶、阻帶、截止頻率、滾降率、阻帶衰減等關鍵參數的設計與權衡。 非綫性濾波器： 中值濾波器：特彆適用於去除椒鹽噪聲等脈衝噪聲，其基於信號的排序統計特性。 形態學濾波器：如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，在去除特定類型噪聲，特彆是與信號形狀相關的噪聲時具有優勢。 自適應濾波器： 最小均方（LMS）算法：介紹其工作原理，如何根據信號和噪聲的統計特性動態調整濾波器係數，實現最優噪聲抑製。 遞歸最小二乘（RLS）算法：對比LMS算法，分析RLS算法的收斂速度和計算復雜度。 應用場景：如迴聲消除、信道均衡、噪聲消除等。 數字濾波器設計： 無限衝激響應（IIR）濾波器：介紹其設計方法，以及在實現相同頻率選擇性時相較於FIR濾波器在階數上的優勢。 有限衝激響應（FIR）濾波器：介紹其綫性相位特性，以及在數字信號處理中的重要性。 采樣率轉換與濾波：在處理不同采樣率信號時，濾波器扮演的重要角色。 本章將提供詳細的濾波器設計公式、仿真案例和性能評估方法，幫助讀者掌握如何根據具體的通信場景和噪聲特性選擇和設計最優的濾波器。 第四章 信號增強與噪聲方差估計 除瞭直接的濾波，信號增強技術則試圖在抑製噪聲的同時，盡可能地恢復原始信號的真實形態。本章將聚焦於信號增強的核心——噪聲方差的準確估計。 噪聲方差估計的重要性：準確的噪聲方差估計是許多高級信號處理算法（如維納濾波、MMSE估計等）的前提。 基於信號靜默區段的估計：當通信信號中存在已知或可識彆的“靜默”或“無信號”時段，可用於直接估計噪聲的功率譜密度。 基於信號統計特性的估計：利用信號本身的統計特性（如均值、自相關函數），結閤接收到的帶噪信號，間接推斷噪聲的方差。 迭代式噪聲估計方法：介紹一些迭代算法，通過多次迭代精煉噪聲方差的估計值。 噪聲方差估計的魯棒性：討論在信號模型不準確或噪聲特性變化時，估計方法的魯棒性問題。 MMSE（最小均方誤差）估計： 理論基礎：介紹MMSE估計的原理，以及它如何通過最小化估計誤差的期望來優化估計過程。 維納濾波：作為MMSE估計的一個重要實例，詳細闡述維納濾波器的結構、設計以及其在信號去噪中的齣色錶現。我們將分析維納濾波器與輸入信號和噪聲的功率譜密度之間的關係。 非平穩信號的維納濾波：討論如何處理噪聲或信號統計特性隨時間變化的場景。 最大似然（ML）估計： 理論基礎：介紹ML估計的原理，以及它如何選擇最有可能産生觀測到的數據的參數。 在噪聲估計中的應用：展示ML估計如何用於參數估計，進而影響噪聲方差的推斷。 本章的重點在於如何利用數學工具從含有噪聲的觀測信號中提取齣關於噪聲本身的有用信息，並在此基礎上實現信號的優化恢復。 第五章 高級噪聲抑製技術 本章將超越傳統的濾波概念，介紹一些更具挑戰性且性能更優越的噪聲抑製技術。 譜減法（Spectral Subtraction）： 原理：基於噪聲和信號在頻域上的疊加關係，估計噪聲的功率譜並從帶噪信號的功率譜中減去，以恢復信號的功率譜。 迭代譜減法：介紹如何通過迭代更新噪聲譜估計來改善去噪效果。 過減法（Over-subtraction）與殘餘噪聲：討論如何平衡噪聲抑製效果與信號失真，以及如何處理譜減法可能引入的殘餘噪聲。 卡爾曼濾波（Kalman Filtering）： 狀態空間模型：介紹如何建立通信係統的狀態空間模型，將信號的演化視為一個動態過程。 預測與更新：詳細闡述卡爾曼濾波器的預測步驟和更新步驟，如何在觀測噪聲存在的情況下，利用係統模型和觀測值來估計信號的真實狀態。 擴展卡爾曼濾波（EKF）與無跡卡爾曼濾波（UKF）：針對非綫性係統，介紹EKF和UKF的原理及應用。 在通信係統中的應用：如信道跟蹤、信號估計、狀態估計等。 小波變換（Wavelet Transform）： 多分辨率分析：介紹小波變換如何將信號分解到不同的尺度和位置，從而實現信號的時頻局部化分析。 小波閾值去噪：詳細闡述如何通過設定閾值來區分信號分量和噪聲分量，並去除噪聲。我們將討論硬閾值、軟閾值等不同閾值方法的特性。 應用案例：在音頻、圖像和通信信號去噪中的實際應用。 深度學習在噪聲抑製中的應用： 捲積神經網絡（CNN）：介紹CNN在學習復雜的噪聲模式和信號特徵方麵的優勢，如何通過端到端的方式實現噪聲抑製。 循環神經網絡（RNN）：在處理時序信號和捕捉信號的長期依賴性方麵，RNN的潛力。 生成對抗網絡（GAN）：在生成逼真信號和學習噪聲分布方麵的應用。 數據驅動方法：強調深度學習方法對大量訓練數據的依賴性，以及如何構建有效的訓練數據集。 模型選擇與訓練：討論不同網絡架構的選擇，以及訓練過程中的關鍵參數。 本章將引領讀者進入噪聲抑製技術的前沿，瞭解最新的研究成果和在實際通信係統中具有巨大潛力的技術。 第六章 噪聲抑製在具體通信係統中的應用 本章將把前幾章的理論知識與實際應用相結閤，分析噪聲抑製技術在不同類型的數字通信係統中的具體應用。 移動通信係統： 多徑衰落與噪聲：分析移動通信環境中復雜的信道特性，以及噪聲與多徑效應的協同作用。 信道編碼與交織：介紹信道編碼（如LDPC, Turbo碼）和交織技術如何提高係統的抗噪聲能力。 均衡技術：如自適應均衡器，用於補償信道失真和抑製噪聲。 MIMO係統與波束成形：在多天綫係統中，如何利用空間分集和波束成形技術來增強信號並抑製噪聲。 無綫局域網（WLAN）： 乾擾與共享頻譜：分析Wi-Fi等係統麵臨的同頻、鄰頻乾擾以及環境噪聲。 OFDM係統中的噪聲處理：在OFDM係統中，如何對各個子載波上的信號進行噪聲抑製。 功率控製與動態頻率選擇（DFS）：如何通過這些技術來規避乾擾和噪聲。 衛星通信係統： 遠程傳輸中的噪聲纍積：分析長距離傳輸導緻信號衰減和噪聲纍積的問題。 低噪聲放大器（LNA）：在前端接收係統中，LNA的設計對降低係統噪聲溫度至關重要。 信道編碼與調製方案：選擇適閤衛星通信的高效編碼和調製方案。 物聯網（IoT）通信： 低功耗與低速率：在資源受限的IoT設備中，如何在保證通信質量的前提下實現低功耗。 短突發通信：分析短突發通信模式下的噪聲處理挑戰。 低復雜度算法：介紹適用於IoT設備的低復雜度噪聲抑製算法。 深空探測通信： 極低信噪比下的通信：在極遠距離下，如何剋服微弱信號和強噪聲的挑戰。 先進的糾錯碼與信號處理技術：分析深空探測領域采用的極端化編碼和信號處理方法。 通過對這些實際應用的深入剖析，本書將幫助讀者將理論知識轉化為解決實際工程問題的能力，理解不同通信係統在麵對噪聲時采取的策略及其背後的原理。 結論 本書《數字通信係統中的噪聲抑製技術》通過由淺入深、循序漸進的方式，係統地闡述瞭數字通信係統中噪聲的本質、影響以及多種先進的抑製技術。我們從噪聲的基本模型入手，逐步深入到各種濾波理論、信號增強方法，直至前沿的深度學習應用，並最終落腳於具體通信係統的實踐。本書旨在為通信工程師、研究人員和相關專業的學生提供一套全麵的知識體係和實用的技能。 噪聲是數字通信係統中一個永恒的挑戰，但通過對本書所介紹的理論和技術的深入理解與靈活運用，我們能夠有效地對抗噪聲的侵擾，構建齣更可靠、更高效、更優質的通信係統。希望本書能成為讀者在探索數字通信世界中，戰勝噪聲，邁嚮更高目標的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對電子工程領域深耕多年的業餘愛好者，我一直在尋找能夠係統性梳理信號處理原理與實際集成電路應用之間聯係的優質讀物。最近，我有幸接觸到一本名為《信號處理與集成電路》的書籍，雖然尚未有機會深入研讀其全貌，但僅從其標題所暗示的深度和廣度，便足以激起我強烈的求知欲。 我尤其關注書中能否深入淺齣地闡述數字信號處理（DSP）在現代通信、音頻、圖像處理等領域的關鍵作用，以及這些理論如何轉化為高效、低功耗的集成電路設計。比如，FIR和IIR濾波器的理論基礎、各種變換（如FFT）的算法原理，以及在實際芯片中如何通過硬件實現以達到實時處理的需求。此外，書中關於采樣定理、量化噪聲、以及各種抗混疊濾波器的介紹，我期待能有詳實且富有洞察力的講解，因為這直接關係到信號采集的精度和後續處理的有效性。 我設想這本書會包含大量不同應用場景下的案例分析，例如在蜂窩通信基帶芯片中，如何利用DSP技術進行調製解調、信道編碼與解碼；在音頻處理芯片中，如何實現降噪、迴聲消除、以及各種音效算法。同時，我也希望書中能對CMOS、BiCMOS等不同工藝技術下，模擬前端（AFE）和數字後端（DBE）的設計挑戰有所提及，以及如何優化版圖布局、減少串擾、提高芯片的性能和可靠性。 對我而言，一本優秀的教材不僅要傳授理論知識，更要展現理論指導實踐的力量。因此，我期待《信號處理與集成電路》能夠清晰地勾勒齣信號處理算法從概念到落地的完整流程，包括算法的復雜度分析、對硬件資源的占用、以及在實際芯片設計中可能遇到的各種權衡和取捨。例如，在設計低功耗DSP時，如何在保證處理速度和精度的同時，最大程度地降低功耗？在處理高帶寬信號時，又該如何剋服數據傳輸瓶頸和時序問題？ 總而言之，我渴望通過閱讀這本書，能夠更深刻地理解信號處理的奧秘，並將這些理論知識與我在集成電路設計中的實踐經驗相結閤，從而在未來的工作或學習中，能夠更自信、更高效地解決實際問題。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇通往更廣闊技術領域的大門。

評分☆☆☆☆☆

我對《信號處理與集成電路》這本書充滿瞭期待，因為它精準地觸及瞭我一直以來特彆關注的兩個核心領域。作為一名在射頻和通信領域工作的工程師，我深知信號處理理論的深度和集成電路設計的復雜性，以及它們之間相互依存、相互促進的關係。 我尤其期望書中能夠深入闡述多速率信號處理、自適應濾波、以及現代通信係統中廣泛應用的MIMO（多輸入多輸齣）技術等高級信號處理算法。同時，我希望能夠看到這些算法在現代數字信號處理器（DSP）和現場可編程門陣列（FPGA）等硬件平颱上的具體實現方式，以及在功耗、麵積、時序等方麵的設計權衡。 對於集成電路設計部分，我期待書中能涵蓋從前端到後端的完整流程，包括：模擬/混閤信號電路設計、數字邏輯設計、驗證、以及物理設計。特彆地，我希望書中能夠詳細介紹在高速數字信號處理應用中，如何進行低噪聲放大器（LNA）、混頻器、濾波器、ADC（模數轉換器）和DAC（數模轉換器）等關鍵模擬/混閤信號模塊的設計。 另外，在數字設計方麵，我對書中關於數據通路優化、控製邏輯設計、以及低功耗設計技術（如時鍾門控、動態電壓頻率調整等）的講解非常感興趣。同時，我也希望瞭解如何利用高級綜閤（High-Level Synthesis, HLS）工具，將復雜的信號處理算法高效地轉化為RTL（寄存器傳輸級）代碼，從而縮短設計周期。 這本書如果能提供一些關於信號完整性（SI）和電源完整性（PI）在高速數字電路設計中的重要性，以及如何通過電路和版圖設計來解決這些問題的討論，那將是錦上添花。總之，《信號處理與集成電路》這本書，在我眼中，是一本能夠幫助我係統性提升專業技能的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

最近迷上瞭一些與電子工程相關的書籍，其中一本叫做《信號處理與集成電路》的，我聽說瞭不少，但還沒有機會細看。不過，從它的名字就能感受到一股強大的技術氣息，那種將理論知識與實際硬件緊密結閤的魅力，總是讓人躍躍欲試。 我特彆好奇書中會如何講解那些抽象的信號處理概念，比如傅裏葉變換、拉普拉斯變換等等，這些變換在現實中到底扮演著怎樣的角色？在集成電路裏，又是如何被“翻譯”成具體的電路和架構的？我猜想，書裏一定會有很多關於濾波器設計的篇章，無論是模擬濾波器還是數字濾波器，它們在信號的“淨化”過程中都至關重要。 想象一下，當我們在手機上聽音樂，或者看到高清的視頻，背後其實都隱藏著復雜的信號處理和芯片設計。我希望這本書能帶我領略其中的一些“幕後故事”，比如如何用數字信號處理技術來壓縮音頻和視頻數據，以節省存儲空間和傳輸帶寬。還有那些復雜的調製解調技術，它們又是如何被集成到芯片裏，實現高效可靠的通信的？ 我對書中關於模擬前端（AFE）和數字後端（DBE）的結閤部分特彆感興趣。模擬前端負責將微弱的模擬信號放大、濾波，然後轉換成數字信號；數字後端則負責對這些數字信號進行各種處理，比如濾波、解碼、甚至機器學習算法。這兩部分如何做到無縫銜接，並且在整個芯片裏協同工作，達到最佳的性能和效率，這絕對是技術上的一個巨大挑戰，也是我渴望瞭解的重點。 如果這本書能提供一些實際的芯片設計案例，那就更好瞭。比如，某個特定領域的DSP芯片是如何從需求分析、算法設計，一直到最終流片成功的。瞭解這些過程中的關鍵技術節點和設計考量，對於提升自己的工程實踐能力會有極大的幫助。這本書，在我看來，就像是連接理論與實踐的一座堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對信息技術發展動態保持高度敏感的科技愛好者，我最近注意到一本名為《信號處理與集成電路》的書籍，它的主題聽起來就充滿瞭前沿科技的韻味，讓我對內容産生瞭濃厚的興趣。 我很好奇這本書是如何將抽象的信號處理理論，如傅裏葉變換、小波變換等，與具體的集成電路實現相結閤的。在信息爆炸的時代，海量的數據需要高效地處理和傳輸，而這恰恰是信號處理與集成電路技術的用武之地。我設想書中會詳細介紹如何設計齣能夠快速、準確地執行這些算法的芯片，比如用於圖像識彆的AI芯片，或者用於5G通信的基帶處理器。 我特彆希望能從書中瞭解到，在集成電路設計層麵，為瞭實現更強大的信號處理能力，有哪些突破性的技術被應用。比如，在功耗方麵，如何在高性能的同時保持低功耗？在速度方麵，如何突破時鍾頻率的瓶頸，實現更高的處理速度？在精度方麵，如何在高噪聲環境下依然能提取齣有效的信號？這些都是我非常感興趣的問題。 我猜想，這本書一定會有關於數字信號處理器（DSP）架構設計的章節，以及如何優化其指令集，以適應各種復雜的信號處理任務。同時，對於模擬信號的處理，比如傳感器前端的信號采集和放大，書中應該也會有深入的探討，包括各種噪聲抑製技術和抗乾擾措施。 更進一步，我希望能從書中看到一些前沿的應用案例，例如在自動駕駛領域，車載傳感器如何將原始數據轉化為可用的信息；在醫療健康領域，可穿戴設備如何實時監測生理信號；在虛擬現實/增強現實領域，如何處理大量的傳感器數據以實現沉浸式體驗。如果這本書能提供這些方麵的內容，那麼它將是一本極具價值的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我對《信號處理與集成電路》這本書抱有極大的期待，因為它正是我一直在尋找的那類能夠連接基礎理論與前沿應用的著作。我深知，信號處理的精妙之處在於其能夠揭示隱藏在看似雜亂數據背後的規律，而集成電路則是實現這些規律的物理載體。 我特彆關注書中是否能詳盡地介紹各種濾波器的設計方法，無論是針對特定頻率的陷波器，還是用於噪聲消除的低通/高通濾波器，抑或是用於信號整形的多階濾波器。我相信，這些濾波器在各種電子設備中都扮演著至關重要的角色，比如在音頻設備中提升音質，在通信設備中隔離乾擾，在醫療設備中增強信號對比度。 在集成電路方麵，我希望書中能深入探討模擬信號鏈的設計，包括低噪聲放大器（LNA）的設計細節、混頻器在信號變頻中的作用，以及模數轉換器（ADC）和數模轉換器（DAC）的選型與設計考量。這些都是決定一個信號處理係統性能的關鍵環節。 此外，我非常希望能從書中瞭解到，如何將復雜的數字信號處理算法，如捲積、相關、快速傅裏葉變換（FFT）等，高效地映射到硬件架構上。這其中涉及到算法的優化、並行處理的設計、以及對內存帶寬和數據吞吐量的要求。對於處理實時和大數據流的應用，這無疑是設計的重中之重。 我還設想書中可能會提及一些關於係統級設計（System-Level Design）的理念，即如何在芯片的整體架構層麵，平衡信號處理的性能需求、功耗預算、以及芯片麵積。這需要對信號處理算法的特性和集成電路的物理實現有深刻的理解。 總而言之，我期待《信號處理與集成電路》這本書能夠為我提供一個全麵而深入的視角，幫助我更好地理解和掌握信號處理與集成電路設計的精髓，從而在未來的技術探索中，能夠有更強的理論指導和實踐能力。