智能AD和DA转换 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

Pieter Harpe 编

图书标签:

• 模拟电路
• 信号处理
• 模数转换
• 数模转换
• ADC
• DAC
• 低功耗设计
• 高性能设计
• 集成电路
• 测试与测量

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030364968

版次：1

商品编码：11197624

包装：平装

丛书名： 国外电子信息精品著作

开本：16开

出版时间：2013-02-01

用纸：胶版纸

页数：167

正文语种：英文

内容简介

　　《智能AD和DA转换》首先介绍了当前数据转换设计领域的发展趋势和所面临的挑战，并在宏观上阐述了智能转换的概念。然后，应用智能转换的概念，结合两个设计实例，解决了具体的设计缺陷。最后得出结论：应用智能转换的概念，转换器的芯片面积、功耗、静态精度和动态精度得到了改善，有效地提高了DA和AD的转换性能。
　　Pieter Harpe等专著的《智能AD和DA转换》适应面广，无论对于该学科的专家、教授、研究生，还是本科生、普通技术人员都有极大的参考价值。

目录

List of symbols and abbreviations
1．INTRODUCTION
2 AD AND DA CoNVERSIoN
1 Introduction
2 Trends in applications
3 Trends in technology
4 Trends in system design
5 Performance criteria
6 Conclusion
3 SMART CONVERSION
1 Introduction
2 Smart concept
3 Application of the smaa concept
4 Focusinthiswork
5 Conclusion
4．SMART DA CONVERSION
1 Introduction
2 Area of current-steering DACs
3 Correction of mismatch errors
4 Sub-binary variable—radix DAC
5 Design example
6 Conclusion
5．DESIGN OF A SUB—BINARY VARIABLE．RADIX DAt
1 Schematic design
2 Layout
3 Self-measurement．circuit implementation
4 Experimental results
5 Conclusion
6．SMART AD CoNVERSIoN
1 Introduction
2 Literature review
3 High—speed high-resolution AD conversion
4 Smart calibration
5 Conclusion
7 DESIGN OF AN OPEN—LooP T&H; CIRCUrr
1 Literature reVieW
2 Design goal
3 T&H; architecture
4 Sampling COre architecture
5 Output buffer architecture
6 T&Hdesign;
7 Experimental results
8 Conclusion
8．T&H; CALBRAlloN
1 Introduction
2 T&H; accuracy
3 T＆H calibration method
4 Analog correction parameters
5 Digitally assisted analog correction
6 Simulation results
7 Implementation of the calibration method and layout
8 Experimental results
9 Conclusion
9．T＆H CALIBRATloN FOR TIME．INTERLEAVED ADCS
1 Introduction
2 Channel matching in time—interleaved T&H;’S
3 Channel mismatch calibration
4 Channel mismatch detection
5 Channel mismatch correction
6 Simulation results
7 Implementation of the calibration method and layout
8 Experimental results
9 Conclusion
10 CONCLUSIONS
Refefences
Index

前言/序言

《智能AD和DA转换》图书简介 一、 前言：探寻智能数字信号处理的核心之钥 数字时代，信息的获取、存储、传输和处理日益依赖于模拟信号与数字信号之间的无缝转换。从万物互联的传感器网络到身临其境的虚拟现实，从精准高效的医疗诊断到安全可靠的自动驾驶，高质量的模数（AD）和数模（DA）转换技术是这一切得以实现的基石。然而，随着应用场景的复杂化和对性能要求的不断提升，传统的AD和DA转换面临着诸多挑战：分辨率的极限、速度的瓶颈、功耗的约束、噪声的干扰以及对环境变化的适应性。 《智能AD和DA转换》一书正是在这样的背景下应运而生。它并非简单罗列现有AD/DA转换器的原理和规格，而是深入探讨如何将“智能”这一概念注入到AD和DA转换的设计、实现与应用中，从而突破传统技术的局限，开启更广阔的应用前景。本书旨在为读者提供一个全新的视角，理解智能AD/DA转换在现代电子系统中的重要作用，掌握其核心技术，并启发他们在相关领域进行创新。 二、 核心内容概览：智能化的维度与实践 本书的核心在于“智能化”，这并非一个笼统的概念，而是贯穿于AD/DA转换的各个环节，体现在以下几个关键维度： 1. 智能感知与前端优化： 自适应采样率与动态范围调整： 传统的AD转换器通常工作在固定的采样率和参考电压下。然而，实际信号往往具有动态变化，固定参数的设计会造成资源浪费（低信号时过采样）或信息丢失（高信号时欠采样）。本书将深入研究如何设计具有自适应采样率的AD转换器，能够根据输入信号的特性（如频率、幅度变化率）动态调整采样频率，最大限度地捕捉信号细节，同时降低数据量。 智能增益与偏移补偿： 传感器信号往往存在微小或巨大的差异，需要放大或衰减。噪声和干扰也可能引入偏移。本书将探讨如何集成智能增益控制器和偏移补偿电路，它们能够实时监测输入信号的统计特性，自动调整放大器的增益或进行精确的偏移校准，从而优化信号的信噪比，确保后续数字处理的精度。 嵌入式信号预处理： 在模拟信号进入ADC之前，进行一些预处理可以显著提升转换效果。本书将介绍如何将智能滤波器（如自适应陷波滤波器、动态均衡器）集成到前端，用于抑制特定的噪声成分或补偿传输通道的频率响应失真，为ADC提供更“干净”的信号。 2. 智能转换核心：算法与架构的革新： 基于学习的转换模型： 传统ADC/DAC的转换过程是基于物理定律的精确映射。然而，由于器件的非线性、漂移以及环境因素的影响，这种映射并非完美。本书将引入机器学习的概念，探讨如何利用训练好的模型来学习和补偿ADC/DAC的非线性特性，甚至预测和校正转换误差。这包括使用神经网络、支持向量机等算法来构建更精确的转换模型。 情境感知（Context-Aware）转换： 不同的应用场景对AD/DA转换的侧重点不同。例如，在高速通信中，速度至关重要；在音频处理中，分辨率和动态范围是关键；在功耗敏感的物联网设备中，低功耗是首要任务。本书将研究如何设计情境感知的AD/DA转换器，使其能够根据当前的工作模式或外部指令，智能地调整内部工作参数（如采样率、分辨率、数字滤波器的阶数），以最优的性能/功耗比满足特定需求。 增量累加（Delta-Sigma）调制与过采样技术的智能应用： Delta-Sigma调制器以其高分辨率和数字滤波的灵活性而闻名。本书将深入探讨如何利用智能算法来优化Delta-Sigma调制器的设计，例如，设计智能的噪声整形滤波器，使其能够根据信号特性动态调整噪声整形特性，从而在保证高分辨率的同时，进一步提高转换速度或降低功耗。 3. 智能后处理与数据挖掘： 嵌入式误差分析与自校准： AD/DA转换器在长期使用中可能出现性能漂移或误差累积。本书将探讨如何设计嵌入式误差分析模块，能够实时监测转换输出的质量，并触发自校准程序，利用内部参考源或外部已知信号进行校正，从而保证转换器的长期精度和可靠性。 智能降采样与特征提取： 从高采样率的数字信号中提取有用的信息是许多应用的关键。本书将介绍如何利用智能降采样技术，并非简单地丢弃数据点，而是通过算法（如基于信息论或统计特性的采样）来选择性地保留最关键的信号特征，从而在降低数据量的同时，尽可能多地保留信息，便于后续的数据分析和决策。 异常检测与故障诊断： 在监测类应用中，识别出异常信号或潜在的传感器故障至关重要。本书将研究如何将异常检测算法集成到AD/DA转换器的数字输出端，一旦检测到与正常模式不符的信号模式，即可发出警报，提高系统的鲁棒性。 4. 跨领域融合：AI与专用硬件的协同： AI加速器在AD/DA转换中的应用： 随着人工智能的飞速发展，将AI加速器（如TPU, NPU）与AD/DA转换流程相结合成为可能。本书将探讨如何将AI模型直接部署到专用硬件中，实现近乎实时的智能转换和数据处理，大幅提升系统的响应速度和处理能力。 类脑计算与神经形态AD/DA转换： 借鉴人脑处理信息的方式，类脑计算和神经形态工程为AD/DA转换带来了新的启示。本书将初步探讨如何设计模仿神经元和突触功能的神经形态AD/DA转换器，它们能够以更低的功耗和更高的效率处理模拟信号，为未来的自主系统提供全新的可能性。 三、 目标读者与本书价值： 本书的目标读者包括但不限于： 电子工程、计算机科学、自动化等专业的在校学生： 为他们提供深入理解现代信号处理核心技术，拓展其在智能系统设计领域的视野。 从事嵌入式系统、物联网、通信、医疗电子、汽车电子、工业自动化等领域的工程师： 为他们提供解决实际工程问题的新思路和新方法，帮助他们设计出更先进、更智能的电子产品。 对前沿技术感兴趣的研究人员： 为他们提供深入探讨和研究智能AD/DA转换技术的理论基础和技术细节。 《智能AD和DA转换》一书的价值在于： 填补技术空白： 聚焦于“智能”这一前沿概念在AD/DA转换领域的应用，提供系统性的理论框架和实践指导。 提升设计能力： 帮助读者掌握如何设计出具备自适应、自学习、自校准等智能特性的AD/DA转换系统，显著提升产品的性能和智能化水平。 激发创新思维： 通过对前沿技术的探讨，启发读者在更广阔的领域进行创新，推动相关技术的发展。 解决实际问题： 提供的解决方案和技术方法能够直接应用于解决当前高性能、低功耗、高精度AD/DA转换面临的挑战。 四、 结语：迈向更智能的信号处理未来 数字世界正以前所未有的速度发展，对信号处理能力的要求也日益严苛。智能AD和DA转换技术的进步，将是驱动这一发展浪潮的关键引擎。《智能AD和DA转换》一书，正是为了引领读者走进这个激动人心的领域，掌握核心技术，并为构建更加智能、高效、可靠的未来电子系统贡献力量。它不仅是一本技术手册，更是一次关于未来信号处理可能性的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，恰逢这个时代对数据处理和信号采集需求的爆炸式增长。从物联网设备的实时监测，到工业自动化流水线的精准控制，再到医疗影像的高保真传输，底层都离不开模拟信号与数字信号之间的无缝转换。我尤其关心的是，它在处理高速、高精度信号时的具体策略。例如，在射频前端设计中，AD/DA转换器的采样率、量化深度以及噪声性能直接影响到信号的信噪比和动态范围。书中是否会深入探讨如何选择合适的转换器型号，又或者是在ADC的抗混叠滤波和DAC的重建滤波设计上提供实用的指导？对于那些追求极致性能的应用，比如高性能雷达、数字示波器或者软件定义无线电，这些细节至关重要。我希望这本书能提供一些超越理论公式的实践经验，例如在PCB布局和电源去耦方面的技巧，这些往往是决定最终产品能否达到设计指标的关键。同时，对于不同类型的ADC（如逐次逼近型、Σ-Δ型、流水线型）和DAC（如R-2R、电压开关型）的优缺点对比，以及它们在特定应用场景下的适用性分析，我也抱有浓厚的兴趣。如果能涉及到一些最新的技术趋势，比如低功耗、高密度封装，甚至是集成度更高的系统级芯片（SoC）解决方案，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对嵌入式系统开发充满热情的初学者，尤其对如何将传感器采集到的模拟信号转化为微控制器能够理解的数字信号感到困惑。市面上关于微控制器和传感器应用的图书不少，但专门深入讲解AD/DA转换原理的书籍，而且标题中带有“智能”二字，引起了我极大的兴趣。我希望这本书能够以非常浅显易懂的方式，从最基础的概念讲起，比如模拟信号是什么，数字信号是什么，以及为什么我们需要转换。然后，循序渐进地介绍ADC和DAC的基本工作原理，比如采样、量化、编码、解码等过程。我尤其希望书中能提供大量的实际案例，比如如何将一个温度传感器的模拟输出接入微控制器的ADC端口，如何在代码中读取这些数据，以及如何使用DAC输出一个简单的波形来控制LED的亮度。书中提到的“智能”是否意味着有一些现成的库函数或者开发工具，能够帮助我们这些初学者更轻松地实现这些功能？如果书中还能包含一些关于选择合适ADC/DAC芯片的指导，以及如何避免常见的错误，比如采样率不足导致混叠，或者量化误差过大导致信号失真，那对我来说将是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究数字孪生技术，这涉及将物理世界的运行状态实时映射到虚拟空间。其中，传感器数据的采集和处理是构建高质量数字孪生的关键环节。我期望这本书能深入探讨“智能AD和DA转换”在这一领域的应用。例如，当传感器采集到的数据存在噪声或者缺失时，智能AD/DA转换器是否能够通过某种算法进行预测或填补，从而提供更平滑、更连续的输入数据给数字孪生模型？“智能”是否也意味着能够根据数字孪生模型对数据的需求，动态地调整AD/DA转换器的采样率、精度甚至工作模式，以达到最优的资源利用和信息采集效果？我尤其关注书中是否会讨论如何在复杂的工业环境中，利用智能AD/DA转换器来应对各种干扰和不确定性，确保采集到的数据能够准确反映物理实体的运行状态。例如，在需要高精度测量距离或速度的场景下，如何通过智能AD/DA转换来克服环境噪声和传感器自身的非线性问题？如果书中还能触及一些关于边缘计算与智能AD/DA转换器协同工作的概念，以及如何设计出能够就近进行初步数据处理和优化的转换方案，那就更符合我当前的研究方向了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数字信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，我对“智能AD和DA转换”这个书名充满了好奇，尤其是“智能”二字。在我看来，传统的AD/DA转换器更多的是物理器件的参数指标和电路设计的优化，而“智能”则暗示了更深层次的算法和软件介入。我希望书中能够探讨如何通过机器学习或深度学习的方法，对AD/DA转换过程中的非线性失真、噪声等问题进行补偿和校正。想象一下，如果ADC能够根据输入的信号特征动态调整采样率或量化步长，或者DAC能够预先学习并补偿其固有的非线性，那将是多么令人振奋的进步！这不仅仅是硬件的提升，更是对整个信号链智能化升级的探索。我还想知道，书中是否会介绍一些自适应算法，能够根据环境变化（如温度、电源波动）实时调整转换器的性能参数，从而保证长期稳定性。此外，对于大数据采集和分析的场景，如何设计出既能保证数据精度又不至于产生海量冗余数据的智能转换方案，也是我非常关注的问题。这本书是否能为我们提供一些创新的思路，打破传统瓶颈，实现更高效、更灵活的数据采集和生成，将是我评价其价值的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目“智能AD和DA转换”让我联想到了一些更宏观的应用领域。在如今万物互联的时代，海量的传感器需要源源不断地将物理世界的信息转化为数字信号，这些信号的质量直接决定了上层应用的可靠性和智能化程度。我非常好奇，书中是否会探讨如何设计一套能够自适应环境变化的AD/DA系统。比如，在极端温度变化或者电磁干扰环境下，如何保证转换器的精度和稳定性？“智能”是否意味着这种转换器能够具备一定的容错能力，或者能够进行实时的自诊断和校准？我特别关注在一些对时延要求极高的应用中，例如自动驾驶汽车的传感器融合，或者工业机器人的实时控制，AD/DA转换器的性能瓶颈是如何被突破的。书中是否会涉及一些关于FPGA或ASIC在实现高性能、低延迟AD/DA转换器方面的设计思路？此外，对于一些特殊信号的采集，例如生物电信号或者声信号，它们往往具有复杂的频谱特性，如何设计出具有更高频谱分辨率和更低噪声的智能AD/DA转换器，也是我非常感兴趣的方向。这本书如果能提供一些关于低功耗、高集成度解决方案的探讨，那将对未来的便携式设备和分布式传感网络具有重要的意义。