智能AD和DA转换 Pieter Harpe、Hans Hegt、Arthur van R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Pieter Harpe，Hans Hegt，Ar 著

图书标签:

• 智能ADC
• 智能DAC
• 模数转换器
• 数模转换器
• 信号处理
• 嵌入式系统
• 混合信号电路
• Pieter Harpe
• Hans Hegt
• Arthur van R

店铺： 河北省新华书店图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030364968

商品编码：29731377625

包装：平装

出版时间：2013-02-01

基本信息

书名：智能AD和DA转换

定价：60.00元

作者：Pieter Harpe、Hans Hegt、Arthur van Roer

出版社：科学出版社

出版日期：2013-02-01

ISBN：9787030364968

字数：234000

页码：167

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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内容提要

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近年来，工业变革带动了数字电路和模拟电路技术的发展。在数模（DA）和模数（AD）的转换中，智能化的概念被提出，用来检测模拟量的缺陷并加以修正。
《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。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。
《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

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作者介绍

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文摘

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序言

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数字世界的基石：探索智能模拟信号处理的奥秘 在当今高度数字化的时代，无论是智能手机的触屏交互，还是先进医疗设备的精准诊断，抑或是工业自动化控制的精密执行，背后都离不开一个核心技术的支撑——模拟信号与数字信号之间的无缝转换。这本书，正是深入剖析这一关键技术领域，为读者打开一扇通往数字世界内在机制的大门。它并非是一本简单罗列电路图或技术参数的枯燥手册，而是以一种高度系统化、富有洞察力的方式，揭示了智能模数（AD）和数模（DA）转换器（简称ADC和DAC）的设计、原理、应用以及未来发展趋势。 穿越时空的旅程：从基础原理到尖端应用 本书的旅程始于对数字信号处理（DSP）领域最基础的设想。作者们首先会带领我们回顾模拟信号与数字信号的本质区别，以及为何需要进行两者之间的转换。在这里，我们不仅仅会接触到诸如采样率、量化比特数、信噪比等核心概念，更会理解它们在实际应用中所扮演的关键角色。例如，低采样率可能导致声音失真，而过高的量化比特数则可能引入不必要的硬件复杂度和成本。理解这些基础，是后续深入探讨ADC和DAC内部工作原理的基石。 接着，我们将进入ADC的世界。本书会详尽地解析不同类型ADC的工作机制，包括但不限于： 逐次逼近型（SAR）ADC： 这种ADC以其高精度和相对简单的结构而闻名，广泛应用于通用数据采集和测量仪器。作者会细致地讲解其内部的数模转换器、比较器和逻辑控制单元如何协同工作，通过一系列的“猜测”和“修正”来逐步逼近输入模拟信号的真实值。我们将学习如何通过优化采样保持电路、比较器设计以及时钟序列来提升SAR ADC的性能。 流水线（Pipeline）ADC： 为了追求更高的速度，流水线ADC将整个转换过程分解为多个阶段，每个阶段完成一部分的量化任务，然后将结果传递给下一阶段。本书会深入分析流水线ADC的结构，包括多级放大器、亚ADC的设计，以及如何处理各级之间的残差电压。我们将了解流水线ADC的潜在瓶颈，例如延迟和增益误差，以及如何通过数字校准技术来克服这些挑战。 Σ-Δ（Sigma-Delta）ADC： 在高分辨率、低带宽的应用场景下，Σ-Δ ADC展现出其独特的优势。本书会解释其核心的噪声整形原理，通过在高采样率下对信号进行过采样，并将噪声推移到数字域的更高频率，从而实现极高的分辨率。我们将探讨Σ-Δ调制器、数字滤波器以及重采样等关键组成部分的设计考量，并理解其在音频编码、高精度传感器接口等领域的广泛应用。 并行（Flash）ADC： 当速度成为首要因素时，并行ADC便应运而生。它通过并行比较输入模拟信号与一系列预设的参考电压，实现一步到位式的转换。本书会详细解析其大规模的比较器阵列和编码逻辑，并讨论其在视频信号处理、高速通信等领域的应用，同时也指出其在功耗和集成度方面的挑战。 理解了各种ADC的工作原理后，本书的重点将转向DAC。同样，我们将深入探讨不同类型的DAC，以及它们如何将数字信息还原为模拟信号： 电阻串（R-2R）DAC： 这是最经典和最基础的DAC结构之一。本书会讲解R-2R梯形网络如何利用电阻的比值来生成精确的模拟输出电压，并分析其在精度、速度和功耗方面的权衡。 权流（Weighted-Current）DAC： 这种DAC通过控制不同权重的电流开关来叠加生成输出电流，从而实现数字到模拟的转换。本书会讨论其设计优缺点，以及如何优化电流源的匹配度和开关的开关速度。 解码（Decoder）DAC： 这种DAC利用解码器将数字输入信号转换为特定控制信号，进而控制电流或电压源的开关，以生成模拟输出。本书会分析其在实现高精度和高速方面的方法。 Σ-Δ DAC： 与Σ-Δ ADC相呼应，Σ-Δ DAC也利用噪声整形技术，在数字域对信号进行处理，并通过高分辨率的Σ-Δ调制器将数字信号转换为模拟输出。本书会解释其在音频播放、数字音频接口等领域的应用，以及如何与数字信号处理器协同工作。 智能化的注入：AI与ADC/DAC的协同进化 本书的“智能”二字，不仅仅是指ADC/DAC本身的功能，更是指它们在现代智能系统中所扮演的角色，以及它们如何与人工智能（AI）技术深度融合。作者们将带领我们探索： 自适应采样和量化： 传统的ADC/DAC通常采用固定的采样率和量化比特数。然而，在许多动态变化的信号环境中，这种固定的模式可能导致效率低下或信息丢失。本书会探讨如何利用AI算法，动态地调整ADC的采样率、量化深度，甚至选择最适合当前信号特征的转换器类型，以最大化信息获取效率并最小化功耗。例如，当检测到低动态范围的信号时，ADC可以降低量化比特数以节省功耗；当检测到高动态范围的信号时，则可以提高比特数以保留更多细节。 AI驱动的信号重构和增强： 在DAC端，AI技术同样发挥着至关重要的作用。本书会深入讨论如何利用生成式AI模型，在数字域对信号进行插值、去噪、增强，甚至生成全新的、逼真的模拟信号。例如，在音频领域，AI可以根据有限的采样点信息，预测并重构出更流畅、更自然的声音；在图像领域，AI可以对低分辨率的数字图像进行超分辨率重建，然后通过DAC还原出更高质量的模拟图像。 低功耗设计与AI优化： 随着物联网（IoT）和边缘计算设备的普及，低功耗设计成为ADC/DAC技术的重要发展方向。本书会介绍如何利用AI算法来优化ADC/DAC的功耗模型，预测功耗瓶颈，并自动调整设计参数以实现最佳的功耗效率，同时又不牺牲关键性能指标。 面向AI应用的专用ADC/DAC架构： 随着AI应用的日益广泛，对能够高效处理AI计算所需数据的ADC/DAC的需求也日益增长。本书会探讨针对神经网络、深度学习等AI算法特点而设计的专用ADC/DAC架构，例如模拟域的矩阵乘法器、低精度高吞吐量的转换器等，以及它们如何在AI芯片中发挥关键作用。 设计与实现的深度探索 除了理论原理和AI融合，本书还提供了大量关于ADC/DAC设计与实现的实用指导。读者将学习到： 噪声分析与抑制： 噪声是影响ADC/DAC性能的关键因素。本书会深入分析各种噪声源，包括热噪声、闪烁噪声、量化噪声等，并提供有效的噪声抑制技术，如滤波、差分信号处理、低噪声放大器设计等。 偏移和增益误差的校准： 制造工艺的偏差会导致ADC/DAC产生偏移和增益误差，从而影响转换精度。本书会详细介绍各种数字和模拟校准技术，包括自校准、工厂校准以及动态校准方法。 时钟抖动和相位噪声的影响： 时钟信号的质量对ADC/DAC的性能至关重要。本书会分析时钟抖动和相位噪声对转换精度的影响，并介绍如何选择和设计高质量的时钟源，以及如何进行时钟再生和抖动滤波。 布局和布线的设计原则： 在实际的电路设计中，合理的布局和布线能够有效减小寄生效应和串扰，从而提升ADC/DAC的性能。本书会提供详尽的PCB布局指南，包括电源和地线的处理、信号线的隔离以及模拟和数字部分的分割等。 低功耗设计技术： 针对日益增长的移动和嵌入式应用需求，本书会重点介绍各种低功耗ADC/DAC设计技术，如时钟门控、功率门控、动态电压和频率调整（DVFS）以及混合信号电路的低功耗优化策略。 面向未来：挑战与机遇 本书的最后，将目光投向ADC/DAC技术的未来发展。随着半导体技术的不断进步和应用需求的持续演进，ADC/DAC领域正面临着前所未有的机遇和挑战。作者们将探讨： 更高性能的需求： 随着5G通信、8K超高清视频、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等技术的成熟，对ADC/DAC的采样率、带宽、动态范围和功耗提出了更高的要求。 新兴应用领域的拓展： 生物传感器、脑机接口、自动驾驶汽车、智能家居等新兴领域的快速发展，将催生出更多定制化、集成化的ADC/DAC解决方案。 先进制造工艺的挑战： 随着器件尺寸的不断缩小，半导体工艺的复杂性增加，对ADC/DAC的设计和制造带来了新的挑战，例如工艺变化、可靠性以及功耗管理。 与SoC（System-on-Chip）的深度集成： 将ADC/DAC与其他数字信号处理单元、微处理器、传感器等紧密集成到同一颗SoC芯片上，是未来发展的重要趋势，能够显著降低系统成本、功耗和尺寸。 AI硬件加速器的演进： ADC/DAC作为AI硬件加速器的“前端”和“后端”，其性能和效率将直接影响AI系统的整体表现。 这本书，是一次对智能模拟信号处理领域深度而全面的探索。它不仅为工程师、研究人员和学生提供了坚实的理论基础和实用的设计指导，更重要的是，它点燃了对这一关键技术未来发展的无限遐想。通过对ADC/DAC智能化的深入解读，读者将能够更好地理解数字世界是如何运作的，并为构建更智能、更互联的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计，虽然非常务实，但确实需要读者有极高的专注力才能跟上思路。我个人认为，它更适合作为案头工具书，而非睡前读物。当我查阅某一特定拓扑结构——比如交替式电流舵DAC（Current Steering DAC）的开关非线性补偿技术时，这本书的详尽程度简直令人叹服。它不仅给出了理论模型，还提供了不同工艺节点下的实际性能指标对比，这种“理论指导实践”的编排方式，极大地提高了解决实际问题的效率。在我最近进行的一个高速数据链路项目中，书中关于时钟抖动（Jitter）对SNR的恶性影响分析，直接帮我定位了系统性能瓶颈所在。很多资料只是笼统地提一下抖动，而这本书则精确到了如何通过Jitter的统计模型来预测系统余量，读起来让人感觉像是在与领域内的顶尖专家进行一对一的私塾教育。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的《智能AD和DA转换》简直是信号处理领域的一座里程碑，我简直不敢相信我竟然能啃下这么专业的一本书。拿到手的时候，就被它严谨的结构和庞大的信息量给镇住了。作者们显然是下足了功夫，从最基础的采样理论讲起，逐步深入到那些令人头皮发麻的非线性失真、噪声整形和抖动分析。书里的公式推导简直是教科书级别的，每一个步骤都清晰可见，让人忍不住想跟着一步步在纸上演算一遍。特别是关于过采样和欠采样的章节，那些巧妙的滤波器设计思路，彻底颠覆了我之前对ADC性能提升的刻板印象。读完后，我感觉自己对整个数据采集链的理解都有了一个质的飞跃，不再是零散的知识点堆砌，而是一个完整的系统认知。虽然有些高级主题读起来确实需要反复琢磨，但那种豁然开朗的感觉，绝对值回票价。这本书不仅是工具书，更像是一本武林秘籍，指导着我们如何驾驭电流与时间的微妙关系。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，这本书的门槛确实有点高，可能会在开篇就被那些复杂的拉普拉斯变换和Z域分析吓退。但是，如果你已经有了一些基础，并且渴望突破现有技术的瓶颈，那么这本书绝对值得你投入时间去攻克。我尤其喜欢其中关于“有效位数”（ENOB）的深入探讨，它不仅仅是告诉你一个数字，而是让你理解这个数字背后的物理限制和可以优化的空间。书中的那些关于消除共模噪声和地线耦合的章节，简直是模拟电路设计中的“清规戒律”，每一个细节都关乎成败。读完后，我甚至开始用一种全新的、更加批判性的眼光去审视市面上那些“声称高精度”的模块，能够清晰地分辨出哪些是营销噱头，哪些是真正的工程突破。这本书，是真正让你从一个“使用者”蜕变为一个“设计者”的关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是极具挑战性的，但也是收获最大的。我原本以为自己对数字模拟转换已经有了不错的了解，直到我翻开了其中关于$Delta-Sigma$调制器的章节。作者们以一种近乎解剖手术般精细的笔触，剖析了噪声塑形（Noise Shaping）的每一个细节，从一阶到高阶的设计考量，以及如何通过巧妙的反馈结构来“隐藏”量化噪声到更高的频段。我特别欣赏书中对实际工程问题的关注，比如温度漂移、电源抑制比（PSRR）的影响，这些都是教科书上常常忽略，但在实际电路板上却致命的因素。读到这里，我深刻体会到，设计一个高性能的转换器，绝不仅仅是把芯片焊上去那么简单，它是一个涉及到材料学、电磁兼容和精密模拟电路设计的综合艺术。这本书的深度，足以让一个资深工程师重新审视自己的设计规范，绝对不是那种浅尝辄止的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

与其说这是一本关于AD/DA转换的书，不如说它是一本关于“精度工程”的百科全书。我发现自己花了不少时间在对比书中不同转换器架构的优缺点权衡上。例如，当需要极高的线性度（如医疗影像设备）时，我们该如何权衡逐次比较型ADC（SAR ADC）的功耗与转换速度；而当需要极宽的动态范围时，则必须转向Sigma-Delta架构，但代价是复杂的数字后处理。书中对这些“鱼和熊掌”之间取舍的讨论非常中肯。它没有宣扬任何一种技术是万能的，而是用严谨的数学语言和实际案例告诉你，每种选择背后的工程哲学是什么。对于一个正在构建复杂嵌入式系统的人来说，这本书提供的决策框架，比任何具体的芯片手册都要宝贵得多，它教会你“如何思考”而不是“如何操作”。