Wide-bandwidth High Dynamic Range D/A Converters pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Doris, Konstantinos/ Van Roermund, Arthur/ Leenaerts, Domine M. W.

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2006-3

价格:$ 202.27

装帧:HRD

isbn号码:9780387304151

丛书系列:

图书标签:

D/A转换器
高动态范围
宽带
模拟电路
信号处理
电子工程
数据转换
电路设计
高精度
混合信号电路

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具体描述

Wide-bandwidth high dynamic range Digital to Analog Converters (D/A) are essential elements of modern systems, e.g. multi-carrier communication systems. Current Steering D/A converters offer the potential to achieve high dynamic range for wide frequency bandwidths, however, their performance at higher frequencies is usually limited by strong nonlinear behavior. This behavior is not well understood and impedes performance progress. Wide-Bandwidth High Dynamic Range D/A Converters presents a structured description of the operation principles and the nonlinear behavior of Current Steering D/A Converters, and shows ways to deal with it in the design phase. The book provides the reader a thorough understanding of error mechanisms at high frequencies. It explains their effects and shows their dependencies with parameters of the processed signal, the architecture, its circuit blocks and their implementations. A highlight of the book is the detailed treatment of timing errors caused by circuit imperfections due to process mismatch and clock interconnects. The book follows a unique approach, building an analysis and synthesis framework of concepts with a generic scope beyond the current steering architecture. The concepts are tested in practice with the design and measurements of a high performance 12b 500MSample/sec Current Steering Digital to Analog Converter realized in 0.18m m CMOS.

好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，与《宽带高动态范围数模转换器》无关。 --- 图书名称：《数字信号处理中的稀疏表示与压缩感知：理论、算法与应用》作者：李明，张伟，王芳出版社：科技前沿出版社出版日期： 2024年6月 ISBN： 978-7-5088-9210-5 --- 图书简介《数字信号处理中的稀疏表示与压缩感知：理论、算法与应用》是一本全面深入探讨现代信号处理领域两大核心概念——稀疏表示（Sparse Representation）与压缩感知（Compressed Sensing, CS）——的综合性专著。本书旨在为信号处理、通信、图像处理、医学影像以及机器学习等领域的科研人员、工程师和高年级研究生提供一个坚实的理论基础和实用的算法框架。本书的结构经过精心设计，从基础的数学原理出发，逐步深入到前沿的算法实现与实际应用案例，力求在理论深度与工程实践之间搭建起一座坚固的桥梁。第一部分：基础理论与数学基石本书伊始，第一部分着重于构建理解稀疏表示和压缩感知的数学基础。第1章信号的稀疏性与模型构建：详细阐述了“稀疏性”在不同领域的定义与重要性。内容涵盖了传统信号（如语音、图像、生物信号）的内在稀疏性，以及如何通过选择合适的字典或基函数（如傅里叶基、小波基、DCT基）来捕捉这些稀疏特性。本章深入讨论了凸优化在稀疏逼近中的作用，特别是$L_0$范数与$L_1$范数之间的理论联系与松弛方法。第2章测量矩阵的设计与性质：压缩感知的核心在于通过远低于奈奎斯特速率的测量次数获取高维信号信息。本章详细剖析了测量矩阵（Sensing Matrix）的关键性质，特别是等距性质（Restricted Isometry Property, RIP）。作者们结合随机矩阵理论，探讨了高斯随机矩阵、伯努利矩阵以及有结构的测量矩阵（如Fourier或Walsh-Hadamard矩阵的随机子集）在保证信号可重构性方面的差异和优势。第3章重建算法的理论基础：本章聚焦于如何从欠定系统（underdetermined system）中唯一或稳定地恢复原始信号。详细介绍了基于优化理论的经典重建方法，包括最佳稀疏逼近（Optimal Sparse Approximation）的NP难性，以及如何将其转化为可解的凸优化问题。重点解析了Basis Pursuit (BP)、Basis Pursuit Denoising (BPDN) 等经典方法的数学框架和求解策略。第二部分：核心算法与高效实现第二部分将理论转化为实践，重点介绍了一系列高效的信号重建算法，并讨论了它们的计算复杂度与收敛性能。第4章贪婪算法（Greedy Algorithms）：详细阐述了匹配追踪（Matching Pursuit, MP）及其改进算法，如正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）和迭代阈值算法（Iterative Hard Thresholding, IHT）。本章不仅分析了这些算法的收敛速度和稀疏度恢复能力，还提供了在资源受限环境下使用它们的优化策略。第5章基于凸优化的重建方法：深入探讨了利用一阶和二阶优化方法求解 $L_1$ 最小化问题。重点讲解了快速迭代收缩-点算法（ISTA）及其加速版本（FISTA），以及更强大的对偶平衡法（Primal-Dual Interior Point Methods）在处理大规模CS问题时的优势与局限。本章提供了这些算法的伪代码和收敛性证明。第6章新兴的非凸与贝叶斯方法：面对真实世界中字典选择不完美或信号非完全稀疏的情况，本章引入了更先进的方法。内容包括稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning, SBL）如何提供对信号不确定性的量化估计，以及使用非凸目标函数（如$L_q$范数或SCAD）来逼近真实稀疏解的策略，并讨论了如何通过预处理或迭代重加权来稳定这些非凸方法的求解过程。第三部分：实际应用与前沿研究第三部分将理论与算法应用于多个关键的工程领域，展示了稀疏表示和压缩感知在解决实际工程难题中的强大能力。第7章压缩感知在图像与视频处理中的应用：详细介绍了CS如何应用于单像素相机（Single-Pixel Camera）的成像重建，以及在超分辨率（Super-Resolution）和图像去噪中的应用。重点讨论了如何利用图像或视频的局部相关性构建结构化的测量矩阵和字典，以提高重建质量并降低测量成本。第8章在通信与传感网络中的融合：探讨了压缩感知在无线通信中的潜力，例如在低复杂度信道估计和稀疏信道识别中的应用。此外，本书还覆盖了在分布式传感网络中，如何通过联合稀疏模型（Joint Sparse Model）实现跨节点的协同压缩与信息恢复，这对于物联网（IoT）中的能效优化至关重要。第9章医学信号与数据分析：重点分析了压缩感知在磁共振成像（MRI）加速采集、脑电图（EEG）源定位和X射线层析成像（Tomography）中的突破性进展。本章强调了如何在这些对精度和实时性要求极高的领域中，平衡测量速度与重建质量的矛盾。第10章深度学习与压缩感知的结合：作为对前沿研究的总结，本章探讨了深度学习如何革新压缩感知。介绍了端到端（End-to-End）的深度学习重建网络（如Learned Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithms, LISTA），以及如何利用生成模型（GANs）来学习更精确的先验分布，从而超越传统字典方法的性能极限。总结《数字信号处理中的稀疏表示与压缩感知：理论、算法与应用》不仅是教科书，更是一本重要的参考手册。它以严谨的数学推导为基础，结合大量的案例分析和算法实现细节，确保读者能够从理论层面深刻理解压缩感知的“为什么”，并从工程层面掌握其实践的“怎么做”。本书的最终目标是激发读者在未来信号采集、信息传输和数据分析领域，创新性地应用稀疏性原理。