为什么高精度 ADC 这么重要，想要学习 ADC 应用设计该如何入手？
在传感器横行的当下，我们生活的世界无时无刻不在产生各种模拟信号：温度的变化，声音的起伏，光线的强弱，压力的细微波动…… 这些模拟信号承载着宝贵的信息，但我们的数字世界无法直接理解它们。这时候，模数转换器（ADC） 就扮演了至关重要的角色，它如同一个忠实的翻译官，将这些连续变化的模拟信号转化为计算机可以理解的离散数字信号。
而在这个信息越来越精细化、追求极致准确性的时代，高精度 ADC 的重要性不言而喻。它就像一个拥有“火眼金睛”的侦测器，能够捕捉到那些微小到几乎难以察觉的信号变化，并将它们以极高的保真度呈现出来。
高精度 ADC 的重要性体现在哪些方面？
1. 捕捉微弱信号，揭示隐藏的细节： 很多关键信息往往隐藏在极其微弱的信号中。例如：
医疗诊断： 心电图（ECG）中的微弱电信号、脑电图（EEG）中的神经电活动，哪怕是极其细微的波形变化都可能预示着疾病的早期征兆。高精度 ADC 能够捕捉到这些毫伏甚至微伏级别的信号，为医生提供更准确的诊断依据。
科学研究： 在粒子物理实验中，探测器捕捉到的粒子信号往往非常微弱；在天文观测中，遥远天体发出的光信号极其微弱。高精度 ADC 是这些前沿科学研究不可或缺的工具，它们决定了我们能获取信息的精细程度。
精密测量： 工业生产中的高精度称重、应变片测量、温度传感器读数，对产品质量和过程控制至关重要。微小的误差累积可能导致巨大的偏差，高精度 ADC 能够最大限度地减少转换过程中的误差，确保测量的准确性。
2. 提升动态范围，应对复杂的信号环境： 实际应用中的信号往往不是单一的，而是同时存在强弱不一的信号。高精度 ADC 拥有更宽的动态范围，意味着它能在同一个转换过程中同时准确地测量最大和最小的信号。
音频处理： 在录音棚或高保真音响系统中，需要捕捉从细微的环境噪声到响亮乐器的全部声音细节。高精度 ADC 能够展现出更广阔的响度范围，还原出更丰富的声音层次。
工业自动化： 在一个复杂的生产线上，可能同时存在需要精确控制的微小信号（如传感器反馈）和需要监控的较大信号（如电机电流）。高精度 ADC 能够同时兼顾两者的准确测量。
3. 降低噪声和失真，保证信号的完整性： ADC 本身在转换过程中会引入一定的噪声和失真。高精度 ADC 通常采用了更先进的设计技术，例如更低的参考电压噪声、更精密的采样电路和更优化的数字滤波算法，从而极大地降低了转换引入的噪声和失真，确保了模拟信号的原始特征得以最大限度地保留。这对于后续的数字信号处理至关重要，避免了“垃圾进，垃圾出”的情况。
4. 提高系统整体性能，实现更高层次的功能： 任何系统的性能瓶颈往往出现在最薄弱的环节。如果前端的传感器可以捕捉到非常精细的信号，但 ADC 的精度不足，那么这些宝贵的信息就会被“丢失”或“模糊”化。高精度 ADC 能够充分发挥传感器的高性能，实现更复杂的算法和更精细的控制，从而提升整个系统的能力。例如，更精确的电机控制算法、更灵敏的安防探测系统等。
5. 满足苛刻的应用标准和行业规范： 在一些对精度有严格要求的行业，如航空航天、医疗器械、军工电子等，都规定了必须使用高精度 ADC 来满足其安全性和可靠性标准。
想要学习 ADC 应用设计，该如何入手？
学习 ADC 应用设计，可以从以下几个方面循序渐进地展开：
第一步：打牢基础理论，理解 ADC 的“前世今生”
在开始具体设计之前，对 ADC 的基本原理和关键参数有深入的理解是必不可少的。
1. ADC 的基本分类和工作原理：
逐次逼近型 ADC (SAR ADC)： 这是最常见、应用最广泛的 ADC 类型之一，理解其工作流程（比较、移位、累加）是入门的关键。
ΣΔ ADC (SigmaDelta ADC)： 主要用于高精度、低带宽的应用，理解其过采样、量化、数字滤波等概念。
流水线式 ADC (Pipeline ADC)： 兼顾了速度和精度，在一些中高精度应用中常见。
斜坡积分型 ADC： 理论上简单，但速度慢，了解即可。
双斜率积分型 ADC： 精度较高，常用于数字万用表等。
2. ADC 的关键性能参数： 这是评价一个 ADC 好坏的核心指标，需要深刻理解每个参数的含义及其对实际应用的影响。
分辨率 (Resolution)： 通常以比特 (bits) 为单位，表示 ADC 能区分的最小模拟电压变化。例如，12 位 ADC 比 8 位 ADC 能区分更多个电压等级。（理解：分辨率决定了“刻度”的精细程度）
采样率 (Sampling Rate)： 每秒钟 ADC 进行多少次转换。根据奈奎斯特定理，采样率需要大于信号最高频率的两倍，才能避免混叠。（理解：采样率决定了“捕捉”的快慢）
有效位数 (Effective Number of Bits, ENOB)： 这是衡量 ADC 实际精度的一个综合指标，它考虑了噪声和失真对精度的影响。ENOB 通常会小于 ADC 的标称分辨率。（理解：ENOB 才是ADC真正能“看见”的精度）
总谐波失真 (Total Harmonic Distortion, THD)： 表示输入正弦波经过 ADC 转换后产生的谐波分量占基波分量的比例。THD 越低，信号失真越小。（理解：THD 衡量了信号被“扭曲”的程度）
信噪比 (SignaltoNoise Ratio, SNR)： 表示信号的功率与噪声功率之比。SNR 越高，信号质量越好。（理解：SNR 衡量了信号的“纯净度”）
积分非线性 (Integral Nonlinearity, INL) 和微分非线性 (Differential Nonlinearity, DNL)： 分别描述了 ADC 的实际传递曲线与理想直线之间的偏差。INL 和 DNL 越小，ADC 的线性度越好。（理解：INL 和 DNL 衡量了“刻度”的均匀性）
建立时间 (Acquisition Time / Conversion Time)： ADC 完成一次转换所需的时间。
3. 推荐学习资源：
大学课程教材： 《模拟电子技术》、《数字信号处理》等相关课程的教材是很好的基础来源。
ADC 厂商的应用笔记 (Application Notes) 和数据手册 (Datasheets)： 许多知名半导体厂商（如 Analog Devices, Texas Instruments, Maxim Integrated 等）都有非常详尽的 ADC 应用笔记，深入讲解了各种 ADC 的原理、选型、应用技巧和注意事项。这是最直接、最实用的学习资料。
在线课程和视频： Coursera, Udemy, YouTube 上有很多关于信号处理、嵌入式系统和 ADC 的课程。
第二步：动手实践，从简单的应用入手
理论结合实践是学习任何技术的最好方式。
1. 选择合适的开发板和 ADC 芯片：
入门级： 可以从一些带有集成 ADC 的微控制器（MCU）入手，例如 Arduino 系列（基于 ATmega 系列 MCU，通常有内置的 ADC），ESP32 等。这些平台提供了友好的开发环境和丰富的社区资源。
进阶级： 如果想深入学习高精度 ADC，可以选用专门的 ADC 评估板 (Evaluation Board)，或者选择一款高精度的 ADC 芯片（如 16 位、18 位、20 位甚至更高分辨率的 SAR ADC 或 ΣΔ ADC），然后将其与一个通用的开发板（如 STM32 系列、Raspberry Pi 等）进行连接。
2. 从简单的传感器入手：
电位器： 用电位器模拟一个可变电压源，观察 ADC 的读数变化，理解其分辨率和线性度。
光敏电阻/光敏二极管： 测量不同光照强度下的 ADC 读数，学习如何通过 ADC 读取环境信息。
温度传感器： 如 LM35, DS18B20 等，学习如何将温度信号通过 ADC 转换，并进行温度计算。
3. 掌握基本的数据采集和处理流程：
配置 ADC： 学习如何在 MCU 或开发板上配置 ADC 的工作模式（单次转换、连续转换）、时钟、参考电压等。
读取 ADC 数据： 理解 ADC 输出的数据格式（通常是二进制补码或无符号整数），并将其转换为实际的模拟电压值。
简单的滤波： 例如移动平均滤波、中值滤波，用于去除 ADC 读数中的随机噪声。
第三步：深入理解信号调理和 ADC 接口
在实际应用中，ADC 很少直接连接到传感器。传感器输出的信号可能很微弱、有偏移、或者频率范围不适合 ADC，这时就需要信号调理电路。
1. 信号调理电路：
放大器 (Amplifier)：
运算放大器 (Operational Amplifier, OpAmp)： 学习运算放大器的基本配置，如同相放大器、反相放大器、差分放大器。理解其增益设置和带宽限制。
仪表放大器 (Instrumentation Amplifier)： 特别适合放大来自桥式电路（如应变片）的微弱差分信号，具有高共模抑制比。
滤波器 (Filter)：
低通滤波器： 用于去除高频噪声，防止混叠（在 ADC 采样前，使用抗混叠滤波器非常关键）。
高通滤波器： 用于去除直流偏移。
带通滤波器： 用于提取特定频率范围的信号。
学习 RC 滤波器、有源滤波器（如 SallenKey 结构）等。
电平移动和偏移调整： 如果传感器输出信号的范围不匹配 ADC 的输入范围，需要进行电平调整。
缓冲器 (Buffer)： 防止信号源的负载效应影响信号的准确性。
2. ADC 的接口方式：
并行接口： 数据位同时输出，速度快但接口复杂。
串行接口：
SPI (Serial Peripheral Interface)： 全双工，通信速率高，常用于高精度 ADC。
I2C (InterIntegrated Circuit)： 半双工，总线结构简单，节点多，但速度相对较慢。
单线接口 (Singlewire interface)： 一些专用 ADC 使用。
学习如何配置 MCU 的 SPI 或 I2C 接口与 ADC 进行通信，读取转换结果。
第四步：学习高精度 ADC 的设计考量和优化技巧
当你对基本原理和实践有了掌握后，就可以进一步探索如何设计出更优秀的高精度 ADC 应用。
1. 参考电压 (Reference Voltage, Vref) 的选择和稳定： 参考电压直接决定了 ADC 的量化粒度，其稳定性和精度至关重要。
选择合适的参考电压源： 考虑其精度、温度稳定性、噪声等。
如何稳定参考电压： 使用低噪声、高精度的电压参考芯片，并注意电源滤波和去耦。
2. 电源设计和去耦 (Decoupling)：
模拟电源和数字电源的分离： 避免数字信号的开关噪声干扰模拟信号。
使用足够的去耦电容： 在 ADC 的电源引脚附近放置合适容值和频率特性的电容，滤除电源噪声。
3. PCB 布局和布线技巧： 这是影响 ADC 性能的关键因素。
信号完整性： 保持高速信号线（如 SPI CLK, Data）的阻抗匹配，避免反射和串扰。
模拟地和数字地的处理： 遵循推荐的接地方式，通常是将模拟地和数字地在一点（如 ADC 的 GND 引脚）连接。
敏感信号的屏蔽： 将模拟信号线与数字信号线、电源线隔离开，避免电磁干扰。
电源和地的填充： 使用大面积的铜箔作为电源和地平面，降低阻抗，提高信号稳定性。
4. 软件优化和校准 (Calibration)：
避免软件引入的延迟和抖动： 优化中断处理程序，使用 DMA (Direct Memory Access) 来传输 ADC 数据。
软件校准： 通过采集零点和满量程的读数，进行增益和偏移校准，进一步提高精度。
5. 理解 ADC 内部的模拟电路结构：
例如，了解 SAR ADC 的采样保持器 (SampleandHold) 电路的作用和限制；了解 ΣΔ ADC 的积分器和比较器的设计思路。
第五步：探索更复杂的应用场景
随着知识和技能的提升，可以尝试更复杂的项目：
多通道数据采集： 连接多个 ADC 或多通道 ADC，实现同步或异步的数据采集。
高速数据采集： 使用更高速的 ADC 和更快的接口，配合更强大的处理能力（如 FPGA 或高性能 MCU）。
低功耗设计： 在电池供电的应用中，学习如何管理 ADC 的功耗，例如间歇性采样。
噪声抑制技术： 深入研究各种数字滤波算法（如 FIR, IIR），以及硬件降噪技术。
学习 ADC 应用设计的核心是：
理论基础扎实： 深刻理解 ADC 的原理和参数。
动手能力强： 不怕尝试，勇于实践，从简单到复杂。
细致耐心： 高精度设计往往需要在细节上精益求精，例如 PCB 布局和电源设计。
善于利用资源： 数据手册、应用笔记、社区论坛都是宝贵的学习助手。
祝你在 ADC 应用设计的学习道路上，收获满满！从基础的电位器到精密的医疗仪器，ADC 的应用无处不在，掌握了它，你就能更深刻地理解和控制我们所处的模拟世界。
网友意见
回答这个问题，其实要从ADC和数字/模拟芯片的本质看起。这次回答的内容有点多，主要有这么几个方面：
- 什么是ADC、常见的ADC实现方式
- 如何设计和优化一个ADC
- ADC驱动设计
- ADC噪声分析
- 学习资料与资源分享
什么是ADC
模拟芯片和数字芯片最主要的区别，就是处理信号的不同。顾名思义，模拟芯片处理的是模拟信号，而数字芯片处理的是数字信号。模拟信号是随着时间连续变化的，比如温度、湿度、声音、速度等等。它们最大的特点是，在一定的时间范围内有无数个不同的取值。
相比之下，数字信号就是一堆不连续的数值，比如计算机里用的二进制0101。由于晶体管有开和关两种状态，所以可以很自然的表示0和1 两种数值。晶体管没办法做到类似于10%开、或者31.5%关这样的状态，所以它是一个数字信号。
为了连接模拟和数字这两个相互独立的领域，就需要使用两种芯片作为桥梁，一个是模数转换芯片ADC、另外一个是数模转换芯片DAC。
顾名思义，模数转换芯片ADC就是用来把模拟信号转换成数字信号，而模数转换DAC就是正好反过来，把数字信号转换成模拟信号。不过在实际应用里，ADC的占比更高。有数据显示，在模拟数字相互转换的应用里，有80%是ADC。特别是在数字化社会，几乎所有东西都被数字化了，方便后续的处理、传输和存储。
很多朋友可能觉得，不就是模拟信号转成数字信号嘛，听起来好像没什么难度。实际上，ADC芯片是模拟芯片中难度最高的，甚至可能没有之一。在半导体和集成电路领域的顶级会议ISSCC、也就是国际固态电路会议上，就有相当一部分文章是介绍ADC设计。
如何设计和优化ADC
那么，究竟模数转换ADC是怎么实现的呢？简单来说需要采样（Sampling）、量化（Quantization）、编码（Encoding）这么几个过程。也就是说，我们首先需要对这个信号进行采样，每隔一段时间记录一下信号当时的电压值。采集到的数值会经过量化，转换成相应的数字信号值，最后再通过某种编码表示出来，比如补码、格雷码等等。
ADC有很多个参数指标，其中有两个常见的参数，一个是ADC的采样速率（sampling rate）或者叫数据速率(data rate)，另一个是分辨率（resolution）。采样速率很好理解，就是单位时间内能做多少次采样，采样点数越多，就越能还原初始信号的样子。
分辨率被定义为输入信号值的最小变化，这个最小数值变化会改变ADC数字输出值的一个码值。在ADC有同样输入范围的情况下，分辨率越高，一个码值所代表的最小变化就越小。如果我们的ADC有3位，那么就可以把整个电压范围分成2^3=8份。如果电压变化范围是0-10V，那么每份就代表1.25V。也就是说，如果电压的变化小于这个值，那么ADC就没办法捕捉到这个细小的变化。需要注意的重要一点是，ADC的分辨率（resolution）和ADC的精度(accuracy)是两个完全不同的概念。
ADC的具体实现形式有很多种，常见的包括逐次逼近型ADC（SAR），还有一种叫Delta-Sigma ADC。比如常见的逐次逼近型ADC在电路里主要集成了一个电压比较器、一个寄存器、还有一个DAC，以及一些控制电路。它的本质就是用二分查找来确定模拟电压对应的数字信号。也就是一开始先拿输入电压和参考电压的一半比较，如果输入电压更大，那就再和参考电压的四分之三再比较。相反，如果输入电压更小，那就在和参考电压的四分之一做比较。以此类推，直到比较完成。
关于SAR或者Delta-sigma ADC的具体工作原理，我就不详细展开了。我把一些有用的学习资料和视频链接放在了参考文献里，我在最后也会详细梳理这些学习资料，所以一定要看到最后。
ADC驱动设计
然而，即使是最基础的ADC，它在实际的工程应用中也并不简单，因此配套的资源支持也就显得尤为重要。比如，ADC往往不能独立工作，它们需要配合其他的外部电路才能发挥作用，这里面最重要的外部电路之一就是驱动电路。
前面说过，ADC需要对输入信号进行采样、量化和编码，并且输出N位的数字信号，这些操作通常都在数字时钟的一个周期里完成。这就意味着，在采样的过程里，输入信号应该保持不变。这有点类似于数字信号里时钟的保持时间。
在ADC内部，它的输入端其实包含开关和电容阵列，通常等效成一个开关和一个采样电容。当开关闭合的时候，电容充电；等充好电之后，开关断开，比较器和DAC相互配合在这个时候完成ADC的采样量化的操作。
这样问题就来了，首先，如果对ADC的性能要求比较高，比如需要它的采样频率很高，那么把ADC内部这个电容进行充电的时间就会很短。打个比方，如果采样频率是每秒100万次采样，那么这个充电时间也即捕获时间（TACQ）可能只有300纳秒。如果输入端不加任何电路作为驱动，那么基本就无法满足这么高采样频率的需求。所以针对这个问题，我们通常会在ADC前端加上一个运算放大器作为驱动，这样就可以在较短的采样时间之内提供足够的电荷给采样电容。
这样还没完，虽然我们可以直接把运放和ADC直接连接起来，但我们在实际应用里很少这么设计。因为在采样频率很大的时候，直接连运放的话就需要很高带宽的运放。另外从仿真里也可以看到，在开关切换的时候，一开始的转换可能会产生较大的瞬时电流，而且驱动电路需要能够在较短的ADC捕获时间（TACQ）之内对ADC内部的采样电容完成充电。
为了满足这些条件，并且避免出现很大的瞬时电流，我们可以在ADC之前加入一个RC电路。大学电路里我们学过，RC电路是用来做滤波的，但这里它的主要作用就是利用这个额外的电容，实现更加快速的充电。
运放可以把这个电容充满，然后等ADC内部开关闭合的时候，通过这个电容给ADC内部的电容充电。当然除了这个电容之外，一部分的电荷也来自前端的运放。这个RC电路也叫做charge bucket filter电路，它可以有效的降低对前端运放带宽的需求，所以我们选择较低带宽、更低成本的普通运放就可以满足设计需要。同时它也消除掉了一开始的瞬时电流，也极大的提升了电路的稳定性。
那么问题又来了，如何确定这些放大器和RC电路的具体大小和指标呢？这里有两种方法，一个就是通过理论公式进行推导，这个在网上有非常详细的推导过程，根据ADC的指标，比如分辨率、采样速率、参考电压等等，就可以一步一步推导出所需RC电路和运放的参数数据。看了这些东西，我真的又不由得想起当年学模电的时候被它支配的恐惧……
当然还有另外一种方法，那就是通过现成的设计工具和仿真工具来进行仿真计算。比如德州仪器TI就提供了一系列相关的工具来简化上面所有的计算过程。一开始可以根据ADC的性能指标选择对应的器件，然后使用ADC SAR Drive工具，来直接计算电阻电容的值，并且得到相应的性能指标。
为了进一步简化设计流程，TI不仅提供设计工具，还有一整套完整的生态把这些工具整合起来。
拿SAR驱动设计举例，TI就提供了很多经典的ADC电路设计方案, 比如这个“高电压电池监控器电路”就一步一步的教我们从设计说明目标，到如何选择合适的器件、如何建模仿真，并得到理想的性能指标。并且在设计的过程中，可以随时回顾 “TI 高精度实验室”视频系列作为参考。
具体到这个电路，我们可以随时查看”高精度实验室”里介绍的选择电荷桶电路（charge bucket filter）的方法，并为这个例子里的放大器、增益设置和数据转换器提供良好的趋稳和交流性能。我们还可以直接打开这个电路的设计文件，按照需求来对设计进行改修改。
TI还有更多ADC驱动电路相关的经典电路设计，链接我也放在了在下面的参考文献里。
ADC噪声分析
接下来再说一下ADC芯片设计的另外一个重点：噪声和干扰。
之前介绍过，模拟芯片的一个最大的问题就是容易受到干扰。事实上，模拟信号能够受到干扰的地方太多了，从之前说过的电磁辐射EMI、到电路板的设计缺陷、电源电压的变化，再到周围环境的各种变化，其实都有可能会对模拟芯片和模拟电路造成干扰，从而造成误差。
对于ADC来说，除了这些外在的因素和干扰之外，它自己本身也会引入误差，这个通常叫做量化误差。也就是说，当我们在把一个连续变化的模拟量，量化成离散变化的数字量的时候，必然会引入这种误差。不管我们划分的粒度有多细，分的份有多小，这种量化误差都会存在。
先说理论，对于一个N位的ADC，每一位代表的电压范围可以通过这个公式得到
其中FSR是ADC支持的电压范围。那么在这个ADC里可以区分的最小的电压变化，就是LSB的一半。举个例子，一个3位的ADC，输入电压从0到8V之间变化。那么它的LSB就是8/2^3 = 1V，能分辨的最小电压变化是1/2V。也就是说，当输入电压是0-0. 5V之间的时候，输出其实都是0，从0.5-1.5之间的时候，输出都是1，以此类推。所以输出其实是一个阶梯曲线。
再结合前面说的环境噪声、也称作热噪声（thermal），那么一个ADC的总噪声就是热噪声和量化噪声的平方和再开方。
是不是看到这里就有点上头了，这个其实只是刚开始。对于一个给定的ADC来说，我们要去量化和测量它的这两个噪声，这样才能更好的、有针对性的设计包含ADC的整个系统。
拿Delta-Sigma ADC举例，它的这两种噪声取决于ADC的分辨率、参考电压、以及输出速率。对于一个包含ADC的系统来说，这种噪声分析更加的复杂。在一个典型的模数转换系统里，通常包含各种模拟噪声滤波器、运放、ADC、以及对数字信号进行处理的数字滤波器、FPGA、MCU等模拟数字芯片，这也构成了一个信号链。要分析这个信号链的噪声，我们不仅要对ADC本身做噪声分析，还要考查整个信号链里每个元件的噪声，以及所有这些元件之间的相互影响。
这个东西听起来好像很复杂，但我们可以使用信号链的有效噪声带宽（Effective Noise Bandwidth）来量化这个分析过程。当然我们也需要一系列的工具、软件和参考资料，来帮助我们做定量分析。
事实上，前面的很多内容都来自TI的电子书《高精度ADC噪声分析基础》。这本书结合了大量TI工程师的设计实践经验，详细介绍了ADC的噪声来源、如何量化分析、如何有效的设计电路来优化ADC的噪声表现。这本书写的非常通俗易懂，同时也兼顾了技术深度，强烈推荐给大家。
在前面说过的TI”高精度实验室”教程里，除了这里介绍的驱动电路设计和噪声分析之外，还有最基本的ADC基础、SAR与Delta-sigma ADC的原理与比较、误差分析、低功耗设计、高速设计等等，非常全面。每个视频后还有配套习题，方便我们巩固学习成果。我觉得无论你是模电新手还是老炮，都能找到适合你的内容。
“高精度实验室”、ADC电路设计指导手册都是TI ADC工具箱的一部分，这里面还有《模拟工程师口袋参考书》，可以用来快速查找和计算各种信号链的调参方法，包括运放带宽、稳定性等等。
这些设计资源可以和ADC 模拟工程师计算器，TI TINA 以及Pspice for TI 配合使用，形成了一站式的设计体验。我把这些内容的链接都放在了参考文献里，想学习这方面知识的朋友，一定记得从这里开始。
下面是我的视频回答：
【参考文献】
1. TI 精密ADC学习中心
https://www. ti.com.cn/zh-cn/data-co nverters/adc-circuit/precision-adcs/learning-center.html
2. TI高精度实验室线上培训视频
https:// training.ti.com/ti-prec ision-labs-adcs
3. 模拟工程师口袋参考指南
https://www. ti.com/seclit/eb/slyw03 8c/slyw038c.pdf
4. ADC 噪声分析基础 电子书
https://www. ti.com/lit/eb/slyy192/s lyy192.pdf
5. 电路设计指导手册
https://www. ti.com.cn/zh-cn/design- resources/design-tools-simulation/analog-circuits/overview.html
6. 模拟工程师计算器
https://www. ti.com.cn/tool/cn/ANALO G-ENGINEER-CALC
7. TI TINA
https://www. ti.com.cn/tool/cn/TINA- TI
8. Pspice for TI
https://www. ti.com.cn/tool/cn/PSPIC E-FOR-TI
9. 参考设计
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牧场物语系列，这个承载了无数玩家童年和青春回忆的IP，自诞生以来便以其治愈的画风、自由的玩法和丰富的养成系统吸引了全球玩家。然而，近年来，不少资深玩家和评论人都发出了一个声音：牧场物语似乎再也达不到《矿石镇的伙伴们》的高度了。这并不是说后来的作品不好玩，而是《矿石镇的伙伴们》在那个人们还未被各种快餐.............
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好的，我们来深入探讨一下“现代科技进步太慢，导致科学发育迟缓，跟不上中医理论高度”这个观点，并分析其背后的原因。需要强调的是，这是一个极具争议性且不被主流科学界普遍接受的观点。现代科学在近几个世纪的发展速度是空前绝后的，其对物质世界的认知、改造能力以及在解决人类健康问题上的成就，是历史上任何时期都无.............
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《霸王别姬》之于中国电影，好比珠穆朗玛之于喜马拉雅。它是一座难以逾越的高峰，不仅是技术上的精湛，更是情感、历史、文化层面的深刻共鸣。如今的中国电影，虽在技术、资本层面日新月异，但在《霸王别姬》那样的高度上却似乎难以企及。这其中的原因，盘根错节，值得细细道来。首先，我们得聊聊《霸王别姬》为什么是《霸王.............
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