教学资源 – 图书教辅

扩展信息

语种 : 英文

页数 : 700

开本 : 32

原书名 : Design of Analog CMOS Integrated Circuits

原出版社: McGraw-Hill

属性分类: 教材

包含CD : 无

绝版 : 无

图书简介

本书介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计。从直观和严密的角度阐述了各种模拟电路的基本原理和概念，同时还阐述了在SOC中模拟电路设计遇到的新问题及电路技术的新发展。本书由浅入深，理论与实际结合，提供了大量现代工业中的设计实例。全书共18章。前10章介绍各种基本模块和运放及其频率响应和噪声。第11章至第13章介绍带隙基准、开关电容电路以及电路的非线性和失配的影响，第14、15章介绍振荡器和锁相环。第16章至18章介绍MOS器件的高阶效应及其模型、CMOS制造工艺和混合信号电路的版图与封装。本书是现代模拟集成电路设计的理想教材或参考书。可供与集成电路领域有关的各电类专业的高年级本科生和研究生使用，也可供从事这一领域的工程技术人员自学和参考。

图书特色

封底
本书介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计，着重讲解技术的最新进展和设计实例，从MOSFET器件的基本物理特性开始，逐章分析CMOS放大单元电路、差分放大器、频率响应、噪声、反馈放大器与稳定性、运算放大器、电压基准源与电流基准源、离散时间系统、差分电路及反馈系统中的非线性、振荡器和锁相环等基础模拟电路的分析与设计。本书还介绍了集成电路的基本制造工艺、版图和封装设计的基本原则。本书自出版以来得到了国内外读者的好评和青睐，被许多国际知名大学选为教科书。同时，由于原著者在世界知名顶级公司的丰富研究经历，使本书也非常适合作为CMOS模拟集成电路设计或相关领域的研究人员和工程技术人员的参考书。
本书特色
涵盖模拟CMOS集成电路分析、设计的完整流程，是学习模拟电路设计的入门宝典。
将电路的基本概念、设计原理与实际工程应用关联，理论与实际结合，激发读者的兴趣。
在阐述各种模拟电路的改进和新电路结构的产生时，着重观察和分析，不断地提出问题和解决问题。
通过学习本书对电路的严谨分析，逐步掌握用CMOS工艺技术来设计模拟电路。
作者简介
Behzad Razavi 分别于1988年和1992年在斯坦福大学电气工程系获得理学硕士和博士学位。他曾在AT＆T贝尔实验室工作，随后又受聘于Hewlett-Packard实验室。他于1992年~1994年在普林斯顿大学（新泽西州普林斯顿）及1995年在斯坦福大学任副教授。1996年9月，他成为加州大学洛杉矶分校的电气工程系副教授，随后晋升为教授。拉扎维教授是VLSI电路专题讨论会的技术程序委员会和国际固体电子协会（ISSCC）的成员，担任模拟小组委员会的主席。

上架指导

集成电路设计

封底文字

本书介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计，着重讲解技术的最新进展和设计实例，从MOSFET器件的基本物理特性开始，逐章分析CMOS放大单元电路、差分放大器、频率响应、噪声、反馈放大器与稳定性、运算放大器、电压基准源与电流基源、离散时间系统、差分电路及反馈系统中的非线性、振荡器和锁相环等基础模拟电路的分析与设计。本书还介绍了集成电路的基本制造工艺、版图和封装设计的基本原则。本书自出版以来得到了国内外读者的好评和青睐，被许多国际知名大学选为教科书。同时，由于原著者在世界知名顶级公司的丰富研究经历，使本书也非常适合作为CMOS模拟集成电路设计或相关领域的研究人员和工程技术人员的参考书。
本书特点：
1）涵盖模拟CMOS集成电路分析、设计的完整流程，是学习模拟电路设计的入门宝典。
2）将电路的基本概念、设计原理与实际工程应用关联，理论与实际结合，激发读者的兴趣。
3）在阐述各种模拟电路的改进和新电路结构的产生时，着重观察和分析，不断地提出问题和解决问题。
4）通过学习本书对电路的严谨分析，逐步掌握用CMOS工艺技术来设计模拟电路。

作者简介

(美）Behzad Razavi 著：毕查德?拉扎维于分别于1988年和1992年在斯坦福大学电气工程系获得理学硕士和博士学位。他曾在AT＆T贝尔实验室工作，随后又受聘于Hewlett—Packard实验室。他于1992年-1994年在普林斯顿大学(新泽西州普林斯顿)及1995年在斯坦福大学任副教授。1996年9月，他成为加州大学洛杉矶分校的电气工程系副教授，随后晋升为教授。拉扎维教授是VLSI电路专题讨论会的技术程序委员会和国际固体电子协会(ISSCC)的成员，担任模拟小组委员会的主席。此外，他还分别担任IEEE固体电路杂志、IEEE电路和系统杂志及高速电子学国际杂志的特邀编辑和副编辑。

译者简介

王志华注释：暂无简介

图书目录

Introduction and Preface
1 Probability
1.1 Probabilities and Events
1.2 Conditional Probability
1.3 Random Variables and Expected Values
1.4 Covariance and Correlation
1.5 Conditional Expectation
1.6 Exercises
2 Normal Random Variables
2.1 Continuous Random Variables
2.2 Normal Random Variables
2.3 Properties of Normal Random Variables
2.4 The Central Limit Theorem
2.5 Exercises
3 Brownian Motion and Geometric Brownian Motion
3.1 Brownian Motion
3.2 Brownian Motion as a Limit of Simpler Models
3.3 Geometric Brownian Motion
3.3.1 Geometric Brownian Motion as a Limit of Simpler Models
3.4 *The Maximum Variable
3.5 The Cameron-Martin Theorem
3.6 Exercises
4 Interest Rates and Present Value Analysis
4.1 Interest Rates
4.2 Present Value Analysis
4.3 Rate of Return
4.4 Continuously Varying Interest Rates
4.5 Exercises
5 Pricing Contracts via Arbitrage
5.1 An Example in Options Pricing
5.2 Other Examples of Pricing via Arbitrage
5.3 Exercises
6 The Arbitrage Theorem
6.1 The Arbitrage Theorem
6.2 The Multiperiod Binomial Model
6.3 Proof of the Arbitrage Theorem
6.4 Exercises
7 The Black-Scboles Formula
7.1 Introduction
7.2 The Black-Scholes Formula
7.3 Properties of the Black-Scholes Option Cost
7.4 The Delta Hedging Arbitrage Strategy
7.5 Some Derivations
7.5.1 The Black-Scholes Formula
7.5.2 The Partial Derivatives
7.6 European Put Options
7.7 Exercises
8 Additional Results on Options
8.1 Introduction
8.2 Call Options on Dividend-Paying Securities
8.2.1 The Dividend for Each Share of the Security
Is Paid Continuously in Time at a Rate Equal
to a Fixed Fraction f of the Price of the
Security
8.2.2 For Each Share Owned, a Single Payment of
fS(td) IS Made at Time td
8.2.3 For Each Share Owned, a Fixed Amount D Is
to Be Paid at Time td
8.3 Pricing American Put Options
8.4 Adding Jumps to Geometric Brownian Motion
8.4.1 When the Jump Distribution Is Lognormal
8.4.2 When the Jump Distribution Is General
8.5 Estimating the Volatility Parameter
8.5.1 Estimating a Population Mean and Variance
8.5.2 The Standard Estimator of Volatility
8.5.3 Using Opening and Closing Data
8.5.4 Using Opening, Closing, and High-Low Data
8.6 Some Comments
8.6.1 When the Option Cost Differs from the Black-ScholesFormula
8.6.2 When the Interest Rate Changes
8.6.3 Final Comments
8.7 Appendix
8.8 Exercises
9 Valuing by Expected Utility
9.1 Limitations of Arbitrage Pricing
9.2 Valuing Investments by Expected Utility
9.3 The Portfolio Selection Problem
9.3.1 Estimating Covariances
9.4 Value at Risk and Conditional Value at Risk
9.5 The Capital Assets Pricing Model
9.6 Rates of Return: Single-Period and Geometric
Brownian Motion
9.7 Exercises
10 Stochastic Order Relations
10.1 First-Order Stochastic Dominance
10.2 Using Coupling to Show Stochastic Dominance
10.3 Likelihood Ratio Ordering
10.4 A Single-Period Investment Problem
10.5 Second-Order Dominance
10.5.1 Normal Random Variables
10.5.2 More on Second-Order Dominance
10.6 Exercises
11 Optimization Models
11.1 Introduction
11.2 A Deterministic Optimization Model
11.2.1 A General Solution Technique Based on
Dynamic Programming
11.2.2 A Solution Technique for Concave
Return Functions
11.2.3 The Knapsack Problem
11.3 Probabilistic Optimization Problems
11.3.1 A Gambling Model with Unknown Win Probabilities
11.3.2 An Investment Allocation Model
11.4 Exercises
12 Stochastic Dynamic Programming
12.1 The Stochastic Dynamic Programming Problem
12.2 Infinite Time Models
12.3 Optimal Stopping Problems
12.4 Exercises
13 Exotic Options
13.1 Introduction
13.2 Barrier Options
13.3 Asian and Lookback Options
13.4 Monte Carlo Simulation
13.5 Pricing Exotic Options by Simulation
13.6 More Efficient Simulation Estimators
13.6.1 Control and Antithetic Variables in the
Simulation of Asian and Lookback
Option Valuations
13.6.2 Combining Conditional Expectation and
Importance Sampling in the Simulation of
Barrier Option Valuations
13.7 Options with Nonlinear Payoffs
13.8 Pricing Approximations via Multiperiod Binomial Models
13.9 Continuous Time Approximations of Barrier and LookbackOptions
13.10 Exercises
14 Beyond Geometric Brownian Motion Models
14.1 Introduction
14.2 Crude Oil Data
14.3 Models for the Crude Oil Data
14.4 Final Comments
15 Autoregressive Models and Mean Reversion
15.1 The Autoregressive Model
15.2 Valuing Options by Their Expected Return
15.3 Mean Reversion
15.4 Exercises
Index