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压缩感知理论
压缩感知理论 压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种突破 Nyquist 采样定理的新型信号采集理论：当信号在某个变换域具有稀疏性时，可以远低于 Nyquist 率的采样速率进行采集，并通过非线性优化算法精确重建原始信号。由 Donoho、Candès、Romberg、Tao 等在 2006 年前后正式提出。 核心思想 稀疏表示 如果信号 x∈RN 在某个正交基 Ψ（如 DCT、小波）下仅有 K≪N 个非零系数，则称信号是 K-稀疏 的 自然信号（包括神经信号、图像、音频）在适当变换域中通常呈现近似稀疏性 测量过程 y=Φx=ΦΨs=Θs 其中： Φ∈RM×N 为测量...
单管放大级
单管放大级 单晶体管放大级是模拟集成电路中最基本的构建块。通过选择不同的晶体管端子作为输入、输出和公共端，可以得到共射(CE)/共源(CS)、共基(CB)/共栅(CG) 和共集(CC)/共漏(CD) 六种基本组态，每种组态具有独特的增益、输入阻抗和输出阻抗特性。此外，在发射极/源极引入负反馈退化可以显著改善线性度和带宽。理解和熟练运用这些基本放大级是设计复杂运放的前置条件。本文基于 Gray §3.1-§3.3 提炼，同时给出 BJT 和 CMOS 两种实现。 前后关系 前置知识： 双极晶体管小信号模型（§1.4）— BJT Hybrid-π 模型、g_m/r_π/r_o MOS晶体管模型与特...