元旦的假期和第一個週末的讀書時光，比地鐵閱讀時光幸福了很多。無論是計算機的軟硬件，還是人工智能系統，乃至IoT，都會涉及到這一古老而嶄新的學科——電路與系統。讀這本書，如同在追溯的時光裏漫步。
這裏有一種強大的、迅速的、方便的原動力，它可以有各種用處，所有一切都由它造出來。它給我光，它給我熱，它是我船上機械的靈魂。這原動力就是電。——儒勒凡爾納
人們對電的感知可以追溯的2000多年前，但愛因斯坦認爲電池的發明是“所有現代發明的基礎”。伏特是整個文明世界公認的最偉大的電學家，伏特電池奠定了現代電氣工程學的基礎。安培被公認爲經典電磁學的奠基人，建立了描述電學和磁學之間關係的一種數學理論，焦耳提出，由任何伏特電流的適當作用所表現的熱與該電流強度的平方乘以傳導電阻成正比。但追到源頭，還是通過伏特，人們有緣瞭解到靜電學：類型學（歐姆），拓撲學（基爾霍夫），能量（焦耳）以及最終的動態電學（安培）。
從電荷，電路到電磁場
從電荷出發，庫倫用數學分析的方法論證了兩個點電荷之間的吸引力或排斥力正比於電荷的成績，反比於兩電荷之間的距離。
電路中電壓與電流的關係是由歐姆和基爾霍夫發現的。歐姆定律定義了金屬導體電流和電壓之間的關係。基爾霍夫發現了熱輻射定律，提出了兩個關於電阻網絡中節點間的電流和網絡各位置的電壓的定理，及現在的基爾霍夫定律。從這些定律和歐姆定律中導出的方程組便是電阻電路理論的數學基礎，將幾何對象與電路器件聯繫起來，由此成爲圖論的創始人之一。
在歐姆定律和基爾霍夫定律的基礎上，戴維南推導出了線性電路的兩個節點之間的電源等效電路的公式，即戴維南定理。而諾頓是網絡理論領域的一個傳奇人物，他僅憑一把計算尺和自己的直覺便實現了大量的創新。諾頓提出了電流源等效的公式，即戴維南等效電路的對偶原理。
奧斯特的發現拉開了人類研究場的序幕，繼奧斯特宣佈了電流流過導線時會在導線周圍產生磁場，安培展示了磁力線是個圓形之後，法拉第推測出如果磁極能夠被分開，單磁極會在導線周圍做圓周運動。觀察到變化的磁場能產生電場。對電學現象的深入思考和化學研究的背景作爲基礎，法拉第首次利用磁場生產出電流，發明了世界上第一臺電動機和發電機，證明了電與化學鍵之間的聯繫發現了磁對光的影響，以及反磁性。亨利和法拉第分別研究出了自感和互感的電磁現象。亨利還開發出了基於電磁鐵的實用設備，如門鈴和繼電器，引領了電學步入了實際應用領域。
從電磁波到電氣工程
麥克斯韋預言了電磁波的存在，總結出電場和磁場的強度僅用電流和電壓就可以簡單的關聯起來。著名的麥克斯韋方程最初是由近20個方程來表示電路的幾個可測性質之間的關係，海維塞修訂了麥克斯韋理論形成了4個方程，從而得到了一個適用於電場和磁場的波動方程，這就是現代無線通信的基礎：描述光和無線電波的波動方程，據此，馬可尼發明了無線廣播。
繼法拉第和麥克斯韋之後，赫茲發現了電磁波，用偶極子和拋物面鏡研究這些波，表明光波和電磁波在本質上是相同的。韋伯提出的粒子和力的電荷模型讓他成爲了電子理論和金屬導電性的先驅，並與高斯合作研製出了電磁電報，這個電報把磁力觀測臺和哥廷根物理學院連接了起來。
特斯拉是一位令人驚歎的發明家，是電學史上真正的先驅之一，研究出了高頻電，並使第一個交流電系統應用到實際的生活中。
電氣工程一詞來自於西門子（人名，Werner von Siemens）的命名，他發明了針式電報機、世界上首臺電梯以及無軌電車，而最重要的發明是運用正反饋概念設計的有實用價值的發電機。直流發電機的重大突破來自帕奇洛蒂，直流發電機本質上還是交流發電機，只是在兩個換向器的作用下可以產生全波整流電動勢，逆向思維，就有了電動機。法拉利做出的第一個成熟貢獻是有關變壓器的科學理論，磁場的旋轉速度與在靜止的電路中注入的電流的頻率一致。
如果伏特是最早把電力作爲能源的人，那麼後來電力應用方面的發展來自於兩個意大利人：帕奇洛蒂和他的發電機、法拉利和他的旋轉磁場。
關於電子器件
電子器件起源於發光的燈絲，弗萊明利用愛迪生效應發明了一種稱爲真空管的器件——弗萊明管被視爲電子器件長河中的第一件發明。美國人德福雷斯特在炙熱的燈絲和另一金屬絲之家放置了一塊金屬屏蔽網（柵極），在燈絲和金屬網加上一個小電壓，從燈絲流向另一電極的電流就可以收到控制，這就是真空三極管，這是第一個具有放大功能的器件，導致了AT&T的誕生，也使人們將更多的柵極添加到真空管中。
真空管笨重、能耗大、壽命短，逐漸被固態放大器取代。最初的成果是一種點接觸型的氧化鋅晶體二極管，由謝洛夫設計了它。奧匈帝國的利林菲爾德申請了銅硫化物三級放大器的專利，阻礙了後面場效應結構的申請。貝爾實驗室固體物理學小組的巴丁和布拉頓二人發明了點接觸式晶體管，而名利之爭促使肖克利建立了雙極型晶體管理論。直到1959年，貝爾實驗室的阿塔拉才成功製造出了絕緣柵型場效應晶體管，由此，金屬、氧化物和硅的三明治模型成爲了MOS晶體管的基礎。
集成電路就是把多個電子元器件集成到同一塊半導體晶片上，最初的連接是金屬導線，仙童公司的諾伊斯發明了基於光刻技術的平面工藝法，製造出了最早的單片集成電路。維德拉在仙童公司發明了集成電路運算放大器，使模擬濾波器設計者們有了一個理想的有源器件，來創造有源RC濾波器。
微處理器的發明歸功於英特爾公司的霍夫，他提出了一個由三個可編程芯片組成的解決方案。由此產生了4位的CPU——Intel 4004，之後是8008，摩托羅拉隨後推出了6800。費金離開英特爾後創辦了Zilog公司，推出了Z80。隨着摩爾定律的不斷應驗，可編程微電子器件佔據了統治地位，技術也從PMOS到NMOS再到了CMOS。1965年，RCA公司的赫佐格設計出了CMOS的邏輯和存儲電路，並最早研發出了CMOS微處理器。
在存儲方面，最初以鐵氧體磁芯爲基礎來存儲，雙極型晶體管是其首個替代品，英特爾最早製造出了PMOS靜態隨機存取存儲器芯片，爲了獲取更高的存儲密度，人們發明了DRAM。
電路的發展與計算機仿真
諧振電路是電路理論中的重要課題，可以追溯到萊頓瓶，萊頓瓶正是亥姆霍茲的能量守恆原理的插圖之一。湯姆遜給出了通過導體放電的數學模型，是一個二階常係數微分方程，方程的解與諧振電路的表現行爲一致。從特斯拉線圈到馬可尼的無線電報，發射機的電源電壓越高，天線塔越高，電磁波傳輸的就越遠，所有這些都充分利用了諧振電路。隨着無線語音傳輸的發展，人們發明了調製、解調和差分等技術，使用諧振電路實現了所需的選擇性。諧振電路的兩個組成元件——電容和電感，理論上認爲是對偶的，實際上不是的，後來人們開始陸續從電路中移除電感器。
無源濾波器的技術核心，一是負載線，一是諧振電路。電話系統中的濾波器應用有德國的瓦格納和貝爾實驗室的坎貝爾獨立提出，都用到了海維塞-普平線圈，後來佐貝爾建立第一個系統化的強大的濾波器設計概念，福斯特的電抗定律爲濾波器的綜合概念打開了大門，考爾給出了將經驗方法轉化爲數學化通用程序的第一步。巴特沃斯將濾波器分成最多4節，以放大器隔離，構建了具有準確定義的最大平坦函數濾波器。達林頓等人將可以被解釋爲功率比的期望函數可以實現爲濾波器電路，完善了電路理論。無源濾波器的經典設計理論是迄今爲止在電氣工程領域最完美的數學理論，影響了很多領域。
集成電路促進了有源濾波器的發展，僅用分立電阻，電容器以及運算放大器的有源濾波器稱爲RC濾波器，典型的結構有Sallen-Key，雙二階節和梯形濾波器。
在濾波器組中，分解過程稱爲分析，重構過程稱爲合成。在不同級採用不同採用率的系統稱爲多速率系統，從而產生了多速率濾波器。多速率數字濾波器在數字調製，數字波形編碼、語音處理、圖像處理、音視頻編解碼、天線系統等方面有着廣泛應用。
多速率模擬濾波器多在系統內部或作爲與自然世界的接口，即A/D轉換，乃至開關電容濾波器。
物理量的測試一直是人類面臨的一大挑戰，溫度是非常感興趣的一個物理量，傳感和處理結合在一起構成了傳感器系統。生物傳感系統廣義上是指一種分析裝置，能把生物反應轉化爲可量化、可處理的信號，例如血糖測量儀，如今已經有了植入式血糖儀。
在電路仿真中，SPICE成爲了IC設計的事實標準，佩德森被授予了IEEE金獎（1998年）。電路級仿真的數學模型成爲集總參數模型，描述爲電壓、工藝、電氣、溫度、幾何等參數的函數。仿真模型的發展與製造工藝和器件尺寸的進步是一致的。
在EDA中，包括：電路仿真、邏輯仿真與測試、MOS時序仿真、PCB版圖系統，佈線和規則陣列。
EDA的未來正在向着系統性設計發展，而IP是硅基系統設計方面的一個非常成功、非常有意義的進步，硅IP的出現讓設計人員有了一下預先設計好的、有一定功能、保證能夠運行的模塊。
從自適應信號處理到神經網絡
自適應濾波理論起源於18世紀，解決的是非線性估計的問題。
非線性電路是指包含一個或多個非線性元件的電路，從交流電到直流電需要整流，非線性電路爲電路與系統研究帶來了幾何學方法。
振盪器是一個典型的非線性系統。德波爾基於三極管的LC振盪引入了非線性的三次模型，非線性導致了干擾和失真，一般採用反饋來使放大器的模塊線性化。對非線性電路進行人工分析是不現實的，於是有了數值模型、模擬計算方法、及計算機輔助設計。確定性動態系統的狀態由初始條件和描述他們的數學模型唯一確定，根據連續或離散的時間改變，遵循一組微分或差分方程。對於隨機系統而言，長軌跡中的狀態分佈似乎不受對初始條件的影響，統計方法更適合表徵動態系統的性質。
對於自適應濾波器的典型實際應用，所採用的解決方案是遞歸最小二乘法（RLS）策略，利用正則方程組來描述。RLS還與卡爾曼濾波器相關，是非平穩環境的跟蹤方法。而最小均方（LMS）算法是自適應濾波史上的一個里程碑，產生了廣爲人知的維納濾波器。
在許多應用場景中得不到參考信號，必須基於與所涉及的信號性質相關的一些先驗知識選擇適當的目標函數，即盲自適應濾波算法，也成爲無監督算法，一直收到廣泛的關注。
物理和心理學之間的分裂誘導，使得物理學沒有能夠描述大腦存在和行爲的理論。
維德羅參加了1956年夏天的人工智能研討會，對構建有思維能力的機器感興趣，後來從自適應FIR數字濾波器入手，到自適應神經元的線性組合器，得出了LMS梯度是真實梯度的無偏估計。作爲工程師發明了一種學習算法，還是作爲物理學家發現了一種自然現象呢？
維德羅的學生和同事發表了“自適應天線系統”的論文，成爲經典，開啓了一個自適應陣列的領域，被稱爲智能天線。還有，自適應噪聲消除。
神經網絡的回顧要跨越幾乎所有的傳統學科，單層感知器具有不可能計算異或邏輯的嚴重缺點，羅斯伯格在引入自組織網絡和自適應共振理論方面發揮了重要作用，hopfield 開發了一種嚴格的數學方法，通過全局能量函數來描述網絡狀態，其最小值對應最優解。
多值邏輯即模糊邏輯給出了所有輸入和輸出之間的非線性關係，同樣應用在如控制理論和人工智能等電路和系統中，通常結合了神經網絡範式。
電路理論的基本原理
對於任何線性、時不變的無源系統/電路/網絡，驅動點阻抗都是一個關於複頻率的正實函數。布倫發現這樣的函數都可以通過系統性的構建過程來實現，伯特和達芬用理查茲變換得出了不含變壓器的電路綜合過程，這代表了從一個理想產生出的成就——如今的工程領域都缺乏這樣的理想。首先，對要解決的問題給出精確的、形式化的（數學的）描述。然後，通過系統化的流程解決問題，而在這個流程之前，理論就已經確保了它必定會成功（在有限步驟內終止）。現在的軟件通過這樣的流程來設計，那不是很好嗎？
達令頓的研究表明，任何正有理實函數，都可以實現爲一個由無損耗的器件（如L，C）和一個正電阻組成的結構。
泛零器（nullor）元器件是一種非常有用的模型：一種電壓和電流總爲零的二端口元件，以及一種電壓和電流都不確定的二端口元件。
電路是一個線性圖，是很多理論的根基，也是分析複雜網絡的系統性方法的基礎。圖論是基於計算機的分析方法和計算機模擬的基礎，基爾霍夫的第一和第二定律就是基於圖論的，但基爾霍夫的第三和第四定律幾乎沒人知道，但他們是網絡理論發展的重要基礎， 對系統性分析大型網絡至關重要。例如，節點導納矩陣的行列式等於所有樹導納乘積之和——直接展現了電路的拓撲結構和電路傳遞函數之間的關係。
開發有源濾波器的動機是除去電路中的電感器，由於它們的大小、重量和非理想性。林維爾發現，任何有理函數都可以用RC有源電路的傳遞函數來表示。奧查德發現，在經典的雙端、無源、無損耗的LC梯形濾波器中，對元器件公差的靈敏度表現得出人意料的好，尤其在通帶上。
數字濾波器的實際應用嚴重受限於通信系統所需的實時信號處理的頻率範圍，但德州儀器的DSP是一個重要里程碑，刺激了向實際應用的轉化。費特魏斯發現，經典網絡理論中的概念可以遷移到純數值數據處理領域。如今的電子產品，大都包含了若干數字濾波器。
非線性被認爲是次要的，不需要的特性，直到20世紀80年代，非線性動力學才受到大量關注，混沌和分形的發現，基於E-c 調製器的過採樣系統的發展都基於非線性系統。
在今天看來無用的理論都可能是明天新科技的基石，那些急於看到實際效益的管理者通常無法理解這一點。
新興的研究方向
書中給出了當前電路與系統領域中的一些新的研究方向——
模擬信號處理
模擬電路向電源管理方面的擴展，包括常青化、碳中和的能量收集以及面向物聯網的電池壽命延長，模擬射頻的片上無線網絡可能是可行的解決方案。
生物醫學和生命科學的電路與系統
設備的微納米級小型化和集成化，以及便攜式、可植入設備的實現。
蜂窩納米網絡和陣列運算
在納米級計算設備上模擬生物系統。
電路與系統的通信
硬件安全、物聯網、霧計算、傳感網絡、低功耗和可穿戴設備等。
數字信號處理
創造面向大型或小型嵌入式設備和裝備的革命性的、高效能的、高靈活性的以及可擴展的解決方案。
多媒體系統&應用
理解多媒體內容是許多新應用的核心。
納米電子學與千兆集成度系統
納米器件、納米電路、納米機器人，以及量子計算的電路與系統等。
神經系統應用與技術
深度網絡的專有硬件網絡的實現，爲自主代理設計的智能電路與系統等。
非線性電路與系統
所涉及系統的混合信號性質以及大規模非線性網絡。
電力與能源電路與系統
智能電網中的電源轉換器等。
傳感系統
傳感器級的高效處理與數據縮減策略等。
視覺信號處理與通信
複雜度感知分析視覺算法，智能、靈活、高效的系統架構，將被同時探索和設計。
VLSI系統與應用
納米級應用在一個可接受的速度下以超低功耗工作，另一種情況是超高性能的電路與系統而不在乎功耗。
讀完了這本書，在筆記中儘量沒有使用英文的姓名，但電路與系統歷史上的先賢好像沒有出現中國人的名字，熱衷國學固然很好，但關於科學的討論是否少了一些呢？難道真是在各種教育中沒有邏輯學的緣故嗎？
同樣，以信息論創始人香農的話作爲結束語：
我們知曉過去，卻無法左右它，
我們左右着未來，卻無法知曉它。
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