EDA技术及数字系统的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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包明，曹阳 著

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• 可编程逻辑
• 系统设计

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出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301238776

商品编码：29729780275

包装：平装

出版时间：2014-02-01

基本信息

书名:EDA技术及数字系统的应用

：55.00元

售价：37.4元,便宜17.6元,折扣68

作者:包明,曹阳

出版社：北京大学出版社

出版日期：2014-02-01

ISBN：9787301238776

字数：636000

页码：420

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书可作为电子、通信、计算机、自动化等专业的教材，也可供相关技术人员参考使用。

内容提要

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“EDA技术”课程受益面很宽，又是一门发展迅速、工程性强、须紧密结合技术发展前沿的现代电子设计技术课程。
　　本书作者给出了FPGA的一些设计技巧和实用设计方法，以及FPGA综合设计实例。通过本书的学习，可以使学生能够掌握常用的EDA开发软件,及时将学科的新成果引入教学中，将HDL硬件描述语言设计方法和FPGA的开发技术及符合工程规范的系统设计技术有机地融合在一起，强调理论和实际的联系，培养学生的创新能力和实验动手能力。本书可作为电子、通信、计算机、自动化等专业的教材，也可供相关技术人员参考使用。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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EDA技术在现代电子设计中的核心作用与实践 随着信息技术的飞速发展，电子系统的复杂性与集成度不断攀升，传统的电路设计方法已难以满足日益严苛的设计要求。在这种背景下，电子设计自动化（EDA）技术应运而生，并逐渐成为现代电子系统设计不可或缺的核心支撑。本书旨在深入探讨EDA技术在数字系统设计领域的广泛应用，系统性地介绍其原理、工具链以及在实际项目中的实践方法，为读者提供一个全面而深入的理解框架。 第一章：EDA技术概述与发展历程 本章将首先界定EDA（Electronic Design Automation）的概念，阐述其作为一套软件工具和方法学的集合，如何显著提升电子设计的效率、准确性和可靠性。我们将追溯EDA技术的发展脉络，从最初的手动布线和版图绘制，到 CAD（Computer-Aided Design）工具的出现，再到如今高度集成的 HDL（Hardware Description Language）仿真、综合、布局布线和验证平台，揭示EDA技术如何一步步解放设计师的生产力，推动了集成电路（IC）和电子系统（ES）的摩尔定律式进步。 我们将重点介绍EDA技术的核心价值，包括： 设计效率的飞跃： 自动化工具能够处理海量电路元件和连接，大幅缩短设计周期，降低人力成本。 设计精度的提升： 精确的仿真和验证工具可以提前发现潜在的设计缺陷，减少物理原型制作的错误和返工。 设计复杂度的驾驭： EDA工具能够支持从几十个门电路到数十亿晶体管的大规模集成电路设计。 设计成本的优化： 通过早期检测和优化，减少物理实现阶段的浪费，降低芯片制造成本。 设计创新的驱动： EDA技术为设计师提供了更广阔的探索空间，使其能够专注于创新的架构和功能设计。 此外，本章还会简要介绍当前EDA工具的主要提供商，以及不同类型EDA工具的划分（如逻辑设计工具、物理设计工具、验证工具等），为后续章节的学习奠定基础。 第二章：硬件描述语言（HDL）与逻辑设计 本章将聚焦于实现数字系统逻辑功能的基础——硬件描述语言（HDL）。我们将深入讲解当前主流的HDL，如Verilog HDL和VHDL，从基本语法、数据类型、运算符、行为建模、结构建模到过程语句，详细阐述如何用代码描述数字硬件的行为和结构。 内容将涵盖： HDL基础： 介绍HDL的本质，它是一种用于描述电子电路功能的语言，而非传统意义上的软件编程语言。 Verilog HDL详解： 从模块定义、端口声明、信号类型、赋值语句（阻塞与非阻塞）、条件语句（if-else, case）、循环语句（for, while, repeat）到任务和函数，系统性地讲解Verilog的语法和用法。 VHDL详解： 同样从实体、架构、端口、信号、类型、进程、并发语句、选择语句、循环语句以及子程序等角度，全面介绍VHDL。 可综合与不可综合代码： 重点强调HDL代码的可综合性原则，即哪些代码结构可以被综合工具转化为实际的硬件逻辑，哪些只能用于仿真。 逻辑设计流程： 介绍基于HDL的逻辑设计流程，包括代码编写、仿真验证、逻辑综合、静态时序分析（STA）等关键步骤。 简单数字电路设计实例： 通过设计一些典型的数字电路，如加法器、减法器、寄存器、计数器、有限状态机（FSM）等，演示HDL在实际设计中的应用。 理解HDL是掌握EDA技术的基础，本章将力求让读者能够熟练使用HDL来描述和验证数字电路的功能。 第三章：逻辑综合与优化 逻辑综合是EDA流程中的一个关键环节，它将用HDL编写的高层次逻辑描述转化为门级网表，即由基本逻辑门（如AND, OR, NOT, XOR等）组成的电路。本章将深入剖析逻辑综合的原理、流程、关键技术以及优化策略。 核心内容包括： 逻辑综合的定义与目标： 解释逻辑综合的目标是将HDL代码映射到目标工艺库中的标准单元，并满足设计约束（如面积、时序、功耗）。 综合工具的工作原理： 介绍主流综合工具（如Synopsys DC, Cadence Genus）的基本工作流程，包括逻辑映射、逻辑优化、寄存器复制、共享逻辑等。 设计约束（Constraints）： 详细阐述各种设计约束的重要性，包括时钟约束（周期、占空比、延迟）、输入输出延迟约束、端口驱动约束、线负载模型等，强调约束是指导综合工具进行优化的关键。 逻辑优化技术： 介绍各种逻辑优化技术，如布尔代数化简、逻辑门替换、逻辑重定时、共享逻辑提取、寄存器复制等，说明它们如何用于减小电路面积、提高性能或降低功耗。 多重输出优化（Multi-output Optimization）： 讨论如何对具有多个输出的逻辑块进行联合优化。 时序优化： 重点讲解综合工具如何通过插入寄存器、改变逻辑结构、调整门级连接等方式来满足时序要求，包括建立时间（Setup Time）和保持时间（Hold Time）的违例分析与修复。 面积与功耗优化： 介绍如何在满足时序要求的前提下，通过选择合适的逻辑单元、合并逻辑、减少逻辑深度等方式来优化面积和功耗。 静态时序分析（STA）： 简要介绍STA的概念，说明它如何在综合完成后对电路进行全面的时序检查，并与综合过程紧密配合。 本章旨在让读者理解逻辑综合工具如何将抽象的HDL代码转化为可实现的硬件逻辑，并掌握如何通过设置合理的约束来指导工具实现最优的设计结果。 第四章：布局布线与物理实现 在逻辑综合完成后，电路网表已经描述了逻辑功能，但尚未包含物理实现的信息。布局布线（Place and Route, P&R）是EDA流程中将逻辑网表转化为物理版图的关键步骤，决定了芯片的最终性能、功耗和面积。本章将深入探讨布局布线的原理、流程、技术与挑战。 内容将涵盖： 物理设计流程概览： 介绍物理设计的整个流程，包括综合后的网表导入、技术映射、引脚分配、全局放置、详细放置、全局布线、详细布线、时钟树综合（CTS）、寄生参数提取（Parasitic Extraction）以及物理验证（DRC/LVS）。 引脚分配（Pin Assignment）： 解释如何合理地分配芯片的输入输出引脚，以优化布线长度和信号完整性。 全局放置（Global Placement）： 介绍如何将标准单元和宏单元（如SRAM、PLL）大致放置在版图的合理位置，以最小化总线长和竞争。 详细放置（Detailed Placement）： 介绍如何在全局放置的基础上，精细地调整标准单元的位置，以满足特定的布局约束和优化布线。 全局布线（Global Routing）： 解释如何规划金属层之间的连接路径，将单元之间的连接信号初步分配到布线资源中。 详细布线（Detailed Routing）： 介绍如何在全局布线的基础上，具体地在金属层上绘制出每条信号线，完成所有连接。 时钟树综合（Clock Tree Synthesis, CTS）： 详细讲解CTS的重要性，包括如何构建一个低偏斜（Skew）和低抖动（Jitter）的时钟分发网络，以确保时序的稳定性。 寄生参数提取（Parasitic Extraction）： 介绍如何从生成的版图中提取出导线电阻、电容等寄生参数，并如何将其反馈给后端工具进行更精确的时序和功耗分析。 物理验证（DRC/LVS）： 解释设计规则检查（DRC）和版图与原理图一致性检查（LVS）的重要性，它们是确保芯片制造工艺兼容性和设计准确性的最后一道防线。 信号完整性（Signal Integrity, SI）与电源完整性（Power Integrity, PI）： 介绍在布局布线过程中需要考虑的信号完整性问题（如串扰、反射）和电源完整性问题（如压降），以及相应的解决方案。 本章旨在让读者理解从逻辑网表到物理版图的转化过程，并认识到布局布线在实现高性能、低功耗芯片中的关键作用。 第五章：仿真与验证技术 在EDA流程中，仿真与验证占据着举足轻重的地位，其核心目标是确保设计的功能正确性、性能满足度以及设计的可靠性。本章将系统性地介绍各种仿真与验证技术，覆盖从功能验证到形式验证的广阔领域。 内容将包括： 仿真基础： 介绍仿真在EDA流程中的作用，包括功能验证、时序验证、功耗分析等。 事件驱动仿真（Event-Driven Simulation）： 讲解事件驱动仿真器的工作原理，以及其在提高仿真效率方面的优势。 行为级仿真（Behavioral Simulation）： 介绍使用HDL的较高抽象层次来描述和仿真设计的功能。 门级仿真（Gate-Level Simulation）： 介绍仿真由综合工具生成的门级网表，能够更精确地反映时序和功耗。 混合模式仿真（Mixed-Mode Simulation）： 介绍在复杂系统中，同时使用不同抽象层次的模型进行仿真，以平衡效率和精度。 验证方法学（Verification Methodologies）： 验证平台搭建： 介绍如何搭建一个高效的仿真验证平台，包括测试激励生成、信号监控、覆盖率收集等。 面向对象验证（OVM/UVM）： 详细讲解SystemVerilog中的统一验证方法学（UVM），包括其组件（Sequencer, Driver, Monitor, Scoreboard, Agent, Environment）和应用场景。 约束随机激励（Constrained Random Stimulus）： 介绍如何使用随机化技术来生成大量的、具有覆盖率的测试向量，从而提高验证效率。 断言（Assertions）： 介绍使用SystemVerilog Assertions (SVA) 来描述设计属性，并在仿真中进行检查，能够更有效地捕获错误。 形式验证（Formal Verification）： 形式验证的原理： 介绍形式验证不依赖于测试向量，而是通过数学方法来证明或证伪设计的属性。 模型检验（Model Checking）： 介绍模型检验技术，如状态空间探索，用于验证有限状态机的属性。 等价性检查（Equivalence Checking）： 介绍如何比较两种不同表示形式（如RTL与门级网表）的逻辑等价性。 属性检查（Property Checking）： 介绍如何使用形式化语言（如SVA）来描述设计属性，并通过形式验证工具进行检查。 覆盖率分析（Coverage Analysis）： 介绍各种类型的覆盖率（代码覆盖率、功能覆盖率、事务覆盖率），以及如何使用覆盖率来评估验证的充分性。 本章旨在让读者深刻理解仿真与验证在确保设计质量中的关键作用，并掌握当前主流的验证方法和工具。 第六章：EDA技术在数字系统设计中的典型应用 本章将通过具体应用案例，展示EDA技术如何赋能各类数字系统的设计与实现，加深读者对前几章理论知识的理解，并了解EDA技术在工程实践中的价值。 我们将重点分析以下几个典型应用场景： 微处理器/微控制器（MPU/MCU）设计： 介绍如何利用HDL描述CPU的指令集架构（ISA）、流水线、缓存、中断控制器等核心部件，并通过EDA工具进行仿真、综合、布局布线，最终实现高性能CPU的设计。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）设计： FPGA的特点与优势： 介绍FPGA的可编程性、灵活性和快速上市周期。 FPGA设计流程： 讲解基于FPGA的EDA设计流程，包括HDL设计、综合、布局布线（针对FPGA厂商提供的工具）、下载与调试。 FPGA设计实例： 展示如何使用EDA工具为FPGA设计图像处理模块、通信接口、嵌入式系统等。 SoC（System on Chip）集成设计： SoC的复杂性： 介绍SoC集成了CPU、GPU、DSP、内存控制器、各种外设接口等，其集成难度极高。 IP核（Intellectual Property Core）复用： 讲解IP核的概念，以及如何通过IP核复用加速SoC的设计。 软硬件协同验证： 介绍在SoC设计中，软硬件协同验证的重要性，以及如何利用仿真平台和硬件加速器进行高效验证。 数字信号处理（DSP）系统设计： 介绍如何利用EDA工具设计滤波器、FFT、编码器/解码器等DSP算法，并在ASIC或FPGA上实现。 通信系统设计： 展示EDA技术在设计基带处理器、调制解调器、射频前端等通信模块中的应用。 人工智能（AI）芯片设计： 讨论EDA技术在设计用于加速神经网络计算的ASIC（如NPU）中的作用，包括张量处理单元（TPU）、并行计算架构的设计与优化。 通过这些实际案例，读者将能够更直观地理解EDA技术如何被应用于解决复杂的工程问题，并认识到EDA技术在推动电子产业创新中的核心地位。 第七章：EDA工具链的集成与未来展望 本章将对前面章节介绍的EDA技术和工具进行一个整体性的回顾，并探讨EDA工具链的集成化趋势，以及EDA技术未来的发展方向。 内容将包括： EDA工具链的构成： 总结不同EDA厂商提供的各类工具（如设计输入、仿真、综合、布局布线、验证、功耗分析、信号完整性分析等），以及它们之间的协同工作关系。 工具链的集成化趋势： 探讨EDA工具从单一功能向集成平台发展的趋势，以及如何通过标准接口实现不同工具间的数据交换和流程自动化。 EDA技术在人工智能时代的机遇与挑战： AI在EDA中的应用： 介绍机器学习和深度学习技术如何被应用于优化EDA算法，例如在布局布线、时序预测、功耗分析等方面。 AI芯片设计的EDA需求： 讨论AI芯片的独特性质对EDA工具提出的新要求，例如对大规模并行计算、数据流架构的支持。 EDA技术的未来发展方向： 异构计算（Heterogeneous Computing）的支持： 随着多核CPU、GPU、FPGA等异构计算平台的普及，EDA工具需要更好地支持跨平台设计与验证。 低功耗设计的新挑战： 随着移动设备和物联网的广泛应用，低功耗设计的重要性日益凸显，EDA工具需要提供更先进的功耗分析和优化技术。 安全可靠性设计： 探讨EDA技术在保障芯片安全（如防篡改、加密）和可靠性（如容错设计）方面的作用。 新兴材料与工艺的支持： 随着新材料和新制造工艺的出现，EDA工具需要不断更新以适应新的设计规则和器件模型。 对从业者的建议： 为希望在EDA领域发展的学生和工程师提供学习建议，强调理论与实践相结合的重要性。 通过本章的总结与展望，读者将对EDA技术的当前现状和未来发展方向有一个清晰的认识，并为进一步深入学习和实践做好准备。 本书力求以清晰的逻辑、详实的案例和深入的分析，帮助读者构建对EDA技术及其在数字系统应用中的全面认知。我们相信，掌握EDA技术是现代电子工程师必备的核心技能，也是驱动未来电子信息产业创新发展的关键动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计极其吸引人，那种深邃的蓝色调配合着现代感十足的字体，让人一眼就能感受到其中蕴含的严谨与前沿。我本以为这是一本面向初学者的入门读物，毕竟“应用”二字给人的感觉总是相对宽泛和基础。然而，当我翻开目录，才发现我对它的预判完全错了。它深入探讨了数据清洗、特征工程的底层逻辑，特别是关于缺失值处理的那些高级统计方法，简直是教科书级别的详尽。我记得有一章专门讲了如何利用时间序列分解来优化异常值检测，那部分的数学推导非常扎实，完全不是市面上那些浮于表面的“速成手册”能比拟的。作者对不同算法的适用场景分析得极其到位，比如在处理高维稀疏数据时，不同降维技术间的权衡取舍，作者给出了非常细致的性能对比图表，这对于我目前正在进行的一个复杂项目来说，简直是雪中送炭。阅读过程中，我频繁地需要对照查阅线性代数和概率论的基础知识，这更坚定了我的看法：这本书是为那些有一定基础，渴望在数据挖掘和建模方面更进一步的专业人士准备的“硬通货”。它要求读者不仅仅是会使用工具，更要理解工具背后的“为什么”。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的排版和插图质量让我略感失望。作为一本号称前沿技术的书籍，很多关键概念的图示显得过于简单，甚至有些模糊不清，需要我反复在网上搜索更清晰的图例来辅助理解。比如在介绍一种新型的信号处理滤波器时，书中的波形图看起来像是用早期的绘图软件制作的，完全没有展现出该技术在时域和频域上的精妙之处。而且，书中的代码示例虽然提供了，但多数都是伪代码或者特定语言（如MATLAB）的片段，对于习惯于Python或C++的读者来说，需要花费额外精力进行转换和验证。我期待的是那种能直接“复制粘贴”后就能运行并观察结果的范例。尽管如此，文字部分的深度是无可厚 বুকে的。作者在探讨非线性系统建模时，引入了最新的拓扑数据分析（TDA）的视角，这部分内容非常新颖，市面上很少有教材敢于涉及这么深的内容。如果能把图文排版提升一个档次，这本书的价值会更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐这本书的，当时他提到这本书对于理解现代硬件架构中内存访问模式的优化非常有启发性。我当时有点疑惑，因为我更关注的是软件层面的算法实现，对硬件的细节不甚了解。但抱着试试看的心态买来后，我发现它的章节编排逻辑非常独特。它没有按照传统的“理论—实践”的线性结构走，而是采取了一种“问题导向”的叙事方式。比如，它用一个具体的性能瓶颈案例（比如某个大型数据集加载时间过长）作为引子，然后层层剥茧地分析导致这个问题的系统级原因，最后才提出解决方案。这种叙事手法极大地激发了我的阅读兴趣。特别是关于缓存一致性和并行计算模型的部分，作者的论述深入浅出，将复杂的并发控制机制用生动的比喻解释清楚。读完这些章节，我对如何编写出更高效、更贴近硬件特性的程序有了全新的认识，这对于我平时写的那些对速度要求极高的计算密集型代码，具有直接的指导意义。这本书确实让我跳出了纯粹的软件思维定式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构有一种很强的“学术会议论文集”的感觉，即内容之间并非完全平滑过渡，而是各个知识点像被精心打磨过的宝石一样独立存在，闪耀着各自的光芒。例如，关于数据可视化那一章，它几乎可以独立成为一本关于信息图形设计的专著。作者没有停留在传统的柱状图和散点图，而是详细剖析了如何运用“平行坐标图”来揭示高维数据的聚类结构，甚至还讨论了“人眼对色彩饱和度的感知阈值”与图表设计的关系。这种跨学科的融合令人耳目一新。我感觉这本书更像是一本“思想集锦”，它集合了不同领域专家对某一类问题的深刻见解，而不是一个循序渐进的教学大纲。因此，它非常适合作为进阶研究人员的案头工具书，随时翻阅某个特定章节，获取新的灵感和解决问题的独特视角，而不是作为初学者从零开始学习的起点。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想系统学习一下如何将机器学习模型部署到资源受限的边缘设备上。我原以为这本书会侧重于模型量化、剪枝等模型压缩技术，或者讲解如何使用特定的嵌入式AI框架。然而，书中花费了大量的篇幅来介绍系统级的功耗分析和热管理策略，以及如何设计一个高效的操作系统调度器来配合模型推理的实时性要求。这些内容虽然非常宝贵，极大地拓宽了我的视野，让我意识到部署不仅仅是把模型塞进去那么简单，它涉及到整个硬件-软件栈的协同优化。但是，对于我最关心的模型压缩算法细节，书上只是一笔带过，提到了几种方法但没有给出任何深入的数学推导或实际性能对比。我感觉作者的兴趣点似乎更偏向于“系统构建”而非“算法微调”。对于一个主要目标是精通边缘AI算法的读者来说，这构成了一个小的遗憾，我得另找专业书籍来补充模型压缩这块的知识。