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郭勇 编

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路分析
• 芯片设计

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111331322

版次：1

商品编码：10550989

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 全国高等职业教育规划教材

开本：16开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：294

内容简介

　　电子设计自动化技术（Electronic Design Automation，EDA）是在电子CAD技术的基础上发展起来的计算机设计软件系统。《EDA技术基础与应用》主要介绍电路仿真技术、印制电路板的辅助设计和FPGA／CPLD设计，采用3个典型的EDA技术软件：Multisim 10、Protel DXP 2004 SP2和Quartus II。全书通过大量的案例介绍虚拟电路的搭接、虚拟仪器的使用、一些高级电路分析方法及FPGA／CPLD设计；通过对实际产品的解剖和仿制介绍产品从原理图设计到PCB设计及输出的整个过程。
　　《EDA技术基础与应用》内容丰富，案例由浅入深，注重实用性，兼顾课堂教学和自学的需求，配备了大量的应用实例，使读者能在较短的时间内掌握软件的使用方法和产品的基本设计方法。
　　《EDA技术基础与应用》可作为高等职业院校电子类、电气类、通信类、机电类等专业的教材，也可作为职业技术教育、技术培训及从事电子产品设计与开发的工程技术人员学习EDA技术的参考书。

目录

出版说明
前言
第1章 绪论
1.1 EDA技术概述
1.2 本书使用的主要软件安装
1.3 习题
第2章 Multisim10电路仿真基本应用
2.1 Multisim10简介
2.1.1 Multisim10基本界面
2.1.2 Multisim10工作界面设置
2.2 整流滤波电路测试
2.2.1 文件新建、保存、打开与退出
2.2.2 放置元器件
2.2.3 元器件调整
2.2.4 连接线路
2.2.5 电压表、电流表及数字万用表的使用
2.2.6 功率计的使用
2.3 单管放大电路测试
2.3.1 静态工作点测试
2.3.2 函数信号发生器与双踪示波器的使用
2.3.3 元器件故障设置
2.3.4 安捷伦示波器简介
2.4 单调谐放大电路测试
2.4.1 静态工作点测试
2.4.2 用波特图示仪观测频率特性
2.5 译码显示电路设计
2.5.1 帮助信息的使用
2.5.2 数码管的使用
2.5.3 字信号发生器的使用
2.5.4 总线的使用
2.6 门电路测试与转换
2.6.1 门电路测试
2.6.2 逻辑分析仪的使用
2.6.3 逻辑转换仪的使用
2.7 电路输出
2.7.1 电路图打印
2.7.2 仪器测试结果打印
2.7.3元器件清单报表输出
2.8 实训
2.8.1 实训1 MultisimlO基本操作
2.8.2 实训2 单管放大电路测试
2.8.3 实训3 绘制总线电路
2.8.4 实训4 阻容耦合放大器测试
2.8.5 实训5 表决电路设计
2.9 习题
第3章Multisim10常用分析方法
3.1 仿真分析基本设置
3.1.1 设置显示节点编号
3.1.2 输出变量设置
3.2 常用分析方法
3.2.1 直流工作点分析
3.2.2 瞬态分析
3.2.3 交流分析
3.2.4 傅里叶分析
3.2.5 直流扫描分析
3.2.6 参数扫描分析
3.3 Multisrin10后处理器的使用
3.4 Multisim10与其他EDA软件的转换
3.5 实训
3.5.1 实训1 OTL功率放大电路测试
3.5.2 实训2 电容三点式振荡电路测试
3.5.3 实训3 双调谐放大电路测试
3.6 习题
第4章 仿真分析设计实例
4.1 电路与信号系统的仿真应用
4.1.1 验证基尔霍夫电流定律
4.1.2 RC积分电路
4.1.3 交流电路参数测量
4.1.4 利用加法运算电路合成波形
4.2 模拟电子电路的仿真应用
4.2.1 共发射极单管放大电路测试
4.2.2 半波、全波整流滤波电路测试
4.2.3 两级负反馈放大电路测试
4.2.4 一阶有源低通滤波器测试
4.2.5 电视伴音鉴频电路测试
4.2.6 AM调制与解调电路测试
4.3 数字电路的仿真应用
4.3.1 组合逻辑电路测试
4.3.2 555定时器定制设计
4.3.3 计数器电路设计
4.3.4 移位寄存器功能验证
4.4 习题
第5章 ProteIDXP2004SP2原理图设计
5.1 ProteIDXP2004SP2软件基本操作
5.1.1 启动ProteIDXP2004SP2
5.1.2 ProteIDXP2004SP2中英文界面切换
5.1.3 ProteIDXP2004SP2的工作环境
5.1.4 PCB工程项目文件操作
5.2 串联调整型稳压电源原理图设计
5.2.1 新建原理图文件
5.2.2 图纸设置
5.2.3 设置栅格尺寸
5.2.4 设置标准标题栏
5.2.5 设置白定义图纸和自定义标题栏
5.2.6 设置元器件库
5.2.7 原理图设计配线工具
5.2.8 放置元器件
5.2.9 调整元器件布局
5.2.10 电气连接
5.2.11 放置电路的I／O端口
5.2.12 放置电源和接地符号
5.2.13 元器件属性调整
5.2.14 绘制电路波形
5.2.15 放置文字说明
5.2.16 文件的存盘与退出
5.3 采用总线形式设计接口电路
5.3.1 放置总线
5.3.2 放置网络标号
5.3.3 阵列式粘贴
5.4 原理图元器件设计
5.4.1 元器件库编辑器
5.4.2 设计前的准备
5.4.3 不规则分立元器件设计——PNP型晶体管
5.4.4 规则的集成电路元器件设计——TEA2025
5.4.5 多功能单元元器件设计——双联电位器
5.5 有源功率放大器层次电路图设计
5.5.1 功放层次电路主图设计
5.5.2 层次电路子图设计
5.5.3 设置图纸信息
5.6 电气检查与网络表生成
5.6.1 项目文件原理图电气检查
5.6.2 生成网络表
5.7 原理图及元器件清单输出
5.7.1 原理图输出
5.7.2 生成元器件清单
5.8 实训
5.8.1 实训1原理图绘制基本操作
5.8.2 实训2绘制接口电路图
5.8.3 实训3原理图库元器件设计
5.8.4 实训4绘制有源功放层次电路图
5.9 习题
第6章 PCB设计基础
6.1 PCB概述
6.1.1 PCB的作用
6.1.2 PCB的种类
6.1.3PCB设计中的基本组件
6.2 ProtelDXP2004SP2PCB编辑器
6.2.1 启动PCB编辑器
6.2.2 管理PCB编辑器画面
6.2.3工作环境设置
6.3 PCB的工作层面
6.4 PCB布局、布线的一般原则
6.4.1 PCB布局基本原则
6.4.2 PCB布线基本原则
6.5 实训PCB编辑器使用
6.6 习题
第7章 PCB手工布线
7.1 串联调整型稳压电路PCB设计
7.1.1 规划PCB尺寸
7.1.2 放置焊盘、过孔、定位孔
7.1.3设置PCB元器件库
7.1.4 放置元器件封装
7.1.5 从原理图加载网络表和元器件到PCB
7.1.6 元器件布局及调整
7.1.7 显示三维PCB
7.1.8 手工布线
7.2 PCB元器件设计
7.2.1 认知元器件封装形式
7.2.2 创建PCB元器件库
7.2.3 采用设计向导方式设计元器件：DM74I。S100贴片封装SOPl4
7.2.4 采用手工绘制方式设计行输出变压器封装
7.3 高密度圆形低频PCB——节能灯PCB设计
7.3.1 产品介绍
7.3.2 设计前准备
7.3.3 设计PCB时考虑的因素
7.3.4 从原理图加载网络表和元器件到PCB
7.3.5 节能灯PCB手工布局
7.3.6 节能灯PCB手工布线
7.3.7 生成PCB的元器件报表
7.4 实训
7.4.1 实训1绘制简单的PCB
7.4.2 实训2PCB元器件封装设计
7.4.3 实训3声光控节电开关PCB设计
7.5 习题
第8章 PCB自动布线
8.1 高频双面PCB设计
8.1.1 设计前的准备
8.1.2 设计PCB时考虑的因素
8.1.3载入网络表和元器件
8.1.4 元器件布局
8.1.5 设置地平面
8.1.6 常用自动布线设计规则设置
8.1.7 自动布线
8.1.8 手工调整布线
8.1.9 设计规则检查
8.2 贴片PCB设计
8.2.1 设计前的准备
8.2.2 设计PCB时考虑的因素
8.2.3 元器件预布局
8.2.4 载入网络表和元器件
8.2.5 元器件布局
8.2.6 露铜设置
8.2.7 有关SMD元器件的布线规则设置
8.2.8 PCB布线及调整
8.2.9 设置泪珠滴
8.2.10 设置网状屏蔽覆铜
8.3 PCB输出
8.3.1 PCB图打印输出
8.3.2 制造文件输出
8.4 实训
8.4.1 实训1高频PCB设计
8.4.2 实训2模数混合电路PCB设计
8.4.3实训3流水灯PCB设计
8.5 习题
第9章 FPGA/CPLD数字系统设计
9.1 FPGA/CPLD元器件概述
9.2 VHDL硬件描述语言
9.2.1 VHDL基本结构
9.2.2 VHDL语言的基本元素和基本描述语句
9.3 使用QuartusII软件进行PLD设计
9.3.1 QuartusII软件简介
9.3.2 图形用户界面设计
9.3 3命令行设计
9.4 数字钟设计实例
9.4.1 设计原理
9.4.2 设计输入
9.4.3创建工程
9.4.4 编译前设置
9.4.5 编译
9.4.6 仿真
9.4.7 编程与配置
9.5 实训
9.5.1 实训1QuartusII软件基本操作
9.5.2 实训2跑马灯设计
9.6 习题
附录 书中非标准符号与国标的对照表
参考文献

精彩书摘

　　对于电路板的制作而言，板的层数越多，制作程序就越多，失败率当然增加，成本也相对提高，所以只有在高级的电路中才会使用多层板。市面上所谓的四层板，就是顶层、底层，中间再加上两个电源板层，技术已经很成熟；而六层板就是四层板再加上两层布线板屡。
　　如图6-5所示为4层板剖面图。通常在电路板上，元器件放在顶层，所以一般顶层也称元器件面，而底层一般是焊接用的，所以又称焊接=面。对于SMD元器件，项层和底层都可以放元一器件。另外，元器件也分为两大类，传统的元器件是通孔式元器件，通常这种元器件体积较大，且电路板上必须钻孔才能插装；较新的设计一般采用体积小的SMD元器件，这种元器件不必钻孔，利用钢模将半熔状锡膏覆盖于电路板上，再把SMD元器件放上去，通过回流焊将元器件焊接在电路板上。SMD元器件是目前商品化电路板的主要元器件，但这种技术需要依靠机器，采用手工插置、焊接元器件比较困难。
　　2.根据PCB所用基板材料划分
　　1）刚性印制板（Rigid Print Board）。刚性印制板是指以刚性基材制成的PCB，常见的PCB一般是刚性PCB，如计算机中的板卡、家用电器中的印制板等，如图6-1～图6-3所示。常用刚性PCB有以下几类：
　　纸基板。价格低廉，性能较差，一般用于低频电路和要求不高的场合。
　　玻璃布板。价格较贵，性能较好，常用作高频电路和高档家用电器产品中。
　　合成纤维板。价格较贵，性能较好，常用作高频电路和高档家用电器产品中。
　　当频率高于数百兆赫时，必须用介电常数和介质损耗更小的材料，如聚四氟乙烯和高频陶瓷作基板，如图6-2所示。
　　2）挠性印制板（Flexible Print Board，也称柔性印制板、软印制板）。挠性印制板是以软性绝缘材料为基材的PCB。由于它能进行折叠、弯曲和卷绕，因此可以节约60％～90％的空间，为电子产品小型化、薄型化创造了条件，它在计算机、打印机、自动化仪表及通信设备中得到广泛应用，如图6-6所示。
　　3）刚一挠性印制板（Flex-rigid Print Board）。刚.挠性印制板指利用软性基材，并在不同区域与刚性基材结合制成的PCB，主要用于印制电路的接口部分，如图6-7所示。
　　……

前言/序言

智慧的解码：数据洞察的奥秘与实践 在这个信息爆炸的时代，数据早已不再是冰冷的数字堆砌，而是蕴藏着无限商业价值、科学奥秘和社会趋势的宝贵资源。然而，如何从海量数据中提取有价值的洞察，将原始数据转化为可指导行动的智慧，一直是困扰着无数企业和研究者的难题。本书旨在揭示这一智慧的解码过程，带领读者深入理解并掌握一系列强大的数据分析技术，帮助您在数据的海洋中精准定位、高效提炼，最终实现数据驱动的决策与创新。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是聚焦于探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）的核心理念与实战应用。EDA，作为数据科学流程中至关重要的一环，它强调在正式建模之前，通过可视化、统计摘要、数据清洗和初步的特征工程等手段，深入了解数据的内在结构、分布特征、变量间的关系以及潜在的异常值和噪声。它是一种“数据交谈”的过程，让我们在未被预设的框架下，以开放的心态去探索数据的“语言”，从而发现那些隐藏在表面之下的规律与联系。 第一篇：洞察之基——理解数据的本质 本篇将为读者打下坚实的数据分析基础，从最根本的概念入手，逐步构建对数据世界的认知。 数据世界的构建： 我们将从最基础的层面开始，探讨数据的不同类型，包括数值型（连续与离散）、类别型（标称与有序）以及日期时间型等。理解数据的类型是进行后续分析的前提，不同的数据类型需要采用不同的统计方法和可视化技术。例如，对分类变量进行计数和比例分析，对数值变量计算均值、中位数、标准差等描述性统计量。此外，还将介绍数据来源的多样性，如数据库、文件（CSV、Excel、JSON）、API接口以及网页抓取等，并讨论不同来源数据的特点和数据采集过程中可能遇到的挑战。 数据的初步审视： 在真正开始“探索”之前，对数据进行初步的概览是必不可少的。我们将详细介绍如何通过数据摘要统计来快速了解数据的基本情况。这包括计算每列数据的计数、缺失值比例、均值、中位数、标准差、最小值、最大值、四分位数等。对于类别型数据，则会关注其唯一值数量、频率分布以及众数。这些统计量如同数据的“体检报告”，能够迅速揭示数据的整体面貌，识别出潜在的数据质量问题。 可视化：数据的直观语言： 视觉化是EDA的灵魂。本部分将深入探讨如何利用各种图表来揭示数据的内在信息。我们将讲解不同图表的适用场景和解读要点： 分布图： 直方图、密度图、箱线图（Box Plot）用于展示单个数值变量的分布情况，帮助我们识别数据的偏度、峰度和离群点。 关系图： 散点图（Scatter Plot）用于探索两个数值变量之间的关系，识别线性、非线性或聚类模式。折线图常用于展示时间序列数据的趋势。 比较图： 条形图、分组条形图用于比较不同类别变量的数值差异。 多变量图： 散点图矩阵、热力图（Heatmap）则能帮助我们一次性可视化多个变量之间的关系，快速发现潜在的相关性。 地理信息图： 地图可视化对于分析地理位置相关的数据至关重要，例如用户分布、销售区域表现等。 我们将强调如何根据数据类型和分析目标选择最合适的图表，以及如何优化图表的呈现方式，使其清晰、准确、易于理解。 数据质量的“体检”： 真实世界的数据往往是“脏”的，存在缺失值、异常值、重复值、数据类型不匹配等问题。本部分将聚焦于数据清洗的关键技术。我们将学习如何识别和处理缺失值（删除、填充、插值），如何检测和处理异常值（基于统计方法、可视化或领域知识），如何识别和去除重复记录，以及如何进行数据类型转换以确保数据的一致性。高质量的数据是进行有效分析的基石。 第二篇：洞察之术——探索数据的深层结构 在掌握了基础的工具和方法后，本篇将带领读者进入更深层次的数据探索，挖掘数据背后隐藏的模式和关联。 变量间的深度关联： 除了可视化，统计方法是量化变量间关系的重要手段。我们将深入讲解： 相关性分析： 对于数值变量，我们将学习如何计算皮尔逊（Pearson）相关系数、斯皮尔曼（Spearman）等级相关系数等，并理解它们各自的含义和适用范围。通过相关系数矩阵和热力图，可以直观地展示变量间的线性相关程度。 协方差分析： 了解协方差的概念，及其与相关性的区别。 分组统计与比较： 对于类别变量和数值变量的组合，我们将学习如何进行分组统计（例如，按性别统计平均年龄、按产品类别统计销售额），以及如何运用t检验、方差分析（ANOVA）等统计检验方法来判断不同组间的均值是否存在显著差异。 模式的识别与聚类： 在某些情况下，数据中的个体（行）可能存在相似性，可以被归为不同的群体。本部分将介绍聚类分析的基本思想和常用算法，如K-Means算法。通过聚类，我们可以发现数据中自然形成的簇，理解不同用户群体的特征，或者对产品进行分组。 降维的智慧： 当数据维度过高时，分析和可视化会变得困难。降维技术旨在去除数据中的冗余信息，保留最重要的数据特征，从而简化模型，提高计算效率，并有助于揭示隐藏在多维空间中的结构。我们将介绍主成分分析（PCA）等经典的降维方法，理解其原理和应用场景。 特征工程的艺术： 特征工程是将原始数据转化为更能反映问题本质、更适合机器学习模型使用的特征的过程。本部分将介绍一些基础的特征工程技术： 特征创建： 基于现有特征组合或转换生成新特征，例如，从日期中提取星期几、月份；计算两个数值特征的比例或差值。 特征编码： 将类别变量转换为数值型，以便模型处理，例如，独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。 特征缩放： 对数值特征进行标准化或归一化，以消除量纲影响，提高模型性能。 第三篇：洞察之用——将数据智慧应用于实践 理论与方法最终需要落地到实际应用中。本篇将聚焦于如何将EDA的成果转化为 actionable insights，并在不同的业务场景中发挥作用。 典型应用场景解析： 商业分析： 深入理解客户行为、销售趋势、市场细分。例如，通过EDA分析用户购买历史，识别高价值客户群体，预测流失风险；分析产品销售数据，发现滞销和热销品类，优化库存管理；分析营销活动效果，评估ROI。 科学研究： 探索实验数据，发现科学规律，验证假设。例如，在生物医学领域，分析基因表达数据，识别与疾病相关的基因；在环境科学中，分析气候数据，预测天气模式。 风险控制： 识别异常交易、欺诈行为、信用风险。例如，在金融领域，分析交易流水，检测洗钱行为；在保险行业，分析客户信息，评估骗保的可能性。 运营优化： 提升产品性能，优化用户体验。例如，分析网站日志，识别用户访问路径中的瓶颈；分析产品使用数据，找出用户痛点，改进产品功能。 从洞察到行动： EDA并非止步于发现模式，更重要的是将其转化为可执行的策略。我们将讨论如何将EDA发现的关联性、趋势或异常转化为具体的业务建议，如何与决策者进行有效沟通，以及如何衡量改进措施的效果。 工具与框架的选择： 本书将提及并推荐一系列广泛使用的数据分析工具和编程语言，例如Python（及其强大的库如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn）和R语言。我们将简要介绍这些工具在EDA中的应用，帮助读者选择适合自己的技术栈。 数据驱动的思维模式： 最终，本书希望培养的是一种“数据驱动”的思维模式。这种思维模式鼓励我们不断提问，通过数据寻找答案，用证据说话，并将这种严谨的分析方法融入日常的工作和学习中。 本书的读者对象： 无论您是希望提升数据分析能力的数据分析师，希望掌握数据解读能力的产品经理，希望运用数据优化决策的业务运营人员，还是希望在学术研究中更深入地挖掘数据的科研工作者，亦或是对数据世界充满好奇并希望入门数据科学的初学者，本书都将是您不可多得的实践指南。 通过本书的学习，您将不仅仅掌握一系列分析技术，更重要的是学会如何“思考”数据，如何用数据“讲故事”，以及如何用数据“驱动”改变。让我们一起踏上这场精彩的数据探索之旅，解锁数据背后的无限智慧！

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是与一位资深的工程师进行了一场深入的对话。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位导师的谆谆教诲。我特别欣赏作者在讲解复杂算法和工具使用时，那种循序渐进、化繁为简的叙述方式。比如，在接触到物理实现这一环节时，我曾一度感到无从下手，但书中对版图设计规则、布线策略以及功耗优化的详细讲解，让我豁然开朗。作者还分享了许多关于提高EDA工具使用效率的小技巧，这些都是在其他书籍中鲜少见到的宝贵经验。我曾尝试过在实际项目中应用书中的一些方法，效果确实非常显著，极大地缩短了调试时间，提高了设计的稳定性。这本书对于正在从事或者即将从事IC设计、FPGA开发等相关工作的读者来说，绝对是一本必不可少的参考书。它不仅仅教授技术，更传递了解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的写作风格非常有特色，充满了作者对EDA技术的热情和深刻理解。它并没有采用枯燥的理论堆砌，而是通过大量的实例和生动的比喻，将抽象的概念具象化。我尤其喜欢书中关于“设计与验证的博弈”的章节，作者用一种非常有趣的方式，解释了为什么在IC设计中，验证的难度往往不亚于设计本身，以及如何通过有效的验证策略来降低风险。这种引人入胜的叙述方式，让我在阅读过程中充满了乐趣，也更容易将知识点内化。书中对于一些工程伦理和职业素养的探讨，也让我受益匪浅。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何成为一名优秀工程师的心得分享。我强烈推荐这本书给所有对EDA技术感兴趣的同行，相信它一定会给你带来意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了很多意想不到的启发。起初，我只是想找一本关于EDA技术的新手指南，但它远超我的预期。作者在讲解过程中，并没有局限于死板的理论灌输，而是巧妙地穿插了许多工程实践中的“坑”和“诀窍”，以及作者亲身的经验总结。例如，在介绍时序分析时，作者不仅仅解释了建立时间和保持时间的概念，更深入地探讨了如何通过合理的编码风格、门级网表的优化以及时钟树的部署来解决时序收敛问题。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我的理解深度。我发现，很多时候我们在设计中遇到的瓶颈，并非是技术本身难以逾越，而是对设计流程和优化策略理解不够到位。这本书恰恰弥补了这一不足，它教会我如何从更宏观的角度审视设计，如何预见潜在的问题并提前规避。书中的图示和流程图也绘制得非常精炼，一目了然，能够帮助我快速掌握复杂的设计流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于其深度和广度都达到了一个令人惊叹的水平。它不仅仅覆盖了EDA技术的各个方面，而且在每一个方面都进行了深入的挖掘。我尤其欣赏书中关于验证方法学的讲解，作者详细介绍了从模块级验证到系统级验证的各个环节，以及如何利用仿真器、形式验证等工具来提高验证效率和覆盖率。这对于确保设计质量至关重要。此外，书中还涉及了低功耗设计、可测试性设计（DFT）等前沿技术，并且以清晰易懂的方式呈现出来。即使是对于一些我之前接触较少的领域，也能通过这本书快速建立起初步的认识。书中的参考文献和进一步阅读的建议，也为我提供了继续深造的路径。总而言之，这是一本集理论、实践、前沿技术于一体的优秀教材，适合各个层级的EDA技术从业者。

评分☆☆☆☆☆

一本厚实的书，封面设计朴实无华，却又透露着一种踏实感。翻开第一页，就被其严谨的排版和清晰的字体吸引。作者以非常系统的方式，逐步深入地讲解了EDA技术的核心概念，从最基础的逻辑门电路原理，到复杂的FPGA/ASIC设计流程，仿佛一位经验丰富的老师，耐心地引导着初学者一步步搭建起知识的框架。我尤其喜欢书中对各个阶段的详细阐述，比如在逻辑综合的部分，作者不仅仅列举了各种优化算法，更重要的是解释了它们背后的思想，以及在实际设计中如何权衡不同的优化选项。这种深度和广度，对于想要扎实掌握EDA技术基础的读者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。书中的案例分析也做得非常出色，每一个都贴合实际应用场景，让理论知识的学习变得鲜活起来。无论是模拟电路还是数字电路，甚至是混合信号的设计，都能从中找到相关的实践指导。对于我这样刚刚接触EDA领域的新手，这本书提供了一个非常好的起点，让我能够系统地学习，避免了在零散的资料中迷失方向。