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陈新华 著

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• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
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• 测试
• FPGA
• ASIC
• 电子设计自动化
• 芯片设计

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111242796

商品编码：29726995796

包装：平装

出版时间：2008-08-01

基本信息

书名：EDA技术与应用

定价：36.00元

作者：陈新华

出版社：机械工业出版社

出版日期：2008-08-01

ISBN：9787111242796

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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本书是针对当前电子设计自动化(EDA)技术发展日新月异，系统设计、芯片设计和电路设计中的应用软件不断升级，设计理念、设计手段不断提高的情况而编写的。在编写上突出理论与实践相结合的风格，由浅入深地介绍了EDA技术、各种设计仿真软件的使用方法、可编程逻辑器件的概念和基本应用、EDA综合设计等内容。 本书是作者多年教学改革的成果，其内容已经在多门课程中得到了实践，尤其是在山东省精品课程“数字电子技术”的教学中得到了充分的验证，证明本书紧跟当前科技发展的需要，符合普通高等院校电子电气信息类各专业“EDA技术与应用”的教学要求。本书既可作为教材和参考书，也可作为电子行业工程技术人员的入门读物和软件操作手册，读者可以根据自己的需要对有关内容加以组合和取舍。

内容提要

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本书为普通高等教育“十一五”规划教材，主要内容包括：EDA技术；电路设计仿真软件：PSpice、Multisim8的使用方法；可编程逻辑器件的工作原理、分类及应用；硬件描述语言Vetilog HDL的语法要点与设计实例；数字集成软件QuartLts Ⅱ、仿真软件ModelSim、综合软件Synplify Pro等的使用方法及设计流程；EDA技术综合设计实例。
本书内容全面，注重基础，理论联系实际，突出实用性，并使用大量图表说明问题，编写简明精炼、针对性强，设计实例都通过了编译，设计文件和参数选择都经过验证，便于读者对内容的理解和掌握。
本书配有免费电子课件，欢迎选用本书作教材的老师登录.cmpedu.下载或发邮件到wbj@cmpbook.索取。
本书可作为高等工科院校电子电气信息类各专业“EDA技术与应用”方面的教材或参考书，也可作为计算机仿真和计算机辅助设计的实训课程教材，还可作为广大电子设计人员的设计参考书或使用手册。

目录

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前言
章 EDA技术
1.1 EDA技术简介
1.1.1 EDA技术的起源
1.1.2 EDA技术的发展趋势及特点
1.2 常用EDA软件介绍
1.2.1 EDA软件的分类
1.2.2 EDA软件的发展趋势
1.3 EDA工程的设计流程
1.4 EDA工程的设计方法
习题
第2章 电路设计仿真软件PSpice及其应用
2.1 PSpice简介
2.2 PSpice的有关要求和规定
2.3 PSpice中电路的描述
2.4 PSpice的主要分析仿真功能
2.5 PSpice 9.1仿真平台操作及使用介绍
2.6 PSpice 9.1应用设计举例
2.7 OrCAD Capture仿真平台使用介绍
2.7.1 OrCAD PSpice绘制电路原理图
2.7.2 OrCAD PSpice电路设计
2.8 OrCAD Capture仿真设计举例
2.8.1 直流扫描分析的应用
2.8.2 BJT单管共射放大电路设计
2.8.3 CMOS单级放大电路
2.8.4 PSpice的两级放大电路放大器分析
2.8.5 数字电路仿真分析
习题
第3章 电路设计仿真软件Multisim8
3.1 Multisim8的特点
3.2 Multisim8的基本功能
3.3 Multisim8用户界面及操作
3.3.1 Muhisim8的主窗口界面
3.3.2 主菜单栏
3.3.3 工具栏
3.4 Multisim8的元器件与元器件库
3.5 Multisim8的虚拟仪器及其使用
3.6 电路的仿真与分析
3.6.1 Muhisim8界面的设置
3.6.2 创建应用电路
3.6.3 电路仿真
3.6.4 电路基本分析方法
3.7 仿真电路的后处理
3.7.1 电路的统计信息报告
3.7.2 导入／导出仿真电路的信息
3.7.3 后处理器
3.8 Multisim8设计仿真实例
3.8.1 电路原理验证仿真实例
3.8.2 模拟电子电路验证仿真实例
3.8.3 数字电子电路验证仿真实例
习题
第4章 可编程逻辑器件
4.1 PLD简介
4.1.1 PLD的发展
4.1.2 PLD的基本结构和特点
4.2 PLD的编程原理和方式
4.2.1 PLD的编程原理
4.2.2 PLD的编程方式
4.3 PLD的分类
4.3.1 根据“与”阵列和“或”阵列是否可编程分类
4.3.2 根据性能分类
4.4 CPLD和FPGA
4 4 1 CPLD
4.4.2 FPGA
4.4.3 CPLD和FPGA的差别与特点
4.5 Ahera公司的PLD
4.5.1 Ahera公司的CPLD
4.5.2 Ahera公司的FPGA
习题
第5章 硬件描述语言Verilog HDL
5.1 Verilog HDL简介
5.2 Verilog HDL的特点
5.3 Verilog HDL重要的功能和概念
5.4 Verilog HDL的语法规定与常规要素
5.5 Verilog HDL代码的基本结构
5.6 Verilog HDL的结构说明语句
5.7 Verilog HDL语句的顺序执行与并行执行
5.8 Verilog HDL模块的种类和描述
5.9 Verilog HDL仿真语句
5.9.1 Verilog HDL仿真语句介绍
5.9.2 Verilog HDL仿真语句应用举例
5.10 常用数字电路的Verilog HDL系统设计
5.10.1 组合逻辑门电路系统设计
5.10.2 时序电路系统设计
习题
第6章 数字集成软件Quartus Ⅱ及其应用
6.1 Quartus Ⅱ简介
6.2 Quartus Ⅱ的设计流程
6.3 Quartus Ⅱ的设计应用
6.4 时序分析
6.5 基于PowerPlay Power Analyzer Tool的功耗估算
6.6 调用带参数的库元件
6.7 SignalTap Ⅱ嵌入逻辑分析仪
6.7.1 SignalTap Ⅱ的使用
6.7.2 SignalTap Ⅱ的设计举例
6.7.3 波形仿真
6.7.4 使用SignalTap Ⅱ嵌入式逻辑分析仪进行实时测试
习题
第7章 仿真软件ModelSim及其应用
7.1 ModelSim简介
7.2 ModelSim的特点
7.3 ModelSim仿真流程
7.4 ModelSim交互命令方式介绍
7.5 ModelSim批处理仿真文件和工作方式
7.6 ModelSim的Verilog HDL测试平台设计
7.7 ModelSim仿真设计举例
7.7.1 4位加法器的ModelSim仿真设计
7.7.2 十进制计数器的ModelSim功能仿真设计
7.7.3 十进制计数器的ModelSim时序仿真设计
习题
第8章 综合软件Synplify Pro及其应用
8.1 Synplify Pro简介
8.2 Synplify Pro的特点
8.3 Synplify Pro综合设计
8.4 十进制计数器的Synplify Pro综合设计应用举例
8.4.1 十进制计数器前端设计
8.4.2 十进制计数器的Synplify Pro综合设计
8.4.3 十进制计数器后端设计
习题
第9章 EDA技术综合设计应用
9.1 Muhisim8设计仿真应用实例
9.1.1 模拟/数字混合电路系统设计仿真实例
9.1.2 高频电子电路设计仿真实例
9.2 基于多种EDA软件的数字电路系统设计实例
9.2.1 模60计数器
9.2.2 交通灯控制器
9.2.3 UART数据接收发送器
9.2.4 FIFO数据缓存器
9.2.5 可编程并行接口8255芯片
习题
附录
附录A 基于PSpice的仿真分析实验
附录B 基于Multisim8的设计仿真实验
附录C 基于Quartus Ⅱ的设计实验
附录D 基于ModelSim和Synplify Pro的设计参考实验
附录E Trex-C1 FPGA开发板引脚表
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数据洞察：开启智能决策的钥匙》 在信息爆炸的时代，海量数据如同一片汪洋，蕴藏着无限的可能性，却也带来了前所未有的挑战。如何从浩瀚的数据海洋中捞取有价值的珍珠？如何让沉睡的数据焕发光彩，为商业决策、科学研究、社会发展提供坚实的支撑？《数据洞察：开启智能决策的钥匙》正是应运而生，它将带领读者踏上一段探索数据奥秘的旅程，解锁数据驱动的强大力量。 本书并非一本单纯的技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领读者深入理解数据分析的精髓，掌握从数据收集、清洗、探索到可视化、解读的全过程。它旨在培养读者的数据思维，教会大家如何用数据说话，如何从数据中发现规律、洞察趋势，并最终将这些洞察转化为切实可行的行动方案。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 在踏入数据分析的广阔天地之前，首先需要建立对数据的基本认知。本书的开篇将为读者打下坚实的基础。 何为数据，为何重要？ 我们将从最基础的概念入手，阐释数据在当今社会中的核心地位。从个人消费习惯到全球经济脉搏，从科学实验的每一次观测到城市交通的每一次调度，数据无处不在，它记录着现实，也塑造着未来。理解数据的本质，是掌握其应用的前提。 数据的多姿多彩：类型与结构。 数据并非千篇一律，它拥有各种各样的形式：结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、音频）。我们将详细介绍这些数据类型的特点、优劣势，以及在实际应用中可能遇到的挑战。理解数据的类型，有助于我们选择最适合的分析工具和方法。 数据采集的艺术与原则。 数据的生命始于采集。本书将探讨各种数据采集的渠道和方法，包括但不限于：传感器数据、用户行为日志、公开数据集、网络爬虫、调查问卷等。同时，我们也将强调数据采集的伦理和法律规范，确保数据的合法性和合规性。 数据清洗：雕琢璞玉的必要之举。 原始数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复项、格式不一致等问题。数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，它直接影响到分析结果的准确性和可靠性。本书将详细介绍各种数据清洗的技术和策略，例如： 缺失值处理： 填充（均值、中位数、众数、回归预测）、删除（行删除、列删除）、插值等。 异常值检测与处理： 基于统计的方法（Z-score、IQR）、基于可视化（箱线图、散点图）、基于模型（聚类、异常检测算法）。 数据标准化与归一化： Min-Max Scaling、Standardization等，理解它们在不同算法中的应用场景。 重复数据检测与移除。 数据格式统一与转换。 文本数据清洗： 分词、去除停用词、词干提取、词形还原等。 数据转换与特征工程：为模型“添砖加瓦”。 原始数据往往无法直接用于复杂的分析模型。特征工程是将原始数据转化为更具信息量、更能被模型理解的特征的过程。我们将探讨： 创建新特征： 组合现有特征、提取时间特征（年、月、日、星期、小时）、聚合统计量等。 特征编码： One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding等，理解它们在处理分类变量时的作用。 特征选择： 过滤法、包装法、嵌入法，如何选择最相关的特征以提高模型效率和准确性。 降维技术： PCA（主成分分析）、t-SNE（t-分布随机邻域嵌入），理解其在处理高维数据时的意义。 第二部分：洞察的引擎——探索性数据分析（EDA） 在数据准备就绪后，我们将进入本书的核心——探索性数据分析（EDA）。EDA的目的是通过统计方法和可视化技术，初步了解数据的分布、变量之间的关系，并发现潜在的模式和异常。 单变量分析：认识你的数据。 描述性统计： 均值、中位数、众数、标准差、方差、极差、分位数、偏度、峰度。这些指标如何帮助我们快速了解数据的中心趋势、离散程度、分布形状。 可视化探索： 直方图： 了解数值型变量的分布规律（正态分布、偏态分布等）。 密度图： 更平滑地展示数值型变量的分布。 箱线图（Box Plot）： 直观展示数据的中位数、四分位数、极差和异常值，特别适用于比较不同分组的数据。 频数表与条形图（Bar Chart）： 分析类别型变量的分布和频率。 饼图（Pie Chart）： 展示类别型变量的占比，但需谨慎使用，避免信息冗余。 双变量分析：探究变量间的联系。 数值型与数值型变量： 散点图（Scatter Plot）： 可视化两个数值型变量之间的关系，是否存在线性关系、非线性关系、聚类或离群点。 相关系数： Pearson相关系数、Spearman相关系数，量化变量间的线性或单调关系强度和方向。 回归分析初步： 简单线性回归，理解回归方程的含义，预测一个变量基于另一个变量的值。 数值型与类别型变量： 分组箱线图： 比较不同类别下数值型变量的分布差异。 分组小提琴图（Violin Plot）： 比箱线图更能展示数据的分布细节。 均值/中位数对比图。 类别型与类别型变量： 列联表（Contingency Table）： 展示两个类别型变量的联合频率分布。 堆积条形图/分组条形图： 可视化类别型变量之间的关联。 卡方检验（Chi-Squared Test）： 检验两个类别型变量之间是否存在统计学上的显著关联。 多变量分析：揭示更深层次的互动。 分组散点图/热力图： 在散点图中加入第三个变量（通过颜色、大小等区分），或者使用热力图展示多个变量两两之间的相关性强度。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 可视化多个数值型变量之间的关系，适用于高维数据。 数据透视表（Pivot Table）： 强大的数据汇总和分组工具，能够快速从不同维度观察数据。 初步的聚类分析： KMeans、DBSCAN等，识别数据中的自然分组。 时间序列数据分析入门： 时间序列图： 观察数据随时间的变化趋势、季节性、周期性。 移动平均： 平滑时间序列数据，突出长期趋势。 季节分解： 将时间序列分解为趋势、季节性和残差成分。 第三部分：数据故事的讲述者——可视化与解读 数据分析的最终目的是将洞察转化为易于理解的信息，并驱动行动。可视化是实现这一目标的关键工具。 可视化原则：清晰、准确、高效。 我们将探讨设计有效可视化图表的通用原则，如何选择合适的图表类型来传达特定的信息，以及如何避免误导性的可视化。 常用可视化工具介绍： Python可视化库： Matplotlib（基础绘图）、Seaborn（美观统计图）、Plotly（交互式图表）。 其他工具简述： Tableau, Power BI, Excel等，了解它们在商业智能领域的应用。 如何构建引人入胜的数据故事： 明确你的受众： 不同的受众需要不同层次和角度的数据解读。 突出关键洞察： 将最重要、最有价值的信息放在最显眼的位置。 提供背景信息： 解释数据来源、分析方法以及结果的意义。 引导行动建议： 基于数据洞察，提出具体的、可执行的建议。 避免图表“噪音”： 简洁的设计，专注于核心信息。 数据解读的陷阱与挑战： 相关性不等于因果性： 强调在分析中区分两者，避免过度推断。 幸存者偏差： 理解数据收集过程中可能存在的偏差。 过度拟合与欠拟合： 在模型构建阶段需要注意的问题，对分析结果的影响。 主观性解读： 如何尽量客观地解释数据，减少个人偏见。 第四部分：数据驱动的应用场景 本书的最后一部分将通过丰富的案例，展示数据分析在不同领域的实际应用，帮助读者将所学知识与实际工作相结合。 商业智能与市场营销： 用户行为分析： 网站流量分析、转化率优化、用户画像构建。 销售预测与趋势分析： 识别销售高峰与低谷，优化库存管理。 客户细分与精准营销： 根据客户特征进行个性化推荐和推广。 舆情分析： 监测品牌声誉，了解消费者反馈。 金融领域： 风险评估与欺诈检测。 股票市场分析与交易策略。 信用评分模型。 医疗健康： 疾病预测与预警。 药物研发与临床试验分析。 个性化医疗方案。 科学研究： 实验数据分析与结果验证。 模式识别与规律发现。 模拟与预测。 社会治理与公共服务： 城市交通优化。 犯罪率预测与警力部署。 公共卫生监测。 结语 《数据洞察：开启智能决策的钥匙》不仅仅是一本书，更是一扇通往数据驱动世界的窗户。它希望通过系统性的讲解和生动的案例，赋能读者掌握驾驭数据、从数据中挖掘价值的能力。在未来的日子里，无论是在商业战场、科研前沿，还是在社会生活的各个角落，拥有敏锐的数据洞察力，将是赢得先机、做出明智决策的关键。愿这本书成为您数据探索之路上的忠实伙伴，助您在数据的海洋中扬帆远航，抵达成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的深度和广度完全超出了我的预期，它更像是一本高级数据科学家的实战手册，而不是入门指南。它对复杂数据结构的处理策略，特别是涉及到高维数据降维和异常点检测的部分，展现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。我过去尝试过很多其他书籍，它们大多只停留在描述性统计的皮毛，但《EDA技术与应用》深入剖析了如何通过非参数检验和鲁棒统计方法来抵抗数据噪声的干扰。书中提供的大量Python代码片段，不仅是简单的示例，更像是经过实战检验的“模板”，可以直接应用到我的工作中。我曾经花了好几天时间处理一个时间序列数据集的季节性分解问题，尝试了各种方法都不理想，最后在书中找到了一个基于傅里叶变换的优雅解决方案。这本书的价值在于它敢于触及那些教科书里通常会略过的高级技巧，真正实现了理论与尖端实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据探索分析领域的宝典！我从前对处理大量数据感到无从下手，总觉得那些统计图表晦涩难懂。但自从翻开这本《EDA技术与应用》，一切都变了。作者的叙述方式非常平易近人，即便是像我这样编程基础不算太扎实的人，也能很快跟上思路。书中对各种可视化工具的介绍细致入微，每一个参数的调整如何影响最终图表的呈现，都讲解得清清楚楚。我尤其欣赏它强调的“直觉驱动”的分析过程，而不是生搬硬套公式。比如，书中关于缺失值处理的章节，它没有仅仅停留在“删除”或“插补”的理论层面，而是结合实际案例，展示了不同插补方法对后续模型训练的敏感性差异。读完后，我发现自己看待数据集的眼光都不同了，不再只是盯着数字，而是开始主动去“观察”数据背后的故事。这本书不仅教会了我技术，更培养了一种探索未知的科学精神，强烈推荐给所有想精进数据洞察能力的人！

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计感让我眼前一亮，这绝对不是那种枯燥乏味的传统技术书籍。它在讲解复杂概念时，总能巧妙地穿插一些历史趣闻或者行业内的小故事，这极大地缓解了阅读过程中的疲劳感。比如，它在介绍早期的探索性数据分析哲学时，引用了Tukey的一些经典语录，让整个学习过程充满了人文色彩。不过，我个人觉得，对于纯粹的软件工程师背景的读者来说，可能需要稍微适应一下它偏重于统计思想和业务逻辑的叙述风格。有些章节对于构建数据清洗流程的逻辑推演，显得比直接给出代码实现更为重要，这要求读者必须投入精力去理解“为什么”要这么做，而不是简单地复制粘贴。总的来说，它成功地将一门技术性极强的学科，包装成了一本引人入胜的“阅读之旅”，非常适合那些希望建立扎实分析思维的初中级数据分析师。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想解决一个特定的业务问题：如何有效地将不同来源、格式迥异的客户行为数据进行合并和清洗，并从中提取出有效的用户画像特征。这本书的第三部分，关于“数据整合与特征工程”的实战演练，简直是为我量身定做的。作者详细拆解了各种数据对齐策略，从基于时间戳的模糊匹配到基于业务ID的精确关联，每一步都有清晰的成功与失败案例对比。最让我震撼的是，书中探讨了如何利用EDA来验证特征工程的有效性，而不仅仅是简单地生成特征。例如，通过箱线图和相关性热力图的迭代观察，作者展示了如何判断某个新生成的特征是否真的捕捉到了业务信号，还是仅仅是噪声的堆砌。这种深度结合业务场景的分析视角，是很多纯粹讲授编程语法的书籍所不具备的。这本书不是教你写代码，而是教你如何通过数据提问和验证，真正为决策提供支持。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书在某些前沿算法的覆盖上，略显保守，这或许是其出版时效性的限制。例如，对于近年来非常热门的基于深度学习的特征重要性评估方法，书中介绍的案例和方法论大多基于经典的树模型和线性模型解释性工具。虽然这些经典方法依然是基础且可靠的，但对于追求最新技术栈的读者，可能会觉得信息更新不够及时。此外，在数据治理和自动化EDA流程构建方面，我期望能看到更多关于 MLOps 集成的内容，比如如何将EDA步骤固化到CI/CD流程中以确保数据质量的持续监控。不过，瑕不掩瑜，这本书的优势恰恰在于它的“基础性”和“普适性”。它把最核心、最不容易过时的分析思维和数据预处理的黄金法则打磨得非常扎实。如果你是数据分析领域的新人，我建议你先啃透这本书，建立起坚不可摧的地基，然后再去追逐那些转瞬即逝的新潮工具。