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陳新華 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路設計
• 數字電路
• 模擬電路
• 驗證
• 測試
• FPGA
• ASIC
• 電子設計自動化
• 芯片設計

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111242796

商品編碼：29726995796

包裝：平裝

齣版時間：2008-08-01

基本信息

書名：EDA技術與應用

定價：36.00元

作者：陳新華

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2008-08-01

ISBN：9787111242796

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.522kg

編輯推薦

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本書是針對當前電子設計自動化(EDA)技術發展日新月異，係統設計、芯片設計和電路設計中的應用軟件不斷升級，設計理念、設計手段不斷提高的情況而編寫的。在編寫上突齣理論與實踐相結閤的風格，由淺入深地介紹瞭EDA技術、各種設計仿真軟件的使用方法、可編程邏輯器件的概念和基本應用、EDA綜閤設計等內容。 本書是作者多年教學改革的成果，其內容已經在多門課程中得到瞭實踐，尤其是在山東省精品課程“數字電子技術”的教學中得到瞭充分的驗證，證明本書緊跟當前科技發展的需要，符閤普通高等院校電子電氣信息類各專業“EDA技術與應用”的教學要求。本書既可作為教材和參考書，也可作為電子行業工程技術人員的入門讀物和軟件操作手冊，讀者可以根據自己的需要對有關內容加以組閤和取捨。

內容提要

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本書為普通高等教育“十一五”規劃教材，主要內容包括：EDA技術；電路設計仿真軟件：PSpice、Multisim8的使用方法；可編程邏輯器件的工作原理、分類及應用；硬件描述語言Vetilog HDL的語法要點與設計實例；數字集成軟件QuartLts Ⅱ、仿真軟件ModelSim、綜閤軟件Synplify Pro等的使用方法及設計流程；EDA技術綜閤設計實例。
本書內容全麵，注重基礎，理論聯係實際，突齣實用性，並使用大量圖錶說明問題，編寫簡明精煉、針對性強，設計實例都通過瞭編譯，設計文件和參數選擇都經過驗證，便於讀者對內容的理解和掌握。
本書配有免費電子課件，歡迎選用本書作教材的老師登錄.cmpedu.下載或發郵件到wbj@cmpbook.索取。
本書可作為高等工科院校電子電氣信息類各專業“EDA技術與應用”方麵的教材或參考書，也可作為計算機仿真和計算機輔助設計的實訓課程教材，還可作為廣大電子設計人員的設計參考書或使用手冊。

目錄

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前言
章 EDA技術
1.1 EDA技術簡介
1.1.1 EDA技術的起源
1.1.2 EDA技術的發展趨勢及特點
1.2 常用EDA軟件介紹
1.2.1 EDA軟件的分類
1.2.2 EDA軟件的發展趨勢
1.3 EDA工程的設計流程
1.4 EDA工程的設計方法
習題
第2章 電路設計仿真軟件PSpice及其應用
2.1 PSpice簡介
2.2 PSpice的有關要求和規定
2.3 PSpice中電路的描述
2.4 PSpice的主要分析仿真功能
2.5 PSpice 9.1仿真平颱操作及使用介紹
2.6 PSpice 9.1應用設計舉例
2.7 OrCAD Capture仿真平颱使用介紹
2.7.1 OrCAD PSpice繪製電路原理圖
2.7.2 OrCAD PSpice電路設計
2.8 OrCAD Capture仿真設計舉例
2.8.1 直流掃描分析的應用
2.8.2 BJT單管共射放大電路設計
2.8.3 CMOS單級放大電路
2.8.4 PSpice的兩級放大電路放大器分析
2.8.5 數字電路仿真分析
習題
第3章 電路設計仿真軟件Multisim8
3.1 Multisim8的特點
3.2 Multisim8的基本功能
3.3 Multisim8用戶界麵及操作
3.3.1 Muhisim8的主窗口界麵
3.3.2 主菜單欄
3.3.3 工具欄
3.4 Multisim8的元器件與元器件庫
3.5 Multisim8的虛擬儀器及其使用
3.6 電路的仿真與分析
3.6.1 Muhisim8界麵的設置
3.6.2 創建應用電路
3.6.3 電路仿真
3.6.4 電路基本分析方法
3.7 仿真電路的後處理
3.7.1 電路的統計信息報告
3.7.2 導入／導齣仿真電路的信息
3.7.3 後處理器
3.8 Multisim8設計仿真實例
3.8.1 電路原理驗證仿真實例
3.8.2 模擬電子電路驗證仿真實例
3.8.3 數字電子電路驗證仿真實例
習題
第4章 可編程邏輯器件
4.1 PLD簡介
4.1.1 PLD的發展
4.1.2 PLD的基本結構和特點
4.2 PLD的編程原理和方式
4.2.1 PLD的編程原理
4.2.2 PLD的編程方式
4.3 PLD的分類
4.3.1 根據“與”陣列和“或”陣列是否可編程分類
4.3.2 根據性能分類
4.4 CPLD和FPGA
4 4 1 CPLD
4.4.2 FPGA
4.4.3 CPLD和FPGA的差彆與特點
4.5 Ahera公司的PLD
4.5.1 Ahera公司的CPLD
4.5.2 Ahera公司的FPGA
習題
第5章 硬件描述語言Verilog HDL
5.1 Verilog HDL簡介
5.2 Verilog HDL的特點
5.3 Verilog HDL重要的功能和概念
5.4 Verilog HDL的語法規定與常規要素
5.5 Verilog HDL代碼的基本結構
5.6 Verilog HDL的結構說明語句
5.7 Verilog HDL語句的順序執行與並行執行
5.8 Verilog HDL模塊的種類和描述
5.9 Verilog HDL仿真語句
5.9.1 Verilog HDL仿真語句介紹
5.9.2 Verilog HDL仿真語句應用舉例
5.10 常用數字電路的Verilog HDL係統設計
5.10.1 組閤邏輯門電路係統設計
5.10.2 時序電路係統設計
習題
第6章 數字集成軟件Quartus Ⅱ及其應用
6.1 Quartus Ⅱ簡介
6.2 Quartus Ⅱ的設計流程
6.3 Quartus Ⅱ的設計應用
6.4 時序分析
6.5 基於PowerPlay Power Analyzer Tool的功耗估算
6.6 調用帶參數的庫元件
6.7 SignalTap Ⅱ嵌入邏輯分析儀
6.7.1 SignalTap Ⅱ的使用
6.7.2 SignalTap Ⅱ的設計舉例
6.7.3 波形仿真
6.7.4 使用SignalTap Ⅱ嵌入式邏輯分析儀進行實時測試
習題
第7章 仿真軟件ModelSim及其應用
7.1 ModelSim簡介
7.2 ModelSim的特點
7.3 ModelSim仿真流程
7.4 ModelSim交互命令方式介紹
7.5 ModelSim批處理仿真文件和工作方式
7.6 ModelSim的Verilog HDL測試平颱設計
7.7 ModelSim仿真設計舉例
7.7.1 4位加法器的ModelSim仿真設計
7.7.2 十進製計數器的ModelSim功能仿真設計
7.7.3 十進製計數器的ModelSim時序仿真設計
習題
第8章 綜閤軟件Synplify Pro及其應用
8.1 Synplify Pro簡介
8.2 Synplify Pro的特點
8.3 Synplify Pro綜閤設計
8.4 十進製計數器的Synplify Pro綜閤設計應用舉例
8.4.1 十進製計數器前端設計
8.4.2 十進製計數器的Synplify Pro綜閤設計
8.4.3 十進製計數器後端設計
習題
第9章 EDA技術綜閤設計應用
9.1 Muhisim8設計仿真應用實例
9.1.1 模擬/數字混閤電路係統設計仿真實例
9.1.2 高頻電子電路設計仿真實例
9.2 基於多種EDA軟件的數字電路係統設計實例
9.2.1 模60計數器
9.2.2 交通燈控製器
9.2.3 UART數據接收發送器
9.2.4 FIFO數據緩存器
9.2.5 可編程並行接口8255芯片
習題
附錄
附錄A 基於PSpice的仿真分析實驗
附錄B 基於Multisim8的設計仿真實驗
附錄C 基於Quartus Ⅱ的設計實驗
附錄D 基於ModelSim和Synplify Pro的設計參考實驗
附錄E Trex-C1 FPGA開發闆引腳錶
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《數據洞察：開啓智能決策的鑰匙》 在信息爆炸的時代，海量數據如同一片汪洋，蘊藏著無限的可能性，卻也帶來瞭前所未有的挑戰。如何從浩瀚的數據海洋中撈取有價值的珍珠？如何讓沉睡的數據煥發光彩，為商業決策、科學研究、社會發展提供堅實的支撐？《數據洞察：開啓智能決策的鑰匙》正是應運而生，它將帶領讀者踏上一段探索數據奧秘的旅程，解鎖數據驅動的強大力量。 本書並非一本單純的技術手冊，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者深入理解數據分析的精髓，掌握從數據收集、清洗、探索到可視化、解讀的全過程。它旨在培養讀者的數據思維，教會大傢如何用數據說話，如何從數據中發現規律、洞察趨勢，並最終將這些洞察轉化為切實可行的行動方案。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 在踏入數據分析的廣闊天地之前，首先需要建立對數據的基本認知。本書的開篇將為讀者打下堅實的基礎。 何為數據，為何重要？ 我們將從最基礎的概念入手，闡釋數據在當今社會中的核心地位。從個人消費習慣到全球經濟脈搏，從科學實驗的每一次觀測到城市交通的每一次調度，數據無處不在，它記錄著現實，也塑造著未來。理解數據的本質，是掌握其應用的前提。 數據的多姿多彩：類型與結構。 數據並非韆篇一律，它擁有各種各樣的形式：結構化數據（如數據庫錶格）、半結構化數據（如XML、JSON）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻）。我們將詳細介紹這些數據類型的特點、優劣勢，以及在實際應用中可能遇到的挑戰。理解數據的類型，有助於我們選擇最適閤的分析工具和方法。 數據采集的藝術與原則。 數據的生命始於采集。本書將探討各種數據采集的渠道和方法，包括但不限於：傳感器數據、用戶行為日誌、公開數據集、網絡爬蟲、調查問捲等。同時，我們也將強調數據采集的倫理和法律規範，確保數據的閤法性和閤規性。 數據清洗：雕琢璞玉的必要之舉。 原始數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復項、格式不一緻等問題。數據清洗是數據分析過程中至關重要的一步，它直接影響到分析結果的準確性和可靠性。本書將詳細介紹各種數據清洗的技術和策略，例如： 缺失值處理： 填充（均值、中位數、眾數、迴歸預測）、刪除（行刪除、列刪除）、插值等。 異常值檢測與處理： 基於統計的方法（Z-score、IQR）、基於可視化（箱綫圖、散點圖）、基於模型（聚類、異常檢測算法）。 數據標準化與歸一化： Min-Max Scaling、Standardization等，理解它們在不同算法中的應用場景。 重復數據檢測與移除。 數據格式統一與轉換。 文本數據清洗： 分詞、去除停用詞、詞乾提取、詞形還原等。 數據轉換與特徵工程：為模型“添磚加瓦”。 原始數據往往無法直接用於復雜的分析模型。特徵工程是將原始數據轉化為更具信息量、更能被模型理解的特徵的過程。我們將探討： 創建新特徵： 組閤現有特徵、提取時間特徵（年、月、日、星期、小時）、聚閤統計量等。 特徵編碼： One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding等，理解它們在處理分類變量時的作用。 特徵選擇： 過濾法、包裝法、嵌入法，如何選擇最相關的特徵以提高模型效率和準確性。 降維技術： PCA（主成分分析）、t-SNE（t-分布隨機鄰域嵌入），理解其在處理高維數據時的意義。 第二部分：洞察的引擎——探索性數據分析（EDA） 在數據準備就緒後，我們將進入本書的核心——探索性數據分析（EDA）。EDA的目的是通過統計方法和可視化技術，初步瞭解數據的分布、變量之間的關係，並發現潛在的模式和異常。 單變量分析：認識你的數據。 描述性統計： 均值、中位數、眾數、標準差、方差、極差、分位數、偏度、峰度。這些指標如何幫助我們快速瞭解數據的中心趨勢、離散程度、分布形狀。 可視化探索： 直方圖： 瞭解數值型變量的分布規律（正態分布、偏態分布等）。 密度圖： 更平滑地展示數值型變量的分布。 箱綫圖（Box Plot）： 直觀展示數據的中位數、四分位數、極差和異常值，特彆適用於比較不同分組的數據。 頻數錶與條形圖（Bar Chart）： 分析類彆型變量的分布和頻率。 餅圖（Pie Chart）： 展示類彆型變量的占比，但需謹慎使用，避免信息冗餘。 雙變量分析：探究變量間的聯係。 數值型與數值型變量： 散點圖（Scatter Plot）： 可視化兩個數值型變量之間的關係，是否存在綫性關係、非綫性關係、聚類或離群點。 相關係數： Pearson相關係數、Spearman相關係數，量化變量間的綫性或單調關係強度和方嚮。 迴歸分析初步： 簡單綫性迴歸，理解迴歸方程的含義，預測一個變量基於另一個變量的值。 數值型與類彆型變量： 分組箱綫圖： 比較不同類彆下數值型變量的分布差異。 分組小提琴圖（Violin Plot）： 比箱綫圖更能展示數據的分布細節。 均值/中位數對比圖。 類彆型與類彆型變量： 列聯錶（Contingency Table）： 展示兩個類彆型變量的聯閤頻率分布。 堆積條形圖/分組條形圖： 可視化類彆型變量之間的關聯。 卡方檢驗（Chi-Squared Test）： 檢驗兩個類彆型變量之間是否存在統計學上的顯著關聯。 多變量分析：揭示更深層次的互動。 分組散點圖/熱力圖： 在散點圖中加入第三個變量（通過顔色、大小等區分），或者使用熱力圖展示多個變量兩兩之間的相關性強度。 平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）： 可視化多個數值型變量之間的關係，適用於高維數據。 數據透視錶（Pivot Table）： 強大的數據匯總和分組工具，能夠快速從不同維度觀察數據。 初步的聚類分析： KMeans、DBSCAN等，識彆數據中的自然分組。 時間序列數據分析入門： 時間序列圖： 觀察數據隨時間的變化趨勢、季節性、周期性。 移動平均： 平滑時間序列數據，突齣長期趨勢。 季節分解： 將時間序列分解為趨勢、季節性和殘差成分。 第三部分：數據故事的講述者——可視化與解讀 數據分析的最終目的是將洞察轉化為易於理解的信息，並驅動行動。可視化是實現這一目標的關鍵工具。 可視化原則：清晰、準確、高效。 我們將探討設計有效可視化圖錶的通用原則，如何選擇閤適的圖錶類型來傳達特定的信息，以及如何避免誤導性的可視化。 常用可視化工具介紹： Python可視化庫： Matplotlib（基礎繪圖）、Seaborn（美觀統計圖）、Plotly（交互式圖錶）。 其他工具簡述： Tableau, Power BI, Excel等，瞭解它們在商業智能領域的應用。 如何構建引人入勝的數據故事： 明確你的受眾： 不同的受眾需要不同層次和角度的數據解讀。 突齣關鍵洞察： 將最重要、最有價值的信息放在最顯眼的位置。 提供背景信息： 解釋數據來源、分析方法以及結果的意義。 引導行動建議： 基於數據洞察，提齣具體的、可執行的建議。 避免圖錶“噪音”： 簡潔的設計，專注於核心信息。 數據解讀的陷阱與挑戰： 相關性不等於因果性： 強調在分析中區分兩者，避免過度推斷。 幸存者偏差： 理解數據收集過程中可能存在的偏差。 過度擬閤與欠擬閤： 在模型構建階段需要注意的問題，對分析結果的影響。 主觀性解讀： 如何盡量客觀地解釋數據，減少個人偏見。 第四部分：數據驅動的應用場景 本書的最後一部分將通過豐富的案例，展示數據分析在不同領域的實際應用，幫助讀者將所學知識與實際工作相結閤。 商業智能與市場營銷： 用戶行為分析： 網站流量分析、轉化率優化、用戶畫像構建。 銷售預測與趨勢分析： 識彆銷售高峰與低榖，優化庫存管理。 客戶細分與精準營銷： 根據客戶特徵進行個性化推薦和推廣。 輿情分析： 監測品牌聲譽，瞭解消費者反饋。 金融領域： 風險評估與欺詐檢測。 股票市場分析與交易策略。 信用評分模型。 醫療健康： 疾病預測與預警。 藥物研發與臨床試驗分析。 個性化醫療方案。 科學研究： 實驗數據分析與結果驗證。 模式識彆與規律發現。 模擬與預測。 社會治理與公共服務： 城市交通優化。 犯罪率預測與警力部署。 公共衛生監測。 結語 《數據洞察：開啓智能決策的鑰匙》不僅僅是一本書，更是一扇通往數據驅動世界的窗戶。它希望通過係統性的講解和生動的案例，賦能讀者掌握駕馭數據、從數據中挖掘價值的能力。在未來的日子裏，無論是在商業戰場、科研前沿，還是在社會生活的各個角落，擁有敏銳的數據洞察力，將是贏得先機、做齣明智決策的關鍵。願這本書成為您數據探索之路上的忠實夥伴，助您在數據的海洋中揚帆遠航，抵達成功的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的深度和廣度完全超齣瞭我的預期，它更像是一本高級數據科學傢的實戰手冊，而不是入門指南。它對復雜數據結構的處理策略，特彆是涉及到高維數據降維和異常點檢測的部分，展現瞭作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。我過去嘗試過很多其他書籍，它們大多隻停留在描述性統計的皮毛，但《EDA技術與應用》深入剖析瞭如何通過非參數檢驗和魯棒統計方法來抵抗數據噪聲的乾擾。書中提供的大量Python代碼片段，不僅是簡單的示例，更像是經過實戰檢驗的“模闆”，可以直接應用到我的工作中。我曾經花瞭好幾天時間處理一個時間序列數據集的季節性分解問題，嘗試瞭各種方法都不理想，最後在書中找到瞭一個基於傅裏葉變換的優雅解決方案。這本書的價值在於它敢於觸及那些教科書裏通常會略過的高級技巧，真正實現瞭理論與尖端實踐的無縫對接。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是數據探索分析領域的寶典！我從前對處理大量數據感到無從下手，總覺得那些統計圖錶晦澀難懂。但自從翻開這本《EDA技術與應用》，一切都變瞭。作者的敘述方式非常平易近人，即便是像我這樣編程基礎不算太紮實的人，也能很快跟上思路。書中對各種可視化工具的介紹細緻入微，每一個參數的調整如何影響最終圖錶的呈現，都講解得清清楚楚。我尤其欣賞它強調的“直覺驅動”的分析過程，而不是生搬硬套公式。比如，書中關於缺失值處理的章節，它沒有僅僅停留在“刪除”或“插補”的理論層麵，而是結閤實際案例，展示瞭不同插補方法對後續模型訓練的敏感性差異。讀完後，我發現自己看待數據集的眼光都不同瞭，不再隻是盯著數字，而是開始主動去“觀察”數據背後的故事。這本書不僅教會瞭我技術，更培養瞭一種探索未知的科學精神，強烈推薦給所有想精進數據洞察能力的人！

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書在某些前沿算法的覆蓋上，略顯保守，這或許是其齣版時效性的限製。例如，對於近年來非常熱門的基於深度學習的特徵重要性評估方法，書中介紹的案例和方法論大多基於經典的樹模型和綫性模型解釋性工具。雖然這些經典方法依然是基礎且可靠的，但對於追求最新技術棧的讀者，可能會覺得信息更新不夠及時。此外，在數據治理和自動化EDA流程構建方麵，我期望能看到更多關於 MLOps 集成的內容，比如如何將EDA步驟固化到CI/CD流程中以確保數據質量的持續監控。不過，瑕不掩瑜，這本書的優勢恰恰在於它的“基礎性”和“普適性”。它把最核心、最不容易過時的分析思維和數據預處理的黃金法則打磨得非常紮實。如果你是數據分析領域的新人，我建議你先啃透這本書，建立起堅不可摧的地基，然後再去追逐那些轉瞬即逝的新潮工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計感讓我眼前一亮，這絕對不是那種枯燥乏味的傳統技術書籍。它在講解復雜概念時，總能巧妙地穿插一些曆史趣聞或者行業內的小故事，這極大地緩解瞭閱讀過程中的疲勞感。比如，它在介紹早期的探索性數據分析哲學時，引用瞭Tukey的一些經典語錄，讓整個學習過程充滿瞭人文色彩。不過，我個人覺得，對於純粹的軟件工程師背景的讀者來說，可能需要稍微適應一下它偏重於統計思想和業務邏輯的敘述風格。有些章節對於構建數據清洗流程的邏輯推演，顯得比直接給齣代碼實現更為重要，這要求讀者必須投入精力去理解“為什麼”要這麼做，而不是簡單地復製粘貼。總的來說，它成功地將一門技術性極強的學科，包裝成瞭一本引人入勝的“閱讀之旅”，非常適閤那些希望建立紮實分析思維的初中級數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷是想解決一個特定的業務問題：如何有效地將不同來源、格式迥異的客戶行為數據進行閤並和清洗，並從中提取齣有效的用戶畫像特徵。這本書的第三部分，關於“數據整閤與特徵工程”的實戰演練，簡直是為我量身定做的。作者詳細拆解瞭各種數據對齊策略，從基於時間戳的模糊匹配到基於業務ID的精確關聯，每一步都有清晰的成功與失敗案例對比。最讓我震撼的是，書中探討瞭如何利用EDA來驗證特徵工程的有效性，而不僅僅是簡單地生成特徵。例如，通過箱綫圖和相關性熱力圖的迭代觀察，作者展示瞭如何判斷某個新生成的特徵是否真的捕捉到瞭業務信號，還是僅僅是噪聲的堆砌。這種深度結閤業務場景的分析視角，是很多純粹講授編程語法的書籍所不具備的。這本書不是教你寫代碼，而是教你如何通過數據提問和驗證，真正為決策提供支持。