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陈新华 著

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• 电子设计自动化
• 芯片设计

店铺： 广影图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111242796

商品编码：29738588042

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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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字时代的数据探索艺术》 在信息爆炸的浪潮下，数据已成为驱动社会进步、商业决策乃至科学研究的核心引擎。然而，数据的价值并非显而易见，它常常隐藏在海量、杂乱的原始信息之中，等待着我们去发掘、去理解、去转化。本书《数字时代的数据探索艺术》正是这样一部旨在引领读者走进数据世界，掌握洞察数据内在规律的指南。它并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于如何“阅读”数据，从中提炼真知灼见的旅程。 第一章：数据之眼的觉醒——洞察的起点 在开始任何数据之旅前，我们首先需要培养一双“数据之眼”。这一章将带您领略数据的魅力，理解数据在我们生活中的无处不在，以及它所蕴含的巨大潜能。我们将探讨为何数据分析至关重要，它如何改变着我们的决策方式，如何帮助我们规避风险，又如何发现潜在的机遇。 数据在何处？ 从社交媒体的互动痕迹、电子商务的购买记录，到医疗健康的监测数据、城市运行的传感器信息，数据渗透在我们生活的方方面面。我们将通过生动的案例，揭示这些看似零散的信息背后，隐藏着怎样的故事。 为何要“看”数据？ 数据的价值在于其可解释性。没有经过探索的数据，如同未经雕琢的璞玉，价值无法体现。本书将阐述数据洞察如何帮助我们做出更明智的决策，优化业务流程，理解用户行为，甚至推动科学发现。 从“看”到“懂”： 数据探索并非简单的数字罗列，它是一个将原始数据转化为有意义见解的过程。我们将介绍这一过程的核心理念：好奇心、批判性思维和严谨的态度。 第二章：数据的语言——基础概念与准备 要与数据对话，首先需要掌握它的语言。本章将为您奠定坚实的基础，介绍数据探索中必备的基础概念和前置准备工作。 数据的形态： 我们将深入理解不同类型的数据，如数值型、类别型、文本型、时间序列型等，以及它们的特性和处理方式。理解数据的格式是后续分析的前提。 数据的来源与采集： 数据从何而来？如何有效地采集和收集数据？本章将介绍数据采集的常见途径，如API接口、数据库查询、网页抓取等，并强调数据质量的重要性。 数据清洗： 现实世界的数据往往是“脏”的，充斥着错误、缺失值、异常值和不一致。我们将详细讲解数据清洗的常用方法，包括缺失值处理（删除、填充）、异常值检测与处理、数据类型转换、格式统一等，确保我们处理的是可靠的数据。 数据预处理： 在深入分析之前，往往需要对数据进行预处理，使其更适合分析。这包括特征工程（创建新特征、转化现有特征）、数据规范化与标准化、降维等技术，旨在提高分析效率和模型性能。 第三章：数据的透视镜——可视化技法 直观地展示数据，是理解其规律最有效的方式之一。本章将聚焦于数据可视化，教您如何运用恰当的图表，让数据“说话”。 可视化为何重要？ 人类大脑对视觉信息的处理能力远超文本。可视化能够帮助我们快速识别趋势、模式、异常和分布，从而加速理解过程。 选择合适的图表： 不同的数据关系需要不同的图表来表达。我们将详细介绍散点图、折线图、柱状图、饼图、直方图、箱线图、热力图等常用图表的适用场景和绘制技巧。 进阶可视化： 对于更复杂的数据关系，我们将探索多维度可视化、交互式可视化以及地理空间可视化等高级技术，让您的数据洞察更具深度和广度。 避免误导： 可视化也可能被误用，产生误导。本章将强调如何避免常见的可视化陷阱，如不恰当的坐标轴刻度、选择错误的图表类型等，确保信息的准确传达。 第四章：数据的脉络——描述性统计的艺术 在清洗和可视化之后，我们需要运用统计学工具来量化数据的特征，深入理解数据的内在分布和关系。 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数，它们如何描述数据的中心位置？我们将分析不同度量的优缺点及其适用场景。 离散程度的衡量： 方差、标准差、极差，它们告诉我们数据是如何分散的。理解数据的变异性对于评估其稳定性至关重要。 数据分布的探索： 正态分布、偏态分布、峰态，这些概念帮助我们理解数据的形态。我们将学习如何通过直方图、QQ图等工具来评估数据的分布特征。 多变量关系的探索： 协方差、相关系数，它们揭示了变量之间的线性关系强度。我们将学习如何识别和量化变量间的相关性。 第五章：数据的深层挖掘——模式识别与异常检测 数据中往往隐藏着不易察觉的模式和异常点，它们可能包含着关键的业务洞察或潜在的风险。本章将介绍一些常用的模式识别和异常检测方法。 聚类分析： 如何将相似的数据点归为一类？我们将介绍K-Means、层次聚类等算法，以及它们在客户细分、市场分组等方面的应用。 关联规则挖掘： “啤酒与尿布”的故事只是一个例子。我们将探讨Apriori等算法，如何发现数据项之间的有趣关联，应用于推荐系统、商品组合优化等。 时间序列分析入门： 随着时间推移的数据，其内在的趋势、季节性和周期性如何捕捉？我们将初步介绍时间序列的平稳性、自相关性以及简单的预测方法。 异常检测： 如何识别那些与大多数数据点显著不同的“异常值”？我们将介绍基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法，应用于欺诈检测、故障诊断等。 第六章：数据的洞察转化——案例研究与实践 理论与实践相结合，才能真正掌握数据探索的艺术。本章将通过多个不同领域的案例研究，将前面所学的知识融会贯通。 商业分析： 如何分析用户行为数据，优化营销策略？如何通过销售数据预测趋势，制定库存计划？ 科学研究： 如何探索生物医学数据，发现疾病的潜在关联？如何分析气候数据，揭示环境变化规律？ 社会治理： 如何通过城市交通数据，优化交通流量？如何分析公众反馈数据，提升公共服务水平？ 实战演练： 我们将提供一些数据集和具体的问题，引导读者动手实践，运用所学知识进行数据探索，并分享解决问题的思路和方法。 第七章：数据的未来展望——持续学习与伦理考量 数据科学领域日新月异，持续学习是保持竞争力的关键。同时，数据的使用也伴随着伦理挑战。 新兴技术与工具： 机器学习、深度学习在数据探索中的作用日益凸显。我们将简要介绍这些前沿技术，并指明学习方向。 数据伦理与隐私： 在追求数据价值的同时，如何保护个人隐私？如何避免数据偏见？本章将探讨数据使用中的伦理规范和法律法规。 持续学习的路径： 推荐优秀的在线资源、社区和学习平台，鼓励读者保持对数据的好奇心，不断探索新的知识和技能。 《数字时代的数据探索艺术》不仅仅是一本书，它更是您开启数据之旅的伙伴。通过系统性的学习和大量的实践，您将能够自信地驾驭海量数据，从中发掘有价值的洞察，为您的工作和生活带来积极的改变。让我们一同踏上这场激动人心的探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍具体EDA工具链时，展现出一种非常务实和前瞻性的平衡感。它没有过度偏向某一个特定的商业软件，而是将重点放在了那些跨平台、具有普遍指导意义的底层概念上。比如，在介绍验证方法学时，作者详尽地剖析了从功能仿真到形式验证，再到覆盖率驱动验证（CBV）的演进路径。特别是对UVM（Universal Verification Methodology）的介绍，虽然篇幅不算冗长，但其对测试平台结构、参考模型建立和约束随机激励的阐述，抓住了核心精髓。对于习惯于传统仿真方式的工程师来说，这部分内容无疑是一次及时的升级指南。更难能可贵的是，书中对于新兴的低功耗设计技术，如时钟门控（Clock Gating）和电源门控（Power Gating）的原理和实现方式也进行了细致的梳理，这显示出作者对行业最新趋势的敏感度，确保了读者获取的知识体系不会很快过时。

评分☆☆☆☆☆

全书的中间部分，集中火力于数字IC设计流程的各个关键阶段，内容密度之高，令人印象深刻。当我深入到逻辑综合和静态时序分析（STA）章节时，那种对细节的把控力简直令人叹服。作者没有停留在工具软件操作层面的介绍，而是深入挖掘了背后的数学模型和优化算法。比如，在讲解电路优化时，书中穿插的那些关于门级优化和寄存器传输级（RTL）优化的对比案例，清晰地展示了不同抽象层次下，设计者需要权衡的性能、面积和功耗（PPA）的三角关系。对于STA的讲解尤其到位，它不再是简单的“时序违例检查”，而是详细阐述了建立时间、保持时间、时钟偏差等参数是如何相互作用，并最终影响到设计的时序裕度的。我曾试着将书中的理论模型与我在实际项目中遇到的时序收敛难题进行印证，发现书中的指导原则几乎可以完美映射到工业界的实际操作中，这使得这本书的实践价值远超一般教科书的理论讲解范畴。

评分☆☆☆☆☆

这部《EDA技术与应用》的封面设计得非常简洁有力，黑白灰的主色调透露出一种严谨的学术气息。初次翻开它，我立刻被其详实的绪论部分所吸引。作者并没有急于抛出复杂的理论，而是花了相当大的篇幅来梳理整个电子设计自动化领域的历史脉络和学科定位。特别是关于设计流程的图示化描述，那种层次分明、步步为营的组织方式，让我这个初学者也能迅速建立起一个宏观的认知框架。书中对早期基于原理图输入的设计方法与现代基于硬件描述语言（HDL）的抽象设计范式的对比分析，尤为深刻，它不仅仅是罗列事实，更是在探讨设计思想的演进。我特别欣赏作者在引入具体技术模块前所做的铺垫工作，它确保了读者在面对后续复杂的逻辑综合、布局布线算法时，不会感到突兀，而是能将其视为解决特定工程问题的工具集。从这本书里，我感觉自己像是在一位经验丰富的老工程师的带领下，稳健地走进了这个专业领域的大门，而非直接被扔进了一片理论的海洋。

评分☆☆☆☆☆

最后的总结部分，作者并没有草草收场，而是非常巧妙地将EDA技术置于整个电子系统工程的宏大背景下进行审视。他讨论了EDA工具如何支撑异构计算（如FPGA与ASIC的协同设计）以及未来AI/ML在设计流程中的潜在应用。这种对未来图景的描绘，使得这本书不仅是一本“工具手册”，更像是一份“行业发展路线图”。读完这本书，我不仅掌握了当前主流的EDA流程和技术细节，更重要的是，我获得了一种系统性的、解决复杂工程问题的思维模式。它教会我如何从系统级需求出发，逐步分解、抽象，最终落实到可制造的物理实现上，同时在每一步都保持对性能和成本的清晰认识。对于任何希望在集成电路设计领域深耕的专业人士或学生来说，这本书无疑是一份不可多得的、兼具理论深度和工程广度的必备参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，本书最大的亮点在于其对“设计实现”和“物理设计”之间桥梁作用的阐述，这往往是很多教材容易忽略或一笔带过的部分。书中关于布局布线（Place and Route）的章节，简直可以看作是一部关于二维空间优化和图论应用的精彩实例集。作者通过对拥塞分析、时钟树综合（CTS）等核心流程的描述，让读者体会到，为什么看似简单的“连线”在纳米级别工艺下会成为决定最终性能的关键瓶颈。我对书中关于CTS的讨论印象尤其深刻——它不仅仅是保证时钟信号的低偏斜（Skew），更涉及到如何处理工艺角和噪声耦合。这种将抽象算法具象化为实际物理限制的描述方式，极大地拓宽了我对硬件实现的理解深度，让我意识到，设计一个高频电路，其挑战性远超逻辑功能的实现本身，它本质上是一场与物理定律的搏斗。