EDA技術與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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： 廣影圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111242796

商品編碼：29738588042

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

---

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

---

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

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《數字時代的數據探索藝術》 在信息爆炸的浪潮下，數據已成為驅動社會進步、商業決策乃至科學研究的核心引擎。然而，數據的價值並非顯而易見，它常常隱藏在海量、雜亂的原始信息之中，等待著我們去發掘、去理解、去轉化。本書《數字時代的數據探索藝術》正是這樣一部旨在引領讀者走進數據世界，掌握洞察數據內在規律的指南。它並非一本枯燥的技術手冊，而是一場關於如何“閱讀”數據，從中提煉真知灼見的旅程。 第一章：數據之眼的覺醒——洞察的起點 在開始任何數據之旅前，我們首先需要培養一雙“數據之眼”。這一章將帶您領略數據的魅力，理解數據在我們生活中的無處不在，以及它所蘊含的巨大潛能。我們將探討為何數據分析至關重要，它如何改變著我們的決策方式，如何幫助我們規避風險，又如何發現潛在的機遇。 數據在何處？ 從社交媒體的互動痕跡、電子商務的購買記錄，到醫療健康的監測數據、城市運行的傳感器信息，數據滲透在我們生活的方方麵麵。我們將通過生動的案例，揭示這些看似零散的信息背後，隱藏著怎樣的故事。 為何要“看”數據？ 數據的價值在於其可解釋性。沒有經過探索的數據，如同未經雕琢的璞玉，價值無法體現。本書將闡述數據洞察如何幫助我們做齣更明智的決策，優化業務流程，理解用戶行為，甚至推動科學發現。 從“看”到“懂”： 數據探索並非簡單的數字羅列，它是一個將原始數據轉化為有意義見解的過程。我們將介紹這一過程的核心理念：好奇心、批判性思維和嚴謹的態度。 第二章：數據的語言——基礎概念與準備 要與數據對話，首先需要掌握它的語言。本章將為您奠定堅實的基礎，介紹數據探索中必備的基礎概念和前置準備工作。 數據的形態： 我們將深入理解不同類型的數據，如數值型、類彆型、文本型、時間序列型等，以及它們的特性和處理方式。理解數據的格式是後續分析的前提。 數據的來源與采集： 數據從何而來？如何有效地采集和收集數據？本章將介紹數據采集的常見途徑，如API接口、數據庫查詢、網頁抓取等，並強調數據質量的重要性。 數據清洗： 現實世界的數據往往是“髒”的，充斥著錯誤、缺失值、異常值和不一緻。我們將詳細講解數據清洗的常用方法，包括缺失值處理（刪除、填充）、異常值檢測與處理、數據類型轉換、格式統一等，確保我們處理的是可靠的數據。 數據預處理： 在深入分析之前，往往需要對數據進行預處理，使其更適閤分析。這包括特徵工程（創建新特徵、轉化現有特徵）、數據規範化與標準化、降維等技術，旨在提高分析效率和模型性能。 第三章：數據的透視鏡——可視化技法 直觀地展示數據，是理解其規律最有效的方式之一。本章將聚焦於數據可視化，教您如何運用恰當的圖錶，讓數據“說話”。 可視化為何重要？ 人類大腦對視覺信息的處理能力遠超文本。可視化能夠幫助我們快速識彆趨勢、模式、異常和分布，從而加速理解過程。 選擇閤適的圖錶： 不同的數據關係需要不同的圖錶來錶達。我們將詳細介紹散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖等常用圖錶的適用場景和繪製技巧。 進階可視化： 對於更復雜的數據關係，我們將探索多維度可視化、交互式可視化以及地理空間可視化等高級技術，讓您的數據洞察更具深度和廣度。 避免誤導： 可視化也可能被誤用，産生誤導。本章將強調如何避免常見的可視化陷阱，如不恰當的坐標軸刻度、選擇錯誤的圖錶類型等，確保信息的準確傳達。 第四章：數據的脈絡——描述性統計的藝術 在清洗和可視化之後，我們需要運用統計學工具來量化數據的特徵，深入理解數據的內在分布和關係。 集中趨勢的度量： 均值、中位數、眾數，它們如何描述數據的中心位置？我們將分析不同度量的優缺點及其適用場景。 離散程度的衡量： 方差、標準差、極差，它們告訴我們數據是如何分散的。理解數據的變異性對於評估其穩定性至關重要。 數據分布的探索： 正態分布、偏態分布、峰態，這些概念幫助我們理解數據的形態。我們將學習如何通過直方圖、QQ圖等工具來評估數據的分布特徵。 多變量關係的探索： 協方差、相關係數，它們揭示瞭變量之間的綫性關係強度。我們將學習如何識彆和量化變量間的相關性。 第五章：數據的深層挖掘——模式識彆與異常檢測 數據中往往隱藏著不易察覺的模式和異常點，它們可能包含著關鍵的業務洞察或潛在的風險。本章將介紹一些常用的模式識彆和異常檢測方法。 聚類分析： 如何將相似的數據點歸為一類？我們將介紹K-Means、層次聚類等算法，以及它們在客戶細分、市場分組等方麵的應用。 關聯規則挖掘： “啤酒與尿布”的故事隻是一個例子。我們將探討Apriori等算法，如何發現數據項之間的有趣關聯，應用於推薦係統、商品組閤優化等。 時間序列分析入門： 隨著時間推移的數據，其內在的趨勢、季節性和周期性如何捕捉？我們將初步介紹時間序列的平穩性、自相關性以及簡單的預測方法。 異常檢測： 如何識彆那些與大多數數據點顯著不同的“異常值”？我們將介紹基於統計的方法、基於距離的方法以及基於密度的方法，應用於欺詐檢測、故障診斷等。 第六章：數據的洞察轉化——案例研究與實踐 理論與實踐相結閤，纔能真正掌握數據探索的藝術。本章將通過多個不同領域的案例研究，將前麵所學的知識融會貫通。 商業分析： 如何分析用戶行為數據，優化營銷策略？如何通過銷售數據預測趨勢，製定庫存計劃？ 科學研究： 如何探索生物醫學數據，發現疾病的潛在關聯？如何分析氣候數據，揭示環境變化規律？ 社會治理： 如何通過城市交通數據，優化交通流量？如何分析公眾反饋數據，提升公共服務水平？ 實戰演練： 我們將提供一些數據集和具體的問題，引導讀者動手實踐，運用所學知識進行數據探索，並分享解決問題的思路和方法。 第七章：數據的未來展望——持續學習與倫理考量 數據科學領域日新月異，持續學習是保持競爭力的關鍵。同時，數據的使用也伴隨著倫理挑戰。 新興技術與工具： 機器學習、深度學習在數據探索中的作用日益凸顯。我們將簡要介紹這些前沿技術，並指明學習方嚮。 數據倫理與隱私： 在追求數據價值的同時，如何保護個人隱私？如何避免數據偏見？本章將探討數據使用中的倫理規範和法律法規。 持續學習的路徑： 推薦優秀的在綫資源、社區和學習平颱，鼓勵讀者保持對數據的好奇心，不斷探索新的知識和技能。 《數字時代的數據探索藝術》不僅僅是一本書，它更是您開啓數據之旅的夥伴。通過係統性的學習和大量的實踐，您將能夠自信地駕馭海量數據，從中發掘有價值的洞察，為您的工作和生活帶來積極的改變。讓我們一同踏上這場激動人心的探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

全書的中間部分，集中火力於數字IC設計流程的各個關鍵階段，內容密度之高，令人印象深刻。當我深入到邏輯綜閤和靜態時序分析（STA）章節時，那種對細節的把控力簡直令人嘆服。作者沒有停留在工具軟件操作層麵的介紹，而是深入挖掘瞭背後的數學模型和優化算法。比如，在講解電路優化時，書中穿插的那些關於門級優化和寄存器傳輸級（RTL）優化的對比案例，清晰地展示瞭不同抽象層次下，設計者需要權衡的性能、麵積和功耗（PPA）的三角關係。對於STA的講解尤其到位，它不再是簡單的“時序違例檢查”，而是詳細闡述瞭建立時間、保持時間、時鍾偏差等參數是如何相互作用，並最終影響到設計的時序裕度的。我曾試著將書中的理論模型與我在實際項目中遇到的時序收斂難題進行印證，發現書中的指導原則幾乎可以完美映射到工業界的實際操作中，這使得這本書的實踐價值遠超一般教科書的理論講解範疇。

評分☆☆☆☆☆

最後的總結部分，作者並沒有草草收場，而是非常巧妙地將EDA技術置於整個電子係統工程的宏大背景下進行審視。他討論瞭EDA工具如何支撐異構計算（如FPGA與ASIC的協同設計）以及未來AI/ML在設計流程中的潛在應用。這種對未來圖景的描繪，使得這本書不僅是一本“工具手冊”，更像是一份“行業發展路綫圖”。讀完這本書，我不僅掌握瞭當前主流的EDA流程和技術細節，更重要的是，我獲得瞭一種係統性的、解決復雜工程問題的思維模式。它教會我如何從係統級需求齣發，逐步分解、抽象，最終落實到可製造的物理實現上，同時在每一步都保持對性能和成本的清晰認識。對於任何希望在集成電路設計領域深耕的專業人士或學生來說，這本書無疑是一份不可多得的、兼具理論深度和工程廣度的必備參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，本書最大的亮點在於其對“設計實現”和“物理設計”之間橋梁作用的闡述，這往往是很多教材容易忽略或一筆帶過的部分。書中關於布局布綫（Place and Route）的章節，簡直可以看作是一部關於二維空間優化和圖論應用的精彩實例集。作者通過對擁塞分析、時鍾樹綜閤（CTS）等核心流程的描述，讓讀者體會到，為什麼看似簡單的“連綫”在納米級彆工藝下會成為決定最終性能的關鍵瓶頸。我對書中關於CTS的討論印象尤其深刻——它不僅僅是保證時鍾信號的低偏斜（Skew），更涉及到如何處理工藝角和噪聲耦閤。這種將抽象算法具象化為實際物理限製的描述方式，極大地拓寬瞭我對硬件實現的理解深度，讓我意識到，設計一個高頻電路，其挑戰性遠超邏輯功能的實現本身，它本質上是一場與物理定律的搏鬥。

評分☆☆☆☆☆

這本書在介紹具體EDA工具鏈時，展現齣一種非常務實和前瞻性的平衡感。它沒有過度偏嚮某一個特定的商業軟件，而是將重點放在瞭那些跨平颱、具有普遍指導意義的底層概念上。比如，在介紹驗證方法學時，作者詳盡地剖析瞭從功能仿真到形式驗證，再到覆蓋率驅動驗證（CBV）的演進路徑。特彆是對UVM（Universal Verification Methodology）的介紹，雖然篇幅不算冗長，但其對測試平颱結構、參考模型建立和約束隨機激勵的闡述，抓住瞭核心精髓。對於習慣於傳統仿真方式的工程師來說，這部分內容無疑是一次及時的升級指南。更難能可貴的是，書中對於新興的低功耗設計技術，如時鍾門控（Clock Gating）和電源門控（Power Gating）的原理和實現方式也進行瞭細緻的梳理，這顯示齣作者對行業最新趨勢的敏感度，確保瞭讀者獲取的知識體係不會很快過時。

評分☆☆☆☆☆

這部《EDA技術與應用》的封麵設計得非常簡潔有力，黑白灰的主色調透露齣一種嚴謹的學術氣息。初次翻開它，我立刻被其詳實的緒論部分所吸引。作者並沒有急於拋齣復雜的理論，而是花瞭相當大的篇幅來梳理整個電子設計自動化領域的曆史脈絡和學科定位。特彆是關於設計流程的圖示化描述，那種層次分明、步步為營的組織方式，讓我這個初學者也能迅速建立起一個宏觀的認知框架。書中對早期基於原理圖輸入的設計方法與現代基於硬件描述語言（HDL）的抽象設計範式的對比分析，尤為深刻，它不僅僅是羅列事實，更是在探討設計思想的演進。我特彆欣賞作者在引入具體技術模塊前所做的鋪墊工作，它確保瞭讀者在麵對後續復雜的邏輯綜閤、布局布綫算法時，不會感到突兀，而是能將其視為解決特定工程問題的工具集。從這本書裏，我感覺自己像是在一位經驗豐富的老工程師的帶領下，穩健地走進瞭這個專業領域的大門，而非直接被扔進瞭一片理論的海洋。