EDA技术及应用(第2版)(21世纪高等学校规划教材 电子信息) 朱正伟, 王其红, 韩学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱正伟，王其红，韩学超 著

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• EDA技术
• 电子设计自动化
• 集成电路设计
• 数字电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 21世纪高等学校规划教材
• 电子信息

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302312604

商品编码：29301469771

包装：平装

出版时间：2013-03-01

基本信息

书名：EDA技术及应用(第2版)(21世纪高等学校规划教材 电子信息)

定价：39.50元

作者：朱正伟, 王其红, 韩学超

出版社：清华大学出版社

出版日期：2013-03-01

ISBN：9787302312604

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《EDA技术及应用（第2版）》在编写时突破传统课程体系的制约，对课程体系等进行综合改革，融入了本领域*的科研与教学改革成果，确保课程的系统性与先进性，使之能更好地适应21世纪人才培养模式的需要。教材的主要特点有：①创新性。本教材突破传统的VHDL语言教学模式和流程，将普遍认为较难学习的VHDL用全新的教学理念和编排方式给出，并与EDA工程技术有机结合，达到了良好的教学效果，同时大大缩短了授课时数。全书以数字电路设计为基点，从实例的介绍中引出VHDL语句语法内容，通过一些简单、直观、典型的实例，将VHDL中核心、基本的内容解释清楚，使读者在很短的时间内就能有效地把握VHDL的主干内容，并付诸设计实践。②系统性。本教材内容全面，注重基础，理论联系实际，并使用大量图表说明问题，编写简明精练、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。③实用性。本教材注重实用、讲述清楚、由浅入深，书中的实例具有很高的参考价值和实用价值，能够使读者掌握较多的实战技能和经验。它既可作为高等院校电气、自动化、计算机、通信、电子类专业的研究生、本科生的教材或参考书，也可供广大ASIC设计人员和电子电路设计人员阅读参考。

目录

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章　eda技术概述
1.1eda技术及其发展
1.1.1eda技术含义
1.1.2eda技术的发展历程
1.1.3eda技术的基本特征
1.2eda技术的实现目标与asic设计
1.2.1eda技术的实现目标
1.2.2asic的特点与分类
1.2.3asic的设计方法
1.2.4ip核复用技术与soc设计
1.3硬件描述语言
1.3.1vhdl
1.3.2verilog hdl
1.3.3abelhdl
1.3.4vhdl和verilog hdl的比较
1.4常用eda工具
1.4.1设计输入编辑器
1.4.2综合器
1.4.3仿真器
1.4.4适配器
1.4.5编程下载
1.5eda的工程设计流程
1.5.1设计输入
1.5.2综合
1.5.3适配
1.5.4时序仿真与功能仿真
1.5.5编程下载
1.5.6硬件测试
1.6max plus ⅱ集成开发环境
1.6.1max plus ⅱ简介
1.6.2软件的安装
1.6.3软件组成
1.6.4设计流程
1.7quartus ⅱ集成开发环境
1.7.1quartus ⅱ简介
1.7.2quartus ⅱ 9.0软件的安装
1.7.3quartus ⅱ 9.0图形用户界面介绍
1.8eda技术发展趋势
思考题与习题
第2章　可编程逻辑器件
2.1可编程逻辑器件概述
2.1.1pld发展历程
2.1.2目前流行可编程器件的特点
2.1.3可编程逻辑器件的基本结构和分类
2.1.4pld相对于mcu的优势所在
2.2cpld的结构与工作原理
2.2.1cpld的基本结构
2.2.2altera公司max7000系列cpld简介
2.3fpga的结构与工作原理
2.3.1fpga的基本结构
2.3.2cyclone ⅲ系列器件的结构原理
2.4可编程逻辑器件的测试技术
2.4.1内部逻辑测试
2.4.2jtag边界扫描
2.4.3嵌入式逻辑分析仪
2.5cpld/fpga的编程与配置
2.5.1cpld在系统编程
2.5.2fpga配置方式
2.5.3fpga专用配置器件
2.5.4使用单片机配置fpga
2.5.5使用cpld配置fpga
2.6cpld/fpga开发应用选择
思考题与习题
第3章　原理图输入设计方法
3.1原理图设计方法
3.1.1内附逻辑函数
3.1.2编辑规则
3.1.3原理图编辑工具
3.1.4原理图编辑流程
3.1.5设计项目的处理
3.1.6设计项目的校验
3.1.7器件编程
3.21位全加器设计
3.2.1建立文件夹
3.2.2输入设计项目和存盘
3.2.3将设计项目设置成工程文件
3.2.4选择目标器件并编译
3.2.5时序仿真
3.2.6引脚锁定
3.2.7编程下载
3.2.8设计顶层文件
3.3数字电子钟设计
3.3.1六十进制计数器设计
3.3.2十二进制计数器设计
3.3.3数字电子钟顶层电路设计
3.4利用lpm兆功能块的电路设计
3.4.1常用lpm兆功能块
3.4.2基于lpm_counter的数据分频器设计
3.4.3制作一个兆功能模块
3.5波形输入设计
3.5.1创建波形设计新文件并指定工程名称
3.5.2创建输入、输出和隐埋节点
3.5.3编辑隐埋状态机节点波形
3.5.4编辑输入和输出节点波形
3.5.5查看波形情况
3.5.6保存文件并检查错误
3.5.7创建默认的功能模块
思考题与习题
第4章　vhdl设计初步
4.1概述
4.1.1常用硬件描述语言简介
4.1.2vhdl的特点
4.1.3vhdl程序设计约定
4.2vhdl语言的基本单元及其构成
4.2.12选1多路选择器的vhdl描述
4.2.2vhdl程序的基本结构
4.2.3实体
4.2.4结构体
4.3vhdl文本输入设计方法初步
4.3.1项目建立与vhdl源文件输入
4.3.2将当前设计设定为工程
4.3.3选择vhdl文本编译版本号和排错
4.3.4时序仿真
4.4vhdl程序设计举例
4.4.1d触发器的vhdl描述
4.4.21位二进制全加器的vhdl描述
4.4.34位加法计数器的vhdl描述
思考题与习题
第5章　vhdl设计进阶
5.1vhdl语言要素
5.1.1vhdl文字规则
5.1.2vhdl数据对象
5.1.3vhdl数据类型
5.1.4vhdl操作符
5.2vhdl顺序语句
5.2.1赋值语句
5.2.2转向控制语句
5.2.3wait语句
5.2.4子程序调用语句
5.2.5返回语句
5.2.6null语句
5.2.7其他语句
5.3vhdl并行语句
5.3.1进程语句
5.3.2并行信号赋值语句
5.3.3块语句
5.3.4并行过程调用语句
5.3.5元件例化语句
5.3.6生成语句
5.4子程序
5.4.1函数
5.4.2重载函数
5.4.3过程
5.4.4重载过程
5.5库、程序包及其配置
5.5.1库
5.5.2程序包
5.5.3配置
5.6vhdl描述风格
5.6.1行为描述
5.6.2数据流描述
5.6.3结构描述
5.7常用单元的设计举例
5.7.1组合逻辑电路设计
5.7.2时序逻辑电路设计
5.8vhdl与原理图混合设计方式
5.8.14位二进制计数器的vhdl设计
5.8.2七段显示译码器的vhdl设计
5.8.3顶层文件原理图设计
5.8.4查看工程的层次结构
思考题与习题
第6章　有限状态机设计
6.1概述
6.1.1关于状态机
6.1.2状态机的特点
6.1.3状态机的基本结构和功能
6.2一般有限状态机的设计
6.2.1一般有限状态机的组成
6.2.2设计实例
6.3moore型状态机的设计
6.3.1多进程moore型有限状态机
6.3.2用时钟同步输出的moore型有限状态机
6.4mealy型有限状态机的设计
6.4.1多进程mealy型有限状态机
6.4.2用时钟同步输出信号的mealy型状态机
6.5状态编码
6.5.1状态位直接输出型编码
6.5.2顺序编码
6.5.3一位热码编码
6.6状态机剩余状态处理
思考题与习题
第7章　quartus ⅱ工具应用初步
7.1quartus ⅱ一般设计流程
7.2quartus ⅱ设计实例
7.2.1实例设计说明
7.2.2模块的层次划分
7.2.3创建工程
7.2.4建立设计输入文件
7.2.5分析综合
7.2.6布局布线
7.2.7建立约束重编译
7.2.8仿真
7.2.9编程及配置
7.2.10signaltap ⅱ逻辑分析仪实时测试
第8章　数字电子系统设计实践
8.1移位相加8位硬件乘法器设计
8.1.1硬件乘法器的功能
8.1.2硬件乘法器的设计思路
8.1.3硬件乘法器的设计
8.1.4硬件乘法器的波形仿真
8.2十字路口交通管理器设计
8.2.1交通管理器的功能
8.2.2交通管理器的设计思路
8.2.3交通管理器的设计
8.2.4交通管理器的波形仿真
8.3可编程定时/计数器设计
8.3.1可编程定时/计数器的功能
8.3.2可编程定时/计数器的设计思路
8.3.3可编程定时/计数器的设计
8.3.4可编程定时/计数器的波形仿真
8.4智能函数发生器设计
8.4.1智能函数发生器的功能
8.4.2智能函数发生器的设计思路
8.4.3智能函数发生器各模块设计
8.4.4智能函数发生器的波形仿真
8.5数据采集系统设计
8.5.1数据采集系统的功能
8.5.2数据采集系统的设计思路
8.5.3数据采集系统各模块设计
8.5.4数据采集系统的波形仿真
8.6乒乓游戏机设计
8.6.1乒乓游戏机的功能
8.6.2乒乓游戏机的设计思路
8.6.3乒乓游戏机各模块设计
8.6.4乒乓游戏机的波形仿真
8.7数字频率计设计
8.7.1数字频率计的功能
8.7.2数字频率计的设计思路
8.7.3数字频率计各模块的设计和实现
8.7.4数字频率计的综合设计
8.7.5数字频率计的波形仿真
8.83层电梯控制器设计
8.8.13层电梯控制器的功能
8.8.23层电梯控制器的设计思路
8.8.33层电梯控制器的综合设计
8.8.43层电梯控制器的波形仿真
8.9计算器设计
8.9.1计算器的功能
8.9.2计算器的设计思路
8.9.3计算器各模块的设计和实现
8.9.4计算器的综合设计
8.9.5计算器的波形仿真
8.10健身游戏机设计
8.10.1健身游戏机的功能
8.10.2健身游戏机的设计思路
8.10.3健身游戏机的综合设计
8.10.4健身游戏机的波形仿真
8.11crc校验设计
8.11.1crc校验编码原理
8.11.2crc校验设计实例
8.12线性时不变fir滤波器设计
8.12.1线性时不变滤波器原理
8.12.2线性时不变滤波器设计流程
8.12.3线性时不变滤波器设计实例
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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探索信息海洋的利器：数据分析与可视化入门 在信息爆炸的时代，如何从浩如烟海的数据中提取有价值的洞察，成为了各行各业亟需解决的关键问题。数据分析与可视化技术，正是帮助我们驾驭信息洪流、揭示数据背后奥秘的强大工具。本书将带领您踏上一段系统学习数据分析与可视化技术的旅程，从基础概念到实际应用，助您成为一名游刃有余的数据探索者。 第一章：数据分析的基石——理解数据与准备 在深入探索数据之前，我们必须首先建立对数据的基本认知。本章将从宏观角度出发，介绍数据的来源、类型及其在不同领域的价值。您将了解到，数据并非冰冷的数字堆砌，而是蕴含着商业规律、用户行为、社会趋势等丰富信息。我们将探讨结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的概念，并介绍它们各自的特点与处理方式。 数据清洗与预处理是数据分析过程中至关重要的一步，如同庖丁解牛，必须精细化处理。本章将详细讲解常见的数据质量问题，例如缺失值、异常值、重复值、数据格式不一致等。您将学习到一系列行之有效的处理策略，包括但不限于： 缺失值处理： 填充策略（均值、中位数、众数、回归填充、K近邻填充等）的应用场景与优缺点分析；删除策略的适用范围。 异常值检测与处理： 基于统计学的方法（如Z-score、IQR）和可视化方法（如箱线图）来识别异常值；如何判断异常值的性质并采取删除、替换或平滑等措施。 数据类型转换与标准化： 理解不同数据类型的含义，并掌握将字符串转换为数值、日期格式统一等操作；学习数据标准化（Min-Max Scaling）和归一化（Z-score Standardization）的原理及目的，为后续分析奠定基础。 数据去重与合并： 识别并移除重复记录，保证数据的唯一性；掌握多源数据的合并技巧，形成完整的数据集。 通过本章的学习，您将掌握从原始数据中挖掘出可用、可靠的数据集的能力，为后续的探索性数据分析做好充分的准备。 第二章：数据的初步探索——描述性统计与可视化 数据准备就绪，接下来便是对数据进行初步的探索，以获取对数据的整体印象和关键特征。本章将聚焦于描述性统计与基本的数据可视化技术，帮助您快速理解数据的分布、集中趋势、离散程度等。 描述性统计量： 您将学习计算和理解各种描述性统计量，例如： 集中趋势度量： 均值、中位数、众数，以及它们在不同数据分布下的适用性。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位数间距（IQR），它们如何反映数据的波动性。 分布度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），理解数据分布的对称性和尖锐程度。 数据可视化基础： 可视化是将抽象的数据转化为直观图形的关键。本章将介绍以下几种常用的可视化图表及其应用场景： 直方图（Histogram）： 展示单变量数据的频率分布，直观了解数据的形状。 箱线图（Box Plot）： 突出数据的四分位数、中位数、异常值，便于比较不同组别的数据分布。 散点图（Scatter Plot）： 探索两个数值变量之间的关系，识别线性、非线性关联或聚类模式。 条形图（Bar Chart）： 比较不同类别数据的数量或比例。 饼图（Pie Chart）： 展示各部分占整体的比例，适用于分类数据。 掌握本章内容，您将能够使用简单的统计量和可视化图表，快速勾勒出数据的轮廓，发现数据中的初步模式和潜在问题，为更深层次的分析指明方向。 第三章：探索变量间的关系——相关性与多变量分析 数据往往不是孤立存在的，变量之间可能存在复杂的相互关系。本章将深入探讨变量之间的相关性分析，以及一些基础的多变量分析方法，帮助您揭示隐藏在数据中的联系。 相关性分析： Pearson相关系数： 衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向，及其假设条件。 Spearman秩相关系数： 适用于非线性关系或非参数数据，基于变量的秩次进行计算。 Kendall秩相关系数： 另一种非参数秩相关系数，在某些情况下比Spearman系数更稳健。 相关矩阵与热力图： 同时展示多个变量之间的相关性，利用热力图直观地呈现相关性强弱。 多变量可视化： 散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）： 一次性展示多个变量两两之间的散点图，全面了解变量间的两两关系。 气泡图（Bubble Chart）： 在散点图的基础上，用气泡的大小表示第三个变量的值，实现三维信息的二维展示。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 用于可视化高维数据，每个维度表示一个变量，通过连接线展示数据点在不同维度上的取值。 通过理解和运用本章介绍的工具，您将能够更深入地发掘数据内部的结构，识别哪些变量对目标变量有重要影响，以及它们之间的相互作用方式，为后续的建模或决策提供有力支撑。 第四章：洞察数据的分布特征——概率论基础与统计推断入门 要更深入地理解数据的本质，概率论和统计推断是不可或缺的理论基石。本章将为您构建概率论的基础框架，并介绍统计推断的基本思想，为理解更复杂的模型和分析方法打下坚实基础。 概率论基础： 随机事件与概率： 理解随机事件的概念，以及如何计算事件发生的概率。 概率分布： 介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并讲解它们各自的特点、应用场景和如何从数据中估计分布参数。 大数定律与中心极限定理： 了解这两个核心定理对于理解样本统计量与总体参数之间关系的重要性。 统计推断入门： 参数估计： 点估计（如均值、方差）与区间估计（置信区间），理解如何利用样本信息来估计总体的未知参数。 假设检验： 介绍假设检验的基本流程，如何提出原假设和备择假设，以及如何根据统计量和p值来判断假设是否成立。我们将初步接触t检验、卡方检验等常见检验方法。 本章的学习将使您从“看数据”提升到“理解数据”的层面，掌握用概率模型描述和解释数据，并能初步对数据进行统计推断，从而做出更具科学性的判断。 第五章：数据可视化进阶——揭示深层模式与沟通洞察 在掌握了基础的可视化技巧后，本章将带您进入数据可视化进阶的世界，学习如何利用更复杂的图表和策略，清晰、高效地传达数据分析的洞察。 高级图表类型： 地理信息可视化（Geospatial Visualization）： 利用地图承载数据，例如点地图、热力图、区域图等，展示数据在地理空间上的分布和规律。 网络图（Network Graph）： 用于展示实体之间的关系，例如社交网络、供应链等，理解节点与边的连接模式。 树状图（Treemap）与旭日图（Sunburst Chart）： 用于展示层级结构数据，清晰地表达各层级之间的比例关系。 小多图（Small Multiples）： 通过重复使用相同的图表类型来比较不同子集的数据，便于识别差异和共性。 可视化原则与技巧： 选择合适的图表： 根据数据类型、分析目的和受众，选择最能有效传达信息的图表。 清晰的标签与注释： 确保图表的标题、坐标轴标签、图例清晰易懂，并适时添加注释来解释关键发现。 色彩的运用： 如何恰当使用颜色来突出重点、区分类别或表达数值，避免信息失真。 交互式可视化： 介绍如何通过交互功能（如悬停提示、缩放、筛选）来增强用户探索数据的能力，提升信息传达的生动性。 通过学习本章内容，您将能够设计出更具表现力、更易于理解的可视化作品，有效地将复杂的数据分析结果转化为清晰的见解，并与他人进行有效的沟通，驱动决策。 第六章：数据分析的应用场景——案例研究与实践 理论知识最终需要落地到实践中。本章将通过一系列实际案例，展示数据分析与可视化技术在不同领域的应用，帮助您将所学知识融会贯通，并启发您思考如何在自己的工作和学习中应用这些技术。 我们将选取以下几个典型应用场景进行深入剖析： 商业智能与市场分析： 如何通过分析销售数据、用户行为数据来优化营销策略、提升客户满意度；可视化用户画像、市场趋势。 金融风控与投资分析： 如何利用数据识别潜在风险、预测市场走向、辅助投资决策；可视化股票走势、风险指标。 科学研究与实验数据分析： 如何处理实验数据、验证科学假设、发现新的规律；可视化实验结果、数据模型。 社会科学与舆情分析： 如何分析社交媒体数据、民意调查数据来洞察社会热点、预测趋势；可视化热点话题、情感倾向。 在每个案例中，我们将详细讲解： 问题定义与数据收集。 数据预处理与探索性分析的步骤。 选择合适的分析方法和可视化工具。 如何解读分析结果并提出 actionable insights。 本章的学习将极大地拓宽您对数据分析与可视化技术的认知边界，使您能够看到这些技术在真实世界中的强大威力，并为自己未来的学习和实践提供宝贵的参考。 学习本书，您将收获： 扎实的数据处理与清洗能力。 掌握描述性统计与基础统计推断的技能。 熟练运用多种可视化图表表达数据信息。 理解变量间关系，洞察数据深层模式。 认识数据分析在各领域的实际应用价值。 具备独立进行初步数据探索与分析的能力。 无论您是计算机科学、统计学、数学等相关专业的学生，还是对数据分析充满兴趣的在职人士，本书都将是您开启数据探索之旅的理想起点，助您在信息浪潮中乘风破浪，发现数据蕴藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排上，我感觉是比较合理的，每一章节都像是在构建一个知识的积木块，一层一层往上叠，最终形成一个相对完整的知识体系。作者似乎很注重知识点的逻辑关联性，在讲解一个新概念之前，会先回顾前面讲过的相关内容，或者在后面提及它将如何与后续知识点衔接。这使得我在阅读过程中，能够清晰地把握整体脉络，不容易迷失在细节中。而且，每章节末尾都会有一些习题，这些习题的难度梯度也做得比较好，从简单的概念巩固到一些需要思考的应用题都有涉及，这对于检验学习成果和加深理解非常有帮助。我个人觉得，如果能再多一些综合性的项目实训，或者将习题的设计更加贴近实际的工业界应用，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

从一名读者的角度来看，这本书在讲解一些核心技术时，还是显得有些过于理论化了。虽然它提供了基础知识，但对于想要快速上手实际操作的读者来说，可能会觉得不够“接地气”。比如，在介绍某些EDA工具的使用方法时，描述得相对笼统，没有提供详细的步骤指导或截图示例。这使得我在尝试复现书中的例子时，经常会遇到一些现实操作层面的困难，需要花费大量额外的时间去查阅其他资料或者摸索。我个人比较倾向于那种在理论讲解之后，能紧接着就提供一套清晰、可执行的实践指南，或者直接给出详细的项目演示，这样学习起来会更有效率。这本书在这方面，感觉还有提升的空间，可以更侧重于“如何做”的层面。

评分☆☆☆☆☆

我个人在阅读这本书的过程中，最深刻的感受是它在概念的阐述上，并没有一开始就堆砌过于复杂的数学公式或晦涩的原理，而是循序渐进地引导读者进入EDA（电子设计自动化）的领域。这一点对于初学者来说至关重要，能够有效地降低入门的门槛，避免一开始就产生畏难情绪。作者在解释一些基础概念时，会尝试用更易于理解的比喻或者类比，虽然偶尔会觉得有些地方可以更深入一些，但总体上起到了很好的铺垫作用。而且，书中会时不时穿插一些实际应用的案例，虽然篇幅不长，但能够让人对抽象的技术概念产生具象的理解，知道这些技术到底能用来做什么。这种“理论结合实践”的思路，对于培养学习兴趣和提升学习效果，我认为是非常有效的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺规整的，属于那种典型的教材风格，没有花里胡哨的图案，就是书名、作者、出版社等基本信息清晰地摆在那里。翻开来看，排版上感觉比较紧凑，可能为了容纳更多的内容吧。纸张的厚度也还可以，不像有些教材那么薄得透光。字体大小适中，阅读起来不费力，不过偶尔会有一些专业术语的缩写，如果刚接触这个领域，可能需要多查阅一下资料才能完全理解。整体而言，从外观到内页的初步印象，给人的感觉就是一本“正经”的、面向高校学生的专业教材，传递出一种严谨、扎实的学习氛围。这种风格可能对于习惯了轻松阅读的读者来说，需要一点适应期，但对于目标读者群体而言，应该会比较符合他们的预期，方便他们集中精力钻研技术本身。

评分☆☆☆☆☆

这本书在语言风格上，属于比较典型的学术化写作，句子结构比较严谨，用词也相对比较专业。有时候，为了追求表达的精确性，可能会使用一些相对冗长的句子，这对于非专业的读者来说，阅读起来可能会稍显吃力。虽然它在学术上是严谨的，但如果能适当地融入一些更具启发性、或者带有一定个人见解的表述，可能会让整本书的阅读体验更加生动有趣。我有时会期待作者能像一位经验丰富的老师一样，在讲解某个难点时，分享一些自己的心得体会，或者指出一些容易出错的地方，给出一些“过来人”的建议。这样不仅能加深对知识的理解，也能感受到作者在教学上的用心，让学习过程不仅仅是信息的输入，更是一种思想的交流。