EDA技术与应用 9787111242796 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈新华 著

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• 集成电路设计
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• 模拟电路
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• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路分析
• 电子设计自动化

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111242796

商品编码：29887547215

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
第1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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探索数据奥秘，赋能智能决策：一款深度洞悉数据科学的实践指南 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业发展的核心引擎。如何从海量数据中挖掘有价值的洞察，指导战略规划，优化运营效率，甚至预测未来趋势，已成为各行各业面临的关键挑战。本书并非一本关于特定技术（如EDA技术）的详尽手册，而是一套更广泛、更深入的框架，旨在帮助读者构建一种全新的思维模式——一种以数据为中心、以探索为驱动、以应用为导向的科学方法论。它将带领您穿越数据的迷雾，掌握将原始信息转化为 actionable insights 的强大能力，最终实现数据驱动的智慧转型。 本书的核心理念在于强调“理解”胜于“熟练”。我们不提供零散的技术教程，而是构建一个系统的知识体系，让您理解数据背后隐藏的逻辑、潜在的关联以及可能存在的陷阱。通过对数据生命周期的全面审视，从数据采集、清洗、整理，到分析、建模、可视化，再到最终的策略制定和业务落地，本书为您勾勒出一幅数据科学的完整图景。它致力于培养读者一种“探究者”的精神，鼓励您在面对数据时，主动提问、大胆假设、小心求证，而不是被动地套用已有的公式或模型。 第一部分：构建数据思维的基石 在深入探讨具体方法之前，本书将首先引导您建立起正确的数据观。我们将从宏观层面探讨数据在现代社会中的角色和价值，理解其作为一种战略资产的重要性。您将了解到，数据不仅仅是冰冷的数字，更是反映现实世界运行规律的窗口，是洞察用户行为、市场动态、甚至社会趋势的宝贵线索。 数据时代的图景： 剖析当前数据驱动的全球化趋势，解析不同行业如何利用数据实现跨越式发展，以及数据科学在其中扮演的关键角色。 认识数据：本质与形态： 深入理解数据的种类（结构化、半结构化、非结构化）、来源（内部、外部、实时、批量）及其内在特性。了解数据的质量、准确性和完整性如何直接影响分析结果的可靠性。 数据伦理与隐私： 在数据价值日益凸显的同时，数据隐私和伦理问题也成为焦点。本书将探讨负责任的数据使用原则，以及如何在合规的前提下最大化数据价值。 批判性思维与数据素养： 培养一种审慎的态度，学会质疑数据的来源、收集方式和潜在偏差。理解统计学基本原理，避免被误导性的图表和统计数据所欺骗。 第二部分：数据的探索与发现之旅 这一部分将是本书的重点，我们将详细阐述如何通过一系列系统性的方法，对原始数据进行深入的探索和分析，挖掘隐藏的模式和关联。这不仅仅是技术的操作，更是一种思维的训练。 数据准备与预处理： 数据采集与整合： 学习如何从各种数据源（数据库、API、文件、爬虫等）高效地获取数据，并进行初步的整合。 数据清洗与异常值处理： 掌握识别和处理缺失值、重复值、异常值的方法，确保数据的准确性和一致性。例如，如何判断一个数值是否是异常值，以及采取何种策略（删除、插补、转换）来应对。 数据转换与特征工程： 学习如何进行数据类型的转换（如字符串转数值）、数值尺度的缩放（标准化、归一化），以及如何基于已有字段创造新的、更有意义的特征，以提升后续分析的效率和效果。例如，从出生日期计算年龄，或者从地址信息提取区域特征。 探索性数据分析（EDA）的核心理念与实践： 描述性统计： 运用均值、中位数、方差、标准差、百分位数等基本统计量，全面地描述数据的分布特征、集中趋势和离散程度。 可视化探索： 单变量分析： 使用直方图、箱线图、密度图等，理解单个变量的分布规律。 双变量分析： 运用散点图、折线图、分组柱状图等，探索两个变量之间的关系，识别相关性、模式和趋势。 多变量分析： 学习如何通过热力图、平行坐标图、降维可视化（如PCA、t-SNE）等技术，揭示数据集中更复杂的相互作用和隐藏结构。 相关性分析： 量化变量之间的线性关系强度，理解变量之间是否存在正相关、负相关或不相关。 模式识别与异常检测： 运用聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现数据中的自然分组和频繁出现的模式。同时，学习如何识别与普遍模式显著不同的异常点，这些异常点往往蕴含着重要的信息。 假设检验与统计推断： 在观察到数据中的一些现象后，如何运用统计学方法来验证我们的假设，判断这些现象是真实存在的，还是仅仅由于随机性造成的。 模式挖掘与结构分析： 聚类分析： 学习K-Means、层次聚类等算法，将相似的数据点分组，发现数据中的自然群体，例如客户分群、产品分类。 关联规则挖掘： 掌握Apriori、FP-growth等算法，发现数据项之间的潜在关联，例如“购买商品A的顾客也经常购买商品B”，这在零售业中有广泛应用。 降维技术： 理解主成分分析（PCA）和t-SNE等方法，如何在高维数据中提取关键信息，减少数据维度，便于可视化和进一步分析。 第三部分：从洞察到决策的应用实践 本书强调的是数据科学的最终价值在于“应用”。因此，在掌握了数据探索的技能后，我们将重点关注如何将数据洞察转化为实际的商业策略和决策。 数据驱动的决策框架： 问题定义与目标设定： 如何将业务问题转化为可以量化和分析的数据问题。明确分析的最终目标，确保所有分析活动都围绕核心业务需求展开。 指标体系构建： 设计有效的衡量指标（KPIs），用于追踪业务绩效，评估策略效果。了解SMART原则在指标设定中的应用。 A/B测试与实验设计： 学习如何设计和执行A/B测试，科学地验证不同方案的效果，为决策提供客观依据。 预测建模基础： 回归分析： 预测连续型变量，如销售额、股票价格。 分类模型： 预测离散型变量，如客户是否会流失、邮件是否为垃圾邮件。 时间序列分析： 预测未来趋势，如商品销量预测、交通流量预测。 数据可视化在沟通中的力量： 选择合适的图表： 根据数据类型和要传达的信息，选择最有效的可视化方式。 仪表盘设计： 学习如何设计直观、易于理解的仪表盘，帮助业务人员快速掌握关键信息。 叙事性可视化： 如何通过图表和数据讲述一个引人入胜的故事，清晰地传达数据洞察，并驱动行动。 行业应用案例解析： 市场营销： 客户细分、个性化推荐、广告效果评估。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、信用评分。 电商平台： 商品推荐、用户行为分析、供应链优化。 制造业： 质量控制、生产效率提升、预测性维护。 医疗健康： 疾病预测、治疗效果评估、医疗资源优化。 第四部分：工具与进阶之路 虽然本书不聚焦于特定的技术栈，但它会为您提供一个关于数据科学常用工具和未来发展方向的概览，帮助您找到进一步学习的路径。 常用工具与平台概览： 编程语言： Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn), R。 数据库： SQL, NoSQL。 数据可视化工具： Tableau, Power BI。 大数据平台： Hadoop, Spark。 持续学习与社区资源： 鼓励读者保持对新技术的敏感性，积极参与在线课程、技术社区和开源项目，不断提升自身的数据科学能力。 机器学习与人工智能的融合： 简要介绍机器学习和人工智能在数据科学中的作用，为读者打开更广阔的视野。 本书的目标是赋能您成为一名能够独立思考、勇于探索、善于应用数据的“数据科学家”，无论您是初学者还是希望深化理解的从业者。它将帮助您建立起一套严谨的分析方法，培养直觉和逻辑相结合的决策能力，让您在纷繁复杂的数据世界中，找到清晰的航向，并最终实现数据价值的最大化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，着实让我大开眼界。作者并没有仅仅停留在理论的层面，而是精心挑选了一系列具有代表性的实际应用场景，并对它们进行了深入的剖析。这些案例，涵盖了不同的行业和领域，展现了该技术在实际生产和生活中的广泛应用。最重要的是，作者在分析案例时，并没有生硬地套用理论，而是能够结合具体情况，灵活运用所学知识，找出问题的症结，并提出可行的解决方案。这种“理论联系实际”的分析方法，对于我来说，是非常有启发性的。它让我明白，技术知识并不是孤立存在的，只有将其应用到实践中，才能真正体现其价值。通过对这些案例的学习，我不仅巩固了书中的理论知识，更重要的是，我学会了如何将这些知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者，在书中所展现出的那种对该领域的深厚造诣，令我印象深刻。他/她并非仅仅是知识的搬运工，而是能够将复杂的理论梳理得井井有条，并能将其与实际应用相结合，提出独到的见解。在阅读过程中，我能感受到作者在对每一个细节的打磨上所付出的心血，以及他对整个领域的深刻洞察。他/她并非一味地追求技术的高深莫测，而是能够用一种更为人性化的方式来解读技术，让读者能够感受到技术背后的逻辑和魅力。这种既有深度又有温度的表达方式，是我在其他技术书籍中很少见到的。我甚至觉得，阅读这本书，就像是在与一位智者进行一场深入的交流，你会从中获得知识，更会获得启发。

评分☆☆☆☆☆

我最喜欢这本书的莫过于它所展现出的那种严谨的学术态度。在每一个概念的阐述，每一个原理的推导，每一个案例的分析中，都能感受到作者一丝不苟的精神。它不像某些书籍那样，为了迎合读者而采取一些过于简化或者“拍脑袋”式的解释，而是扎扎实实地从基础出发，层层递进，逻辑清晰，论证有力。我甚至可以感受到作者在研究和写作过程中，所经历的无数次推敲和考证。这种严谨性，不仅体现在文字的表述上，更体现在它对每一个细节的关注，对每一个可能出现的疑点的预判。阅读这本书，就像是在与一位一丝不苟的学者对话，你会被他的专业和认真所折服，也会被他所传递出的那种求真务实的精神所感染。这种精神，对于任何一个希望深入了解某个领域的人来说，都是弥足珍贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的气质，怎么说呢，就是一种沉甸甸的、厚实的、散发着纸张和油墨特有味道的书。拿到手，首先映入眼帘的是封面上那略显复古的字体，配合着那种略带磨砂质感的封面纸，一股浓浓的知识感扑面而来。翻开扉页，是精美的排版，印刷清晰，纸张的触感也很舒服，不是那种廉价的、泛着白光的纸，而是带有自然纹理的，让人觉得这是经过用心打磨的作品。我一直对技术类的书籍有一种莫名的情结，总觉得它们代表着人类智慧的结晶，而这本书，从它的外观到内涵，都散发着这种沉静而强大的力量。我并没有立刻开始阅读，而是先在书架上找了个合适的位置，让它在那里静静地安放。有时候，一本书的价值，不仅仅在于它写了什么，还在于它如何呈现，它所传递出的那种对细节的尊重，对读者的诚意，是能够被感知到的。这本书，无疑就是这样一本，值得细细品味，慢慢探索的书。它的存在，本身就是一种对阅读的鼓励，一种对知识的致敬。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的插图和图表设计，是其一大亮点。很多技术书籍，虽然内容翔实，但往往因为缺乏直观的视觉辅助，而显得枯燥乏味，甚至难以理解。但在这本书里，每一处关键的知识点，都被配上了精心绘制的插图和清晰的图表。这些图表并非简单的示意，而是具有很强的逻辑性和信息量，能够帮助我快速地抓住核心要点，理解复杂的原理。我尤其欣赏作者在图表上对细节的处理，无论是线条的粗细、颜色的搭配，还是文字的标注，都恰到好处，既不会喧宾夺主，又能起到画龙点睛的作用。这让我感觉，作者在内容呈现上，是真正做到了“图文并茂”，而且是“图”与“文”的有机结合，相辅相成。这种精美的视觉呈现，不仅提升了阅读的愉悦感，也极大地降低了理解门槛，让我能够更深入地把握书中的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式，给我一种循序渐进，娓娓道来的感觉。它不像那些直奔主题、言简意赅的技术手册，而更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导着初学者一步步走进一个新的领域。开篇部分，作者似乎有意地铺垫了一些基础概念，这对于我这种非专业背景的读者来说，简直是福音。我不用费尽心思去查阅各种前置知识，作者就已经将它们巧妙地融入在文字之中。而且，它并不是那种枯燥乏味的理论堆砌，作者在讲解过程中，时不时地会穿插一些生动的比喻和生活中的例子，让原本抽象的概念变得形象起来。这种“润物细无声”的教学方式，让我感到非常舒服，也更容易吸收。我甚至可以想象到，作者在撰写这本书的时候，一定花了大量的心思去揣摩读者的心思，去思考如何才能让知识传递得更有效率，更富有温度。这种对读者的关怀，是这本书最打动我的地方之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，给我一种非常“接地气”的感觉。尽管它是一本技术类的书籍，但作者并没有使用过多晦涩难懂的专业术语，而是尽量用简洁明了的语言来表达。即便是一些比较专业的概念，作者也会用通俗易懂的方式进行解释，并辅以恰当的比喻，让读者更容易理解。我甚至觉得，作者在写作的时候，就像是在跟身边的朋友聊天，非常自然，非常亲切。这种平实的语言风格，大大降低了阅读的难度，也让整个阅读过程变得更加轻松愉快。我不再需要时不时地停下来查字典，或者猜测作者的意思，而是可以顺畅地跟随作者的思路，一步步地深入理解书中的内容。这种“化繁为简”的写作技巧，是许多技术书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，除了内容本身，更应该注重引导读者进行深度思考。而这本书，恰恰在这方面做得非常出色。它并非简单地灌输知识，而是通过提出一系列问题，引导读者主动去探索，去思考，去发现。在讲解过程中，作者会时不时地抛出一些开放性的问题，鼓励读者将所学知识运用到自己的实际情况中，去解决可能遇到的问题。这种“启发式”的教学模式，让我感觉自己不再是被动接受者，而是主动的学习者。我会在阅读的过程中，不断地在脑海中进行思考和联想，尝试着将书中的知识与我自己的经验联系起来。这种主动的思考过程，不仅加深了我对知识的理解，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书给我带来了一种非常充实和满足的阅读体验。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次对知识的探索之旅。从它精美的外观设计，到严谨的学术态度，再到生动的案例分析和启发性的思考模式，这本书的每一个细节都体现了作者的用心良苦。它让我看到了技术领域的多样性和无限可能，也激发了我进一步学习和探索的热情。我毫不犹豫地会将这本书推荐给所有对该领域感兴趣的朋友，我相信，它一定会带给你们和我一样的惊喜和收获。这本书的价值，远远超出了它所承载的字面意义，它是一种知识的传承，一种智慧的启迪，一种对未来的展望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构安排，给我一种非常清晰、有条理的感觉。每个章节都围绕着一个核心主题展开，内容循序渐进，逻辑关系紧密。在每个章节的开头，作者都会明确提出本章的学习目标，并在结尾进行总结，帮助读者回顾和巩固所学内容。这种结构化的组织方式，让我在阅读过程中，能够清晰地了解每一部分的内容，并预测接下来的发展方向。我甚至可以根据自己的需求，选择性地阅读感兴趣的章节，而不用担心会遗漏关键信息。这种精心的编排，体现了作者在组织内容上的深厚功力，也极大地提升了阅读的效率。我感觉，这本书就像是一个精心设计的导航系统，指引着我在知识的海洋中，准确高效地航行。