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张永生 著

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• 电路设计

店铺： 赏心悦目图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111242857

商品编码：29396536051

包装：平装

出版时间：2008-08-01

基本信息

书名：电子设计自动化技术

定价：21.00元

作者：张永生

出版社：机械工业出版社

出版日期：2008-08-01

ISBN：9787111242857

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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电子设计自动化（EDA）应用技术，是提高我国电子产品及工程设计质量的一项重要手段，具有自动化程度高、功能强大、运行速度快、数据开发性好和使用方便等特点，目前已在电子工程设计领域得到了广泛应用。
　　本书较系统地介绍了常用EDA开发工具的使用方法、应用设计和分析实例以及性能仿真等相关内容，取材广泛、翔实新颖，重点突出，实例丰富，且充分考虑了便于巩固所学的知识和可方便进行实践的操作性。本书既可作为高职高专院校电子信息类相关专业的教材，又可作为电路设计人员和电路制好者的参考书。
　　为方便教学，本书配有免费电子课件，凡选用本书作为授课教材的学校，均可来电索取，咨询电话：010-88379375。

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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《信息论基础与应用》 内容简介： 本书旨在深入探讨信息论的数学基石、核心概念及其在现代科技领域的广泛应用。从信息熵的定义与度量出发，逐步揭示信道容量、纠错码、数据压缩等关键理论，为读者构建一个严谨而完整的知识体系。本书不仅涵盖了信息论的经典内容，更侧重于其在实际问题中的应用，力求帮助读者理解理论如何转化为解决工程难题的强大工具。 第一章：信息的度量与熵 本章首先引入“信息”这一核心概念，并探讨如何对其进行量化。我们将从概率论的角度出发，定义离散随机变量的信息量，进而引申出信息熵的概念。信息熵作为衡量信息不确定性或随机性的尺度，在后续章节中扮演着至关重要的角色。我们将详细解析熵的各种性质，如非负性、对称性、可加性等，并介绍几种重要的熵度量方式，例如香农熵、联合熵、条件熵以及互信息。通过对这些概念的深入理解，读者将能够准确把握信息在通信、存储和处理过程中的基本属性。 1.1 信息量：概率与不确定性的关系 单一事件发生的信息量定义 对数函数在度量信息量中的作用 信息量与事件发生概率的负相关性 1.2 香农熵：随机变量的平均信息量 离散随机变量的熵定义与计算公式 熵的性质：非负性、上界、平均性 熵的几何解释：信息的不确定性 1.3 联合熵与条件熵：多随机变量的度量 联合熵的定义与性质，衡量多个变量联合不确定性 条件熵的定义与计算，衡量已知一个变量后另一个变量的不确定性 条件熵与联合熵的关系：链式法则 1.4 互信息：随机变量之间的依赖程度 互信息的定义与计算，衡量一个变量包含另一个变量的信息量 互信息与熵的关系： I(X;Y) = H(X) - H(X|Y) = H(Y) - H(Y|X) 互信息的性质：非负性、对称性、单调性 1.5 相对熵（KL散度）与交叉熵：度量概率分布的差异 相对熵的定义与性质，衡量两个概率分布之间的差异 相对熵的非对称性 交叉熵的定义与应用，常用于机器学习中的损失函数 第二章：信道与信道容量 信息论的另一核心是信道，它描述了信息从发送端传输到接收端的过程。本章将重点关注信息传输的数学模型——离散无记忆信道（DMC），并引入噪声的概念，分析噪声对信息传输的影响。我们将详细阐述条件概率、转移概率以及信道矩阵等概念，并以此为基础，定义信道的容量。信道容量是信息论中的一个关键概念，它代表了在特定信道上能够可靠传输信息的最大速率。本章将深入探讨计算信道容量的方法，包括最大化互信息等技术，并介绍一些典型信道的容量计算，如二元对称信道（BSC）和二进制擦除信道（BEC）。 2.1 信息传输模型：离散无记忆信道（DMC） 发送端、信道、接收端模型 输入字母表、输出字母表 转移概率矩阵 P(y|x) 2.2 噪声的影响：误码率与信噪比 信道噪声的统计特性 对传输信息的影响：错误发生概率 2.3 信道的联合概率与边缘概率 联合概率 P(x, y) = P(x) P(y|x) 边缘概率 P(y) = Σ_x P(x, y) 2.4 信道容量：可靠传输的最大速率 定义：C = max_{P(x)} I(X;Y) 互信息作为信道容量的度量 信道容量的意义：理论上的可靠传输极限 2.5 典型信道容量计算 二元对称信道（BSC）容量 二进制擦除信道（BEC）容量 高斯白噪声信道（AWGN）容量（简介） 第三章：纠错码理论 信息的可靠传输是通信系统和数据存储的关键挑战。本章将深入介绍纠错码（Error-Correcting Codes）这一强大的技术，它能够检测并纠正传输过程中引入的错误。我们将从线性分组码出发，讲解编码和解码的基本原理，包括生成矩阵、校验矩阵、汉明距离、最小距离等概念。读者将了解如何构建和分析具有特定纠错能力的码字。随后，我们将介绍一些经典的纠错码，如汉明码、卷积码，并探讨其在实际应用中的优势。最后，将初步介绍更先进的码系，如LDPC码和Turbo码，它们在现代通信系统中发挥着不可替代的作用。 3.1 编码基本概念：冗余与纠错 信息比特与冗余比特 码字（Codeword） 编码率 3.2 线性分组码 生成矩阵 G 校验矩阵 H 码空间与子空间 3.3 汉明距离与最小距离 度量码字之间差异的指标 最小距离 d_min：码字集合中最小的汉明距离 纠错能力： t 纠错能力需要 d_min ≥ 2t + 1 3.4 汉明码 设计原理与结构 纠错能力与开销 3.5 卷积码 编码过程：移位寄存器与异或门 编码树与编码网格 维特比算法（Viterbi Algorithm）解码 3.6 现代纠错码简介 低密度奇偶校验码（LDPC） Turbo码 极性码（Polar Codes） 第四章：数据压缩技术 数据压缩是信息论在存储和传输效率提升方面的另一重要应用。本章将探讨无损压缩（Lossless Compression）和有损压缩（Lossy Compression）两大类技术。我们将从霍夫曼编码（Huffman Coding）开始，介绍一种经典的无损压缩算法，它基于字符的出现频率构建最优的前缀码。接着，我们将探讨算术编码（Arithmetic Coding），一种比霍夫曼编码更高效的无损压缩方法。在有损压缩方面，我们将初步介绍变换编码（Transform Coding）的思想，例如离散余弦变换（DCT），以及量化（Quantization）在去除冗余信息中的作用。这些技术是 JPEG、MP3 等现代多媒体压缩标准的基础。 4.1 无损压缩：信息不丢失的压缩 目标：减少冗余，不丢失原始信息 压缩率与解压缩后的完整性 4.2 霍夫曼编码 基于频率的最优前缀编码 霍夫曼树的构建 编码与解码过程 4.3 算术编码 将整个消息编码为一个区间 更高的压缩效率 计算复杂度 4.4 有损压缩：信息丢失的压缩（简介） 目标：在可接受的失真范围内最大化压缩率 人眼和人耳的感知特性 变换编码（如 DCT） 量化（Quantization） 熵编码（如霍夫曼或算术编码）在有损压缩中的应用 第五章：信息论在通信系统中的应用 本章将信息论的各个概念串联起来，展示其在现代通信系统设计中的关键作用。我们将回顾信源编码（数据压缩）和信道编码（纠错码）在端到端通信系统中的位置和功能。我们将讨论香农的信道编码定理，这是信息论的基石之一，它指出了在特定信道上实现可靠通信的理论极限。此外，我们将探讨调制解调（Modulation and Demodulation）与信息论的联系，以及如何通过优化调制方案来接近信道容量。最后，将简要介绍信息论在其他领域的应用，如信息检索、机器学习、统计推断等，以期拓展读者的视野。 5.1 端到端通信系统模型 信源 -> 信源编码 -> 信道编码 -> 调制 -> 信道 -> 解调 -> 信道解码 -> 信源解码 -> 信宿 5.2 香农的信道编码定理 可靠通信的存在性定理 信道容量是理论极限 5.3 调制解调与信息论 信号星座图 不同调制方式的性能分析 如何选择调制方式以接近信道容量 5.4 信息论在其他领域的应用 机器学习：交叉熵作为损失函数，KL散度用于度量模型差异 信息检索：TF-IDF等模型与信息熵的联系 统计推断：贝叶斯信息准则（BIC） 生物信息学：序列比对 密码学：信息论安全 总结： 《信息论基础与应用》系统地介绍了信息论的核心理论，并着重于其在通信、数据压缩、纠错等关键技术领域的实际应用。本书适合通信工程、计算机科学、电子工程等相关专业的学生及研究人员阅读，同时也为对信息科学感兴趣的读者提供了一个深入了解信息本质的窗口。通过学习本书，读者将能够掌握量化信息、评估信息传输效率、设计可靠的通信系统以及实现高效的数据存储和传输方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“专业而接地气”。作为一名在电子行业摸爬滚打多年的工程师，我见过太多堆砌术语、脱离实际的技术书籍。而这本书却完全不同，它用一种非常务实的态度，深入剖析了电子设计自动化技术的核心要点。作者对每个关键概念的解释都非常到位，而且会引用大量的行业标准和业界最佳实践。我特别欣赏书中关于“验证”的章节，它详细介绍了各种验证方法论，以及如何构建高效的验证环境来保证设计的正确性。这部分内容对于我日常工作中遇到的许多棘手问题，提供了非常有价值的解决方案。另外，书中对于一些自动化脚本的编写和使用也进行了详细的介绍，这对于提高设计效率非常有帮助。读这本书，我感觉自己像是请了一位经验丰富的资深工程师在旁边手把手地指导我，让我能够快速掌握EDA技术的精髓，并将其应用到实际工作中。这本书绝对是每个想要深入理解EDA技术的电子工程师的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正掌握一项技术，光看理论是远远不够的，必须结合实际的项目经验。这本书在这方面做得相当出色。它并没有拘泥于零散的技术点，而是巧妙地将EDA技术融入到了一系列完整的项目流程中。从需求分析、系统架构设计，到逻辑实现、仿真验证，再到后端物理设计和版图生成，书中都对每一个环节进行了细致的阐述，并提供了具体的操作指导。我印象最深刻的是关于“设计约束”（Constraints）的部分，作者用非常通俗易懂的比喻，解释了如何通过合理的约束来指导EDA工具进行优化，从而获得高性能、低功耗的芯片。此外，书中还涉及了许多现代EDA发展的前沿趋势，例如人工智能在EDA中的应用，以及如何应对摩尔定律的挑战等。这些内容让我看到了EDA技术的未来发展方向，也让我对这项技术在未来电子产业中的重要性有了更深刻的认识。虽然书中的某些章节涉及到的专业知识比较深入，但作者通过大量的图示和流程图，有效地降低了阅读难度，使得整个学习过程都显得非常顺畅。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我耳目一新，它不是那种枯燥的技术手册，而更像是一次深入浅出的行业探索之旅。作者以非常生动形象的语言，将原本晦涩难懂的EDA（电子设计自动化）技术，描绘成一幅幅充满活力的画卷。从最基础的数字逻辑原理，到复杂的集成电路设计流程，书中都给出了相当清晰的脉络。我尤其喜欢作者在讲解过程中引入的许多实际案例，比如某个大型芯片的研发过程，或者某个智能设备的设计思路。这些案例不是简单地罗列技术细节，而是从宏观层面展现了EDA技术在整个产品生命周期中的关键作用，以及它如何帮助工程师们解决实际问题，加速产品上市。书中对于不同EDA工具的介绍也很有见地，它们不是简单的功能堆砌，而是深入剖析了它们各自的优势和适用场景，让我在面对众多选择时，能够有一个更清晰的认识。总而言之，这是一本既有理论深度，又不乏实践指导意义的书籍，非常适合对电子设计自动化技术感兴趣的初学者和希望拓展视野的从业者。它让我对这个领域有了更全面的理解，也激发了我进一步学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它并没有仅仅停留在介绍“是什么”的技术层面，而是更侧重于“为什么”和“怎么做”。作者在讲解EDA工具的原理时，并没有简单地罗列功能，而是深入分析了其背后的算法和设计思想。比如，在讲解布局布线工具时，它详细解释了这些工具是如何在海量的设计单元之间找到最优的连接路径，并考虑功耗、时序等多个因素。这种深度的剖析，让我对EDA工具的“黑箱”有了更清晰的认识，也让我能够更好地理解工具的输出结果，并进行有效的调试。此外，书中还包含了许多关于设计流程优化和团队协作的内容，这对于大型项目的管理和推进非常有借鉴意义。我尤其喜欢书中对于“可制造性设计”（DFM）的探讨，它让我意识到，一个优秀的设计不仅仅是功能正确，更要考虑到实际生产中的可实现性。这本书的阅读体验非常棒，逻辑清晰，内容严谨，绝对是一本能够帮助我提升专业技能的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一项技术，最重要的是能够建立起一个完整的知识体系。这本书在这方面做得非常出色。它并非零散地介绍各种EDA工具的用法，而是将它们有机地整合到了一个完整的电子设计流程中。从前端的逻辑设计，到后端的物理实现，再到最终的测试和制造，书中都给出了清晰的路线图。作者非常擅长将复杂的概念分解成易于理解的单元，并通过大量的图示和流程图来辅助说明。我尤其喜欢书中关于“综合”（Synthesis）和“静态时序分析”（STA）的部分，它们是EDA流程中至关重要的环节，而这本书对它们的解释非常透彻，让我能够理解它们是如何将高层次的行为描述转换为低层次的门级网表，并保证设计的时序性能。总而言之，这本书为我构建了一个坚实的EDA技术知识框架，让我能够系统地学习和理解这项技术，并为我今后的职业发展打下了良好的基础。它让我从一个对EDA技术一知半解的门外汉，变成了一个对这项技术有深入理解的行内人。