EDA原理与应用课程教学改革的探索与实践

EDA技术是现代电子设计的发展趋势,是现代电子设计工程师所必须掌握的技术。本文针对《EDA原理与应用》课程的特点,从教学内容、教学方法、教学手段和实践教学方面对《EDA原理与应用》课程的教学改革进行了探索与实践,通过改革,提升了教学效果,激发了学生的创新能力,提高了学生的实际动手能力。     

EDA教学改革思考

在数字电子技术课程中引入EDA技术是EDA课程改革的方向。本文对电子设计自动化(EDA)技术进行了介绍,说明了其发展历程和技术特点,以及将其纳入教学内容的必要性。同时,介绍了本校EDA教学的尝试,提出了教学以及课程内容设置的改革方案。     

基于EDA技术构建电子实验室的几点思考

本文首先提出了基于EDA技术构建电子实验室的方法,其次根据EDA的特点提出教学分层理念,最后给出了EDA实验室建设进一步发展方向。     

EDA技术在专业教学中的应用

文章介绍了EDA技术的相关背景，从EDA的技术特点入手，论述了EDA技术在专业教学中的应用。     

高校EDA的教学改革:讲练结合

EDA即电子设计自动化的简称。广义的讲,一切利用计算机技术进行电子设计的过程都称之为电子设计自动化。狭义的讲,是指以可编程器件为设计的载体,以高级硬件电路描述语言为主要表达方式,进行集成电子产品开发和设计的过程。通过EDA技术的定义,我们可以将EDA技术划分为三部分,一是可编程逻辑器件即设计的载体,二是高级硬件描述语言即实现逻辑设计的表达方式,三是EDA技术的主流开发软件即EDA技术的调试手段。本文从上述三部分讨论了EDA教学的方法,特别是从实践入手,讨论如何进行EDA教学的讲练结合。     

EDA教学改革思考

在数字电子技术课程中引入EDA技术是EDA课程改革的方向。本文对电子设计自动化（EDA）技术进行了介绍，说明了其发展历程和技术特点，以及将其纳入教学内容的必要性。同时，介绍了本校EDA教学的尝试，提出了教学以及课程内容设置的改革方案。     

EDA教学与学生实践能力培养

本文分析了EDA技术在大学相关专业教学中的重要性,论证了加强EDA课程的教学是提高学生实践能力和就业竞争能力的有效途径和手段.同时,总结了 EDA课程教学中的特点和对应的教学手段和方法,并在基础课程中引进了EDA技术作为辅助教学手段,取得了良好的教学效果.要进一步提高学生动手能力,必须注意与教学实践活动相结合.     

组合逻辑电路设计在EDA技术中的应用

Multisim9软件是专门用于电子电路仿真与设计的EDA软件,本文将设计一个举重裁判表决电路的组合电路实例应用到EDA中,将理论教学与EDA技术的结合在一起,为学习数字电子技术的理论知识拓展了空间。     

EDA在高职院校电子技术实践课程中的应用

随着电子信息技术的飞速发展,它为高职院校电子技术的教学和实践创造了条件,其中最为突出的案例就是EDA技术在电子技术实践课程中的应用。实践表明:EDA技术应用于教学中,能有助于教学目标的实现,有利于学生对现代电子系统设计技术的掌握,促进了实用性高技能人才的培养。本文重点讨论EDA技术在电子技术实践课程中的应用,并指出EDA技术在电子技术教学中的发展方向。     

军队院校EDA教学实验室建设的思考

本文首先指出了传统实验室教学方式的不足和EDA教学实验的优势,其次给出了科学合理的规划、建设EDA实验室的方案,最后提出了注意事项。     

谈SoC设计中的EDA工具

有着巨大市场潜力的片上系统(SoC)越来越成为业界广泛关注的焦点,其技术也变得越来越错综复杂,而制约其发展的关键因素是有效的电子设计自动化(EDA)工具。文章从两个方面说明了当今EDA工具存在的主要问题,并阐述了EDA工具对SoC设计的深远影响。     

对EDA技术及其应用实验教学体系改革的一些建议

本文对新形势下,电子信息工程专业的硬件实验内容进行改革,建立新型EDA技术实验体系结构提出一些建议。并对新的实验体系下如何加强实验技术人员的培养等方面的工作提出建议,促进创新人才的培养和EDA学科建设的科学发展。     

独立学院《EDA技术》课程教学改革实践与探索

近年来,EDA技术在制作工艺和实用技术上获得了惊人的发展。在电子工程系类、自动控制类、计算机类的大学本科和高年级及研究生等课程中,让学生掌握EDA技术,才能使教学跟得上科学技术发展的形势,培养出更加符合社会对高技能人才的要求。文章对该课程的教学方法、教学模式、考核方法进行改革和实践,旨在提高学生的创新精神和实际动手实践能力。     

Exploratory data analysis as a foundation of inductive research

Across academic disciplines, scientific progress is maximized when there is a balance between deductive and inductive approaches. To promote this balance in organizational science, rigorous inductive research aimed at phenomenon detection must be further encouraged. To this end, the present article discusses the logic and methods of exploratory data analysis (EDA), the mode of analysis concerned with discovery, exploration, and empirically detecting phenomena in data. We begin by first describing the historical and conceptual background of EDA. We then discuss two issues related to EDA and its relationship to scientific credibility. First, we argue that EDA fosters a replication-based science by requiring cross-validation and by emphasizing the natural uncertainty of data patterns. Second, we clarify that EDA is distinguishable from other exploratory practices that are considered scientifically questionable (e.g., “p-hacking”, “data fishing” and “data-dredging”). In the following section of the paper, we present a final argument for EDA: that it helps maximize the value of data. To illustrate this point, we present several graphical methods for detecting data patterns and provide references to further techniques for the interested reader.     

DSG-5B型数字逻辑EDA实验系统电源故障分析与维修

以数字实验室常用设备DSG-5B型数字逻辑EDA系统中电源为例,介绍开关型稳压电源原理,并对三种常见故障进行分析及维修。