IC数字前端设计开发25 (rtl时序图制作工具)-白红宇

IC数字前端设计开发25 (rtl时序图制作工具)

阅读量：190 次

发布时间：2019-02-28

本文共 314 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

TimingDesigner 9.2入门与基础教程

作为一款专业的时序设计工具，TimingDesigner 9.2 提供了全面的功能和易于使用的界面，适合新手快速上手。以下将逐步介绍该工具的基础操作和使用方法。

首先，安装与运行

下载并安装TimingDesigner 9.2

打开软件后，进入初始界面

创建新项目或选择现有项目

接着，界面操作

工作区

工具栏

左侧菜单栏

基础知识

时序图绘制

参数设置

转换与导出

进阶操作

多轨图表支持

参数编程

导出格式选择

注意事项

常见问题解答

官方文档下载

用户支持与社区交流

通过以上步骤，您可以快速掌握TimingDesigner 9.2 的基本操作，充分发挥其时序设计能力。

转载地址：http://ihcj.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示（详细步骤 + 代码）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测保姆级教程)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序（附源码）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割（步骤 + 代码）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割（步骤 + 代码）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）

查看>>