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吴延海 编

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• 验证
• 测试
• FPGA
• ASIC
• 电子设计自动化
• 芯片设计
• 电路分析

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560627090

版次：1

商品编码：10970601

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：475000

内容简介

《EDA技术及应用》以培养高等工程技术应用型人才为目标，以工程应用为背景，深入浅出地叙述了EDA的基本技术；在内容取材上，力求反映国内外EDA技术的新成果、新应用，简明精练，以够用为度；在讲述方法上，既注重基本内容、基本方法的介绍，力求通俗易懂，又强调理论与实际融会贯通，通过大量的实用例程，突出本书的实用性。
全书共8章，内容包括绪论、硬件基础、软件平台、描述语言、VHDL程序结构、VHDL描述语句、VHDL基本逻辑电路设计、数字系统设计实例等。
《EDA技术及应用》内容丰富、由浅入深，概念清晰，逻辑性强，重点突出，注重理论联系实际，且书中每章都列举了一定数量的例题，还附有大量的习题与思考题。
本书可作为高等学校电子信息类和计算机类专业的本科生教材，也可作为广大电子设计工程师、ASIC设计人员和系统设计者的参考书。

目录

第1章 绪论
1.1 EDA技术及其发展
1.1.1 EDA技术的发展历程
1.1.2 EDA技术的基本特征
1.2 EDA技术的主要内容
1.2.1 大规模可编程逻辑器件
1.2.2 硬件描述语言
1.2.3 软件开发系统
1.2.4 硬件实验箱
1.3 EDA开发工具
1.4 EDA工程设计流程
1.4.1 设计准备
1.4.2 设计输入
1.4.3 设计处理
1.4.4 设计检验
1.4.5 器件编程
1.5 EDA技术的应用现状及发展趋势
1.5.1 EDA技术的应用现状
1.5.2 EDA技术的发展趋势
1.5.3 SoPC技术
本章小结
习题与思考题

第2章 硬件基础
2.1 概述
2.1.1 可编程逻辑器件的发展历程
2.1.2 PLD的表示方法
2.1.3 乘积项原理
2.1.4 查找表原理
2.1.5 可编程逻辑器件的分类
2.2 简单可编程逻辑器件
2.3 复杂可编程逻辑器件CPLD
2.3.1 CPLD的基本结构
2.3.2 Altera公司的CPLD器件
2.4 现场可编程门阵列FPGA
2.4.1 FPGA的基本结构
2.4.2 Altera公司的FPGA器件
2.5 可编程逻辑器件的编程与配置
2.5.1 CPLD器件的编程
2.5.2 FPGA器件的配置
2.6 可编程逻辑器件的选择
2.6.1 可编程逻辑器件选择的依据
2.6.2 FPGA与CPLD的比较
本章小结
习题与思考题
第3章 软件平台
第4章 描述语言
第5章 VHDL程序结构
第6章 VHDL描述语句
第7章 VHDL基本逻辑电路设计
第8章 数字系统设计实例
参考文献

前言/序言

《深度探索：数据驱动的洞察之旅》 一、 引言：拥抱数据的力量，解锁商业智能的奥秘 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，冰冷的数据本身并不能直接带来价值，真正赋予数据生命的是对其深入的理解与分析。能否从海量数据中提炼出有价值的见解，直接关系到企业决策的准确性、战略的制定以及市场竞争力的强弱。《深度探索：数据驱动的洞察之旅》正是为致力于发掘数据潜能、驾驭数据力量的读者而量身打造。本书并非一本纯粹的技术手册，而是带领读者踏上一场兼具理论深度与实践广度的探索之旅，全面解锁数据分析的精髓，帮助读者掌握从原始数据到驱动决策的完整流程。 本书旨在帮助您： 理解数据的本质与价值： 认识到数据不仅仅是数字和文字的集合，更是商业活动、用户行为、市场趋势的真实反映，是洞察机遇、规避风险的基石。 掌握探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的核心理念与方法： 学习如何通过可视化、统计摘要等手段，初步了解数据的结构、分布、异常值以及变量之间的关系，为后续的建模和分析奠定坚实基础。 构建强大的数据分析思维框架： 培养从业务问题出发，驱动数据分析路径的能力，理解数据分析不仅仅是技术操作，更是解决实际问题的逻辑过程。 掌握常用数据处理与可视化工具的使用技巧： 学习如何高效地清洗、转换和可视化数据，将复杂的数据关系直观地呈现出来。 识别和应对数据分析中的常见挑战： 了解数据质量问题、变量选择、异常值处理等在实际分析中可能遇到的难题，并掌握有效的解决方案。 将数据洞察转化为可执行的商业策略： 最终目标是将分析结果转化为切实可行的建议，指导业务决策，实现数据驱动的价值增长。 二、 数据世界的入口：理解数据与数据准备 在踏上数据探索之旅前，我们需要先建立对数据的基本认识，并学会如何为分析做好准备。 2.1 数据：不仅仅是数字 数据的类型与维度： 了解不同类型的数据（如数值型、类别型、文本型、时间序列型）及其在分析中的意义。认识到数据可以从多个维度进行观察，每个维度都可能揭示不同的信息。 数据的来源与质量： 探讨数据可能产生的各种来源（如数据库、日志文件、API、第三方平台），以及数据质量对分析结果的决定性影响。识别常见的数据质量问题，如缺失值、重复值、不一致性、异常值等，并理解其产生的原因。 数据的重要性与价值： 强调在现代商业环境中，数据是如何成为驱动创新、优化运营、提升客户体验的关键因素。理解数据不仅仅是技术工具，更是连接商业逻辑与现实的桥梁。 2.2 数据准备：清洗与转换的艺术 数据清洗： 这是数据分析中最耗时但也至关重要的一步。我们将详细讲解： 处理缺失值： 学习多种策略，如删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）、基于模型的预测填充，并讨论在不同情境下选择何种方法的考量。 处理重复值： 识别和移除数据集中不必要的重复记录，确保分析的准确性。 处理异常值： 学习识别异常值的常用统计方法（如Z分数、IQR）和可视化方法（如箱线图），并探讨如何根据业务场景决定保留、修正或剔除异常值。 数据标准化与归一化： 理解不同尺度的数据可能对某些分析方法（如距离计算、梯度下降）产生的影响，掌握将数据缩放到统一范围的技术，为模型训练做好准备。 数据转换： 特征工程入门： 探讨如何从原始数据中创造出更具信息量的新特征，以提升模型的预测能力。例如，从日期中提取星期几、月份、年份；从文本中提取关键词；组合现有特征创建新的指标等。 数据编码： 学习如何将类别型变量转换为数值型变量，以适应机器学习算法的要求，包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。 数据重塑与聚合： 掌握如何根据分析需求，对数据进行行转列、列转行，以及对数据进行分组和汇总统计，以便更清晰地观察数据的宏观模式。 三、 洞察的眼睛：数据可视化与初步探索 可视化是理解数据的强大工具，它能够帮助我们快速发现模式、趋势和潜在问题。 3.1 可视化的基本原则与艺术 选择合适的图表类型： 掌握不同图表（如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图、地图等）的适用场景，了解每种图表能传达何种信息，以及如何避免误导性的可视化。 图表设计的最佳实践： 关注图表的清晰度、准确性、简洁性。学习如何有效地利用颜色、标签、标题、坐标轴等元素，使图表易于理解和解读。 交互式可视化： 探索如何利用交互式图表，让读者能够自由探索数据，发现更深层次的关联，提升分析的效率和深度。 3.2 单变量探索：理解个体 数值型变量的探索： 分布可视化： 使用直方图（Histogram）、密度图（Density Plot）来展示数值型变量的分布形态，识别数据的偏态、峰度，以及是否存在多模态。 集中趋势与离散程度： 利用箱线图（Box Plot）直观展示数据的四分位数、中位数、异常值，快速了解数据的中心位置和离散程度。 统计摘要： 计算均值、中位数、标准差、方差、最小值、最大值、百分位数等统计量，为理解变量的整体特征提供量化依据。 类别型变量的探索： 频率分布： 使用柱状图（Bar Chart）或计数图（Count Plot）展示各类别出现的频率或数量，识别最常见和最罕见的类别。 比例分析： 饼图（Pie Chart）或堆叠柱状图（Stacked Bar Chart）可以展示各类别在整体中的占比。 3.3 多变量探索：发现关联 变量之间的关系： 数值型变量之间的关系： 散点图（Scatter Plot）： 最直观地展示两个数值型变量之间的关系，识别线性、非线性、聚类、离群点等模式。 相关矩阵与热力图（Correlation Matrix & Heatmap）： 用于快速查看多个数值型变量之间的线性相关程度，高亮显示强相关对。 类别型变量与数值型变量的关系： 分组箱线图/小提琴图（Grouped Box Plot / Violin Plot）： 比较不同类别下数值型变量的分布差异。 分组均值/中位数图： 展示不同类别下数值型变量的平均水平。 两个类别型变量之间的关系： 交叉表（Cross-tabulation）与堆叠柱状图/分组柱状图： 分析两个类别型变量的联合分布，识别是否存在关联。 热力图： 可视化交叉表中各单元格的频率或比例。 时间序列数据的探索： 时间序列图（Time Series Plot）： 展示数据随时间的变化趋势，识别季节性、周期性、趋势性等模式。 滚动统计： 计算移动平均、移动标准差等，平滑数据，更好地观察趋势。 地理空间数据的探索： 地图可视化： 利用地图展示数据在地理空间上的分布，识别区域性特征、热点区域。 四、 深入挖掘：统计学原理与分析方法 在初步探索的基础上，我们需要借助更严谨的统计学工具来验证假设、量化关系。 4.1 假设检验：用数据说话 理解统计假设： 学习零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的概念，以及P值（P-value）的含义，理解如何根据P值来判断统计显著性。 常用假设检验方法： t检验（t-test）： 比较两组数据的均值是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 比较三组或三组以上数据的均值是否存在显著差异。 卡方检验（Chi-squared test）： 检验两个类别型变量之间是否独立（即是否存在关联）。 4.2 回归分析：量化关系与预测 线性回归（Linear Regression）： 一元线性回归： 理解如何用一个自变量预测一个因变量，学习回归方程的构建、系数的解释以及模型的拟合优度（R-squared）。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何处理多重共线性、变量选择等问题。 回归诊断： 检查模型假设是否满足，如残差的正态性、独立性、同方差性等。 逻辑回归（Logistic Regression）： 学习如何预测二分类因变量，理解其在分类问题中的应用。 4.3 聚类分析：发现隐藏的群体 聚类的基本思想： 理解将相似的数据点归为同一组的概念。 常用聚类算法： K-Means算法： 学习其工作原理，以及如何选择合适的K值。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 了解其形成聚类树（Dendrogram）的过程。 聚类结果的评估与解读： 如何评估聚类效果，以及如何为形成的簇赋予业务含义。 4.4 降维技术：简化复杂性 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 学习如何找到数据的主要变化方向，将高维数据映射到低维空间，同时保留尽可能多的信息。 降维的应用场景： 如数据可视化、特征提取、噪声消除等。 五、 案例分析：将理论付诸实践 本书将通过一系列精心设计的案例，展示如何将前面介绍的理论与方法应用于实际问题。这些案例将涵盖不同行业和应用场景，例如： 电商用户行为分析： 如何分析用户购买历史、浏览行为，识别用户群体，优化个性化推荐。 市场营销效果评估： 如何通过A/B测试和回归分析，评估不同营销活动的效果，优化广告投放策略。 金融风险预测： 如何利用历史数据，构建模型预测信用风险或欺诈行为。 社交媒体情感分析： 如何分析用户评论，提取情感倾向，了解品牌声誉。 产品性能监控与优化： 如何分析用户使用数据，发现产品痛点，指导产品迭代。 在每个案例中，我们将： 明确业务问题： 从实际业务需求出发，定义需要解决的问题。 数据探索与准备： 展示如何对真实数据进行清洗、转换和初步探索。 应用分析方法： 演示如何选择和应用合适的统计方法或可视化技术。 解读分析结果： 详细解释分析结果的含义，以及如何将其转化为可执行的建议。 讨论局限性与改进： 认识到任何分析都有其局限性，并探讨如何进一步改进和深化分析。 六、 进阶思考与未来展望 数据伦理与隐私保护： 强调在数据分析过程中，必须遵守数据伦理原则，保护用户隐私。 自动化与机器学习的融合： 探讨如何将自动化数据处理流程与机器学习模型相结合，实现更高效、更智能的数据分析。 数据分析的持续学习： 鼓励读者保持对新兴技术和方法的学习热情，不断提升自身的数据素养。 七、 结语 《深度探索：数据驱动的洞察之旅》不仅仅是一本书，更是一张通往数据价值的地图。通过本书的学习，您将不再是数据的旁观者，而是数据的驾驭者。您将能够自信地面对复杂的数据挑战，从中发现隐藏的机遇，做出更明智的决策，最终引领您的业务走向成功。现在，就让我们一起开启这场激动人心的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

最近一直在寻找一本能够系统性地介绍EDA技术，并且能与实际项目相结合的书籍，偶然间看到了《EDA技术及应用》。这本书的结构安排非常合理，从EDA的基本概念、发展历史入手，然后逐步过渡到各个核心模块，如逻辑综合、静态时序分析、形式验证等。我尤其赞赏书中对每一个核心技术的介绍都配有深入浅出的讲解和相关的代码示例，这让我能够边学边练，加深理解。让我感到惊喜的是，书中对一些前沿的EDA技术，比如基于AI的EDA方法，也进行了初步的探讨，虽然篇幅不长，但足以让我窥见未来的发展方向。我尝试着书中提供的一些练习题，发现它们非常有针对性，能够帮助我巩固所学的知识。总的来说，这本书为我提供了一个非常好的学习平台，让我能够系统地构建起对EDA技术的认知体系。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在硬件设计领域摸爬滚打多年的工程师，我一直对EDA工具的演进和实际应用充满兴趣。拿到《EDA技术及应用》这本书，我抱着试试看的心态翻阅了一下。这本书的视角非常独特，它并没有仅仅停留在对各种EDA工具功能的罗列和介绍上，而是深入剖析了EDA技术背后的理论基础和算法原理。我特别欣赏作者对于不同EDA流程的梳理，比如从RTL代码编写到门级网表生成的整个过程，书中给出了非常详尽的解释，并且对每个环节的优化策略进行了深入探讨。书中对硬件描述语言（HDL）的讲解也十分到位，不仅仅是语法层面的介绍，更侧重于如何用HDL来高效地描述硬件功能，以及如何避免一些常见的陷阱。我尝试着按照书中的一些方法论来指导我近期的项目，发现确实在设计效率和可综合性上有了显著提升。这本书让我对EDA技术有了更深层次的理解，也为我解决实际工程问题提供了新的思路和工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数字电路设计充满热情的研究生，一直在寻找一本能够帮助我快速入门EDA技术的教材。《EDA技术及应用》这本书恰好满足了我的需求。它的语言通俗易懂，避免了过于晦涩的专业术语，对于我这样的新手来说非常友好。书中通过大量的图例和流程图，将复杂的EDA流程分解成易于理解的步骤，让我能够清晰地看到整个设计过程是如何进行的。我特别喜欢书中对 FPGA 和 ASIC 设计流程的对比分析，这让我能够更好地理解这两种不同硬件平台的特点和EDA工具的应用差异。虽然我对书中的某些高级主题还没有完全掌握，但我相信随着我知识储备的增加，这本书的价值会越来越凸显。它为我打下了坚实的EDA基础，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《EDA技术及应用》的封面设计就吸引了我，低调而又透露着专业的气息。拿到书的那一刻，我迫不及待地翻开。第一印象是纸张的质量很好，印刷清晰，排版也十分合理，阅读起来不会感到疲惫。我尤其喜欢书中对概念的引入方式，它不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是通过循序渐进的方式，从最基础的原理讲起，然后逐步深入到复杂的应用。书中大量的图示和流程图，将抽象的技术概念具象化，这对于我这样初学者来说，简直是福音。尤其是关于逻辑综合和布局布线的部分，作者用非常形象的比喻来解释这些过程，让我一下子就理解了其中的核心思想。此外，书中还穿插了一些实际案例的分析，虽然我还没有完全掌握所有的技术细节，但通过这些案例，我能感受到EDA技术在现实世界中的强大力量，这极大地激发了我继续深入学习的动力。我感觉这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养我解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

读完《EDA技术及应用》，我感到这本书在理论深度和实践指导之间找到了一个非常精妙的平衡点。书中不仅仅停留在概念的介绍，而是深入探讨了EDA技术在实际项目开发中的应用，包括设计流程的优化、性能的提升、功耗的降低等方面。作者在书中对各种EDA工具的使用场景和优缺点进行了客观的分析，这对于我选择和使用合适的工具非常有帮助。我尤其欣赏书中对于一些复杂问题的分析，例如如何在高密度设计中进行有效的时序收敛，以及如何通过形式验证来确保设计的正确性。这些都是在实际工作中非常棘手的难题，书中提供的解决方案和思路，让我受益匪浅。这本书给我一种“授人以渔”的感觉，让我不仅学会了如何使用EDA工具，更重要的是学会了如何用EDA的思维去思考和解决问题。