EDA实用技术(第2版)(普通高等教育“十一五”规划教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋嘉玉 著

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• 高等教育
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店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115259240

商品编码：29730217917

包装：平装

出版时间：2012-01-01

基本信息

书名：EDA实用技术(第2版)(普通高等教育“十一五”规划教材)

定价：33.80元

作者：宋嘉玉

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787115259240

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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本书较全面地介绍了EDA的实用技术，讲述通俗易懂，将知识点与能力点有机结合起来，注重对应用能力的培养。
本书主要内容包含可编程逻辑器件、QuartusIl设计软件的应用、硬件描述语言(VHDL)、Multisim9设计软件的应用、Protel 99SE电路原理图设计、Protel 99SE电路板图设计、开发系统案例。
本书可作为高职高专院校电子类等专业的教材，也可供相关专业技术人员阅读参考。

目录

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章绪论
1.1 EDA技术及发展
1.2硬件描述语言
1.3 EDA技术的基本设计方法
1.4常用的EDA设计工具
第2章可编程逻辑器件
2.1可编程逻辑器件
2.1.1可编程逻辑器件的发展历程
2.1.2 PLD的分类
2.2复杂可编程逻辑器件
2.2.1 Altera公司MAX7000系列
2.2.2 MAX7000系列器件编程
2.3现场可编程门阵列
2.3.1 Altera公司FLEXlOK系列
2.3.2现场可编程fl阵列FPGA的配置
2.3.3 Altera公司其他FPGA产品简介
2.4可编程逻辑器件的设计流程
本章小结
思考题与习题
第3章Quartus¨设计软件的应用
3.1 概述
3.1.1 Quartus Il软件简介
3.1.2 Quartus Il软件的安装
3.1.3 QuartosIl软件的用户界面
3.1.4 Quartus Il的开发流程
3.2 Quartus Il的基本操作
3.2.1 Quartus Il原理图输入法
3.2.2 Quartus II文本编辑输入法
3.3设计项目的编译与仿真
3.3.1项目的编译
3.3.2项目的功能仿真与时序分析
3.4层次化设计输入法
3.5器件的下载编程
本章小结
思考题与习题
第4章 硬件描述语言VHDL
4.1 概述
4.2 VHDL的基本结构
4.2.1 库(Library)
4.2.2 实体(ENTITY)
4.2.3 结构体
4.3 VHDL的基本知识
4.3.1 标识符(Identifiers)
4.3.2关键字(Keyword)
4.3.3数据对象(Data Objects)
4_3.4数据类型(DdtdTypes)
4.3.5运算符
4.3.6属性(Attributes)
4.4 VHDL语言的基本语句
4.4.1顺序(Sequential)语句
4.4.2并行(Concurrent)语句
4.5 VHDL设计举例
4.5.1组合逻辑电路的设计
4.5.2时序逻辑电路的设计
4.6 VHDL程序设计进阶
4.6.1子程序、程序包及配置
4.6.2 VHDL的结构描述方法
4.7数字系统层次化设计实例
4.7.1出租车计费器
4.7.2数字秒表
4.7.3智能函数发生器
4.8其他硬件描述语言简介
4.8.1 Verilog HDL
4.8.2 ABEL.HDL
本章小结
思考题与习题
第5章 Multisim9设计软件的应用
第6章 Protel 99SE电路原理图设计
第7章 Protel 99SE电路板图设计
第8章 开发系统案例
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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数据之眼：洞察信息洪流的艺术与实践 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究、社会进步的核心驱动力。然而，原始数据往往杂乱无章，充斥着噪音与模式，若无有效的手段去解读，它们就如同未经雕琢的璞玉，难以显露其真正的价值。本书正是致力于为读者揭示那双“数据之眼”——即探索性数据分析（EDA）的强大力量，引领你穿越信息的迷雾，洞察隐藏的规律，最终将数据转化为有力的洞见。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次循序渐进的数据探索之旅。我们将从最基础的概念入手，阐释为何EDA在数据科学的各个环节中都扮演着不可或缺的角色。它不仅仅是数据预处理的序曲，更是理解数据、构建模型、评估结果的基石。通过EDA，我们可以识别数据中的异常值、缺失值，发现变量之间的关联性，理解数据的分布形态，从而为后续的数据建模和分析奠定坚实的基础，避免“垃圾进，垃圾出”的窘境。 我们将带领读者深入了解EDA的核心工具和方法。从统计学中最基本的描述性统计量，如均值、中位数、标准差、方差等，到更复杂的统计分布的识别，如正态分布、泊松分布、指数分布等，本书都将通过清晰的阐释和翔实的案例，帮助读者建立起对数据基本特征的直观认识。你将学会如何运用这些统计量来概括和理解数据集的中心趋势、离散程度和形状。 可视化是EDA的另一项核心技能，也是本书着墨最多的部分之一。我们深知“一张图胜过千言万语”的道理。本书将系统介绍各种经典的 and 现代的数据可视化技术，并探讨它们在不同场景下的适用性。从简单的柱状图、折线图、散点图，到更能揭示复杂关系的箱线图、小提琴图、热力图、地理空间图等，你将掌握如何根据数据的类型和分析目标，选择最合适的可视化工具。更重要的是，我们将强调可视化在发现模式、趋势、异常和相关性方面的独特优势，例如，通过散点图可以轻松发现变量之间的线性或非线性关系，通过箱线图可以清晰地比较不同类别数据的分布差异，通过热力图则能高效地展现多变量之间的相关性矩阵。 本书将重点介绍Python及其强大的数据科学生态系统作为EDA的实践平台。我们将深入讲解Pandas库在数据处理和转换方面的强大功能，包括如何读取、筛选、聚合、合并和重塑数据。同时，Matplotlib和Seaborn这两个可视化库的精髓也将贯穿全书，从基础绘图到高级定制，从统计图表的绘制到交互式可视化元素的引入，都将提供详实的讲解和可执行的代码示例。你将学会如何利用这些工具，将抽象的数据转化为生动直观的图形，从而加速你的数据洞察过程。 除了通用的EDA技术，本书还将探讨针对不同类型数据的特定分析方法。例如，对于时间序列数据，我们将介绍如何进行趋势分析、季节性分解、自相关性分析，识别周期性模式和异常波动。对于分类数据，我们将讲解如何使用频率表、比例图、条形图来理解各类别的分布和比例。对于文本数据，我们将触及一些基础的文本预处理和可视化技术，如词频统计、词云图等，以帮助读者初步探索文本信息。 在EDA的过程中，发现异常值和处理缺失值是绕不开的关键环节。本书将详细介绍各种识别异常值的方法，包括基于统计阈值的方法（如Z-score、IQR）、可视化方法（如箱线图）以及更高级的检测算法。对于缺失值的处理，我们将探讨多种策略，包括删除、插补（如均值插补、中位数插补、回归插补、K近邻插补等），并分析不同方法在不同情境下的优缺点和适用性，帮助读者做出明智的选择。 关联性分析是EDA的另一项重要任务。本书将深入探讨如何度量和可视化变量之间的关系。你将学会如何计算不同类型的相关系数（如Pearson、Spearman、Kendall），如何绘制相关性矩阵图和散点图矩阵来直观地展示变量间的线性或单调关系。此外，对于非线性关系和更复杂的依赖性，本书也将引导你思考如何通过数据转换或更高级的可视化技术去发现。 数据降维是EDA中一个越来越重要的主题，特别是在处理高维数据集时。本书将介绍一些常用的降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，并阐述它们如何帮助我们简化数据、可视化高维空间中的数据分布，以及在模型构建前进行特征提取，从而提高分析效率和模型性能。 本书还将强调EDA的迭代性和探索性本质。EDA不是一次性的任务，而是一个持续的过程。随着你对数据的理解不断加深，你可能会发现新的问题，需要重新审视已有的分析，或者尝试新的技术。本书的案例设计将体现这种迭代思维，鼓励读者主动提问、深入挖掘，并根据分析结果不断调整探索方向。 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 计算机科学和数据科学专业的学生： 为你提供扎实的理论基础和实践技能，应对课程作业和毕业设计中的数据分析挑战。 准备从事数据分析、数据科学、机器学习相关工作的初学者： 帮助你快速入门，掌握EDA这一核心竞争力，为求职面试打下坚实基础。 在各行业中需要进行数据分析的从业人员： 无论是市场营销、金融、医疗、工程还是科研领域，本书都能为你提供实用的数据分析工具和方法，提升你的工作效率和决策水平。 对数据分析充满好奇心的任何人士： 即使没有深厚的编程背景，本书也会通过清晰的解释和逐步引导，让你有机会领略数据分析的魅力，学会如何从海量数据中发现有价值的信息。 本书的设计理念是“理论与实践相结合”，每一章都将伴随精心设计的代码示例和练习题。读者可以通过实践这些代码，亲身体验EDA的过程，并逐步建立起自己的数据分析能力。我们鼓励读者在学习过程中，尝试将本书的方法应用到自己感兴趣的数据集上，从而将所学知识融会贯通。 总而言之，本书将为你打开一扇通往数据世界的大门，让你学会如何用“数据之眼”去观察、去理解、去解读。它不仅仅是一本关于技术的书，更是一本关于思维方式的书——一种基于证据、严谨求实、不断探索的数据思维。掌握了EDA的艺术与实践，你将能够更自信、更有效地驾驭数据，在信息洪流中找到航向，做出更明智的决策，最终实现数据的价值最大化。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上很多数据挖掘书籍侧重于“如何使用库函数”，那么这本书的价值则在于“为什么这么用”。它在讲解数据探索性分析（EDA）的各个环节时，都嵌入了强烈的批判性思维训练。我发现自己不再满足于简单地画个直方图或散点图了事，而是开始思考：这张图想告诉我什么？我是否遗漏了潜在的双峰分布？两个变量之间的关系是否需要通过非参数检验来验证？尤其对时间序列数据的处理部分，书中对趋势、季节性和随机波动成分的分解思路清晰得令人拍案叫绝。它教会我的不是一套固定的流程，而是一套可以自我迭代和优化的分析哲学。读完之后，我感觉自己的“数据直觉”得到了极大的提升，能够更早地预判出数据中可能隐藏的陷阱。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的排版和图示质量也为它的高分贡献良多。在处理那些涉及高维空间或复杂算法结构的可视化时，作者没有使用那些粗糙的截图，而是精心制作了许多能够直观展示概念的示意图。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，那些关于方差解释力和特征投影的几何解释图，比我之前在其他资料中学到的任何解释都要清晰明了。这些高质量的视觉辅助材料，极大地降低了理解复杂数学概念的认知负荷。同时，书中引用的案例数据来源多样化，从金融到生物信息学都有涉猎，保证了即便是来自特定行业的读者，也能找到强烈的代入感，从而更有效地将书中学到的知识迁移到自己的工作项目中。这套教材的投入感和专业度，让人觉得它物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格极其流畅自然，读起来完全没有传统教材那种生硬的、教条式的感觉，倒像是一位经验丰富的行业前辈在你耳边娓娓道来他的心得体会。它最打动我的地方在于，它敢于讨论“灰色地带”。在讨论特定算法的局限性时，作者会坦诚地指出，在某些高度非线性的、数据量极大的场景下，复杂模型固然强大，但在可解释性方面却可能成为巨大的瓶颈。随后，它会紧接着提供一套系统的可视化和模型解释（XAI）技术，比如SHAP值或LIME方法的应用场景。这种先指出问题、再提供解决思路的结构，让我觉得作者是站在使用者的角度进行写作的，而不是高高在上的理论传授者。这种对真实世界复杂性的接纳和指导，无疑为我们构建可信赖的AI系统打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的深度和广度确实令人印象深刻，它并非仅仅停留在理论的层面，而是真正深入到实践操作的每一个细节。我记得刚开始翻阅时，就被其中详尽的步骤分解和大量的实战案例所吸引。比如，在数据清洗这一章节，作者没有泛泛而谈地介绍“数据需要清理”，而是非常具体地列举了不同类型的缺失值和异常值，并针对每一种情况给出了清晰、可执行的Python或R代码示例。这种“手把手”的教学方式，对于我这种从理论背景转向数据分析实战的新手来说，简直是救命稻草。更别提书中对特征工程的讲解，那种对变量转换艺术的细腻把握，让我彻底明白了为什么有时候一个简单的对数转换就能让模型性能产生质的飞跃。它把原本感觉有些玄乎的“经验法则”转化成了可以系统学习的技能树，让我对未来面对任何新的数据集都有了足够的信心去着手处理。那种学习完后豁然开朗的感觉，远超出了我阅读一般教科书的预期体验。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的封面，我首先感受到的是一种严谨的学术态度与面向工业界的实用性之间的完美平衡。不同于市面上那些只追求时髦模型堆砌的书籍，它更像是带着你系统性地走一遍完整的数据科学生命周期。特别值得称赞的是，它对统计基础的回归和推断部分的处理，没有用那些晦涩难懂的数学符号吓退读者，而是巧妙地将统计学的核心思想融入到模型选择和评估的决策过程中。比如，书中对模型过拟合和欠拟合的辨析，不仅仅停留在R²或AUC指标的数值对比上，而是深入剖析了它们背后的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），并且结合交叉验证（Cross-Validation）的实际应用，让读者真正理解如何在训练集和测试集之间找到那个“黄金分割点”。这种对底层原理的尊重，确保了我们即便未来技术栈发生变化，这些核心的分析思维也能牢固地扎根于脑海之中，这才是真正有价值的“工具书”。