EDA實用技術(第2版)(普通高等教育“十一五”規劃教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋嘉玉 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 探索性數據分析
• EDA
• 數據挖掘
• 統計分析
• Python
• R語言
• 數據可視化
• 高等教育
• 教材

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115259240

商品編碼：29730217917

包裝：平裝

齣版時間：2012-01-01

基本信息

書名：EDA實用技術(第2版)(普通高等教育“十一五”規劃教材)

定價：33.80元

作者：宋嘉玉

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2012-01-01

ISBN：9787115259240

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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本書較全麵地介紹瞭EDA的實用技術，講述通俗易懂，將知識點與能力點有機結閤起來，注重對應用能力的培養。
本書主要內容包含可編程邏輯器件、QuartusIl設計軟件的應用、硬件描述語言(VHDL)、Multisim9設計軟件的應用、Protel 99SE電路原理圖設計、Protel 99SE電路闆圖設計、開發係統案例。
本書可作為高職高專院校電子類等專業的教材，也可供相關專業技術人員閱讀參考。

目錄

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章緒論
1.1 EDA技術及發展
1.2硬件描述語言
1.3 EDA技術的基本設計方法
1.4常用的EDA設計工具
第2章可編程邏輯器件
2.1可編程邏輯器件
2.1.1可編程邏輯器件的發展曆程
2.1.2 PLD的分類
2.2復雜可編程邏輯器件
2.2.1 Altera公司MAX7000係列
2.2.2 MAX7000係列器件編程
2.3現場可編程門陣列
2.3.1 Altera公司FLEXlOK係列
2.3.2現場可編程fl陣列FPGA的配置
2.3.3 Altera公司其他FPGA産品簡介
2.4可編程邏輯器件的設計流程
本章小結
思考題與習題
第3章Quartus¨設計軟件的應用
3.1 概述
3.1.1 Quartus Il軟件簡介
3.1.2 Quartus Il軟件的安裝
3.1.3 QuartosIl軟件的用戶界麵
3.1.4 Quartus Il的開發流程
3.2 Quartus Il的基本操作
3.2.1 Quartus Il原理圖輸入法
3.2.2 Quartus II文本編輯輸入法
3.3設計項目的編譯與仿真
3.3.1項目的編譯
3.3.2項目的功能仿真與時序分析
3.4層次化設計輸入法
3.5器件的下載編程
本章小結
思考題與習題
第4章 硬件描述語言VHDL
4.1 概述
4.2 VHDL的基本結構
4.2.1 庫(Library)
4.2.2 實體(ENTITY)
4.2.3 結構體
4.3 VHDL的基本知識
4.3.1 標識符(Identifiers)
4.3.2關鍵字(Keyword)
4.3.3數據對象(Data Objects)
4_3.4數據類型(DdtdTypes)
4.3.5運算符
4.3.6屬性(Attributes)
4.4 VHDL語言的基本語句
4.4.1順序(Sequential)語句
4.4.2並行(Concurrent)語句
4.5 VHDL設計舉例
4.5.1組閤邏輯電路的設計
4.5.2時序邏輯電路的設計
4.6 VHDL程序設計進階
4.6.1子程序、程序包及配置
4.6.2 VHDL的結構描述方法
4.7數字係統層次化設計實例
4.7.1齣租車計費器
4.7.2數字秒錶
4.7.3智能函數發生器
4.8其他硬件描述語言簡介
4.8.1 Verilog HDL
4.8.2 ABEL.HDL
本章小結
思考題與習題
第5章 Multisim9設計軟件的應用
第6章 Protel 99SE電路原理圖設計
第7章 Protel 99SE電路闆圖設計
第8章 開發係統案例
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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數據之眼：洞察信息洪流的藝術與實踐 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、科學研究、社會進步的核心驅動力。然而，原始數據往往雜亂無章，充斥著噪音與模式，若無有效的手段去解讀，它們就如同未經雕琢的璞玉，難以顯露其真正的價值。本書正是緻力於為讀者揭示那雙“數據之眼”——即探索性數據分析（EDA）的強大力量，引領你穿越信息的迷霧，洞察隱藏的規律，最終將數據轉化為有力的洞見。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次循序漸進的數據探索之旅。我們將從最基礎的概念入手，闡釋為何EDA在數據科學的各個環節中都扮演著不可或缺的角色。它不僅僅是數據預處理的序麯，更是理解數據、構建模型、評估結果的基石。通過EDA，我們可以識彆數據中的異常值、缺失值，發現變量之間的關聯性，理解數據的分布形態，從而為後續的數據建模和分析奠定堅實的基礎，避免“垃圾進，垃圾齣”的窘境。 我們將帶領讀者深入瞭解EDA的核心工具和方法。從統計學中最基本的描述性統計量，如均值、中位數、標準差、方差等，到更復雜的統計分布的識彆，如正態分布、泊鬆分布、指數分布等，本書都將通過清晰的闡釋和翔實的案例，幫助讀者建立起對數據基本特徵的直觀認識。你將學會如何運用這些統計量來概括和理解數據集的中心趨勢、離散程度和形狀。 可視化是EDA的另一項核心技能，也是本書著墨最多的部分之一。我們深知“一張圖勝過韆言萬語”的道理。本書將係統介紹各種經典的 and 現代的數據可視化技術，並探討它們在不同場景下的適用性。從簡單的柱狀圖、摺綫圖、散點圖，到更能揭示復雜關係的箱綫圖、小提琴圖、熱力圖、地理空間圖等，你將掌握如何根據數據的類型和分析目標，選擇最閤適的可視化工具。更重要的是，我們將強調可視化在發現模式、趨勢、異常和相關性方麵的獨特優勢，例如，通過散點圖可以輕鬆發現變量之間的綫性或非綫性關係，通過箱綫圖可以清晰地比較不同類彆數據的分布差異，通過熱力圖則能高效地展現多變量之間的相關性矩陣。 本書將重點介紹Python及其強大的數據科學生態係統作為EDA的實踐平颱。我們將深入講解Pandas庫在數據處理和轉換方麵的強大功能，包括如何讀取、篩選、聚閤、閤並和重塑數據。同時，Matplotlib和Seaborn這兩個可視化庫的精髓也將貫穿全書，從基礎繪圖到高級定製，從統計圖錶的繪製到交互式可視化元素的引入，都將提供詳實的講解和可執行的代碼示例。你將學會如何利用這些工具，將抽象的數據轉化為生動直觀的圖形，從而加速你的數據洞察過程。 除瞭通用的EDA技術，本書還將探討針對不同類型數據的特定分析方法。例如，對於時間序列數據，我們將介紹如何進行趨勢分析、季節性分解、自相關性分析，識彆周期性模式和異常波動。對於分類數據，我們將講解如何使用頻率錶、比例圖、條形圖來理解各類彆的分布和比例。對於文本數據，我們將觸及一些基礎的文本預處理和可視化技術，如詞頻統計、詞雲圖等，以幫助讀者初步探索文本信息。 在EDA的過程中，發現異常值和處理缺失值是繞不開的關鍵環節。本書將詳細介紹各種識彆異常值的方法，包括基於統計閾值的方法（如Z-score、IQR）、可視化方法（如箱綫圖）以及更高級的檢測算法。對於缺失值的處理，我們將探討多種策略，包括刪除、插補（如均值插補、中位數插補、迴歸插補、K近鄰插補等），並分析不同方法在不同情境下的優缺點和適用性，幫助讀者做齣明智的選擇。 關聯性分析是EDA的另一項重要任務。本書將深入探討如何度量和可視化變量之間的關係。你將學會如何計算不同類型的相關係數（如Pearson、Spearman、Kendall），如何繪製相關性矩陣圖和散點圖矩陣來直觀地展示變量間的綫性或單調關係。此外，對於非綫性關係和更復雜的依賴性，本書也將引導你思考如何通過數據轉換或更高級的可視化技術去發現。 數據降維是EDA中一個越來越重要的主題，特彆是在處理高維數據集時。本書將介紹一些常用的降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，並闡述它們如何幫助我們簡化數據、可視化高維空間中的數據分布，以及在模型構建前進行特徵提取，從而提高分析效率和模型性能。 本書還將強調EDA的迭代性和探索性本質。EDA不是一次性的任務，而是一個持續的過程。隨著你對數據的理解不斷加深，你可能會發現新的問題，需要重新審視已有的分析，或者嘗試新的技術。本書的案例設計將體現這種迭代思維，鼓勵讀者主動提問、深入挖掘，並根據分析結果不斷調整探索方嚮。 本書的目標讀者廣泛，包括但不限於： 計算機科學和數據科學專業的學生： 為你提供紮實的理論基礎和實踐技能，應對課程作業和畢業設計中的數據分析挑戰。 準備從事數據分析、數據科學、機器學習相關工作的初學者： 幫助你快速入門，掌握EDA這一核心競爭力，為求職麵試打下堅實基礎。 在各行業中需要進行數據分析的從業人員： 無論是市場營銷、金融、醫療、工程還是科研領域，本書都能為你提供實用的數據分析工具和方法，提升你的工作效率和決策水平。 對數據分析充滿好奇心的任何人士： 即使沒有深厚的編程背景，本書也會通過清晰的解釋和逐步引導，讓你有機會領略數據分析的魅力，學會如何從海量數據中發現有價值的信息。 本書的設計理念是“理論與實踐相結閤”，每一章都將伴隨精心設計的代碼示例和練習題。讀者可以通過實踐這些代碼，親身體驗EDA的過程，並逐步建立起自己的數據分析能力。我們鼓勵讀者在學習過程中，嘗試將本書的方法應用到自己感興趣的數據集上，從而將所學知識融會貫通。 總而言之，本書將為你打開一扇通往數據世界的大門，讓你學會如何用“數據之眼”去觀察、去理解、去解讀。它不僅僅是一本關於技術的書，更是一本關於思維方式的書——一種基於證據、嚴謹求實、不斷探索的數據思維。掌握瞭EDA的藝術與實踐，你將能夠更自信、更有效地駕馭數據，在信息洪流中找到航嚮，做齣更明智的決策，最終實現數據的價值最大化。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書的封麵，我首先感受到的是一種嚴謹的學術態度與麵嚮工業界的實用性之間的完美平衡。不同於市麵上那些隻追求時髦模型堆砌的書籍，它更像是帶著你係統性地走一遍完整的數據科學生命周期。特彆值得稱贊的是，它對統計基礎的迴歸和推斷部分的處理，沒有用那些晦澀難懂的數學符號嚇退讀者，而是巧妙地將統計學的核心思想融入到模型選擇和評估的決策過程中。比如，書中對模型過擬閤和欠擬閤的辨析，不僅僅停留在R²或AUC指標的數值對比上，而是深入剖析瞭它們背後的偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off），並且結閤交叉驗證（Cross-Validation）的實際應用，讓讀者真正理解如何在訓練集和測試集之間找到那個“黃金分割點”。這種對底層原理的尊重，確保瞭我們即便未來技術棧發生變化，這些核心的分析思維也能牢固地紮根於腦海之中，這纔是真正有價值的“工具書”。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的排版和圖示質量也為它的高分貢獻良多。在處理那些涉及高維空間或復雜算法結構的可視化時，作者沒有使用那些粗糙的截圖，而是精心製作瞭許多能夠直觀展示概念的示意圖。例如，在講解主成分分析（PCA）時，那些關於方差解釋力和特徵投影的幾何解釋圖，比我之前在其他資料中學到的任何解釋都要清晰明瞭。這些高質量的視覺輔助材料，極大地降低瞭理解復雜數學概念的認知負荷。同時，書中引用的案例數據來源多樣化，從金融到生物信息學都有涉獵，保證瞭即便是來自特定行業的讀者，也能找到強烈的代入感，從而更有效地將書中學到的知識遷移到自己的工作項目中。這套教材的投入感和專業度，讓人覺得它物超所值。

評分☆☆☆☆☆

如果說市麵上很多數據挖掘書籍側重於“如何使用庫函數”，那麼這本書的價值則在於“為什麼這麼用”。它在講解數據探索性分析（EDA）的各個環節時，都嵌入瞭強烈的批判性思維訓練。我發現自己不再滿足於簡單地畫個直方圖或散點圖瞭事，而是開始思考：這張圖想告訴我什麼？我是否遺漏瞭潛在的雙峰分布？兩個變量之間的關係是否需要通過非參數檢驗來驗證？尤其對時間序列數據的處理部分，書中對趨勢、季節性和隨機波動成分的分解思路清晰得令人拍案叫絕。它教會我的不是一套固定的流程，而是一套可以自我迭代和優化的分析哲學。讀完之後，我感覺自己的“數據直覺”得到瞭極大的提升，能夠更早地預判齣數據中可能隱藏的陷阱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格極其流暢自然，讀起來完全沒有傳統教材那種生硬的、教條式的感覺，倒像是一位經驗豐富的行業前輩在你耳邊娓娓道來他的心得體會。它最打動我的地方在於，它敢於討論“灰色地帶”。在討論特定算法的局限性時，作者會坦誠地指齣，在某些高度非綫性的、數據量極大的場景下，復雜模型固然強大，但在可解釋性方麵卻可能成為巨大的瓶頸。隨後，它會緊接著提供一套係統的可視化和模型解釋（XAI）技術，比如SHAP值或LIME方法的應用場景。這種先指齣問題、再提供解決思路的結構，讓我覺得作者是站在使用者的角度進行寫作的，而不是高高在上的理論傳授者。這種對真實世界復雜性的接納和指導，無疑為我們構建可信賴的AI係統打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的深度和廣度確實令人印象深刻，它並非僅僅停留在理論的層麵，而是真正深入到實踐操作的每一個細節。我記得剛開始翻閱時，就被其中詳盡的步驟分解和大量的實戰案例所吸引。比如，在數據清洗這一章節，作者沒有泛泛而談地介紹“數據需要清理”，而是非常具體地列舉瞭不同類型的缺失值和異常值，並針對每一種情況給齣瞭清晰、可執行的Python或R代碼示例。這種“手把手”的教學方式，對於我這種從理論背景轉嚮數據分析實戰的新手來說，簡直是救命稻草。更彆提書中對特徵工程的講解，那種對變量轉換藝術的細膩把握，讓我徹底明白瞭為什麼有時候一個簡單的對數轉換就能讓模型性能産生質的飛躍。它把原本感覺有些玄乎的“經驗法則”轉化成瞭可以係統學習的技能樹，讓我對未來麵對任何新的數據集都有瞭足夠的信心去著手處理。那種學習完後豁然開朗的感覺，遠超齣瞭我閱讀一般教科書的預期體驗。