EDA技術與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳新華 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路設計
• 數字電路
• 模擬電路
• 驗證
• 測試
• FPGA
• ASIC
• 電子設計自動化
• 芯片設計

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111242796

商品編碼：29738812700

包裝：平裝

齣版時間：2008-08-01

基本信息

書名:EDA技術與應用

定價：36.00元

售價：25.2元,便宜10.8元,摺扣70

作者:陳新華

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2008-08-01

ISBN：9787111242796

字數：

頁碼：332

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.522kg

編輯推薦

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《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》是針對當前電子設計自動化（EDA）技術發展日新月異，係統設計、芯片設計和電路設計中的應用軟件不斷升級，設計理念、設計手段不斷提高的情況而編寫的。在編寫上突齣理論與實踐相結閤的風格，由淺入深地介紹瞭EDA技術、各種設計仿真軟件的使用方法、可編程邏輯器件的概念和基本應用、EDA綜閤設計等內容。 《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》是作者多年教學改革的成果，其內容已經在多門課程中得到瞭實踐，尤其是在山東省精品課程“數字電子技術”的教學中得到瞭充分的驗證，證明《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》緊跟當前科技發展的需要，符閤普通高等院校電子電氣信息類各專業“EDA技術與應用”的教學要求。《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》既可作為教材和參考書，也可作為電子行業工程技術人員的入門讀物和軟件操作手冊，讀者可以根據自己的需要對有關內容加以組閤和取捨。

內容提要

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《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》主要內容包括EDA技術；電路設計仿真軟件：Pspice、Multisim8的使用方法；可編程邏輯器件的工作原理、分類及應用；硬件描述語言Vetilog HDL的語法要點與設計實例；數字集成軟件QuartLts Ⅱ、仿真軟件ModelSim、綜閤軟件Synplify Pro等的使用方法及設計流程；EDA技術綜閤設計實例。
《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》內容全麵，注重基礎，理論聯係實際，突齣實用性，並使用大量圖錶說明問題，編寫簡明精煉、針對性強，設計實例都通過瞭編譯，設計文件和參數選擇都經過驗證，便於讀者對內容的理解和掌握。
《普通高等教育“十一五”規劃教材：EDA技術與應用》可作為高等工科院校電子電氣信息類各專業“EDA技術與應用”方麵的教材或參考書，也可作為計算機仿真和計算機輔助設計的實訓課程教材，還可作為廣大電子設計人員的設計參考書或使用手冊。

目錄

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作者介紹

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文摘

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章 EDA技術
內容提要：本章主要介紹瞭EDA技術的概念、産生和發展曆史，EDA技術的應用領域及其發展前景，列舉並介紹瞭一些常用的EDA軟件。
電子設計自動化（Electronic DesigAutomation，EDA）是從計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助工程（CAE）等發展而來的。
1.1 EDA技術簡介
EDA技術是以計算機為工作平颱，以相關的EDA開發軟件為工具，以大規模可編程邏輯器件（包括CPLD、FPGA、EPLD等）為設計載體，以硬件描述語言（Hardware Descrip—tioLanguage，HDL）為係統邏輯描述的主要錶達方式，自動完成係統算法和電路設計，終形成電子係統或專用集成芯片的一門新技術。
EDA技術研究的對象是電路或係統芯片設計的過程，可分為係統級、電路級和物理級三個層次。EDA設計領域和內容，包括從低頻、高頻到微波，從綫性到非綫性，從模擬到數字，從可編程邏輯器件、通用集成電路到專用集成電路的電子自動化設計。
1.1.1 EDA技術的起源
一般認為EDA技術的發展經曆瞭CAD、CAE和EDA三個階段。
1.CAD階段
20世紀60年代之前，電子産品硬件係統設計大都采用分立元件。隨著集成電路的齣現和應用，硬件係統設計進入到CAD發展的初級階段，該階段的硬件設計大量選用中、小規模標準集成電路。20世紀70年代，由於設計師對圖形符號的使用數量有限，因此傳統的手工布圖方法無法滿足産品復雜性的要求，更不能滿足工作效率的要求，就産生瞭一些單獨的工具軟件，主要用於印製電路闆（PCB）布綫設計、電路模擬、邏輯模擬及版圖的繪製等領域。這種應用計算機進行輔助設計的時期，就是CAD階段。例如：PCB布綫軟件TANGO，用於電路模擬的SPICE，以及後來的集成電路版圖編輯與設計規則檢查係統等軟件，都是這個時期的産品。這時的設計方法和工具軟件，雖然也可以利用計算機將設計人員從大量繁瑣、重復的計算和繪圖工作中解脫齣來，但對於復雜的電子係統設計，當時的EDA軟件設計能力和作用依然有限，主要是功能單一且相互獨立，還不能提供係統的仿真與綜閤。
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序言

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《數據洞察：探索與實踐》 內容概述 《數據洞察：探索與實踐》是一本旨在引導讀者深入理解和掌握數據分析核心理念與方法論的圖書。本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是通過大量貼近實際的案例，將數據分析的各個環節——從數據獲取、清洗、探索性數據分析（EDA），到建模、評估及結果解讀——娓娓道來。本書強調的是一種思維方式，一種從海量數據中挖掘有價值信息、支撐決策的能力。 章節內容詳解 第一部分：數據之源與清洗之道 第一章：數據的魅力與價值 本章將首先闡述數據在現代社會中的核心地位，以及數據驅動決策的重要性。我們將探討不同類型的數據（結構化、半結構化、非結構化）及其來源，如數據庫、API、網絡爬蟲、傳感器等。 通過生動的案例，讀者將領略數據背後隱藏的規律和洞察，理解為何深入分析數據是提升效率、優化策略、發現新機遇的關鍵。 本章還將初步介紹數據分析的完整流程，為後續深入學習打下基礎。 第二章：數據獲取的藝術 本章將詳細講解各種數據獲取的常用技術和工具。 數據庫操作： 學習SQL語言的基礎和進階用法，包括數據的查詢、連接、過濾、聚閤等，掌握從關係型數據庫中高效提取數據的技巧。 API接口調用： 講解如何理解和使用RESTful API，通過編程（如Python的requests庫）從各種在綫服務（如社交媒體、天氣服務、金融數據平颱）獲取實時數據。 網絡爬蟲技術： 深入介紹網絡爬蟲的基本原理、常用框架（如Scrapy、BeautifulSoup）以及道德規範和法律風險。通過實際操作，讀者可以學習如何抓取網頁信息，構建自己的數據集。 文件讀取與處理： 覆蓋CSV、JSON、Excel、XML等常見文件格式的讀取方法，以及使用Pandas等庫進行高效文件操作的技巧。 第三章：數據清洗的生存法則 數據清洗是數據分析中最耗時但也至關重要的一步，本章將聚焦於此。 缺失值處理： 探討識彆缺失值的方法，以及刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法、基於模型的填充）等多種處理策略，並分析不同方法的優缺點及其適用場景。 異常值檢測與處理： 講解如何識彆統計學上的異常值（如Z分數、IQR法則），以及基於可視化（箱綫圖、散點圖）的異常值發現。討論保留、刪除、轉換或替換異常值的不同方法。 數據格式統一與轉換： 解決日期格式不一緻、字符串編碼錯誤、單位不統一等問題，學習如何規範化數據，使其適閤後續分析。 重復數據處理： 學習如何檢測和刪除重復記錄，確保數據的唯一性。 數據類型轉換： 確保數值型數據被正確識彆為數值，類彆型數據被正確錶示，以及日期時間數據能進行有效計算。 數據校驗與一緻性檢查： 製定和執行規則，以確保數據邏輯上的一緻性，例如，檢查年齡是否閤理，端口號是否在有效範圍內等。 通過大量的代碼示例和實踐練習，讀者將能夠熟練應對現實數據中遇到的各種“髒”問題。 第二部分：數據探索與可視化之旅 第四章：數據的統計概覽 本章將介紹用於初步瞭解數據分布和基本特徵的統計方法。 描述性統計： 深入理解均值、中位數、眾數、標準差、方差、四分位數、百分位數等概念，學習如何計算和解讀這些統計量。 頻率分布與直方圖： 通過直方圖直觀展示數據的分布情況，識彆偏態、峰度等特徵。 相關性分析： 學習計算變量之間的皮爾遜相關係數，理解其含義，以及判斷變量間綫性關係的強弱和方嚮。 分組統計： 學習如何根據某一類彆變量對數據進行分組，並計算各組的描述性統計量，發現不同群體間的差異。 第五章：數據探索性分析（EDA）的深度實踐 本章是本書的核心之一，將引領讀者進行係統的探索性數據分析。 變量分布的深入洞察： 單變量分析： 利用箱綫圖、小提琴圖、密度圖等，深入分析單個變量的分布特性，識彆偏態、多峰等情況。 多變量分析： 兩變量關係： 散點圖、分組箱綫圖、熱力圖等，分析兩個數值型變量或一個數值型變量與一個類彆型變量之間的關係。 多變量可視化： 散點圖矩陣、平行坐標圖、子圖等，探索三個或更多變量之間的復雜關係。 模式識彆與趨勢發現： 通過可視化和統計方法，識彆數據中的潛在模式、周期性趨勢、季節性變化等。 假設的生成與檢驗： 基於數據探索的結果，初步形成關於數據背後現象的假設，並設計簡單的統計檢驗來驗證這些假設。 特徵工程初步： 在EDA過程中，識彆可能對後續建模有用的特徵，並進行初步的特徵構造或轉換。 交互式探索： 介紹如何利用交互式可視化工具（如Plotly、Bokeh）進行更靈活、更深入的數據探索。 第六章：數據可視化的魔力 可視化是溝通數據洞察最強大的工具，本章將深入探討數據可視化的原則與技巧。 圖錶選擇指南： 根據數據類型和分析目的，選擇最閤適的圖錶類型（摺綫圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、氣泡圖、地圖、樹狀圖、旭日圖等）。 有效可視化的原則： 講解如何設計清晰、準確、無誤導性的圖錶，包括標題、軸標簽、圖例、顔色使用、數據標記等要素的處理。 高級可視化技術： 多圖組閤與儀錶盤： 如何將多個圖錶組織起來，構建信息豐富的儀錶盤，提供全局視圖。 地理空間可視化： 使用地圖可視化展示地理分布數據，如熱力圖、標記圖、區域圖。 網絡圖與關係可視化： 展示實體之間的連接關係。 常用可視化庫介紹與實踐： Matplotlib： Python中最基礎也是最強大的可視化庫，學習其繪圖原理與自定義能力。 Seaborn： 基於Matplotlib，提供更高級、更美觀的統計圖錶。 Plotly/Bokeh： 專注於交互式和Web應用的可視化庫。 通過大量實際代碼演示，讀者將能夠創作齣專業級的數據可視化作品，有效地傳達數據洞察。 第三部分：數據分析的進階與應用 第七章：數據預處理與特徵工程 本章將係統闡述為構建有效模型所必需的數據預處理和特徵工程技術。 特徵縮放： 講解標準化（StandardScaler）和歸一化（MinMaxScaler）等技術，理解它們為何以及何時必要，以及對不同算法的影響。 編碼分類變量： 深入探討One-Hot編碼、標簽編碼、序數編碼等方法，並討論各自的優缺點和適用場景。 處理不平衡數據： 介紹過采樣（SMOTE）和欠采樣等技術，以應對類彆分布不均的問題。 特徵選擇： 介紹基於過濾（Filter）、包裝（Wrapper）和嵌入（Embedded）方法的特徵選擇技術，如相關性分析、卡方檢驗、遞歸特徵消除（RFE）、Lasso迴歸等。 特徵創建： 學習如何基於現有特徵組閤、轉換或提取新的、更有意義的特徵，例如，從日期中提取年、月、日、星期，或者創建交互項。 第八章：建模基礎與模型評估 本章將介紹幾種常用的機器學習算法，並重點講解模型評估的重要性。 監督學習基礎： 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸的原理、應用場景及模型解釋。 分類模型： 邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、決策樹、支持嚮量機（SVM）的基本原理和使用。 模型評估指標： 迴歸模型： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定係數（R²）。 分類模型： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣。 模型選擇與調優： 介紹交叉驗證（Cross-Validation）技術，用於更可靠地評估模型性能，並初步探討超參數調優（Hyperparameter Tuning）的重要性。 第九章：實際應用案例分析 本章將通過多個不同領域的真實案例，綜閤運用前幾章的知識，展示數據分析的全過程。 案例一：電商用戶行為分析 目標：分析用戶購買行為，識彆高價值用戶，優化推薦係統。 內容：數據清洗、用戶畫像構建、購買模式挖掘、RFM模型應用（Recency, Frequency, Monetary）。 案例二：金融風險預測 目標：建立模型預測客戶違約風險。 內容：特徵工程、不平衡數據處理、邏輯迴歸或決策樹模型構建、模型性能評估。 案例三：市場營銷效果評估 目標：分析廣告投放效果，優化營銷策略。 內容：數據整閤、AB測試結果分析、用戶轉化路徑分析、關鍵指標洞察。 案例四：社交媒體情緒分析（可選） 目標：分析用戶對某一話題或産品的評論情緒。 內容：文本數據預處理、詞頻統計、情感詞典應用或簡單分類模型。 每個案例都將強調從問題定義、數據準備、分析過程到最終洞察産齣的完整鏈條。 本書特點 理論與實踐緊密結閤： 每章理論講解後都附帶豐富的代碼示例（主要使用Python語言及其主流庫如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn），並提供練習題，鼓勵讀者動手實踐。 案例驅動： 選取的案例貼近商業和科研場景，力求讓讀者感受到數據分析的實際價值。 循序漸進： 從基礎的數據處理概念講起，逐步深入到高級的分析方法和建模技巧，適閤不同背景的讀者。 強調思維方式： 不僅傳授技術，更注重培養讀者的數據分析思維，包括如何提齣問題、如何設計分析方案、如何解釋結果等。 強調可視化溝通： 充分利用圖錶的力量，幫助讀者掌握如何將復雜的數據洞察清晰地傳達給非技術人員。 《數據洞察：探索與實踐》將是您在數據分析領域踏齣堅實一步的理想夥伴，幫助您在信息爆炸的時代，從數據中發現價值，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最初被這本書吸引，是衝著它封麵上那個號稱能“揭示數據深層奧秘”的宣傳語去的。作為一個從事市場研究多年的專傢，我深知，數據本身隻是原材料，真正的價值在於提煉和洞察。這本書在探討因果推斷和A/B測試的章節，展現瞭一種近乎哲學思辨的嚴謹性。它沒有盲目推崇任何單一的方法論，而是深入剖析瞭每種方法論背後的假設前提和適用邊界。比如，它對“幸存者偏差”在市場調研中的具體體現，進行瞭多角度的剖析，語言犀利而精準，直擊行業痛點。這種批判性的思維訓練，遠比單純地教會我如何運行一個程序重要得多。我感覺作者不僅僅是在教我“做什麼”，更是在教我“怎麼想”。那些案例分析，雖然場景設置得比較宏大，但其邏輯鏈條清晰可見，讓人能將書本知識平移到自己手頭的復雜商業問題中去。這是一種知識的“遷移能力”的培養，這正是我在尋找的真正價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的，是它對數據倫理和治理的探討。在當前這個大數據無處不在的時代，技術能力固然重要，但如何負責任地使用這些能力，卻往往被忽略。這本書並沒有將倫理問題束之高閣，而是將其融入到瞭數據采集、清洗和模型解釋的每一個環節中進行討論。它詳細闡述瞭在構建預測模型時，如何係統性地檢測和消除潛在的偏見（Bias），並且強調瞭“模型可解釋性”在建立用戶信任中的核心地位。這種前瞻性的視野，體現瞭作者超越純粹技術層麵的深刻思考。我尤其欣賞其中關於“數據主權”和“隱私保護技術”的專題討論，文字充滿瞭一種強烈的社會責任感，語氣懇切而有力，它提醒我們，每一次數據操作都可能産生真實的社會影響。這本書不僅教會我如何駕馭強大的技術工具，更教會我如何帶著敬畏之心去使用它們。這使得它超越瞭一本普通的工具書，更像是一份麵嚮未來的行業宣言。

評分☆☆☆☆☆

我是一個資深的軟件工程師，更側重於後端架構和性能優化，平時很少有時間深入鑽研前沿的數據挖掘理論，因此，我更關注一本技術書籍的實用性和對現有工具鏈的兼容性。這本書的結構安排，非常巧妙地平衡瞭理論深度與工程實踐之間的關係。我發現它在介紹那些復雜的機器學習算法時，並沒有僅僅停留在數學推導上，而是很快地將焦點轉移到瞭如何用主流的編程語言庫去實現和部署這些模型上。這種“理論先行，工具落地”的敘述路徑，對我這種動手型讀者來說，簡直是福音。尤其讓我眼前一亮的是，書中對不同數據存儲格式的讀取效率對比分析，那份詳盡的基準測試數據，直接能指導我在實際項目中選擇最優的數據訪問策略。那些關於大數據集處理的篇章，語氣果斷而自信，仿佛在告訴我：“是的，這些問題都能被解決，而且我已經把最優解擺在瞭你麵前。”我需要的是能立刻在我代碼庫裏産生價值的內容，而不是停留在紙麵上的空中樓閣，這本書顯然做到瞭這一點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡直是一場視覺盛宴，封麵那深邃的靛藍色調，配上燙金的字體，散發齣一種沉穩而又不失現代感的專業氣息。我毫不猶豫地拿起它，光是翻閱前幾頁目錄的排版，就能感受到編者在內容組織上的匠心獨運。那些章節標題的措辭，精準而富有洞察力，讓人對即將展開的知識體係充滿期待。特彆是它在數據可視化的案例部分，文字描述的流暢性，仿佛引導我親眼目睹一個復雜的概念是如何被層層剝開，最終以清晰的圖錶呈現在眼前。雖然我目前對某些高級統計模型的理解還停留在初級階段，但這本書的行文風格，那種既不失嚴謹又不失溫度的敘述方式，極大地降低瞭我的閱讀門檻。它不像某些教科書那樣，充滿瞭冷冰冰的公式堆砌，反而更像是一位經驗豐富的導師，耐心地為你解析每一個步驟背後的邏輯。我特彆欣賞它在數據預處理章節中對異常值處理的細緻講解，那種“寜可多花筆墨，也要確保讀者理解到位”的教學態度，讓人倍感親切和信賴。我期待著能跟隨這本書的指引，係統地建立起自己的數據分析框架。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸數據科學領域的研究生，對海量的信息和專業術語感到有些不知所措。這本書的閱讀體驗，在我看來，簡直是為我們這類“入門者”量身定製的溫暖港灣。它的敘事風格非常平易近人，沒有那種高高在上、拒人於韆裏之外的學術腔調。作者似乎深知初學者的睏惑點，總能在關鍵的概念被引入時，適時地穿插一些生動的比喻或者生活化的例子來輔助理解。例如，它解釋“主成分分析”時，用瞭類似“給一個擁擠的房間打光，隻留下最清晰的輪廓”的比喻，一下子就把抽象的降維概念給具象化瞭。此外，書中的術語錶設計得極為考究，每一個重要概念的定義都簡潔明瞭，並且標注瞭它在不同語境下的細微差彆。這種體貼入微的關懷，讓我在深夜伏案學習時，很少感到迷茫和挫敗。它像一位耐心的夥伴，陪著我一步步踏入這個看似深奧的領域。