EDA技术及应用/21世纪高等学校规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王树昆 编

图书标签:

• EDA技术
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电子设计自动化
• 规划教材

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512327276

版次：1

商品编码：11038984

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-06-01

用纸：胶版纸

页数：300

字数：471000

正文语种：中文

内容简介

《21世纪高等学校规划教材：EDA技术及应用》为21世纪高等学校规划教材。
《21世纪高等学校规划教材：EDA技术及应用》是根据不断发展的EDA技术以及作者多年的教学经验和工程实践，并在参阅大量同类教材和相关文献的基础上编写完成。本书在内容结构、基本方法、应用实例等方面的安排和取舍上，既考虑了EDA技术理论的系统性、完整性和简洁性，又注重了EDA技术教学的可操作性和实践性，尽量做到用理论指导电子设计实践，用设计实例验证理论技术，实现了理论与实践的有机结合。另外，本书每章均附有内容提要、本章小结和习题与正文配合，便于组织教学和自学。
《21世纪高等学校规划教材：EDA技术及应用》主要作为普通高等学校电子信息类、计算机类、电气类等相关专业的本科生教材，也可作为高职高专与函授教材，同时可供相关工程技术人员参考。

目录

前言
第1章 EDA技术概述
1.1 EDA技术的含义
1.2 EDA技术的发展
1.3 EDA技术的主要内容
1.4 EDA设计方法
1.5 EDA设计流程
本章小结
习题

第2章 可编程逻辑器件
2.1 概述
2.2 可编程逻辑器件的组成和分类
2.3 可编程阵列逻辑（PAL）器件
2.4 通用逻辑阵列（GAL）器件
2.5 复杂可编程逻辑器件（CPLD）
2.6 现场可编程门阵列（FPGA）器件
2.7 FPGA和CPLD的差别与特点
2.8 可编程逻辑器件产品简介
本章小结
习题

第3章 EDA开发软件及应用
3.1 Quar[usⅡ简介
3.2 QuartusⅡ软件的安装
3.3 QuanusⅡ软件的设计流程
3.4 QuartusⅡ软件的设计应用
3.5 QuartusⅡ中可参数化宏模块介绍及应用
3.6 嵌入式逻辑分析仪SignalTapⅡ
3.7 仿真软件ModelSim及其应用
本章小结
习题

第4章 VerilogHDL硬件描述语言
4.1 VerilogHDL概述
4.2 VerilogHDL语言要素
4.3 VerilogHDL设计模块的基本结构
4.4 门级建模
4.5 数据流建模
4.6 行为级建模
4.7 结构建模
4.8 任务和函数
4.9 编译预处理
4.10 系统任务和系统函数
本章小结
习题

第5章 EDA基础实验
5.1 原理图输入法设计实验
5.2 VerilogHDL输入法设计实验
5.3 硬件控制接口实验
本章小结
习题

第6章 EDA技术的应用
6.1 数字钟设计
6.2 键盘扫描及数码管显示应用
6.3 串行接口应用
6.4 计算器设计
6.5 交通控制器设计
本章小结

习题
附录 ATE3教学与开发平台
附录 BDE2教学与开发平台
参考文献

精彩书摘

　　Quartus Ⅱ编译器是由一系列处理工具模块构成的，这些模块负责对设计项目的检错、逻辑综合、结构综合、输出结果的编辑配置，以及时序分析等。在这一过程中，将设计项目适配到FPGA/CPLD目标器中，同时产生多种用途的输出文件，如功能和时序信息文件、器件编程的目标文件等。编译器首先检查出工程设计文件中可能的错误信息，以供设计者排除，然后产生一个结构化的以网表文件表达的类似电路原理图的文件。在编译前，设计者可以通过各种不同的设置和约束选择，指导编译器使用各种不同的综合和适配技术（如时序驱动技术、增量编译技术、逻辑锁定技术等），以便提高设计项目的工作速度，优化器件的资源利用率。而且在编译过程中及编译完成后，可以从编译报告窗口中获得所有相关的详细编译结果，以利于设计者及时调整设计方案。编译前首先选择Processing—Start Compilation命令，启动全程编译。这里所谓的全程编译（（Compilation）包括以上提到的QuartusⅡ对设计输入的多项处理操作，其中包括输入文件的排错、数据网表文件提取、逻辑综合、适配、装配文件（仿真文件与编程配置文件）生成，以及基于目标器件的工程时序分析等。

前言/序言

《揭秘数字世界：数据探索与洞察之旅》 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，蕴藏着无数价值。如何在这片浩瀚的数据海洋中精准捕捞、深入挖掘，并最终转化为驱动决策、引领创新的强大洞察力，是每一个渴望在数字浪潮中立足的个人和组织所面临的核心课题。《揭秘数字世界：数据探索与洞察之旅》正是这样一本旨在引领读者穿越数据迷雾，掌握洞察精髓的指南。它并非高高在上的理论说教，而是聚焦于实际操作，通过清晰的逻辑、丰富的案例，将复杂的数据分析过程化繁为简，赋予读者驾驭数据、释放其潜能的实践能力。 本书的核心理念在于强调“探索”与“洞察”的不可分割性。数据本身只是原材料，真正的价值在于通过系统的探索过程，逐步揭示其背后隐藏的规律、趋势和模式，最终形成有指导意义的洞察。我们将数据探索的旅程分解为一系列关键阶段，从数据的获取与理解，到数据的清洗与预处理，再到数据可视化与模式识别，最后聚焦于结果的解读与应用。每一章节都力求提供详实的理论框架和生动的实践指导，帮助读者逐步建立起对数据分析的全盘认知。 第一部分：数据之门——开启探索之旅 在踏上数据探索的征程之前，我们首先需要理解数据究竟是什么，以及我们为何要进行数据探索。本书的开篇将引导读者认识数据在现代社会中的重要性，无论是商业决策、科学研究，还是日常生活，数据无处不在，并对我们的认知和选择产生深远影响。我们将探讨不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们各自的特点和应用场景。 随后，我们将深入讲解数据获取的策略与方法。数据来源多种多样，可能来自数据库、API接口、文件（如CSV、Excel、JSON），甚至网络爬虫。本书将介绍常用的数据获取工具和技术，并分享在实际操作中需要注意的细节，例如数据格式的兼容性、数据源的可靠性等。理解数据的来源，是确保后续分析准确性的基石。 接下来，我们进入了至关重要的数据理解阶段。在动手进行任何分析之前，充分理解数据的含义、结构、变量类型及其潜在的含义是必不可少的。我们将介绍如何通过描述性统计、数据字典、数据抽样等方式，初步了解数据集的概貌，识别数据的“长相”。例如，了解每个字段的含义、数值范围、数据分布情况，以及是否存在缺失值、异常值等。这一步的细致与否，直接关系到后续分析的有效性。 第二部分：数据炼金术——数据清洗与预处理 现实世界中的数据往往是“脏”的，充满了噪声、错误和不一致。因此，数据清洗与预处理是数据分析过程中耗时最多但又最为关键的环节。《揭秘数字世界》将详细阐述这一过程的复杂性与重要性，并提供一套系统性的方法论。 我们会首先聚焦于缺失值处理。缺失值是数据中最常见的问题之一，可能由多种原因造成。本书将介绍多种处理缺失值的方法，包括删除含有缺失值的记录、插补缺失值（如均值/中位数/众数插补、回归插补、K近邻插补等），并讨论不同方法的优缺点以及适用的场景。选择合适的缺失值处理方法，可以有效避免信息丢失或引入偏差。 其次，异常值检测与处理是另一项核心任务。异常值可能代表着数据录入错误、测量误差，也可能揭示了潜在的特殊事件或欺诈行为。我们将介绍多种异常值检测技术，如基于统计的方法（如Z-score、IQR）、基于距离的方法（如KNN）、基于模型的方法（如聚类分析）等。对于检测到的异常值，我们将探讨其处理策略，是将其移除、替换，还是作为特殊情况保留。 数据的一致性与规范性也是预处理的重要组成部分。本书将涵盖数据格式统一（如日期格式、文本编码）、重复数据识别与删除、数据类型转换（如将文本型数据转换为数值型）等内容。例如，将不同来源的地址信息统一为标准格式，可以提高后续分析的效率和准确性。 此外，特征工程将被视为提升模型性能的关键环节。特征工程指的是根据业务理解和数据特性，创建新的、更有意义的特征，或者对现有特征进行转换和组合。我们将探讨一些常用的特征工程技术，如特征缩放（标准化、归一化）、类别特征编码（独热编码、标签编码）、文本特征提取（TF-IDF、词袋模型）等，以及如何利用这些技术来增强数据的表达能力。 第三部分：数据之眼——可视化与模式识别 在数据被清洗和准备好之后，如何从海量数据中“看到”隐藏的模式和规律，是发挥数据价值的关键。《揭秘数字世界》将大力强调数据可视化的作用，并介绍多种有效的可视化技术。 数据可视化不仅仅是为了美观，更是为了直观地理解数据、发现潜在的关联和异常。本书将介绍各种常用的图表类型，如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图等，并指导读者如何根据数据的类型和分析目的选择最合适的图表。我们将深入讲解如何利用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Plotly等）来创建清晰、有信息量且能引发思考的图表。 除了静态图表，交互式可视化的出现更是极大地提升了数据探索的效率。本书将引导读者了解如何创建交互式图表，以便用户能够动态地探索数据，进行钻取（drill-down）、筛选（filtering）和缩放（zooming），从而更深入地发现数据中的细节。 在可视化之外，模式识别是更进一步的探索。我们将介绍一些基础的统计分析技术，用于识别数据中的趋势、周期性和关联性。例如，相关性分析可以帮助我们理解不同变量之间的线性关系强度，而聚类分析则可以将相似的数据点归为一组，从而发现数据的内在结构。我们将讨论如何利用这些技术来发现潜在的客户群体、产品销售模式或异常行为。 第四部分：洞察的诞生——结果解读与应用 数据分析的最终目的是产生有价值的洞察，并将其转化为可执行的行动。《揭秘数字世界》的最后一部分将聚焦于如何有效地解读分析结果，并将其应用于实际问题。 结果解读需要严谨的态度和批判性思维。我们将强调避免“过度拟合”和“从相关性推断因果性”的陷阱。理解统计显著性、置信区间以及分析方法的局限性，是做出准确判断的基础。我们将通过大量的案例研究，展示如何将复杂的统计输出转化为清晰、易于理解的业务语言。 洞察的转化是将分析成果转化为实际行动的关键。本书将探讨如何将数据洞察应用于商业决策、产品优化、市场营销策略制定、风险管理等各个领域。我们将强调将数据驱动的洞察融入到决策流程中，从而提高决策的科学性和有效性。 最后，我们将展望数据分析的未来，以及新兴技术（如机器学习、人工智能）对数据探索和洞察带来的变革。本书鼓励读者持续学习，紧跟技术发展的步伐，不断提升自己的数据分析能力。 《揭秘数字世界：数据探索与洞察之旅》是一本实践性极强的指南，它将陪伴读者从数据的原材料出发，历经严谨的清洗与加工，通过智慧的可视化与模式识别，最终抵达富有价值的洞察之境。本书的内容设计，旨在为各个领域的研究者、开发者、管理者以及所有对数据充满好奇的求知者，提供一条清晰、可行的学习路径，让他们能够自信地驾驭数据，发现数字世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的版式设计非常舒服，字体大小适中，行间距也恰到好处，阅读起来一点都不会感到疲劳。当我第一次翻开它的时候，就被它条理清晰的目录结构所吸引。虽然书名看起来比较专业，但目录却将复杂的EDA技术分解成了易于理解的模块。我尤其关注的是书中关于“数据探索与理解”这部分内容的具体讲解。我认为，在进行任何深入的数据分析之前，对数据有一个全面的、初步的认识是至关重要的，这能帮助我们避免走弯路。这本书能否在这方面提供更深入的指导，例如如何识别数据中的潜在问题、如何进行初步的数据清洗和转换，这些都是我非常想了解的。此外，我对于书中关于“可视化技术在EDA中的作用”这一章节的内容也充满期待。数据可视化是理解复杂数据集的强大工具，我希望这本书能够介绍不同类型的可视化图表，以及它们各自的适用场景，并提供一些如何利用这些图表来发现数据规律和异常值的技巧。我希望它能提供一些图文并茂的示例，让我能直观地感受到数据可视化的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，一看就是那种学术性很强的著作，封面的配色也显得很稳重，很有质感。我是在学校图书馆里偶然翻到的，当时正是需要查找一些关于数据分析方法的资料，偶然看到了这本书，就被它吸引了。虽然我不是电子工程领域的专业人士，但是对于数据可视化和分析在各个领域的应用一直很感兴趣。 EDA技术，听起来就充满了探索和发现的意味，我期待它能为我打开一扇理解数据背后故事的窗户。这本书的出版信息显示是“21世纪高等学校规划教材”，这通常意味着其内容会比较系统、权威，而且适合学习。我猜测这本书的章节安排会循序渐进，从基础概念讲起，然后逐步深入到各种技术细节和实际应用案例。我特别希望它能提供一些具体的、可以操作的例子，让我能够将理论知识转化为实践能力。毕竟，学习技术类的知识，动手实践是至关重要的。这本书是否涵盖了现代数据分析工具的使用，比如Python的pandas、matplotlib等库？亦或是更偏向于理论的阐述？这一点我很期待在书中找到答案。总体而言，我对这本书的期望值很高，希望它能成为我在数据探索旅程中的一个得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当精美，纸张的质量也很好，拿在手里感觉很有分量。我是一名对数据分析充满热情的跨专业学习者，一直希望能找到一本能够系统地梳理EDA（探索性数据分析）技术，并能够将其与实际应用相结合的书籍。这本书的标题“EDA技术及应用”正是我所需要的。我非常希望这本书能够深入浅出地讲解EDA的核心概念，比如数据的概览、异常值检测、数据可视化、相关性分析等。我希望能从书中学习到如何有效地探索和理解数据集，发现隐藏在数据中的模式和洞察。我尤其期待书中能够提供一些不同领域的实际应用案例，让我能够了解EDA技术是如何在实际业务场景中发挥作用的，例如市场营销、金融风控、用户行为分析等等。同时，我希望书中能够介绍一些常用的EDA工具和软件，并提供相应的操作指南，这样我就可以在实践中巩固所学知识。这本书作为“21世纪高等学校规划教材”，应该能够提供一个全面且前沿的学习框架，帮助我构建坚实的EDA知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书给人的第一印象就是它的专业性和学术性。虽然我不是电子工程专业的学生，但我对数据分析和模型构建的过程一直抱有浓厚的兴趣。在学习过程中，我常常感到自己在理解数据、提炼特征以及选择合适模型方面存在一些瓶颈。这本书的出现，让我看到了解决这些问题的希望。我希望书中能够详细阐述EDA的各种技术方法，例如统计摘要、数据分组、特征工程等，并且能够清晰地解释每种方法的原理和适用条件。我尤其期待书中能够提供一些具体的代码实现示例，让我能够将学到的知识立即应用到实际操作中。我倾向于学习那些能够帮助我独立解决实际问题的教材，而不是仅仅停留在理论层面。此外，我对于书中关于EDA在模型选择和评估中的作用的讲解也充满期待。我希望能学习如何利用EDA的结果来指导模型的选择，以及如何通过EDA来理解模型的表现。这本书的“规划教材”定位，也预示着它会是一个结构完整、内容系统的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的是它厚实的篇幅，这让我感觉内容一定非常充实，值得深入研读。作为一名对数据科学领域充满好奇的学习者，我一直希望能找到一本能够系统性地介绍EDA（探索性数据分析）技术的教材。书名中的“EDA技术及应用”让我觉得这本书很有可能涵盖了从理论基础到实际应用的各个环节。我尤其好奇书中是如何讲解EDA的核心概念和方法论的。是否会介绍一些经典的EDA流程，以及在面对不同类型的数据时，应该采取哪些不同的分析策略？我还希望这本书能够提供一些实际案例，来展示EDA技术在不同行业和领域的应用，比如金融、医疗、市场营销等等。通过这些案例，我希望能更好地理解EDA技术是如何帮助人们从海量数据中提取有价值的信息，并最终做出更明智的决策。这本书的“21世纪高等学校规划教材”的定位，也让我相信它在内容的前沿性和系统性上会有一定的保证。我期待它能为我提供一套扎实的EDA知识体系，让我能够自信地开始我的数据探索之旅。