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

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張健 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路設計
• 電路分析
• 數字電路
• 模擬電路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 驗證

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030225894

商品編碼：29554091544

包裝：平裝

齣版時間：2008-08-01

基本信息

書名：EDA技術與應用(CD)

定價：35.00元

作者：張健

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-08-01

ISBN：9787030225894

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書比較係統地介紹瞭EDA技術主要涉及到的大規模可編程邏輯器件、硬件描述語言、開發工具軟件及實驗開發係統四個方麵的內容。可編程邏輯器件介紹瞭Altera公司的典型器件，硬件描述語言介紹瞭已成為國際標準的VHDL，開發工具軟件介紹瞭業界流行的Quartus II 7.2，所有設計實例都在DE2開發闆上完成硬件驗證。
全書共分10章，依次介紹瞭EDA的工程開發流程和自頂嚮下的設計方法，大規模可編程邏輯器件的結構、原理和典型器件，Quartus II 7.2操作基礎，VHDL語言基礎，VHDL的主要描述語句，VHDL設計共享，基本邏輯電路的VHDL參考設計，VHDL描述的有限狀態機設計技術，數字電子鍾、簡易異步通訊模塊、串口內存讀寫控製器以及串口控製的液晶顯示控製器等設計實例以及仿真工具Modelsim的使用方法。
本書可以作為電子類、自動化類、計算機類、機電類等專業的本科生和研究生進行EDA和嵌入式係統教學的教材或參考書，也可作為從事數字係統設計、大規模集成電路設計和嵌入式係統硬件設計的工程技術人員的參考書。

目錄

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章 概述
1.1 EDA技術的發展曆程
1.2 EDA技術的研究範疇
1.3 EDA軟件係統的構成
1.4 數字係統設計方法
1.5 EDA技術的發展趨勢
本章小結
思考與習題
第2章 可編程邏輯器件
2.1 概述
2.1.1 PLD的發展進程
2.1.2 PLD的分類
2.2 復雜可編程邏輯器件（CPLD）
2.3 現場可編程門陣列（FPGA）
2.3.1 FPGA的基本工作原理
2.3.2 FLEXl0K係列器件的基本結構
2.3.3 CycloneⅡ器件介紹
2.4 可編程邏輯器件的編程與配置
2.4.1 CPID的在係統編程
2.4.2 FPGA的配置方式
2.5 可編程邏輯器件應用選擇原則
本章小結
思考與習題
第3章 集成開發平颱QuartusII操作基礎
3.1 QuartusII軟件的安裝
3.2 QuartusII軟件的用戶界麵
3.3 QuartusII的開發流程
3.3.1 輸入設計文件
3.3.2 編譯設計文件
3.3.3 仿真設計文件
3.3.4 編程下載設計文件
3.4 QuartusII中宏功能模塊的調用方法
3.5 SigllalTapⅡ邏輯分析儀
3.5.1 SignalTapII邏輯分析儀的用戶界麵
3.5.2 SignalTapII邏輯分析儀的使用流程
本章小結
思考與習題
第4章 VHDL編程基礎
4.1 硬件描述語言及其特點
4.1.1 硬件描述語言的基本概念
4.1.2 常用硬件描述語言簡介
4.1.3 VHDL的特點
4.2 VHDL程序基本結構
4.2.1 實體描述
4.2.2 結構體描述
4.2.3 模塊設計實例
4.3 VHDL語言要素
4.3.1 VHDL文字規則
4.3.2 VHDL數據對象
4.3.3 VHDL數據類型
4.3.4 VHDL操作符
4.4 VHDL結構體描述方式
4.4.1 行為描述方式
4.4.2 數據流描述方式
4.4.3 結構描述方式
本章小結
思考與習題
第與章 VHDL主要描述語匐
5.1 概述
5.2 行為描述語句
5.2.1 賦值語句
5.2.2 並行信號賦值語句
5.2.3 順序控製語句
5.2.4 NULL，語句
5.2.5 WAIT語句
5.2.6 進程語句
5.3 結構描述語句
5.3 A元件例化語句
5.3.2 配置語句
5.3.3 生成語句
5.3.4 塊語句
本章小結
思考與習題
第6章 VHDL設計共享，
6.1 VHDL設計庫
6.1.1 庫的種類
6.1.2 庫的使用方法
6.2 VHDL程序包
6.3 VHDL子程序與並行過程調用
6.3.1 VHDL函數
6.3.2 VHDL重載函數
6.3.3 VHDL過程
6.3.4 VHDL過程重載
本章小結
思考與習題
第7章 基本邏輯電路設計
7.1 組閤邏輯電路設計
7.1.1 譯碼器
7，1.2 編碼器
7.1.3 數據選擇器
7.1.4 數值比較器
7.1.5 奇偶校驗器
7.2 時序邏輯電路設計
7.2.1 觸發器
7.2.2 寄存器，
7.2.3 分頻器
7.2.4 計數器
本章小結
思考與習題
第8章 有限狀態機韻VHDL設計
8.1 有限狀態機的基本概念
8.1.1 有限狀態機的基本結構和功能
8.1.2 狀態機的狀態編碼
8.1.3 有限狀態機的技術優勢
8.2 一般有限狀態機的設計
8.2.1 一般有限狀態機的VHDL組成
8.2.2 一般有限狀態機的設計示例
8.3 摩爾狀態機設計
8.4.米立狀態機設計
本章小結
思考與習題
第9章 數字係統設計實例
9.1 數字電子鍾設計
9.1.1 設計方案
9.1.2 項層設計
9.1.3 模塊設計
9.1.4 實驗與驗證
9.2 簡易異步收發器設計
9.2.1 異步通訊簡介
9.2.2 頂層設計
9.2.3 模塊設計
9.2.4 實驗與驗證
9.3 內存讀寫控製器設計
9.3.1 頂層設計
9.3.2 模塊設計
9.3.3 實驗與驗證
9.4 液晶顯示控製器設計
9.4.1 頂層設計
9.4.2 模塊設計
9.4.3 實驗與驗證
0章 EDA設計的仿真和測試
10.1 仿真簡介
10.2 Modelsim簡介
10.2.1 Modelsim的圖形用戶界麵
10.2.2.Modelsim仿真步驟
10.2.3 Modelsim功能仿真
10.2.4 綜閤後仿真
10.2.5 時序仿真
10.2.6 Altera仿真庫的添加
本章小結
思考與練習
附錄A AlteraDE2開發闆原理圖
附錄B DE2開發闆上EP2C35F672C6的引腳分配錶
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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探索未知，洞見未來：一本關於數據科學與智能決策的指南 在這個信息爆炸的時代，數據如同滾滾洪流，蘊藏著無限的可能性。如何在這片汪洋大海中捕捉有價值的信息，如何將原始數據轉化為驅動決策的智慧，已成為個人、企業乃至社會發展的關鍵。本書並非僅僅是一本操作手冊，而是一次深入探索數據內在規律、揭示其潛在價值的旅程。它緻力於為你構建一套理解和運用數據的思維框架，讓你能夠從紛繁復雜的數據錶象下，洞察事物發展的本質，做齣更明智、更具前瞻性的決策。 本書將帶領你走進數據科學的宏偉殿堂，從最基礎的概念齣發，逐步深入到核心的技術與方法論。我們相信，真正的力量並非來自於冰冷的算法代碼本身，而是源於對數據背後邏輯的深刻理解，以及如何將這些理解轉化為實際行動的能力。因此，本書在介紹技術的同時，更注重培養讀者的數據思維和分析能力。我們不會止步於“如何做”，更會探討“為什麼這樣做”以及“這樣做能帶來什麼”。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 在踏上數據探索之旅前，我們首先需要建立對數據的基本認知。這一部分將為你奠定堅實的基礎。 數據的本質與類型： 我們將首先探討什麼是數據，以及數據在我們日常生活和商業活動中的廣泛存在。從結構化的錶格數據到非結構化的文本、圖像、聲音，我們將瞭解不同類型數據的特點、存儲方式以及它們所蘊含的信息。理解數據的類型是後續分析的前提，例如，處理數值型數據與處理文本數據的方法截然不同。 數據收集與獲取： 數據的生命周期始於收集。我們將深入瞭解各種數據收集的渠道，包括但不限於公開數據集、API接口、網絡爬蟲、傳感器數據、用戶行為日誌等。對於新手而言，掌握有效且閤規的數據獲取方法是開啓數據探索的第一步。我們會討論數據采集的倫理與法律問題，以及如何構建高效的數據收集流程。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復數據、格式錯誤等問題。這部分是數據分析中最耗時但至關重要的一環。我們將詳細介紹各種數據清洗技術，例如如何識彆和處理缺失值（刪除、填充），如何檢測和修正異常值（基於統計、可視化），如何進行數據標準化和歸一化，以及如何處理重復項和不一緻的格式。我們將強調“垃圾進，垃圾齣”的原則，隻有高質量的數據纔能産齣有意義的分析結果。 數據探索性分析（EDA）的核心理念： 盡管本書的書名中有“EDA”字樣，但我們將把其核心理念滲透到整本書的論述中。EDA不僅僅是技術堆砌，它更是一種思維方式和研究方法。它強調在正式建模之前，通過可視化和統計手段對數據進行初步的理解，發現數據中的模式、趨勢、關聯性以及潛在的問題。本書將貫穿EDA的精神，引導讀者在每一個分析階段都保持探索和發現的態度。 第二部分：洞察數據脈絡——可視化與統計分析 有瞭乾淨的數據，我們便可以開始從中挖掘信息。本部分將聚焦於數據可視化和統計分析這兩大神器。 數據可視化的藝術與科學： “一張圖勝過韆言萬語”。數據可視化是將抽象數據轉化為直觀圖形的關鍵。我們將介紹各種經典且實用的圖錶類型，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、熱力圖等，並深入講解何時選擇哪種圖錶能最有效地傳達信息。本書將強調可視化不僅僅是為瞭“好看”，更是為瞭“好看齣意義”。我們會討論如何通過可視化來發現變量之間的關係、數據的分布情況、異常點的存在以及模式的演變。同時，也會介紹一些更高級的可視化技術，用於處理多維數據和復雜關係。 描述性統計：數據的“體檢報告”： 描述性統計是概括和總結數據特徵的數學工具。我們將講解核心的統計指標，如均值、中位數、眾數、方差、標準差、分位數、偏度、峰度等。通過這些指標，你可以量化數據的集中趨勢、離散程度、對稱性和形狀。理解這些指標的含義及其在不同數據分布下的錶現，是理解數據特性的基礎。 探索性統計分析：發現隱藏的關聯： 除瞭描述性統計，我們還將深入探索性統計分析。這包括如何使用相關性分析來衡量變量之間的綫性關係強度，如何進行假設檢驗來驗證關於數據的猜想，以及如何使用迴歸分析來建立變量之間的數學模型，從而預測和解釋變量之間的關係。我們將介紹常見的假設檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗）和迴歸模型（如綫性迴歸），並強調理解這些方法的適用條件和局限性。 第三部分：智慧的升華——從數據到決策 數據分析的最終目的在於驅動決策，實現價值。本部分將把前兩部分的基礎知識轉化為實際應用。 特徵工程：數據價值的“煉金術”： 原始數據往往無法直接用於高級分析或模型構建。特徵工程是將原始數據轉化為更具錶達力、更能捕捉信息的新特徵的過程。我們將講解如何從現有特徵中創建新特徵（如組閤、交互項、多項式特徵），如何對分類變量進行編碼（如獨熱編碼、標簽編碼），如何對時間序列數據進行特徵提取（如周期性、趨勢性特徵），以及如何通過特徵選擇來剔除冗餘或不相關的特徵。這是提升模型性能和分析深度的關鍵步驟。 模式識彆與聚類分析：揭示群體特徵： 數據中隱藏著各種各樣的模式。聚類分析是一種無監督學習方法，旨在將相似的數據點分組，從而發現數據的內在結構和不同群體。我們將介紹K-Means、層次聚類等經典算法，並討論如何評估聚類結果的質量。理解不同群體特徵，對於市場細分、用戶畫像、異常檢測等應用場景至關重要。 分類與預測：預測未來，指導行動： 分類和預測是數據科學中最常見的任務。我們將介紹多種機器學習算法，如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）以及樸素貝葉斯等，用於解決分類問題（如判斷郵件是否為垃圾郵件、預測客戶是否流失）。同時，我們也將探討迴歸模型，用於預測連續型數值（如預測股票價格、房屋銷售額）。本書將強調模型選擇、訓練、評估和調優的整個流程，並講解如何理解模型的性能指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）。 關聯規則挖掘：發現“啤酒與尿布”的秘密： 關聯規則挖掘是一種從大規模數據集中發現項之間有趣關係的技術，最著名的例子就是“啤酒與尿布”的故事。我們將介紹Apriori算法等經典方法，幫助你理解如何發現商品之間的購買關聯、用戶行為模式等。這項技術在零售、推薦係統等領域有著廣泛的應用。 第四部分：數據驅動的實踐——應用與挑戰 掌握瞭理論和技術，我們還需要將其應用於實際場景，並認識到其中的挑戰。 案例研究與行業應用： 本書將通過多個精心設計的案例研究，展示如何將前麵介紹的技術應用於實際問題。這些案例將涵蓋不同的領域，如金融風控、市場營銷、醫療健康、電商推薦、運營優化等。通過這些真實的場景，你將能夠看到數據分析如何幫助企業做齣更優決策，提升效率，創造價值。 數據倫理與隱私保護： 在享受數據帶來便利的同時，我們也必須正視數據倫理和隱私保護的重要性。我們將討論在數據收集、存儲、使用過程中可能遇到的隱私泄露風險，以及如何遵守相關的法律法規（如GDPR）。理解並踐行負責任的數據使用原則，是數據科學從業者必須具備的素養。 未來展望與持續學習： 數據科學領域發展迅速，新的技術和工具層齣不窮。本書將對數據科學的未來發展趨勢進行展望，例如大數據技術、深度學習、人工智能等。同時，我們也將強調持續學習的重要性，並為讀者提供進一步學習的資源和建議。 本書的特色： 理念先行，技術支撐： 我們始終強調數據分析背後的思維方式和邏輯，而不是僅僅羅列代碼。技術是實現理念的工具，理解瞭理念，纔能更好地運用技術。 循序漸進，由淺入深： 從基礎概念到高級應用，本書的結構清晰，邏輯嚴謹，適閤不同背景的讀者。 注重實踐，案例豐富： 通過大量的案例研究，將抽象的理論與實際應用緊密結閤，幫助讀者理解知識的落地。 強調理解，而非死記硬背： 我們鼓勵讀者深入理解每個技術和方法背後的原理，而不是停留在錶麵。 無論你是希望轉行數據科學的初學者，還是希望提升數據分析能力的在職人士，抑或是對數據驅動決策充滿好奇的學習者，本書都將為你提供一個係統、深入的學習路徑。它將點燃你對數據的好奇心，賦予你洞察數據、駕馭數據、用數據創造價值的能力，讓你在未來的數據洪流中，找到屬於自己的方嚮，並做齣更具智慧的決策。讓我們一同開啓這場精彩的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我是在尋找一本能快速提升我數據可視化敘事能力的指南時偶然發現這本書的。我必須承認，這本書在引導讀者構建有效的數據故事方麵做得非常齣色。它沒有僅僅羅列一堆 Matplotlib 或 Seaborn 的函數調用，而是深入探討瞭視覺傳達的心理學基礎。作者強調，好的可視化不僅僅是把圖畫齣來，更是要引導觀眾的目光，突齣關鍵的洞察點。書中關於如何選擇圖錶類型（何時用箱綫圖而不是直方圖，何時用熱力圖來揭示隱藏的相關性）的論述，簡直是醍醐灌頂。我特彆喜歡其中關於“避免信息過載”的章節，它用多個“反麵教材”展示瞭那些看起來花哨卻毫無意義的圖錶，並提供瞭簡潔、有力的替代方案。對於我們這些需要經常嚮非技術背景的決策者匯報結果的人來說，這本書提供的不僅僅是工具，更是一種思維模式的轉變——讓數據真正開口說話，而非隻是一個背景裝飾。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和整體設計風格，可以說是非常“老派”且可靠，給人一種沉甸甸的專業感。它不像市麵上很多新潮的技術書籍那樣，充斥著大量的網絡流行語和輕浮的語氣，而是保持瞭一種沉穩、嚴謹的學術態度。我注意到，書中的案例大多是經過精心挑選的、具有代錶性的真實世界問題，而不是為瞭演示某個特定技術而硬湊齣來的虛擬場景。例如，在介紹時間序列分析時，作者不僅展示瞭如何擬閤 ARIMA 模型，還花瞭大量篇幅討論瞭季節性分解和殘差的白噪聲檢驗。這種對“完整流程”的堅持，使得讀者能夠真正掌握從原始數據到最終結論的每一個關鍵環節。對於追求深度和紮實基礎的讀者來說，這本書的價值遠超其定價，它更像是一本可以常年擺在案頭、隨時翻閱的參考手冊，而不是一次性讀完就束之高閣的快餐讀物。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在金融風控領域工作的分析師，對數據的敏感度和準確性要求極高。因此，我在評估技術書籍時，通常會重點考察其對數據質量和模型魯棒性的關注程度。這本書在這方麵錶現齣瞭驚人的嚴謹性。它對異常檢測的章節尤其讓我印象深刻，作者沒有滿足於簡單的 IQR 或 Z-Score 方法，而是詳細介紹瞭如何結閤業務邏輯來定義“異常”，並利用更復雜的統計方法來驗證這些異常點的真實性。書中對數據探索過程中可能齣現的偏見（Bias）的討論也十分深刻，它提醒我們，數據探索的結果往往受限於我們提問的方式。這種深刻的自我批判精神，是很多純技術書籍所缺乏的。它教會我，在急於得齣結論之前，必須先花足夠的時間去“審問”數據本身，去理解它的局限性。讀完後，我明顯感覺自己在構建風控模型前的特徵工程環節，考慮得更加周全和係統化瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者顯然是位在數據科學領域摸爬滾打瞭多年的老將，字裏行間流淌著深厚的實踐經驗。我原本以為這會是一本枯燥的理論堆砌，沒想到閱讀體驗齣乎意料地流暢。它沒有陷入晦澀難懂的數學公式泥潭，而是巧妙地將復雜的數據探索過程分解成一個個清晰、可操作的步驟。特彆是關於數據清洗和預處理的部分，作者分享瞭好幾個我在實際工作中踩過的“坑”，提供瞭既實用又富有洞察力的解決方案。比如，書中對缺失值處理的幾種不同策略進行瞭詳盡的對比分析，不僅告訴你“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”以及在不同場景下選擇哪種方法的權衡利弊。這讓我感覺自己不是在讀一本教科書，而是在聽一位經驗豐富的前輩手把手指導。這本書的價值在於它真正連接瞭理論與現實的鴻溝，讓數據探索不再是盲人摸象，而是有章可循的科學旅程。那些初次接觸數據分析，或者嘗試將理論付諸實踐的同行，會從這本書中獲得巨大的信心和啓發。

評分☆☆☆☆☆

我個人對統計學背景稍弱，在處理非結構化數據時常感到吃力。這本書最讓我驚喜的是，它在介紹復雜分析技術時，總能巧妙地穿插一些直觀的類比和圖示來輔助理解，有效地降低瞭學習麯綫。比如，它解釋主成分分析（PCA）時，沒有直接陷入特徵值和特徵嚮量的計算細節，而是通過一個“壓縮信息”的形象比喻，讓我迅速抓住瞭其核心思想。這種“先理解概念，後掌握工具”的教學順序，對於我這種實踐導嚮的學習者來說簡直太友好瞭。而且，書中對於不同算法適用場景的界定非常清晰，避免瞭“一招鮮吃遍天”的誤區。它鼓勵讀者根據具體問題靈活組閤技術棧，而不是死闆地套用某個標準流程。這種務實且靈活的指導方針，極大地增強瞭我麵對新數據挑戰時的信心。