基本信息
书名:EDA技术与实践教程(含光盘1张)
原价:26.00元
作者:宋烈武 编著
出版社:电子工业出版社
出版日期:2009-8-1
ISBN:9787121091018
字数:340000
页码:199
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:
编辑推荐
任务驱动,行动导向,工学结合,学生主体,过程考核。
内容提要
本书提供了参考授课计划及自学建议;第1章概述了EDA技术的主要内容;第2章简要介绍了FPGA/CPLD的结构与工作原理及其配置与编程方法;第3章介绍了Quartus Ⅱ设计流程及6个设计实例;第4章介绍了硬件描述语言VHDL语法概要;第5章用VHDL给出了常用单元电路的设计;第6章由浅入深精选了6个基础训练项目;第7章精选了6个综合训练项目。本教材提供的所有VHDL代码均在Altera推广型开发工具Quartus Ⅱ 9.0 SP1上综合通过,部分例题给出了仿真结果,另附Quartus Ⅱ开发工具及相关资料DVD光盘一张。
本书可作为各高职院校电子类、通信类及计算机类等相关专业二年级及以上学生的教材,也可作为电子技术工程技术人员的参考用书。
目录
第一篇 EDA技术基础
第1章 概述
1.1 EDA技术的含义
1.2 EDA技术的主要内容
1.3 EDA技术的特点及发展趋势
第2章 可编程逻辑器件
2.1 概述
2.2 大规模可编程逻辑器件
2.3 Altera新型系列器件简介
2.4 FPGA/CPLD器件的配置与编程
第3章 QuartusⅡ设计基础
3.1 概述
3.2 QuartusⅡ的安装与授权
3.3 QuartusⅡ设计流程
3.4 QuartusⅡ设计实例
第4章 硬件描述语言VHDL语法概要
4.1 概述
4.2 VHDL程序基本结构
4.3 VHDL语言要素
4.4 VHDL的基本描述语句
4.5 子程序、程序包和配置
第5章 常用模块电路的VHDL设计
5.1 常用组合逻辑电路的设计
5.2 时序逻辑电路的设计
5.3 状态机的设计
5.4 存储器的设计
第二篇 实战训练
第6章 基础训练
6.1 一位全加器原理图输入设计
6.2 译码显示电路的设计
6.3 含异步清零和同步时钟使能的4位加法计数器的设计
6.4 数控分频器的设计
6.5 用状态机实现序列检测器的设计
6.6 简易正弦信号发送器的设计
第7章 综合训练
7.1 键盘输入电路的设计
7.2 动态输出4位十进制频率计的设计
7.3 数字钟的设计
7.4 DDS信号源的设计
7.5 基于Dsp Builder使用IP Core的FIR滤波器的设计
7.6 基于NiosⅡ的SD卡音乐播放器的实现
附录
A.DE2基本资料
B.基于MAXⅡ EPM240芯片的WZ型最小系统实验板基本资料
C.FPGA/CPLD主要厂商及开发工具简介
参考文献
作者介绍
文摘
序言
说实话,这本书的内容深度和广度都远远低于我的预期,简直像是一份未经打磨的、堆砌了大量网络资料的电子文档合集。它试图涵盖EDA的方方面面,从最基础的描述性统计到一些高级的特征工程技巧,但每一点都浅尝辄止,没有进行任何深层次的剖析。例如,在谈到异常值处理时,书中仅仅罗列了“箱线图识别”、“Z-Score方法”等几种常见手段,然后就直接跳到了下一个话题,完全没有深入解释这些方法的适用场景、背后的统计学原理,更别提如何权衡不同方法的利弊了。这对于想真正掌握这门技术的读者来说,无疑是一种误导。学习EDA的目的不只是会用工具箱里的函数,更重要的是理解数据背后的“故事”,学会如何根据数据的特性选择最恰当的分析路径。这本书的作者似乎把“罗列知识点”等同于“传授技能”,这种肤浅的处理方式,使得全书读下来,我感觉自己掌握的只是一些零碎的、缺乏支撑的记忆碎片,一旦脱离书本,那些知识点立刻就会烟消云散,无法在实际项目中灵活运用。它的实用价值,真的大打折扣。
评分我对这本书的语言风格感到非常不适,它充满了陈旧的、甚至有些僵硬的技术术语,读起来完全没有现代数据科学领域应有的那种活力和前瞻性。作者的叙述方式,仿佛还停留在十年前的教科书编写模式中,用一种高高在上的、不容置疑的口吻介绍着那些“标准流程”。这种刻板的表达方式,让原本应该生动有趣的数据探索过程,变得枯燥乏味、索然无味。比如,在解释数据可视化时,作者反复强调使用某些“传统”图表类型,而对近年来在探索性分析中越来越重要的交互式可视化工具和现代图形库的使用几乎只字不提,仿佛这些进步从未发生过一样。学习新技术,很大程度上就是学习新的思维模式,但这本书给我的感觉是,它在努力把我拉回到一个旧的、过时的框架里。如果一个教程不能激发读者的好奇心和探索欲,不能用与时俱进的视角来展示学科的前沿动态,那么它就失去了作为一本“实践教程”的核心价值。这更像是一份历史文献的摘录,而不是指导未来的工具书。
评分让我感到困惑的是,这本书在关键概念的阐述上存在着明显的逻辑跳跃和表述不清的问题。某些章节的过渡非常突兀,让人感觉作者似乎遗漏了中间一两个至关重要的衔接步骤,直接从“是什么”跳到了“怎么做”,中间的“为什么”却含糊其辞。例如,在介绍维度规约(如PCA)的章节,它迅速展示了如何调用库函数来得到降维后的结果,但对于如何判断选择的维度数量是否合理、如何解释降维后特征的物理意义,这些核心的分析步骤却被轻描淡写地带过了。这种处理方式,对于希望深入理解原理的读者来说,是极其不负责任的。这感觉就像是有人给了你一把高科技的瑞士军刀,告诉你这个按钮可以切割,那个按钮可以拧螺丝,但却从未告诉你如何安全地使用它们,以及在什么情况下使用哪种工具才是最高效的。结果就是,读者在使用时充满了不确定性,生怕自己不经意间做出了错误的假设或处理,从而引入了无法察觉的偏差,这对于强调准确性的数据分析工作来说,是致命的缺陷。
评分这本书的排版简直是一场灾难,从拿到手的那一刻起,我就感觉像是误入了一个信息爆炸却又缺乏逻辑导引的迷宫。首先,目录的设计就让人摸不着头脑,主题的划分显得极其随意,章节之间的跳转生硬得像是在强行拼凑不同的技术文档。更要命的是,正文中的插图和代码示例,那清晰度简直是在考验我的视力极限,很多关键的图形和公式模糊不清,让人不得不一遍遍地对照着屏幕上的官方文档才能勉强理解作者想要表达的那个“精髓”。举个例子,在讲解数据清洗流程的那个部分,图表中的变量名称小到几乎看不见,我花了整整一个下午试图辨认出那些被墨水洇化掉的字符,最终还是放弃了,只能靠猜测来推进学习。这种对阅读体验的漠视,真的让人怀疑作者是否真的对“教程”二字抱有敬畏之心。一个好的教程,应该像一位耐心的向导,引导读者逐步深入,而不是像这本书一样,把一堆散乱的知识点堆砌在一起,任由读者自行摸索。我期待的是一种系统性的、循序渐进的指导,而不是这种让人抓狂的、充满“待解之谜”的阅读体验。这本书在用户友好性上的缺失,是它最大的硬伤,完全不适合需要扎实基础知识的初学者。
评分这本书的“实践”部分做得尤其令人失望,可以说是名不副实。所谓的“实践”,更多的是一些脱离真实业务场景的、精心构造的、近乎玩具般的数据集上的操作演示。作者似乎认为,只要把代码敲出来,读者就能自动学会解决现实世界中的复杂问题。然而,现实中的数据往往是混乱的、缺失的、充满偏见的,需要大量的领域知识和批判性思维去驾驭。我尝试将书中的一些处理流程应用到我正在进行的一个小项目上,结果发现根本行不通——书中的数据结构和假设在这里完全不成立。教程没有提供任何关于如何处理“脏数据”、如何构建健壮分析流程的通用方法论,而是仅仅展示了在理想化数据集上的“成功案例”。这种脱节,让读者在合上书本、面对真实挑战时,会产生巨大的能力落差感。一个真正的实践教程,应该教会我们如何“思考”数据问题,而不是简单地演示几个API调用。我需要的不是一个操作手册,而是一个能培养我数据直觉的导师,很明显,这本书没有做到这一点。
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