EDA技术与实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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付文红，花汉兵 著

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
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• FPGA
• ASIC
• 芯片设计
• 电子设计自动化
• 电路分析

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111213147

商品编码：29715369004

包装：平装

出版时间：2007-06-01

基本信息

书名:EDA技术与实验

：24.00元

售价：16.3元,便宜7.7元,折扣67

作者:付文红,花汉兵

出版社：机械工业出版社

出版日期：2007-06-01

ISBN：9787111213147

字数：

页码：204

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.381kg

编辑推荐

内容提要

本书主要介绍了模拟电路和数字电路中的典型电路。章介绍了Multisim7仿真软件的使用方法，第2章介绍了半导体器件——二极管、三极管和场效应管特性的仿真测试方法，第3章给出了分立元件放大电路（包括单级放大电路、多级放大电路、差动放大电路、功率放大电路等）的仿真分析和设计方法，第4章是集成运算放大电路及其应用电路的仿真设计，第5章介绍了MAX PLUSII软件的使用方法，第6章介绍了VHDL硬件描述语言在数字电路设计中的应用，第7章给出了数字系统的EDA设计方法与实践应用。
本书紧密地将理论和实际相结合，注重提高学生分析问题和解决问题的能力，可作为高等院校电子信息类专业高年级本科生和研究生的教材和学习参考资料。

目录

作者介绍

文摘

序言

深度探索：数据世界的洞察之旅 本书旨在引导读者深入理解数据分析的核心概念与实用方法，通过一系列精心设计的实验，帮助读者构建从数据采集、清洗、探索到可视化和建模的完整分析流程。我们将一同揭开数据背后的故事，发掘隐藏的规律，并为决策提供坚实的数据支持。 第一部分：数据分析的基石——理解与准备 在开启数据探索之旅之前，我们必须牢固掌握数据分析的基础理论和必要准备工作。这一部分将为你铺设坚实的基石。 数据是什么？数据的类型与结构： 我们将从最根本的角度出发，探讨数据的本质。数据并非仅仅是冰冷的数字和文字，它们承载着信息，反映着现实世界的各种现象。我们将详细介绍不同类型的数据，例如： 定量数据： 描述数量的数值，如身高、体重、销售额、温度等。我们将进一步区分离散型（计数）和连续型（测量）数据。 定性数据（分类数据）： 描述性质或类别的非数值数据，如性别、颜色、城市、产品类别等。我们将深入理解名义型（无序）和有序型（有等级）分类数据的区别。 文本数据： 包含自然语言的非结构化数据，如评论、文章、社交媒体帖子等，它们是现代数据分析中越来越重要的组成部分。 图像和视频数据： 包含像素信息的视觉数据，它们在机器学习和人工智能领域有着广泛的应用。 时间序列数据： 按照时间顺序排列的数据点，如股票价格、气温变化、网站访问量等，揭示了事物随时间演变的过程。 理解数据的类型和结构至关重要，因为不同的数据类型决定了我们能够采用的数据分析方法和工具。错误的理解会导致分析的偏颇和结论的失误。 数据从何而来？数据采集的渠道与方法： 数据的生命周期始于采集。我们将探讨各种常见的数据采集方式： 数据库查询： 从结构化数据库（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL）中提取所需数据。我们会介绍SQL查询的基本语法，以及如何构建高效的查询语句。 API接口： 通过编程接口从第三方平台（如社交媒体、天气服务、金融数据提供商）获取实时或历史数据。我们将了解RESTful API的概念，以及如何使用Python等语言与API进行交互。 网页抓取（爬虫）： 从公开的网页上提取结构化或半结构化数据。我们会讨论爬虫的技术原理，常用的爬虫框架（如Scrapy, Beautiful Soup），以及相关的法律法规和伦理考量。 传感器数据： 从物联网设备、科学仪器等收集到的数据，如温度、湿度、GPS坐标、心率等。 问卷调查与实验： 通过设计问卷收集用户反馈，或通过科学实验获取研究数据。 我们将强调数据采集的准确性、完整性和代表性是后续分析质量的根本保证。 数据质量是生命线：数据清洗与预处理： 原始数据往往是“脏”的，包含着各种错误、缺失和不一致。数据清洗是数据分析过程中最耗时但又至关重要的环节。我们将详细讲解： 缺失值处理： 如何识别缺失值，以及常用的填充策略（均值、中位数、众数填充，插值法，预测模型填充）和删除策略（删除样本，删除特征），并讨论各种策略的优劣势。 异常值检测与处理： 如何识别数据中的极端值（离群点），以及常用的检测方法（箱线图，Z-score，IQR），并讨论如何处理异常值（删除，转换，保留）。 数据格式统一与标准化： 解决日期格式不一致、文本大小写不统一、单位混杂等问题，确保数据的一致性。 重复值处理： 识别并删除数据集中重复的记录。 数据转换： 数值型数据转换： 对数变换、平方根变换等，用于处理偏斜分布的数据。 分类数据编码： 将非数值的类别数据转换为数值形式，以便进行计算和建模，如独热编码（One-Hot Encoding），标签编码（Label Encoding）。 特征工程： 基于现有特征创建新的、更有意义的特征，以提高模型的性能，例如从日期中提取年、月、日，组合现有特征等。 本部分将通过实践演示，教会读者如何系统地清理数据，让数据焕发光彩，为后续的深入分析打下坚实基础。 第二部分：洞察数据——探索性数据分析（EDA）的核心技法 在完成数据准备后，探索性数据分析（EDA）将带领我们深入数据内部，发现模式、趋势、关系和潜在问题。这一部分是本书的核心，我们将聚焦于如何“看懂”数据。 用统计学武装自己：描述性统计量： 描述性统计量是概括数据集的关键指标，能够快速描绘数据的基本特征。我们将深入理解： 集中趋势度量： 均值（Mean）： 数据的算术平均值，易受极端值影响。 中位数（Median）： 数据排序后的中间值，对极端值不敏感，更适合描述偏态分布。 众数（Mode）： 数据中出现频率最高的值，适用于离散型数据。 离散程度度量： 方差（Variance）与标准差（Standard Deviation）： 衡量数据点相对于均值的离散程度，标准差是方差的平方根，更易于解释。 极差（Range）： 最大值与最小值之差，易受极端值影响。 四分位距（IQR - Interquartile Range）： 第三四分位数与第一四分位数之差，不受极端值影响，是衡量数据分布范围的稳健指标。 分布形状度量： 偏度（Skewness）： 衡量数据分布的对称性，正偏度表示右侧拖尾，负偏度表示左侧拖尾。 峰度（Kurtosis）： 衡量数据分布的尖峭程度，高峰度表示数据集中在均值附近且尾部较厚，低峰度表示数据较平坦且尾部较薄。 通过计算和解读这些统计量，我们能对数据的中心、散布和形状有一个初步的认识。 数据可视化：让数字“说话”： 可视化是EDA中最强大、最直观的工具。它能帮助我们快速识别数据模式、趋势、异常值和变量之间的关系。我们将学习如何使用各种图表来有效地呈现数据： 单变量可视化： 直方图（Histogram）： 展示单个数值变量的频率分布，帮助我们了解数据的分布形状。 箱线图（Box Plot）： 显示数据的四分位数、中位数、异常值，非常适合比较不同类别数据的分布。 密度图（Density Plot）： 连续的直方图，能够更平滑地展示分布形状。 条形图（Bar Chart）： 用于展示分类变量的频率或比例。 多变量可视化： 散点图（Scatter Plot）： 展示两个数值变量之间的关系，识别相关性、聚类和模式。 散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）： 同时展示多个数值变量之间的两两散点图，快速浏览变量间的关系。 折线图（Line Chart）： 展示数据随时间或其他有序变量的变化趋势，特别适用于时间序列数据。 热力图（Heatmap）： 用颜色深浅来表示两个分类变量或数值变量之间的关联强度，常用于相关矩阵或混淆矩阵的可视化。 堆叠条形图/分组条形图（Stacked/Grouped Bar Chart）： 展示多类别变量下的数据分布。 饼图（Pie Chart）： 用于展示各部分占总体的比例，但在比较数值时不如条形图直观。 我们将强调选择合适的图表类型来解决特定的分析问题，并学习如何解读图表所传达的信息。 变量间的奥秘：相关性与关联性分析： 理解变量之间是如何相互影响的，是数据洞察的关键。 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）： 度量两个连续变量之间线性关系的强度和方向，取值范围为-1到+1。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 度量两个变量之间单调关系的强度和方向，适用于非线性关系或存在异常值的情况。 协方差（Covariance）： 衡量两个变量之间线性关联的程度，其符号表示方向，但数值大小受变量单位影响。 相关矩阵（Correlation Matrix）： 以矩阵形式展示多个变量之间的两两相关系数，通常与热力图结合使用，一目了然。 我们将探讨相关性不等于因果关系的重要性，并学习如何区分和避免常见的谬误。 分组与比较：聚合分析： 通过将数据按照特定维度进行分组，并计算各组的统计量，可以揭示不同群体之间的差异和模式。 按类别分组的聚合： 例如，按城市分组计算平均销售额，按产品类别分组统计总利润。 时间序列分析的初步： 识别趋势、季节性、周期性等模式，并进行预测。 假设检验的基本概念： 引入t检验、卡方检验等方法，用于在统计上判断不同组别之间是否存在显著差异，为后续更复杂的统计建模打下基础。 第三部分：数据驱动的决策——实验设计与结果解读 数据分析的最终目的是支持决策，并驱动改进。本部分将引导读者将EDA的洞察转化为实际行动。 从数据到洞察：解释与沟通： 如何清晰地描述数据特征： 结合统计量和可视化结果，用简洁明了的语言解释数据的分布、趋势和异常。 提炼有价值的洞察： 将原始数据中的模式和规律转化为能够指导行动的见解。例如，“XX产品的销售额在周末呈现显著增长趋势，可以考虑在周末加大促销力度。” 为不同受众定制沟通方式： 根据技术背景和关注点，调整解释的深度和广度，使用恰当的语言和可视化图表。 实验设计与A/B测试：验证假设： 科学实验的基本原则： 随机化、对照、重复等。 A/B测试在产品优化和营销中的应用： 如何设计对照组和实验组，收集数据，并进行统计分析来评估不同方案的效果。例如，测试网站不同按钮颜色的转化率差异。 数据驱动的决策流程： 依据实验结果，做出是否采纳某项改进的决策，并持续迭代。 数据故事的构建： 将分析结果串联成一个有逻辑、有说服力的故事： 从问题背景出发，到数据探索过程，再到关键发现和最终建议。 使用可视化作为叙事工具： 让图表引导观众理解数据分析的脉络。 强调行动建议和潜在影响： 使听众能够理解数据分析的价值，并看到它如何转化为实际成果。 第四部分：实践与工具——掌握数据分析的利器 理论学习需要与实践相结合，我们将介绍一些常用的数据分析工具和技术，帮助读者将所学知识付诸实践。 常用的数据分析编程语言： Python： 介绍Python在数据科学领域的核心库，如NumPy（数值计算），Pandas（数据处理和分析），Matplotlib和Seaborn（数据可视化）。 R： 介绍R语言在统计分析和可视化方面的强大能力。 SQL： 介绍SQL在数据库查询和数据管理中的关键作用。 数据可视化工具： Tableau / Power BI： 介绍交互式数据可视化工具，以及如何快速创建仪表板和报告。 实战案例与挑战： 真实世界数据集的分析练习： 通过完成一系列具体的分析任务，巩固所学技能。例如，分析用户行为数据以提升产品体验，分析销售数据以优化库存管理，分析市场调研数据以指导产品开发。 数据分析挑战： 鼓励读者在真实的或模拟的数据集上进行独立的分析，锻炼解决实际问题的能力。 本书致力于提供一个系统、全面且实践性强的数据分析学习路径。通过理论学习与动手实践的结合，读者将能够逐步成长为一名能够从数据中发掘价值、驱动洞察和支持决策的分析师。无论您是初学者还是希望提升技能的从业者，都能从本书中获益，开启您的数据探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量达到了出版物的顶级水准，拿在手里就有一种沉甸甸的质感，这很能体现出版方对内容的尊重。内页的纸张选择了哑光处理，有效地避免了阅读时屏幕或灯光的反射，即便是长时间在电脑前工作后，眼睛的疲劳感也相对较轻。我尤其欣赏的是书中对案例研究的选取。它们并非是那种教科书式的、过于理想化的数据，而是模拟了真实项目中经常遇到的脏乱差数据，例如包含大量分类变量混合、时间戳格式不一等问题。作者在解决这些实际难题时，展示了极高的专业素养，比如如何有效地处理高基数分类变量，或者如何利用滑动窗口技术来提取时间序列特征。这些细节的处理，让我深切感受到作者在行业内积累的丰富经验，这比任何纯理论的阐述都来得更有说服力和实操指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有吸引力，采用了深沉的蓝色作为主色调，配以简洁的白色字体，给人一种专业而严谨的感觉。我翻开书本后，首先映入眼帘的是引言部分，作者以非常生动的方式阐述了这门学科在现代数据分析领域中的核心地位，让人立刻对接下来的内容充满了期待。书中对于基础理论的讲解非常到位，逻辑清晰，层层递进，即便是初学者也能很快抓住重点。例如，在讲解数据预处理的基本概念时，作者没有采用枯燥的公式堆砌，而是通过多个贴近实际应用的案例，深入浅出地展示了数据清洗和转换的重要性。特别是关于缺失值处理的部分，书中不仅介绍了常用的插补方法，还结合具体的实验场景，指导读者如何根据数据的特性选择最合适的策略，这对于我这样一个需要将理论应用于实践的人来说，无疑是极大的帮助。书中的图表和插图制作得非常精美且富有启发性，它们有效地辅助理解了复杂的统计概念和算法流程，避免了阅读过程中的疲劳感。整体来看，这是一本在理论深度和实践指导性上都达到了很高水准的教材，非常适合作为入门或进阶的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构极其巧妙，它在保持学术严谨性的同时，又处处体现出对读者学习体验的关怀。例如，在每个章节的末尾，作者都会设置一个“拓展阅读与思考”的部分，这部分内容往往会引导读者去探索最新的研究进展或者与其他学科（如认知科学、经济学）的交叉点，极大地拓宽了我的视野。在涉及到统计假设检验的部分，作者不仅解释了P值的含义，还着重批判了“P值滥用”的现象，这种批判性思维的引导，对于培养一个成熟的数据科学家至关重要。书中对贝叶斯方法的介绍也做得非常出色，它没有陷入复杂的数学推导泥潭，而是通过一个关于产品推荐的生动实例，展示了先验知识如何在迭代更新中影响最终的判断，这种教学方式极大地降低了理解门槛。总而言之，这本书不仅是一本知识的集合，更是一本关于如何科学、审慎地对待数据的思维指南。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实操性部分印象尤为深刻。很多市面上同类书籍往往停留在概念的阐述，但这本书却花了大量的篇幅来详细介绍各种工具和编程语言的应用细节。我特别喜欢其中关于数据可视化的章节，它不仅仅是罗列了Matplotlib或Seaborn的函数用法，而是深入探讨了“如何讲故事”——即如何通过恰当的图表类型和色彩搭配，将复杂的分析结果清晰、有力地传达给非技术背景的听众。书中提供的代码示例都是经过精心调试的，可以直接复制粘贴运行，并且每段代码后都有详尽的注释，解释了每一步操作背后的数学或逻辑原理，这种细致入微的处理方式，极大地加速了我的学习进程。此外，作者在探讨模型评估指标时，也着重强调了在不同业务场景下，例如在医疗诊断和金融风控中，对假阳性和假阴性权重的不同考量，这种与真实世界接轨的讨论，让书本的价值远远超出了教科书的范畴，更像是一位经验丰富的导师在身旁指导。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说，更像是一次系统性的思维重塑之旅。我原本对数据分析的理解较为碎片化，不成体系，但这本书从最基础的数据类型定义开始，构建了一个完整且严密的知识框架。最让我感到震撼的是其对“特征工程”的论述。作者没有将特征工程视为一种“玄学”或经验之谈，而是将其分解为一系列可操作、可验证的步骤，例如如何通过主成分分析（PCA）进行降维，如何利用小波变换处理时间序列数据等。书中对这些高阶方法的数学基础解释得非常透彻，但又巧妙地将其与Python库的API调用结合起来，使得读者既能理解“为什么这么做”，也能知道“如何去做”。书中对异常检测算法的介绍也相当全面，从传统的统计方法到基于密度的DBSCAN，再到隔离森林，每种方法的优缺点和适用范围都被界定得非常清晰，这对于我后续在实际项目中选择最匹配的工具至关重要。