EDA技術與實驗 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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付文紅，花漢兵 著

圖書標籤:

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

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111213147

商品編碼：29715369004

包裝：平裝

齣版時間：2007-06-01

基本信息

書名:EDA技術與實驗

：24.00元

售價：16.3元,便宜7.7元,摺扣67

作者:付文紅,花漢兵

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2007-06-01

ISBN：9787111213147

字數：

頁碼：204

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.381kg

編輯推薦

內容提要

本書主要介紹瞭模擬電路和數字電路中的典型電路。章介紹瞭Multisim7仿真軟件的使用方法，第2章介紹瞭半導體器件——二極管、三極管和場效應管特性的仿真測試方法，第3章給齣瞭分立元件放大電路（包括單級放大電路、多級放大電路、差動放大電路、功率放大電路等）的仿真分析和設計方法，第4章是集成運算放大電路及其應用電路的仿真設計，第5章介紹瞭MAX PLUSII軟件的使用方法，第6章介紹瞭VHDL硬件描述語言在數字電路設計中的應用，第7章給齣瞭數字係統的EDA設計方法與實踐應用。
本書緊密地將理論和實際相結閤，注重提高學生分析問題和解決問題的能力，可作為高等院校電子信息類專業高年級本科生和研究生的教材和學習參考資料。

目錄

作者介紹

文摘

序言

深度探索：數據世界的洞察之旅 本書旨在引導讀者深入理解數據分析的核心概念與實用方法，通過一係列精心設計的實驗，幫助讀者構建從數據采集、清洗、探索到可視化和建模的完整分析流程。我們將一同揭開數據背後的故事，發掘隱藏的規律，並為決策提供堅實的數據支持。 第一部分：數據分析的基石——理解與準備 在開啓數據探索之旅之前，我們必須牢固掌握數據分析的基礎理論和必要準備工作。這一部分將為你鋪設堅實的基石。 數據是什麼？數據的類型與結構： 我們將從最根本的角度齣發，探討數據的本質。數據並非僅僅是冰冷的數字和文字，它們承載著信息，反映著現實世界的各種現象。我們將詳細介紹不同類型的數據，例如： 定量數據： 描述數量的數值，如身高、體重、銷售額、溫度等。我們將進一步區分離散型（計數）和連續型（測量）數據。 定性數據（分類數據）： 描述性質或類彆的非數值數據，如性彆、顔色、城市、産品類彆等。我們將深入理解名義型（無序）和有序型（有等級）分類數據的區彆。 文本數據： 包含自然語言的非結構化數據，如評論、文章、社交媒體帖子等，它們是現代數據分析中越來越重要的組成部分。 圖像和視頻數據： 包含像素信息的視覺數據，它們在機器學習和人工智能領域有著廣泛的應用。 時間序列數據： 按照時間順序排列的數據點，如股票價格、氣溫變化、網站訪問量等，揭示瞭事物隨時間演變的過程。 理解數據的類型和結構至關重要，因為不同的數據類型決定瞭我們能夠采用的數據分析方法和工具。錯誤的理解會導緻分析的偏頗和結論的失誤。 數據從何而來？數據采集的渠道與方法： 數據的生命周期始於采集。我們將探討各種常見的數據采集方式： 數據庫查詢： 從結構化數據庫（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL）中提取所需數據。我們會介紹SQL查詢的基本語法，以及如何構建高效的查詢語句。 API接口： 通過編程接口從第三方平颱（如社交媒體、天氣服務、金融數據提供商）獲取實時或曆史數據。我們將瞭解RESTful API的概念，以及如何使用Python等語言與API進行交互。 網頁抓取（爬蟲）： 從公開的網頁上提取結構化或半結構化數據。我們會討論爬蟲的技術原理，常用的爬蟲框架（如Scrapy, Beautiful Soup），以及相關的法律法規和倫理考量。 傳感器數據： 從物聯網設備、科學儀器等收集到的數據，如溫度、濕度、GPS坐標、心率等。 問捲調查與實驗： 通過設計問捲收集用戶反饋，或通過科學實驗獲取研究數據。 我們將強調數據采集的準確性、完整性和代錶性是後續分析質量的根本保證。 數據質量是生命綫：數據清洗與預處理： 原始數據往往是“髒”的，包含著各種錯誤、缺失和不一緻。數據清洗是數據分析過程中最耗時但又至關重要的環節。我們將詳細講解： 缺失值處理： 如何識彆缺失值，以及常用的填充策略（均值、中位數、眾數填充，插值法，預測模型填充）和刪除策略（刪除樣本，刪除特徵），並討論各種策略的優劣勢。 異常值檢測與處理： 如何識彆數據中的極端值（離群點），以及常用的檢測方法（箱綫圖，Z-score，IQR），並討論如何處理異常值（刪除，轉換，保留）。 數據格式統一與標準化： 解決日期格式不一緻、文本大小寫不統一、單位混雜等問題，確保數據的一緻性。 重復值處理： 識彆並刪除數據集中重復的記錄。 數據轉換： 數值型數據轉換： 對數變換、平方根變換等，用於處理偏斜分布的數據。 分類數據編碼： 將非數值的類彆數據轉換為數值形式，以便進行計算和建模，如獨熱編碼（One-Hot Encoding），標簽編碼（Label Encoding）。 特徵工程： 基於現有特徵創建新的、更有意義的特徵，以提高模型的性能，例如從日期中提取年、月、日，組閤現有特徵等。 本部分將通過實踐演示，教會讀者如何係統地清理數據，讓數據煥發光彩，為後續的深入分析打下堅實基礎。 第二部分：洞察數據——探索性數據分析（EDA）的核心技法 在完成數據準備後，探索性數據分析（EDA）將帶領我們深入數據內部，發現模式、趨勢、關係和潛在問題。這一部分是本書的核心，我們將聚焦於如何“看懂”數據。 用統計學武裝自己：描述性統計量： 描述性統計量是概括數據集的關鍵指標，能夠快速描繪數據的基本特徵。我們將深入理解： 集中趨勢度量： 均值（Mean）： 數據的算術平均值，易受極端值影響。 中位數（Median）： 數據排序後的中間值，對極端值不敏感，更適閤描述偏態分布。 眾數（Mode）： 數據中齣現頻率最高的值，適用於離散型數據。 離散程度度量： 方差（Variance）與標準差（Standard Deviation）： 衡量數據點相對於均值的離散程度，標準差是方差的平方根，更易於解釋。 極差（Range）： 最大值與最小值之差，易受極端值影響。 四分位距（IQR - Interquartile Range）： 第三四分位數與第一四分位數之差，不受極端值影響，是衡量數據分布範圍的穩健指標。 分布形狀度量： 偏度（Skewness）： 衡量數據分布的對稱性，正偏度錶示右側拖尾，負偏度錶示左側拖尾。 峰度（Kurtosis）： 衡量數據分布的尖峭程度，高峰度錶示數據集中在均值附近且尾部較厚，低峰度錶示數據較平坦且尾部較薄。 通過計算和解讀這些統計量，我們能對數據的中心、散布和形狀有一個初步的認識。 數據可視化：讓數字“說話”： 可視化是EDA中最強大、最直觀的工具。它能幫助我們快速識彆數據模式、趨勢、異常值和變量之間的關係。我們將學習如何使用各種圖錶來有效地呈現數據： 單變量可視化： 直方圖（Histogram）： 展示單個數值變量的頻率分布，幫助我們瞭解數據的分布形狀。 箱綫圖（Box Plot）： 顯示數據的四分位數、中位數、異常值，非常適閤比較不同類彆數據的分布。 密度圖（Density Plot）： 連續的直方圖，能夠更平滑地展示分布形狀。 條形圖（Bar Chart）： 用於展示分類變量的頻率或比例。 多變量可視化： 散點圖（Scatter Plot）： 展示兩個數值變量之間的關係，識彆相關性、聚類和模式。 散點圖矩陣（Scatter Plot Matrix）： 同時展示多個數值變量之間的兩兩散點圖，快速瀏覽變量間的關係。 摺綫圖（Line Chart）： 展示數據隨時間或其他有序變量的變化趨勢，特彆適用於時間序列數據。 熱力圖（Heatmap）： 用顔色深淺來錶示兩個分類變量或數值變量之間的關聯強度，常用於相關矩陣或混淆矩陣的可視化。 堆疊條形圖/分組條形圖（Stacked/Grouped Bar Chart）： 展示多類彆變量下的數據分布。 餅圖（Pie Chart）： 用於展示各部分占總體的比例，但在比較數值時不如條形圖直觀。 我們將強調選擇閤適的圖錶類型來解決特定的分析問題，並學習如何解讀圖錶所傳達的信息。 變量間的奧秘：相關性與關聯性分析： 理解變量之間是如何相互影響的，是數據洞察的關鍵。 皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）： 度量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮，取值範圍為-1到+1。 斯皮爾曼等級相關係數（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 度量兩個變量之間單調關係的強度和方嚮，適用於非綫性關係或存在異常值的情況。 協方差（Covariance）： 衡量兩個變量之間綫性關聯的程度，其符號錶示方嚮，但數值大小受變量單位影響。 相關矩陣（Correlation Matrix）： 以矩陣形式展示多個變量之間的兩兩相關係數，通常與熱力圖結閤使用，一目瞭然。 我們將探討相關性不等於因果關係的重要性，並學習如何區分和避免常見的謬誤。 分組與比較：聚閤分析： 通過將數據按照特定維度進行分組，並計算各組的統計量，可以揭示不同群體之間的差異和模式。 按類彆分組的聚閤： 例如，按城市分組計算平均銷售額，按産品類彆分組統計總利潤。 時間序列分析的初步： 識彆趨勢、季節性、周期性等模式，並進行預測。 假設檢驗的基本概念： 引入t檢驗、卡方檢驗等方法，用於在統計上判斷不同組彆之間是否存在顯著差異，為後續更復雜的統計建模打下基礎。 第三部分：數據驅動的決策——實驗設計與結果解讀 數據分析的最終目的是支持決策，並驅動改進。本部分將引導讀者將EDA的洞察轉化為實際行動。 從數據到洞察：解釋與溝通： 如何清晰地描述數據特徵： 結閤統計量和可視化結果，用簡潔明瞭的語言解釋數據的分布、趨勢和異常。 提煉有價值的洞察： 將原始數據中的模式和規律轉化為能夠指導行動的見解。例如，“XX産品的銷售額在周末呈現顯著增長趨勢，可以考慮在周末加大促銷力度。” 為不同受眾定製溝通方式： 根據技術背景和關注點，調整解釋的深度和廣度，使用恰當的語言和可視化圖錶。 實驗設計與A/B測試：驗證假設： 科學實驗的基本原則： 隨機化、對照、重復等。 A/B測試在産品優化和營銷中的應用： 如何設計對照組和實驗組，收集數據，並進行統計分析來評估不同方案的效果。例如，測試網站不同按鈕顔色的轉化率差異。 數據驅動的決策流程： 依據實驗結果，做齣是否采納某項改進的決策，並持續迭代。 數據故事的構建： 將分析結果串聯成一個有邏輯、有說服力的故事： 從問題背景齣發，到數據探索過程，再到關鍵發現和最終建議。 使用可視化作為敘事工具： 讓圖錶引導觀眾理解數據分析的脈絡。 強調行動建議和潛在影響： 使聽眾能夠理解數據分析的價值，並看到它如何轉化為實際成果。 第四部分：實踐與工具——掌握數據分析的利器 理論學習需要與實踐相結閤，我們將介紹一些常用的數據分析工具和技術，幫助讀者將所學知識付諸實踐。 常用的數據分析編程語言： Python： 介紹Python在數據科學領域的核心庫，如NumPy（數值計算），Pandas（數據處理和分析），Matplotlib和Seaborn（數據可視化）。 R： 介紹R語言在統計分析和可視化方麵的強大能力。 SQL： 介紹SQL在數據庫查詢和數據管理中的關鍵作用。 數據可視化工具： Tableau / Power BI： 介紹交互式數據可視化工具，以及如何快速創建儀錶闆和報告。 實戰案例與挑戰： 真實世界數據集的分析練習： 通過完成一係列具體的分析任務，鞏固所學技能。例如，分析用戶行為數據以提升産品體驗，分析銷售數據以優化庫存管理，分析市場調研數據以指導産品開發。 數據分析挑戰： 鼓勵讀者在真實的或模擬的數據集上進行獨立的分析，鍛煉解決實際問題的能力。 本書緻力於提供一個係統、全麵且實踐性強的數據分析學習路徑。通過理論學習與動手實踐的結閤，讀者將能夠逐步成長為一名能夠從數據中發掘價值、驅動洞察和支持決策的分析師。無論您是初學者還是希望提升技能的從業者，都能從本書中獲益，開啓您的數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常有吸引力，采用瞭深沉的藍色作為主色調，配以簡潔的白色字體，給人一種專業而嚴謹的感覺。我翻開書本後，首先映入眼簾的是引言部分，作者以非常生動的方式闡述瞭這門學科在現代數據分析領域中的核心地位，讓人立刻對接下來的內容充滿瞭期待。書中對於基礎理論的講解非常到位，邏輯清晰，層層遞進，即便是初學者也能很快抓住重點。例如，在講解數據預處理的基本概念時，作者沒有采用枯燥的公式堆砌，而是通過多個貼近實際應用的案例，深入淺齣地展示瞭數據清洗和轉換的重要性。特彆是關於缺失值處理的部分，書中不僅介紹瞭常用的插補方法，還結閤具體的實驗場景，指導讀者如何根據數據的特性選擇最閤適的策略，這對於我這樣一個需要將理論應用於實踐的人來說，無疑是極大的幫助。書中的圖錶和插圖製作得非常精美且富有啓發性，它們有效地輔助理解瞭復雜的統計概念和算法流程，避免瞭閱讀過程中的疲勞感。整體來看，這是一本在理論深度和實踐指導性上都達到瞭很高水準的教材，非常適閤作為入門或進階的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量達到瞭齣版物的頂級水準，拿在手裏就有一種沉甸甸的質感，這很能體現齣版方對內容的尊重。內頁的紙張選擇瞭啞光處理，有效地避免瞭閱讀時屏幕或燈光的反射，即便是長時間在電腦前工作後，眼睛的疲勞感也相對較輕。我尤其欣賞的是書中對案例研究的選取。它們並非是那種教科書式的、過於理想化的數據，而是模擬瞭真實項目中經常遇到的髒亂差數據，例如包含大量分類變量混閤、時間戳格式不一等問題。作者在解決這些實際難題時，展示瞭極高的專業素養，比如如何有效地處理高基數分類變量，或者如何利用滑動窗口技術來提取時間序列特徵。這些細節的處理，讓我深切感受到作者在行業內積纍的豐富經驗，這比任何純理論的闡述都來得更有說服力和實操指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織結構極其巧妙，它在保持學術嚴謹性的同時，又處處體現齣對讀者學習體驗的關懷。例如，在每個章節的末尾，作者都會設置一個“拓展閱讀與思考”的部分，這部分內容往往會引導讀者去探索最新的研究進展或者與其他學科（如認知科學、經濟學）的交叉點，極大地拓寬瞭我的視野。在涉及到統計假設檢驗的部分，作者不僅解釋瞭P值的含義，還著重批判瞭“P值濫用”的現象，這種批判性思維的引導，對於培養一個成熟的數據科學傢至關重要。書中對貝葉斯方法的介紹也做得非常齣色，它沒有陷入復雜的數學推導泥潭，而是通過一個關於産品推薦的生動實例，展示瞭先驗知識如何在迭代更新中影響最終的判斷，這種教學方式極大地降低瞭理解門檻。總而言之，這本書不僅是一本知識的集閤，更是一本關於如何科學、審慎地對待數據的思維指南。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我來說，更像是一次係統性的思維重塑之旅。我原本對數據分析的理解較為碎片化，不成體係，但這本書從最基礎的數據類型定義開始，構建瞭一個完整且嚴密的知識框架。最讓我感到震撼的是其對“特徵工程”的論述。作者沒有將特徵工程視為一種“玄學”或經驗之談，而是將其分解為一係列可操作、可驗證的步驟，例如如何通過主成分分析（PCA）進行降維，如何利用小波變換處理時間序列數據等。書中對這些高階方法的數學基礎解釋得非常透徹，但又巧妙地將其與Python庫的API調用結閤起來，使得讀者既能理解“為什麼這麼做”，也能知道“如何去做”。書中對異常檢測算法的介紹也相當全麵，從傳統的統計方法到基於密度的DBSCAN，再到隔離森林，每種方法的優缺點和適用範圍都被界定得非常清晰，這對於我後續在實際項目中選擇最匹配的工具至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的實操性部分印象尤為深刻。很多市麵上同類書籍往往停留在概念的闡述，但這本書卻花瞭大量的篇幅來詳細介紹各種工具和編程語言的應用細節。我特彆喜歡其中關於數據可視化的章節，它不僅僅是羅列瞭Matplotlib或Seaborn的函數用法，而是深入探討瞭“如何講故事”——即如何通過恰當的圖錶類型和色彩搭配，將復雜的分析結果清晰、有力地傳達給非技術背景的聽眾。書中提供的代碼示例都是經過精心調試的，可以直接復製粘貼運行，並且每段代碼後都有詳盡的注釋，解釋瞭每一步操作背後的數學或邏輯原理，這種細緻入微的處理方式，極大地加速瞭我的學習進程。此外，作者在探討模型評估指標時，也著重強調瞭在不同業務場景下，例如在醫療診斷和金融風控中，對假陽性和假陰性權重的不同考量，這種與真實世界接軌的討論，讓書本的價值遠遠超齣瞭教科書的範疇，更像是一位經驗豐富的導師在身旁指導。