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伍宗富 著

图书标签:

• EDA
• 集成电路
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• 电路设计
• 验证
• 测试
• FPGA

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560642956

版次：1

商品编码：12017819

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　全书共9章，分为五部分。第一部分概括地阐述了EDA技术和FPGA应用的有关问题，包括EDA的物质基础——Lattice、Altera和Xilinx公司主流大规模可编程逻辑器件FPGA/CPLD的品种规格、性能参数、组成结构及原理(第1章、第2章)；第二部分比较全面地介绍了Matlab、Protel等EDA的设计开发软件(第3章、第4章)；第三部分为针对硬件描述语言VHDL和VerilogHDL的EDA应用设计基础实例(第5章、第6章、第7章)，包括计数器、分频器、选择器、译码器、编码器、寄存器、存储器、键盘扫描和接口、显示电路、A/D转换控制器等实例；第四部分是EDA技术的提高部分，对Quartus中IP核的使用以及DSPBuilder、Nios等的应用方法进行了介绍(第8章)，包括智能信息处理中经常用到的FIR滤波器、DDS算法的应用等实例；第五部分是EDA技术实验，从CPLD/FPGA工程实际应用的角度出发进行实验引导(第9章)，包括数字频率计、数字秒表的设计方法等。
　　本书可供高等院校电子工程、通信工程、自动化、计算机应用、仪器仪表等信息工程类及相近专业的本科生或研究生使用，也可作为相关人员的自学参考用书。
　　本书配有电子课件，有需要者可登录出版社网站进行下载。

目录

第1章 EDA技术概述 1
第2章 大规模可编程逻辑器件 15
第3章 常用电子仿真软件的使用 48
第4章 印刷电路板的设计 127
第5章 VHDL编程基础 199
第6章 基本单元电路的VHDL设计 265
第7章 Verilog HDL编程基础 310
第8章 可编程片上系统技术基础 329
第9章 EDA技术实验 357
参考文献 383

前言/序言

　　随着微电子技术和计算机技术的发展，可编程逻辑器件、嵌入式系统、SOPC、IP核等新概念和新技术层出不穷，使得EDA技术的应用迅速渗透到电子、通信、信息、家用电器、机器人等领域。使用CPLD/FPGA完成数字系统的ASIC实现和工程设计，对现代科学与技术的发展起到了巨大的推动和促进作用。
　　EDA技术是一门涉及多学科的综合性技术，内容广泛、观点各异，目前尚无明确的定义。狭义的EDA技术，就是以大规模可编程逻辑器件为设计载体，以硬件描述语言为系统逻辑描述的主要表达方式，以计算机、大规模可编程逻辑器件的开发软件及实验开发系统为设计工具，通过有关的开发软件，自动完成用软件方式设计的电子系统到硬件系统的逻辑编译、逻辑化简、逻辑分割、逻辑综合及优化、逻辑布局布线、逻辑仿真，直至对于特定目标芯片的适配编译、逻辑映射、编程下载等工作，最终形成集成电子系统或专用集成芯片的一门新技术。
　　现在理工科类大学生的培养正在向应用型人才转型，如何使学生学以致用是摆在我们教育工作者面前的问题。利用EDA技术进行数字系统的ASIC实现和工程设计，具有以下特点：用软件的方式设计硬件；用软件方式设计的系统到硬件系统的转化是由有关的开发软件自动完成的；设计过程中可用有关软件进行各种仿真；系统可现场编程，在线升级；整个系统可集成在一个芯片上，体积小、功耗低、可靠性高。因此，EDA技术也是现代电子设计的发展趋势。
　　随着EDA技术的快速发展，近年来，有关院校纷纷加大了对EDA技术的研究和对EDA实验室的建设，并已逐步在本科生甚至拟在专科生中增开此类课程。但是，目前有关EDA技术的书籍比较少，并且大部分都是从某些侧面进行阐述的，作者认为有必要将这些相关课程的内容进行整合与优化，以使CPLD/FPGA技术能广泛地在我国相关的专业技术人员中得到应用。使用EDA技术进行工程设计，就像现在我们在工作中使用计算机一样。我们虽然不能开办集成电路制造厂，但是却能制造(设计)自己的专用集成电路或集成电子系统。
　　从教学和实用的角度出发，结合近年从事EDA技术的研究、EDA实验室的建设及EDA技术的有关教学实践，本书作者认为，学习EDA技术主要应掌握大规模可编程逻辑器件的选择、基于硬件描述语言的系统设计、软件开发工具、开发仿真与工程应用实验这四个方面的内容。其中，CPLD/FPGA是利用EDA技术进行电子系统设计的载体；硬件描述语言是利用EDA技术进行电子系统设计的主要表达手段；软件开发工具是利用EDA技术进行电子系统设计的智能化的自动化设计工具；实验开发系统则是利用EDA技术进行电子系统设计的下载工具及仿真与工程应用工具。
　　本书是作者自2003年从事EDA技术教学研究以来的知识储存。全书由湖南文理学院的伍宗富编著，共9章。在编写过程中得到了湖南工业大学谭会生教授、湖南科技大学吴新开教授、湖南大学徐成教授的支持，并得到了湖南文理学院齐恒教授、李晓峰教授、李建英老师及电气与信息工程学院的有关领导和教师的鼎力相助，作者在此对他们表示衷心的感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免出现疏漏、不妥之处，敬请读者批评指正。
　　作者
　　2016年7月

《数据洞察：从原始数据到战略洞见的探索之旅》 在这信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是冰冷的数字，它们是企业运营的脉搏，是市场趋势的晴雨表，是客户行为的密码。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，它们需要被理解、被解读、被转化为可执行的行动。《数据洞察：从原始数据到战略洞见的探索之旅》正是为帮助读者掌握这一核心能力而精心打造。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的数据探索之旅，旨在教会你如何从杂乱无章的原始数据中抽丝剥茧，发现隐藏在背后的故事，最终将其转化为驱动业务增长的战略洞见。 本书面向的对象： 本书的读者群体广泛，无论你是初涉数据领域的学生，渴望了解数据分析基础的职场新人，还是希望提升数据驱动决策能力的业务经理、市场营销人员、产品经理，亦或是希望将数据能力融入日常工作的任何一个领域的工作者，本书都将为你提供坚实的基础和实用的方法。我们不要求你具备深厚的编程功底或统计学背景，而是着重于培养你的数据思维、问题分析能力以及解读和呈现数据结果的能力。 本书的核心价值： 在《数据洞察》中，你将学到： 1. 建立数据思维体系： 如何从业务问题出发，定义需要收集和分析的数据；如何理解数据的局限性，避免片面或错误的结论；如何培养批判性思维，质疑数据中的异常现象。 2. 掌握数据处理流程： 从数据的获取、清洗、转换到特征工程，系统学习如何让原始数据变得可用、可靠。我们将深入讲解数据清洗中常见的挑战，如缺失值、异常值、重复值、数据类型不一致等，并提供多种行之有效的解决方案。 3. 解锁数据探索方法： 学习如何运用各种可视化技术，将抽象的数据转化为直观的图形，从而发现数据中的模式、趋势和关联。本书将详细介绍不同类型的数据（如数值型、类别型、时间序列型）适合使用的图表类型，并指导你如何根据分析目的选择最合适的图表。 4. 挖掘数据背后的故事： 掌握运用统计学基本原理和方法，进行描述性统计分析，理解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。你将学会如何通过简单而有效的统计量来量化数据属性，为后续的深入分析打下基础。 5. 形成数据驱动的决策： 学习如何将数据分析结果转化为有说服力的见解，并有效地传达给非技术背景的听众。本书强调的是“沟通”的力量，教会你如何构建清晰的故事线，用数据支持你的观点，并最终推动实际的业务决策。 本书的内容导航： 本书将带领你踏上一段循序渐进的学习旅程，每一章节都旨在为你解锁数据分析能力的新维度： 第一部分：数据世界的入口——理解与准备 第一章：数据时代的召唤——为何需要数据洞察？ 数据在现代商业中的地位和作用。 数据驱动决策的优势与案例。 区分“原始数据”与“数据洞察”。 数据分析的基本流程概览。 第二章：数据的“基因”——理解数据类型与结构 数值型数据（连续型、离散型）的特点与分析侧重点。 类别型数据（名义型、有序型）的特点与分析方法。 日期/时间型数据及其在趋势分析中的应用。 文本数据与图像数据的基础认识。 理解表格数据、非表格数据以及不同数据源（数据库、API、文件等）。 第三章：数据“净身”——清洗与预处理的艺术 缺失值：识别、量化与处理策略（删除、插补）。 异常值：检测方法（箱线图、Z-score等）与处理建议。 重复值：识别与去除。 数据格式统一与转换：日期格式、文本大小写、单位统一等。 处理数据中的不一致性。 创建新特征（Feature Engineering）的入门：合并、拆分、派生。 第二部分：数据世界的探索——可视化与统计 第四章：让数据“说话”——基础可视化技巧 可视化在数据探索中的关键作用。 直方图：理解数据分布。 散点图：揭示变量间关系。 折线图：展示趋势与变化。 条形图/柱状图：比较不同类别。 饼图/环形图：展示比例构成（及其局限性）。 箱线图：识别分布、中位数、离散程度与异常值。 第五章：深入洞察——多维度与高级可视化 多变量可视化：气泡图、堆叠条形图、分组散点图。 地图可视化：地理位置数据分析。 热力图：展示矩阵数据和相关性。 可视化工具介绍（如Python的Matplotlib/Seaborn，Tableau，Power BI等）及基本使用。 避免无效或误导性的可视化。 第六章：数据的“体检报告”——描述性统计 集中趋势度量：均值、中位数、众数。 离散程度度量：方差、标准差、极差、四分位数间距。 数据分布的描述：偏度与峰度。 相关性分析：理解变量间的线性关系（皮尔逊相关系数）。 如何使用统计量来描述数据集的关键特征。 第三部分：数据世界的应用——解读与沟通 第七章：故事的开端——从数据中提炼问题 如何将业务问题转化为数据分析目标。 定义关键指标（KPIs）与度量标准。 假设驱动分析：提出可验证的数据假设。 数据分析报告的结构与撰写要点。 第八章：洞见的传递——用数据讲述故事 面向不同受众的沟通策略。 清晰、简洁地呈现分析结果。 可视化在报告中的有效运用。 如何构建引人入胜的数据叙事。 避免常见的数据沟通陷阱。 第九章：实战演练——案例分析与综合应用 通过实际案例，整合本书所学知识。 案例涉及：销售数据分析、用户行为分析、市场趋势预测（基础）、产品性能评估等。 引导读者独立完成一个小型数据分析项目。 反思与总结：从案例中学习通用方法论。 第十章：持续进阶——数据分析的未来之路 数据分析工具与技术的生态概览。 进阶分析方法简介（如A/B测试、回归分析、分类模型等）。 数据伦理与隐私保护的重要性。 如何成为一名更优秀的数据分析师。 本书的特点： 循序渐进，易于理解： 从基础概念入手，逐步深入，语言通俗易懂，避免过多晦涩的专业术语。 重在实践，方法导向： 强调实际操作，提供清晰的步骤和方法论，帮助读者快速上手。 案例丰富，贴近现实： 结合实际业务场景，通过生动的案例讲解理论知识，加深读者理解。 注重思维，培养能力： 不仅教授技术，更注重培养读者的数据思维和分析能力，为长远发展奠定基础。 图文并茂，直观学习： 大量图表和可视化示例，帮助读者更直观地理解复杂的数据概念。 《数据洞察：从原始数据到战略洞见的探索之旅》不仅仅是一本书，它更是你开启数据分析世界、解锁数据价值的钥匙。无论你的目标是优化业务流程、提升营销效率，还是做出更明智的战略决策，本书都将是你不可或缺的伙伴。让我们一同踏上这段激动人心的数据探索之旅，让数据成为你最强大的武器！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是在和我这位“菜鸟”朋友聊天，非常接地气，没有一点架子。我一直以为数据分析就是一堆代码和复杂的数学公式，但这本书彻底改变了我的看法。它从“是什么”和“为什么”开始，用最朴素的语言解释了EDA到底是什么，为什么要做EDA。我最喜欢的部分是书中关于“发现规律”的讲解。它不是那种枯燥的理论说教，而是通过一个个小故事，告诉你怎么通过看图、分组、统计等方式，从杂乱的数据中找到隐藏的线索。比如，书中讲到如何通过分析用户行为数据，发现潜在的购买高峰期，或者哪些产品组合更受欢迎。这些例子都非常贴近生活，让我觉得数据分析并不是遥不可及的，而是可以用来解决实际问题的。而且，书中并没有强迫我记住所有的代码，而是强调理解每一步操作背后的逻辑。当我看到那些可视化的图表时，我能直观地感受到数据的变化和趋势，这比单纯看数字要有趣得多。这本书让我明白了，EDA的精髓在于“探索”和“发现”，它是一个充满好奇心和创造力的过程，而这本书就是点燃我这份好奇心最好的火种。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《EDA技术应用基础》这本书在理论与实践的结合上做得非常出色。它不仅仅停留在概念的讲解，更注重如何将这些概念落地。书中为我打开了一个全新的视角，让我明白在进行任何建模或预测之前，充分了解和理解数据是多么重要。作者非常细致地阐述了各种统计方法的应用，例如均值、中位数、方差、标准差等，以及它们在数据探索中的作用。我尤其欣赏书中关于数据分布的研究，它深入浅出地讲解了正态分布、偏态分布等概念，并通过图示直观地展示了不同分布形态的特征。这让我能够更好地理解数据的内在规律，从而选择更合适的分析方法。此外，书中还重点强调了特征之间的相关性分析，如何通过计算相关系数或者绘制相关性矩阵来识别变量之间的潜在关系，这对于后续的特征选择和模型构建至关重要。我尝试着将书中的方法应用到我自己的一个小项目中，发现数据的洞察力果然有了质的飞跃。总的来说，这本书提供了一个扎实的基础，让我能够自信地迈出数据分析的第一步，并且持续探索更深层次的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，就像是一本“数据侦探指南”。我一直对数据背后的故事很感兴趣，但苦于没有一个系统的框架来学习。这本书恰恰填补了我的空白。它非常清晰地解释了EDA的“是什么”、“为什么”和“怎么做”。我特别喜欢书中关于“数据质量检查”的部分，它详细列举了各种可能出现的数据问题，比如数据缺失、异常值、不一致性等等，并且提供了很多实用的检查方法和处理技巧。这让我意识到，数据并不是我们想象中那么完美，在进行分析之前，必须先“洗干净”数据。书中的图表也画得非常直观，让我能轻松理解各种统计指标的含义。例如，在解释方差和标准差时，书中用了一个生动的例子来对比不同人群的成绩差异，让我立刻就懂了。而且，这本书的叙事方式非常流畅，读起来一点都不枯燥。作者就像一个经验丰富的老侦探，耐心地带着我一步步揭开数据的面纱，发现那些隐藏在数字背后的真相。读完这本书，我感觉自己真的掌握了一套非常实用的工具，可以开始自己的数据探索之旅了。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我一直对数据分析的领域充满好奇，但又觉得门槛很高，不知道从何下手。翻开《EDA技术应用基础》这本书，我仿佛找到了一个极具耐心和条理的向导。它并没有一开始就扔给我一堆晦涩难懂的术语和复杂的算法，而是从最基础的概念讲起，一步步引导我理解探索性数据分析（EDA）的核心思想和目的。书中通过大量贴合实际的案例，将抽象的数据分析过程具象化。比如，作者用一个简单的销售数据例子，演示了如何通过绘制图表来发现数据中的异常值、趋势和模式，这让我立刻感受到了EDA的强大魅力。我印象特别深刻的是关于数据可视化那一章节，它详细介绍了不同类型图表的适用场景，比如散点图如何展示两个变量之间的关系，柱状图如何比较不同类别的数值，箱线图如何理解数据的分布和离散程度。书中对图表选择的讲解非常细致，避免了我以往随意选择图表而导致信息传达不清的尴尬。而且，书中的代码示例清晰易懂，即使是对编程不太熟悉的我也能轻松跟着操作，逐渐建立起用工具进行数据探索的信心。总而言之，这本书为我打开了一扇通往数据世界的大门，让我不再畏惧那些看似复杂的数字，而是能够充满兴趣地去探索它们背后的故事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我耳目一新，尤其是它在讲解EDA技术时所展现出的逻辑深度和实践指导性。作者并非简单地罗列各种技术，而是将EDA视为一个系统性的解决问题的过程。我特别欣赏书中对数据预处理环节的详细阐述，这部分内容往往是很多初学者容易忽略但又至关重要的环节。书中深入分析了缺失值、异常值、重复值等常见数据问题，并提供了多种行之有效的处理策略，比如插补、删除、转换等，并且详细说明了每种策略的优缺点以及适用场景。这让我深刻认识到，数据质量直接影响着分析结果的准确性和可靠性，而EDA正是提升数据质量的关键一步。书中关于特征工程的讲解也让我受益匪浅。作者通过一系列生动的例子，展示了如何从原始数据中提取有意义的特征，如何对现有特征进行组合、转换，以提升模型的性能。这部分内容极大地拓展了我对数据价值的理解，让我明白数据不仅仅是数字的堆砌，更是蕴含着丰富信息和潜在洞察的宝库。整本书的语言风格严谨而又不失通俗，即使是涉及一些较为复杂的技术概念，也能通过作者的层层剖析，变得清晰易懂。