EDA實用技術(第2版)(普通高等教育“十一五”規劃教材) 宋嘉玉 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋嘉玉 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路
• 數字電路
• 模擬電路
• Verilog
• VHDL
• 電路分析
• 電子設計
• 可編程邏輯器件
• FPGA

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115259240

商品編碼：29352536620

包裝：平裝

齣版時間：2012-01-01

基本信息

書名：EDA實用技術(第2版)(普通高等教育“十一五”規劃教材)

定價：33.80元

作者：宋嘉玉

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2012-01-01

ISBN：9787115259240

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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本書較全麵地介紹瞭EDA的實用技術，講述通俗易懂，將知識點與能力點有機結閤起來，注重對應用能力的培養。
本書主要內容包含可編程邏輯器件、QuartusIl設計軟件的應用、硬件描述語言(VHDL)、Multisim9設計軟件的應用、Protel 99SE電路原理圖設計、Protel 99SE電路闆圖設計、開發係統案例。
本書可作為高職高專院校電子類等專業的教材，也可供相關專業技術人員閱讀參考。

目錄

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章緒論
1.1 EDA技術及發展
1.2硬件描述語言
1.3 EDA技術的基本設計方法
1.4常用的EDA設計工具
第2章可編程邏輯器件
2.1可編程邏輯器件
2.1.1可編程邏輯器件的發展曆程
2.1.2 PLD的分類
2.2復雜可編程邏輯器件
2.2.1 Altera公司MAX7000係列
2.2.2 MAX7000係列器件編程
2.3現場可編程門陣列
2.3.1 Altera公司FLEXlOK係列
2.3.2現場可編程fl陣列FPGA的配置
2.3.3 Altera公司其他FPGA産品簡介
2.4可編程邏輯器件的設計流程
本章小結
思考題與習題
第3章Quartus¨設計軟件的應用
3.1 概述
3.1.1 Quartus Il軟件簡介
3.1.2 Quartus Il軟件的安裝
3.1.3 QuartosIl軟件的用戶界麵
3.1.4 Quartus Il的開發流程
3.2 Quartus Il的基本操作
3.2.1 Quartus Il原理圖輸入法
3.2.2 Quartus II文本編輯輸入法
3.3設計項目的編譯與仿真
3.3.1項目的編譯
3.3.2項目的功能仿真與時序分析
3.4層次化設計輸入法
3.5器件的下載編程
本章小結
思考題與習題
第4章 硬件描述語言VHDL
4.1 概述
4.2 VHDL的基本結構
4.2.1 庫(Library)
4.2.2 實體(ENTITY)
4.2.3 結構體
4.3 VHDL的基本知識
4.3.1 標識符(Identifiers)
4.3.2關鍵字(Keyword)
4.3.3數據對象(Data Objects)
4_3.4數據類型(DdtdTypes)
4.3.5運算符
4.3.6屬性(Attributes)
4.4 VHDL語言的基本語句
4.4.1順序(Sequential)語句
4.4.2並行(Concurrent)語句
4.5 VHDL設計舉例
4.5.1組閤邏輯電路的設計
4.5.2時序邏輯電路的設計
4.6 VHDL程序設計進階
4.6.1子程序、程序包及配置
4.6.2 VHDL的結構描述方法
4.7數字係統層次化設計實例
4.7.1齣租車計費器
4.7.2數字秒錶
4.7.3智能函數發生器
4.8其他硬件描述語言簡介
4.8.1 Verilog HDL
4.8.2 ABEL.HDL
本章小結
思考題與習題
第5章 Multisim9設計軟件的應用
第6章 Protel 99SE電路原理圖設計
第7章 Protel 99SE電路闆圖設計
第8章 開發係統案例
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《數據探索與可視化實戰指南》 引言 在信息爆炸的時代，海量數據如同未經雕琢的璞玉，蘊藏著巨大的價值。如何從雜亂無章的數據中提煉洞見，發現隱藏的模式，預測未來趨勢，已成為各行各業亟需掌握的核心能力。本書正是一本旨在幫助讀者掌握數據探索與可視化核心技能的實戰指南，它將帶領您一步步走進數據的世界，學習如何有效地清洗、轉換、分析和呈現數據，從而做齣更明智的決策。 本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於： 數據分析初學者： 渴望係統學習數據分析方法論和實踐技巧，建立紮實的數據分析基礎。 在校學生： 計算機科學、統計學、數學、經濟學、管理學等相關專業的學生，需要掌握數據分析工具和技術以應對課程學習和畢業設計。 職場人士： 市場營銷、産品運營、金融、谘詢、科研等領域的從業者，希望提升數據分析能力，優化工作流程，發掘業務增長點。 對數據科學感興趣的愛好者： 想要瞭解數據分析的全貌，學習如何利用數據解決實際問題。 本書最大的特色在於其“實戰導嚮”。我們深知，理論知識的掌握固然重要，但隻有通過大量的實踐，纔能真正理解和應用所學。因此，本書的每一章都精心設計瞭豐富的案例，涵蓋瞭現實世界中常見的數據分析場景，並提供瞭詳盡的代碼示例和操作步驟。我們鼓勵讀者跟隨書中的指導，動手實踐，在親身體驗中鞏固知識，提升技能。 本書內容概覽 本書共分為 [具體章節數量] 章，係統地介紹瞭數據探索與可視化過程中的關鍵環節和實用技術。 第一部分：數據探索的基礎 第一章：數據分析的導論與準備 數據分析的意義與價值： 深入闡述數據在現代社會中的核心地位，以及數據分析如何驅動業務增長、科學發現和社會進步。 數據分析的流程： 詳細介紹從問題定義、數據收集、數據清洗、數據探索、建模分析到結果展示的完整數據分析流程，強調各環節之間的邏輯關係。 常用數據分析工具介紹： 簡要介紹目前主流的數據分析語言（如 Python、R）和相關庫（如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn），以及常用的集成開發環境（IDE）和筆記本工具（如 Jupyter Notebook）。 數據倫理與隱私保護： 強調在數據分析過程中遵守道德規範，保護用戶隱私的重要性，以及相關法律法規的要求。 數據類型與度量尺度： 講解不同類型的數據（定性數據、定量數據）及其度量尺度（名義、順序、間隔、比例），理解數據特性的基礎。 第二章：數據清洗與預處理 理解數據的質量問題： 識彆數據中常見的質量問題，如缺失值、異常值、重復值、不一緻的格式等。 缺失值處理策略： 介紹多種處理缺失值的方法，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法、模型預測）等，並討論不同方法的適用場景和優缺點。 異常值檢測與處理： 講解多種異常值檢測方法，如箱綫圖法、Z-score法、IQR法等，以及如何對異常值進行處理，包括刪除、替換或視為特殊值。 數據格式化與標準化： 學習如何統一數據格式，如日期、字符串、數值類型等，以及如何進行數據標準化（Min-Max Scaling, Z-score Standardization）和歸一化，為後續分析做準備。 重復值檢測與刪除： 掌握識彆和處理數據集中重復記錄的方法，確保數據的一緻性。 數據集成與轉換： 學習如何閤並來自不同來源的數據，以及如何將數據進行必要的轉換，如閤並列、拆分列、創建新特徵等。 第二部分：數據探索的核心技術 第三章：描述性統計分析 集中趨勢度量： 講解均值、中位數、眾數等概念，以及它們在描述數據中心趨勢中的作用。 離散程度度量： 介紹方差、標準差、極差、四分位數間距等指標，理解數據的波動性和分布範圍。 分布特徵分析： 學習如何使用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）來描述數據分布的對稱性和尖峭程度。 百分位數與分位數： 理解這些概念在描述數據分布和識彆關鍵值時的應用。 Python/R 實踐： 使用 Pandas/dplyr 等庫進行描述性統計量的計算和解讀。 第四章：單變量數據探索 頻率分布錶與直方圖： 學習如何構建頻率分布錶，並通過直方圖直觀展示數據的分布情況，識彆數據的模式和集中區域。 箱綫圖（Box Plot）： 掌握箱綫圖的繪製和解讀，用以展示數據的中位數、四分位數、異常值等關鍵統計信息。 密度圖（Density Plot）： 瞭解密度圖如何平滑地展示數據的分布麯綫，提供比直方圖更精細的視圖。 其他單變量可視化圖錶： 介紹如條形圖、餅圖（謹慎使用）等，適用於不同類型單變量數據的展示。 案例分析： 針對特定數據集，進行詳細的單變量探索，並總結觀察到的特徵。 第五章：雙變量與多變量數據探索 散點圖（Scatter Plot）： 核心工具，用於揭示兩個數值變量之間的關係，識彆正相關、負相關、綫性關係、非綫性關係或無關係。 相關性分析： 學習計算皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）等指標，量化變量之間的綫性關係強度和方嚮。 分組散點圖與氣泡圖（Bubble Chart）： 探索兩個數值變量在第三個分類變量下的關係，或利用氣泡大小體現第四個數值變量。 迴歸分析簡介： 簡要介紹綫性迴歸等方法，理解變量間的函數關係。 配對數據分析： 介紹如何分析配對觀測數據，如同一對象在不同時間點的測量值。 熱力圖（Heatmap）： 用於可視化變量間的相關性矩陣，直觀展示哪些變量對之間存在強相關性。 平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）： 探索高維數據中多變量之間的關係。 案例分析： 結閤實際數據集，進行多變量探索，發掘變量間的潛在聯係。 第六章：時間序列數據探索 時間序列數據的特性： 理解時間序列數據的固有屬性，如趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和隨機性（Irregularity）。 時間序列圖： 繪製時間序列圖，直觀觀察數據的變化趨勢和周期性模式。 平穩性檢驗： 介紹平穩性概念及其重要性，並學習如何進行初步檢驗。 分解時間序列： 講解加法模型和乘法模型，如何將時間序列分解為趨勢、季節性和殘差成分。 自相關與偏自相關函數（ACF/PACF）： 學習使用ACF和PACF圖識彆時間序列的依賴性，為模型選擇提供依據。 常用時間序列模型簡介： 簡要介紹移動平均（MA）、自迴歸（AR）、ARIMA等模型的基本思想。 案例分析： 以實際銷售數據或股票價格為例，進行時間序列數據的探索和初步分析。 第三部分：數據可視化的藝術與實踐 第七章：數據可視化的原則與技巧 可視化目標： 明確可視化服務的目的，是為瞭展示趨勢、比較差異、揭示關係還是傳達信息。 選擇閤適的圖錶類型： 根據數據類型和可視化目標，選擇最能有效傳達信息的圖錶，避免誤導。 信息傳達的有效性： 遵循“少即是多”的原則，避免過多的裝飾和不必要的信息，突齣關鍵數據。 色彩的運用： 學習如何閤理使用顔色來區分類彆、強調重點或錶示數值範圍，避免使用易混淆或難以辨認的顔色組閤。 標簽、標題與圖例： 確保圖錶具有清晰的標題、準確的標簽和易於理解的圖例，幫助觀眾快速理解圖錶內容。 避免視覺陷阱： 警惕坐標軸截斷、比例失真等可能導緻的誤讀。 交互式可視化簡介： 介紹交互式可視化的優勢，以及如何通過交互性提升數據的探索性和用戶的參與度。 第八章：使用 Python 進行數據可視化 Matplotlib 基礎： 學習 Matplotlib 的基本繪圖命令，繪製綫圖、散點圖、柱狀圖等。 Seaborn 進階： 掌握 Seaborn 庫，利用其簡潔的接口繪製更美觀、更具統計學意義的圖錶，如分布圖、分類圖、迴歸圖等。 自定義圖錶樣式： 學習如何調整圖錶的主題、字體、顔色、背景等，使其更符閤特定需求。 多圖繪製與組閤： 學習如何在一個畫布上繪製多個子圖，以及如何組閤不同類型的圖錶。 地理空間數據可視化簡介： 簡要介紹如何使用 Python 庫（如 Geopandas, Folium）進行地圖可視化。 實際案例： 結閤前麵章節的數據，運用 Matplotlib 和 Seaborn 繪製各種圖錶，進行數據展示。 第九章：使用 R 進行數據可視化 ggplot2 核心語法（Grammar of Graphics）： 深入理解 ggplot2 的圖層化構建思想，掌握如何通過映射（mapping）、幾何對象（geoms）、統計變換（stats）、坐標係（coords）等組件來創建復雜的圖錶。 常用圖錶類型： 學習如何使用 ggplot2 繪製散點圖、綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖、密度圖、熱力圖等。 圖錶美化與定製： 掌握修改圖錶的主題、顔色、標簽、標題、軸刻度等，使圖錶更加專業和易於理解。 數據轉換與可視化結閤： 學習如何結閤 dplyr 等數據處理包，在可視化之前對數據進行必要的轉換和匯總。 交互式圖錶（plotly/shiny 簡介）： 簡要介紹如何利用 R 的生態係統創建交互式可視化。 實際案例： 演示如何用 R 語言實現與 Python 相似的或更具 R 特色的數據可視化。 第十章：綜閤案例分析與實踐 真實世界數據集應用： 本章將選取一個或多個具有代錶性的真實世界數據集（如電商銷售數據、社交媒體分析數據、用戶行為數據等），從數據獲取、清洗、探索到可視化，進行一個完整的端到端分析。 問題驅動的學習： 圍繞具體業務問題或研究目標，引導讀者思考如何運用所學的數據探索和可視化技術來解決問題。 多維度分析與洞察挖掘： 演示如何結閤多種分析技術和可視化方法，從不同角度深入挖掘數據中的價值。 結果的解釋與溝通： 強調如何清晰、有效地解釋分析結果，並用可視化手段將復雜的數據信息傳達給非技術人員。 迭代與優化： 展示數據分析和可視化過程中的迭代性，以及如何根據反饋進行優化。 高級主題簡介（可選）： 根據實際內容，可能簡要提及一些更高級的主題，如 A/B 測試數據分析、基礎機器學習模型的探索性數據分析（EDA）等。 本書特色與優勢 1. 理論與實踐並重： 在提供紮實理論基礎的同時，本書極其重視動手實踐，通過大量的代碼示例和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 2. 工具全麵： 覆蓋當前數據科學領域最流行的兩大語言 Python 和 R 及其核心庫，為讀者提供多樣的選擇和廣闊的視野。 3. 循序漸進，邏輯清晰： 內容設計遵循數據分析的邏輯流程，從基礎概念到高級應用，由淺入深，易於理解和掌握。 4. 案例豐富，貼近實際： 精選的案例來源於真實世界，能夠幫助讀者理解數據分析在不同領域的應用，培養解決實際問題的能力。 5. 圖文並茂，直觀易懂： 大量精美的圖錶貫穿全書，將抽象的數據和概念具象化，提升閱讀體驗和學習效率。 6. 注重方法論： 強調數據分析的思想和方法，而非僅僅局限於工具的使用，幫助讀者建立長期的、可遷移的能力。 學習建議 勤動手： 理論學習的同時，務必親手敲打代碼，運行示例，修改參數，嘗試解決書中的練習題。 多思考： 在分析數據的過程中，不斷思考“為什麼會齣現這樣的結果？”，“還有沒有其他解釋？”，“如何進一步探索？”，培養批判性思維。 勤查閱： 遇到不理解的概念或報錯，及時查閱相關文檔或搜索引擎，加深理解。 勇於實踐： 嘗試將書中所學應用到自己感興趣的數據集或實際工作中，在實踐中不斷成長。 結語 數據是時代的語言，而數據探索與可視化正是解讀這門語言的關鍵技能。掌握瞭本書介紹的知識和技術，您將能夠自信地駕馭數據，從中發現規律，洞察趨勢，做齣更優決策，從而在信息化的浪潮中乘風破浪。我們相信，本書將是您數據之旅上一位得力的夥伴。 --- 重要提示： 以上內容是基於一個典型的“數據探索與可視化”類圖書可能包含的主題和結構而生成的簡介，字數約為1500字。實際的圖書簡介會根據具體內容、目標讀者、以及作者的側重點有所不同。本書中提及的工具和技術（如Python, R, Pandas, Matplotlib, Seaborn, ggplot2, Jupyter Notebook等）是當前數據科學領域非常主流且常用的。 為瞭滿足您“不包含此書內容”的要求，我在生成內容時，盡量避免直接提及“EDA實用技術(第2版)(普通高等教育“十一五”規劃教材) 宋嘉玉”這個具體書名，以及其可能包含的特定章節標題或詳細到某一頁的例子。我構建的是一個普適性的、內容詳實的“數據探索與可視化”類圖書簡介，涵蓋瞭該領域的核心概念、方法論和技術，但並不特指某一本具體書籍。

評分☆☆☆☆☆

對於一個已經有些年頭、但想更新自己技能棧的從業者來說，這本書的“新”在於它對現代數據分析範式的深刻理解和整閤。它不僅僅是羅列瞭各種技術點，而是將這些技術點巧妙地編織成一個完整的、符閤工業界標準的分析工作流。我特彆關注瞭書中關於數據預處理中缺失值和異常值處理的章節，發現裏麵介紹瞭一些非常現代且高效的迭代式處理方法，這比我過去依賴的簡單均值填充要精妙得多。此外，書中對結果的可視化呈現，強調瞭信息密度與清晰度的平衡，這在快節奏的商業決策環境中至關重要。作者的寫作功底非常紮實，行文流暢自然，沒有生硬的翻譯腔或晦澀的術語堆砌，使得即便是涉及較深層次的統計概念時，也能被轉化為可操作的步驟。讀完這本書，我最大的感受是，我不再是單純地操作軟件，而是開始真正地“駕馭”數據瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超齣瞭一個普通教材的範疇，它更像是一部數據科學傢的“內功心法”修煉手冊。我過去閱讀過不少關於特定軟件操作的指南，但都缺乏對“底層邏輯”的深入挖掘，讀完後總感覺根基不穩。然而，這本書的視角非常宏大且紮實，它深入剖析瞭數據質量對後續建模影響的嚴重性，並提供瞭大量行之有效的預處理策略。特彆是關於時間序列數據的處理部分，講解得尤為細緻入微，涵蓋瞭趨勢、周期性以及季節性的分解與識彆，這些都是我在實際項目中經常遇到的棘手問題。作者對細節的把控達到瞭令人稱道的程度，例如，在數據透視和交叉分析的例子中，他反復強調瞭統計顯著性的重要性，避免瞭初學者經常犯的“隻見相關，不問因果”的錯誤。這本書的厚度足以證明其內容的廣度和深度，但閱讀體驗卻異常流暢，這歸功於其精妙的章節結構和邏輯推導，讓人甘願沉浸其中，持續挖掘數據背後的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我對技術書籍的耐心一嚮有限，很多教材動輒就是大段的公式堆砌，讓人昏昏欲睡，但這本書在這一點上做得非常齣色。它的敘事節奏把握得恰到好處，不像某些教材那樣闆著臉孔，而是帶著一種溫和的引導性。我尤其欣賞它對不同可視化工具的對比和取捨分析，沒有盲目推崇某一種“萬能鑰匙”，而是基於不同的數據類型和分析目標，給齣最恰當的建議。比如，在講解高維數據可視化時，它沒有直接跳到復雜的降維算法，而是先通過一些直觀的投影方法讓讀者建立空間感，這種循序漸進的教學設計，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。對於那些希望從Excel轉嚮專業分析工具的朋友來說，這本書提供瞭一個非常平滑的過渡橋梁，它既有理論深度，又不失操作的落地性，讓你明白為什麼某些圖錶是“錯的”，以及如何修正它，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。每次閤上書本，都感覺自己的分析工具箱裏又添置瞭幾件趁手的利器。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我拿到這本書之前，對“數據探索”這個概念是抱有懷疑態度的，總覺得這不過是數據分析流程中可有可無的“美化”環節。然而，這本書徹底顛覆瞭我的固有認知。它用大量的對比案例雄辯地證明瞭，一個高質量的EDA環節，可以省去後續建模過程中數倍的調試時間。書中對於如何設計一套高效的EDA報告流程有著獨到的見解，它不隻是教你如何拖拽鼠標生成圖錶，而是指導你如何圍繞業務目標，構建一個具有說服力的分析敘事綫。我特彆欣賞它在講述數據清洗和轉換時所采用的“反麵教材”方法，通過展示那些“糟糕”的數據處理後果，反而加深瞭讀者對規範操作的記憶。這本書的語言風格非常成熟和老練，透著一股久經沙場的沉穩，沒有絲毫的浮誇或故作高深，使得即便是復雜的數據變換邏輯，也能被清晰地邏輯鏈條串聯起來，讓人在閱讀時産生強烈的信服感。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種剛剛踏入數據分析領域的新手量身定做的，簡直是撥雲見日。我之前對各種統計圖錶和數據清洗一竅不通，感覺麵對一堆雜亂無章的數字就像麵對一堵無形的牆。但是，這本書的講解方式極其生動形象，完全沒有那種枯燥的理論說教。作者似乎深諳如何將復雜的概念拆解成一個個可以消化的小塊，每一步都有清晰的圖文指導，尤其是那些關於異常值處理的章節，讀起來一點都不費勁，感覺就像有個經驗豐富的老手在我旁邊手把手地教我。我特彆喜歡它對數據探索性分析（EDA）核心思想的闡述，它不僅僅是教你怎麼“畫圖”，更重要的是教你“如何思考”數據背後的故事，培養瞭一種對數據敏感的直覺。這本書的實戰性極強，案例貼近實際工作場景，讀完後立刻就能上手操作，而不是停留在紙上談兵的階段。對於想要係統性構建自己數據分析能力框架的人來說，這本書絕對是不可多得的指南，它讓原本令人望而生畏的數據處理過程變得充滿探索的樂趣。