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张健 著

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 电路分析
• 数字电路
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• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 验证

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030225894

商品编码：29554091544

包装：平装

出版时间：2008-08-01

基本信息

书名：EDA技术与应用(CD)

定价：35.00元

作者：张健

出版社：科学出版社

出版日期：2008-08-01

ISBN：9787030225894

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书比较系统地介绍了EDA技术主要涉及到的大规模可编程逻辑器件、硬件描述语言、开发工具软件及实验开发系统四个方面的内容。可编程逻辑器件介绍了Altera公司的典型器件，硬件描述语言介绍了已成为国际标准的VHDL，开发工具软件介绍了业界流行的Quartus II 7.2，所有设计实例都在DE2开发板上完成硬件验证。
全书共分10章，依次介绍了EDA的工程开发流程和自顶向下的设计方法，大规模可编程逻辑器件的结构、原理和典型器件，Quartus II 7.2操作基础，VHDL语言基础，VHDL的主要描述语句，VHDL设计共享，基本逻辑电路的VHDL参考设计，VHDL描述的有限状态机设计技术，数字电子钟、简易异步通讯模块、串口内存读写控制器以及串口控制的液晶显示控制器等设计实例以及仿真工具Modelsim的使用方法。
本书可以作为电子类、自动化类、计算机类、机电类等专业的本科生和研究生进行EDA和嵌入式系统教学的教材或参考书，也可作为从事数字系统设计、大规模集成电路设计和嵌入式系统硬件设计的工程技术人员的参考书。

目录

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章 概述
1.1 EDA技术的发展历程
1.2 EDA技术的研究范畴
1.3 EDA软件系统的构成
1.4 数字系统设计方法
1.5 EDA技术的发展趋势
本章小结
思考与习题
第2章 可编程逻辑器件
2.1 概述
2.1.1 PLD的发展进程
2.1.2 PLD的分类
2.2 复杂可编程逻辑器件（CPLD）
2.3 现场可编程门阵列（FPGA）
2.3.1 FPGA的基本工作原理
2.3.2 FLEXl0K系列器件的基本结构
2.3.3 CycloneⅡ器件介绍
2.4 可编程逻辑器件的编程与配置
2.4.1 CPID的在系统编程
2.4.2 FPGA的配置方式
2.5 可编程逻辑器件应用选择原则
本章小结
思考与习题
第3章 集成开发平台QuartusII操作基础
3.1 QuartusII软件的安装
3.2 QuartusII软件的用户界面
3.3 QuartusII的开发流程
3.3.1 输入设计文件
3.3.2 编译设计文件
3.3.3 仿真设计文件
3.3.4 编程下载设计文件
3.4 QuartusII中宏功能模块的调用方法
3.5 SigllalTapⅡ逻辑分析仪
3.5.1 SignalTapII逻辑分析仪的用户界面
3.5.2 SignalTapII逻辑分析仪的使用流程
本章小结
思考与习题
第4章 VHDL编程基础
4.1 硬件描述语言及其特点
4.1.1 硬件描述语言的基本概念
4.1.2 常用硬件描述语言简介
4.1.3 VHDL的特点
4.2 VHDL程序基本结构
4.2.1 实体描述
4.2.2 结构体描述
4.2.3 模块设计实例
4.3 VHDL语言要素
4.3.1 VHDL文字规则
4.3.2 VHDL数据对象
4.3.3 VHDL数据类型
4.3.4 VHDL操作符
4.4 VHDL结构体描述方式
4.4.1 行为描述方式
4.4.2 数据流描述方式
4.4.3 结构描述方式
本章小结
思考与习题
第与章 VHDL主要描述语匐
5.1 概述
5.2 行为描述语句
5.2.1 赋值语句
5.2.2 并行信号赋值语句
5.2.3 顺序控制语句
5.2.4 NULL，语句
5.2.5 WAIT语句
5.2.6 进程语句
5.3 结构描述语句
5.3 A元件例化语句
5.3.2 配置语句
5.3.3 生成语句
5.3.4 块语句
本章小结
思考与习题
第6章 VHDL设计共享，
6.1 VHDL设计库
6.1.1 库的种类
6.1.2 库的使用方法
6.2 VHDL程序包
6.3 VHDL子程序与并行过程调用
6.3.1 VHDL函数
6.3.2 VHDL重载函数
6.3.3 VHDL过程
6.3.4 VHDL过程重载
本章小结
思考与习题
第7章 基本逻辑电路设计
7.1 组合逻辑电路设计
7.1.1 译码器
7，1.2 编码器
7.1.3 数据选择器
7.1.4 数值比较器
7.1.5 奇偶校验器
7.2 时序逻辑电路设计
7.2.1 触发器
7.2.2 寄存器，
7.2.3 分频器
7.2.4 计数器
本章小结
思考与习题
第8章 有限状态机韵VHDL设计
8.1 有限状态机的基本概念
8.1.1 有限状态机的基本结构和功能
8.1.2 状态机的状态编码
8.1.3 有限状态机的技术优势
8.2 一般有限状态机的设计
8.2.1 一般有限状态机的VHDL组成
8.2.2 一般有限状态机的设计示例
8.3 摩尔状态机设计
8.4.米立状态机设计
本章小结
思考与习题
第9章 数字系统设计实例
9.1 数字电子钟设计
9.1.1 设计方案
9.1.2 项层设计
9.1.3 模块设计
9.1.4 实验与验证
9.2 简易异步收发器设计
9.2.1 异步通讯简介
9.2.2 顶层设计
9.2.3 模块设计
9.2.4 实验与验证
9.3 内存读写控制器设计
9.3.1 顶层设计
9.3.2 模块设计
9.3.3 实验与验证
9.4 液晶显示控制器设计
9.4.1 顶层设计
9.4.2 模块设计
9.4.3 实验与验证
0章 EDA设计的仿真和测试
10.1 仿真简介
10.2 Modelsim简介
10.2.1 Modelsim的图形用户界面
10.2.2.Modelsim仿真步骤
10.2.3 Modelsim功能仿真
10.2.4 综合后仿真
10.2.5 时序仿真
10.2.6 Altera仿真库的添加
本章小结
思考与练习
附录A AlteraDE2开发板原理图
附录B DE2开发板上EP2C35F672C6的引脚分配表
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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探索未知，洞见未来：一本关于数据科学与智能决策的指南 在这个信息爆炸的时代，数据如同滚滚洪流，蕴藏着无限的可能性。如何在这片汪洋大海中捕捉有价值的信息，如何将原始数据转化为驱动决策的智慧，已成为个人、企业乃至社会发展的关键。本书并非仅仅是一本操作手册，而是一次深入探索数据内在规律、揭示其潜在价值的旅程。它致力于为你构建一套理解和运用数据的思维框架，让你能够从纷繁复杂的数据表象下，洞察事物发展的本质，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书将带领你走进数据科学的宏伟殿堂，从最基础的概念出发，逐步深入到核心的技术与方法论。我们相信，真正的力量并非来自于冰冷的算法代码本身，而是源于对数据背后逻辑的深刻理解，以及如何将这些理解转化为实际行动的能力。因此，本书在介绍技术的同时，更注重培养读者的数据思维和分析能力。我们不会止步于“如何做”，更会探讨“为什么这样做”以及“这样做能带来什么”。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 在踏上数据探索之旅前，我们首先需要建立对数据的基本认知。这一部分将为你奠定坚实的基础。 数据的本质与类型： 我们将首先探讨什么是数据，以及数据在我们日常生活和商业活动中的广泛存在。从结构化的表格数据到非结构化的文本、图像、声音，我们将了解不同类型数据的特点、存储方式以及它们所蕴含的信息。理解数据的类型是后续分析的前提，例如，处理数值型数据与处理文本数据的方法截然不同。 数据收集与获取： 数据的生命周期始于收集。我们将深入了解各种数据收集的渠道，包括但不限于公开数据集、API接口、网络爬虫、传感器数据、用户行为日志等。对于新手而言，掌握有效且合规的数据获取方法是开启数据探索的第一步。我们会讨论数据采集的伦理与法律问题，以及如何构建高效的数据收集流程。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复数据、格式错误等问题。这部分是数据分析中最耗时但至关重要的一环。我们将详细介绍各种数据清洗技术，例如如何识别和处理缺失值（删除、填充），如何检测和修正异常值（基于统计、可视化），如何进行数据标准化和归一化，以及如何处理重复项和不一致的格式。我们将强调“垃圾进，垃圾出”的原则，只有高质量的数据才能产出有意义的分析结果。 数据探索性分析（EDA）的核心理念： 尽管本书的书名中有“EDA”字样，但我们将把其核心理念渗透到整本书的论述中。EDA不仅仅是技术堆砌，它更是一种思维方式和研究方法。它强调在正式建模之前，通过可视化和统计手段对数据进行初步的理解，发现数据中的模式、趋势、关联性以及潜在的问题。本书将贯穿EDA的精神，引导读者在每一个分析阶段都保持探索和发现的态度。 第二部分：洞察数据脉络——可视化与统计分析 有了干净的数据，我们便可以开始从中挖掘信息。本部分将聚焦于数据可视化和统计分析这两大神器。 数据可视化的艺术与科学： “一张图胜过千言万语”。数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的关键。我们将介绍各种经典且实用的图表类型，如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图等，并深入讲解何时选择哪种图表能最有效地传达信息。本书将强调可视化不仅仅是为了“好看”，更是为了“好看出意义”。我们会讨论如何通过可视化来发现变量之间的关系、数据的分布情况、异常点的存在以及模式的演变。同时，也会介绍一些更高级的可视化技术，用于处理多维数据和复杂关系。 描述性统计：数据的“体检报告”： 描述性统计是概括和总结数据特征的数学工具。我们将讲解核心的统计指标，如均值、中位数、众数、方差、标准差、分位数、偏度、峰度等。通过这些指标，你可以量化数据的集中趋势、离散程度、对称性和形状。理解这些指标的含义及其在不同数据分布下的表现，是理解数据特性的基础。 探索性统计分析：发现隐藏的关联： 除了描述性统计，我们还将深入探索性统计分析。这包括如何使用相关性分析来衡量变量之间的线性关系强度，如何进行假设检验来验证关于数据的猜想，以及如何使用回归分析来建立变量之间的数学模型，从而预测和解释变量之间的关系。我们将介绍常见的假设检验方法（如t检验、卡方检验）和回归模型（如线性回归），并强调理解这些方法的适用条件和局限性。 第三部分：智慧的升华——从数据到决策 数据分析的最终目的在于驱动决策，实现价值。本部分将把前两部分的基础知识转化为实际应用。 特征工程：数据价值的“炼金术”： 原始数据往往无法直接用于高级分析或模型构建。特征工程是将原始数据转化为更具表达力、更能捕捉信息的新特征的过程。我们将讲解如何从现有特征中创建新特征（如组合、交互项、多项式特征），如何对分类变量进行编码（如独热编码、标签编码），如何对时间序列数据进行特征提取（如周期性、趋势性特征），以及如何通过特征选择来剔除冗余或不相关的特征。这是提升模型性能和分析深度的关键步骤。 模式识别与聚类分析：揭示群体特征： 数据中隐藏着各种各样的模式。聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组，从而发现数据的内在结构和不同群体。我们将介绍K-Means、层次聚类等经典算法，并讨论如何评估聚类结果的质量。理解不同群体特征，对于市场细分、用户画像、异常检测等应用场景至关重要。 分类与预测：预测未来，指导行动： 分类和预测是数据科学中最常见的任务。我们将介绍多种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及朴素贝叶斯等，用于解决分类问题（如判断邮件是否为垃圾邮件、预测客户是否流失）。同时，我们也将探讨回归模型，用于预测连续型数值（如预测股票价格、房屋销售额）。本书将强调模型选择、训练、评估和调优的整个流程，并讲解如何理解模型的性能指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）。 关联规则挖掘：发现“啤酒与尿布”的秘密： 关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项之间有趣关系的技术，最著名的例子就是“啤酒与尿布”的故事。我们将介绍Apriori算法等经典方法，帮助你理解如何发现商品之间的购买关联、用户行为模式等。这项技术在零售、推荐系统等领域有着广泛的应用。 第四部分：数据驱动的实践——应用与挑战 掌握了理论和技术，我们还需要将其应用于实际场景，并认识到其中的挑战。 案例研究与行业应用： 本书将通过多个精心设计的案例研究，展示如何将前面介绍的技术应用于实际问题。这些案例将涵盖不同的领域，如金融风控、市场营销、医疗健康、电商推荐、运营优化等。通过这些真实的场景，你将能够看到数据分析如何帮助企业做出更优决策，提升效率，创造价值。 数据伦理与隐私保护： 在享受数据带来便利的同时，我们也必须正视数据伦理和隐私保护的重要性。我们将讨论在数据收集、存储、使用过程中可能遇到的隐私泄露风险，以及如何遵守相关的法律法规（如GDPR）。理解并践行负责任的数据使用原则，是数据科学从业者必须具备的素养。 未来展望与持续学习： 数据科学领域发展迅速，新的技术和工具层出不穷。本书将对数据科学的未来发展趋势进行展望，例如大数据技术、深度学习、人工智能等。同时，我们也将强调持续学习的重要性，并为读者提供进一步学习的资源和建议。 本书的特色： 理念先行，技术支撑： 我们始终强调数据分析背后的思维方式和逻辑，而不是仅仅罗列代码。技术是实现理念的工具，理解了理念，才能更好地运用技术。 循序渐进，由浅入深： 从基础概念到高级应用，本书的结构清晰，逻辑严谨，适合不同背景的读者。 注重实践，案例丰富： 通过大量的案例研究，将抽象的理论与实际应用紧密结合，帮助读者理解知识的落地。 强调理解，而非死记硬背： 我们鼓励读者深入理解每个技术和方法背后的原理，而不是停留在表面。 无论你是希望转行数据科学的初学者，还是希望提升数据分析能力的在职人士，抑或是对数据驱动决策充满好奇的学习者，本书都将为你提供一个系统、深入的学习路径。它将点燃你对数据的好奇心，赋予你洞察数据、驾驭数据、用数据创造价值的能力，让你在未来的数据洪流中，找到属于自己的方向，并做出更具智慧的决策。让我们一同开启这场精彩的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我是在寻找一本能快速提升我数据可视化叙事能力的指南时偶然发现这本书的。我必须承认，这本书在引导读者构建有效的数据故事方面做得非常出色。它没有仅仅罗列一堆 Matplotlib 或 Seaborn 的函数调用，而是深入探讨了视觉传达的心理学基础。作者强调，好的可视化不仅仅是把图画出来，更是要引导观众的目光，突出关键的洞察点。书中关于如何选择图表类型（何时用箱线图而不是直方图，何时用热力图来揭示隐藏的相关性）的论述，简直是醍醐灌顶。我特别喜欢其中关于“避免信息过载”的章节，它用多个“反面教材”展示了那些看起来花哨却毫无意义的图表，并提供了简洁、有力的替代方案。对于我们这些需要经常向非技术背景的决策者汇报结果的人来说，这本书提供的不仅仅是工具，更是一种思维模式的转变——让数据真正开口说话，而非只是一个背景装饰。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和整体设计风格，可以说是非常“老派”且可靠，给人一种沉甸甸的专业感。它不像市面上很多新潮的技术书籍那样，充斥着大量的网络流行语和轻浮的语气，而是保持了一种沉稳、严谨的学术态度。我注意到，书中的案例大多是经过精心挑选的、具有代表性的真实世界问题，而不是为了演示某个特定技术而硬凑出来的虚拟场景。例如，在介绍时间序列分析时，作者不仅展示了如何拟合 ARIMA 模型，还花了大量篇幅讨论了季节性分解和残差的白噪声检验。这种对“完整流程”的坚持，使得读者能够真正掌握从原始数据到最终结论的每一个关键环节。对于追求深度和扎实基础的读者来说，这本书的价值远超其定价，它更像是一本可以常年摆在案头、随时翻阅的参考手册，而不是一次性读完就束之高阁的快餐读物。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在金融风控领域工作的分析师，对数据的敏感度和准确性要求极高。因此，我在评估技术书籍时，通常会重点考察其对数据质量和模型鲁棒性的关注程度。这本书在这方面表现出了惊人的严谨性。它对异常检测的章节尤其让我印象深刻，作者没有满足于简单的 IQR 或 Z-Score 方法，而是详细介绍了如何结合业务逻辑来定义“异常”，并利用更复杂的统计方法来验证这些异常点的真实性。书中对数据探索过程中可能出现的偏见（Bias）的讨论也十分深刻，它提醒我们，数据探索的结果往往受限于我们提问的方式。这种深刻的自我批判精神，是很多纯技术书籍所缺乏的。它教会我，在急于得出结论之前，必须先花足够的时间去“审问”数据本身，去理解它的局限性。读完后，我明显感觉自己在构建风控模型前的特征工程环节，考虑得更加周全和系统化了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者显然是位在数据科学领域摸爬滚打了多年的老将，字里行间流淌着深厚的实践经验。我原本以为这会是一本枯燥的理论堆砌，没想到阅读体验出乎意料地流畅。它没有陷入晦涩难懂的数学公式泥潭，而是巧妙地将复杂的数据探索过程分解成一个个清晰、可操作的步骤。特别是关于数据清洗和预处理的部分，作者分享了好几个我在实际工作中踩过的“坑”，提供了既实用又富有洞察力的解决方案。比如，书中对缺失值处理的几种不同策略进行了详尽的对比分析，不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”以及在不同场景下选择哪种方法的权衡利弊。这让我感觉自己不是在读一本教科书，而是在听一位经验丰富的前辈手把手指导。这本书的价值在于它真正连接了理论与现实的鸿沟，让数据探索不再是盲人摸象，而是有章可循的科学旅程。那些初次接触数据分析，或者尝试将理论付诸实践的同行，会从这本书中获得巨大的信心和启发。

评分☆☆☆☆☆

我个人对统计学背景稍弱，在处理非结构化数据时常感到吃力。这本书最让我惊喜的是，它在介绍复杂分析技术时，总能巧妙地穿插一些直观的类比和图示来辅助理解，有效地降低了学习曲线。比如，它解释主成分分析（PCA）时，没有直接陷入特征值和特征向量的计算细节，而是通过一个“压缩信息”的形象比喻，让我迅速抓住了其核心思想。这种“先理解概念，后掌握工具”的教学顺序，对于我这种实践导向的学习者来说简直太友好了。而且，书中对于不同算法适用场景的界定非常清晰，避免了“一招鲜吃遍天”的误区。它鼓励读者根据具体问题灵活组合技术栈，而不是死板地套用某个标准流程。这种务实且灵活的指导方针，极大地增强了我面对新数据挑战时的信心。