EDA技術應用項目化教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丁紅 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路
• 數字電路
• 驗證
• FPGA
• Verilog
• SystemVerilog
• 芯片設計
• 項目實踐
• 電子設計自動化

店鋪： 天泰尚圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121290718

商品編碼：29640276260

包裝：平裝

齣版時間：2016-08-01

基本信息

書名：EDA技術應用項目化教程

定價：41元

作者：丁紅

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787121290718

字數：

頁碼：289

版次：1

裝幀：平裝

開本：16

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書通篇貫穿著'項目為主綫”的開發思路和'教學做閤一”的教學理念，所有教學內容的設計都是圍繞著一個個項目而展開的，讀者可以邊做邊學，邊學邊做。本書主要包括三個方麵的內容：Altium Designer 10的應用、Multisim 9的應用、VHDL的應用。每一節包括單項訓練微項目、知識庫和實驗項目三個部分內容，訓練微項目主要是圍繞著一個個具體知識點而精心設計的，知識庫則是對重點和要點進行進一步詳細講解，實驗項目供學生課堂或課餘練習。每個訓練微項目的操作過程錄製成微視頻供學習者參考學習。

本書通篇貫穿著'項目為主綫”的開發思路和'教學做閤一”的教學理念，所有教學內容的設計都是圍繞著一個個項目而展開的，讀者可以邊做邊學，邊學邊做。本書主要包括三個方麵的內容：Altium Designer 10的應用、Multisim 9的應用、VHDL的應用。每一節包括單項訓練微項目、知識庫和實驗項目三個部分內容，訓練微項目主要是圍繞著一個個具體知識點而精心設計的，知識庫則是對重點和要點進行進一步詳細講解，實驗項目供學生課堂或課餘練習。每個訓練微項目的操作過程錄製成微視頻供學習者參考學習。

目錄

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作者介紹

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丁紅，女，江海職業技術學院信息工程係副教授，具備較為豐富的教學實踐經驗和教材編寫經驗，其主編的EDA教材在水利水電齣版社齣版後，獲得較為廣泛的認可。

文摘

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序言

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前 言
EDA技術是電子信息類專業的核心課程，是以計算機為工具，設計者在EDA軟件平颱上，實現原理圖的繪製、電路闆的設計、電路的模擬和仿真、可編程ASIC芯片的設計等等。
本書主要包括三方麵內容：電路圖和電路闆的設計與製作、電路仿真、VHDL的應用。EDA技術所需要的軟件版本更新較快，因此本教材選用瞭目前較新的版本：Altium Designer 13、Multisim 13、Quartus II 9。
EDA技術的實踐性很強，因此本書教學內容的設計都是圍繞著一個個項目而展開的，讀者可以邊做邊學，邊學邊做。
本書通篇貫穿著“項目為主綫”的開發思路和“教學做閤一”的教學理念，主要具有以下特點：
樂學易學的訓練微項目：針對每個知識點和技能點都精心設置瞭訓練微項目，讀者可以邊做邊學。如果需要進一步詳細深入瞭解相關知識點，可以閱讀“知識庫”闆塊。
綜閤訓練的實訓項目：第二章、第三章、第五章的末尾設置瞭綜閤實訓項目，涵蓋瞭本章重要的知識點，進一步培養讀者的綜閤應用能力與創新意識。
內容豐富的典型案例：本書案例豐富，包括瞭27個訓練微項目和3個綜閤實訓項目。
本書由丁紅老師擬定大綱並組織實施，章、第二章、第五章由丁紅老師編寫，第三章、第四章由鄭棣老師編寫。王懷德工程師對本書所涉及的項目進行瞭審定。
作者聯係信箱：hebian65@163.
編者
2016年4月

《數據洞察：從零構建高效數據分析與可視化實踐指南》 內容概要 本書是一本麵嚮初學者和有一定數據基礎的從業者的實踐性教程，旨在幫助讀者掌握從數據獲取、清洗、探索性數據分析（EDA）、建模到結果可視化和報告的全流程數據處理能力。全書以項目驅動的方式，精選多個貼近實際業務場景的案例，引導讀者一步步解決真實世界的數據問題。書中不涉及具體的“EDA技術應用項目化教程”這一特定教材的章節安排、教學方法、或是其獨有的教學理念，而是專注於提供一套普適性的、可遷移的數據分析技能和方法論。 核心內容 本書的編寫遵循“理論與實踐相結閤”的原則，注重培養讀者的動手能力和解決問題的思維。全書圍繞以下幾個核心模塊展開： 第一部分：數據分析基礎與工具入門 數據世界概覽： 簡要介紹數據分析的意義、價值以及在各個行業的應用前景。 核心概念解析： 深入淺齣地解釋數據類型（數值型、類彆型、有序型等）、數據結構（結構化、半結構化、非結構化）、統計學基礎知識（描述性統計、推斷性統計）、機器學習基礎等，為後續學習打下堅實基礎。 主流工具介紹與安裝： 重點介紹Python作為數據分析的強大語言，詳細講解其安裝配置過程，包括Python解釋器、Anaconda發行版、Jupyter Notebook/Lab等開發環境的搭建。 Python核心庫速覽： 引入並講解數據科學領域最常用的Python庫： NumPy： 強大的數值計算庫，講解其核心概念如數組（ndarray）、嚮量化操作、多維數組處理、數學函數應用等，為高效數據處理奠定基礎。 Pandas： 數據處理的瑞士軍刀，詳細介紹DataFrame和Series兩大核心數據結構，講解數據導入導齣（CSV, Excel, SQL等）、數據篩選、排序、分組、聚閤、閤並、重塑等數據清洗和轉換的關鍵操作。 Matplotlib & Seaborn： 數據可視化的基礎與進階，講解如何繪製各種基本圖錶（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等），如何進行圖錶美化、添加標簽、調整坐標軸，以及Seaborn提供的更高級、更美觀的統計圖錶繪製能力（如分布圖、關係圖、迴歸圖等）。 第二部分：探索性數據分析（EDA）實戰 本部分是本書的重中之重，通過一係列精心設計的項目，引導讀者掌握EDA的完整流程和技巧。EDA的目標在於通過可視化和統計方法，深入理解數據的特徵、發現數據中的模式、異常和關聯，為後續建模提供洞察。 項目一：用戶行為分析——電商平颱用戶活躍度洞察 數據準備與理解： 導入用戶日誌數據，瞭解字段含義，識彆關鍵行為指標。 數據清洗與預處理： 處理缺失值（填充、刪除）、異常值（識彆、修正）、數據類型轉換、重復值處理。 描述性統計分析： 計算用戶登錄頻率、活躍時長、購買頻次等的均值、中位數、標準差，瞭解用戶活躍度分布。 數據可視化探索： 繪製用戶活躍時間段的直方圖/密度圖，分析高峰時段。 通過散點圖或箱綫圖，分析不同用戶群體（如新老用戶、不同注冊渠道）的活躍度差異。 利用熱力圖，可視化不同行為序列之間的轉移概率，揭示用戶流失或轉化路徑。 使用條形圖對比不同産品類彆下用戶的購買偏好。 關鍵洞察提取： 總結用戶行為模式，發現影響用戶活躍度的因素，為産品優化提供建議。 項目二：銷售數據分析——零售商銷售額預測與驅動因素識彆 數據準備與理解： 導入銷售記錄、商品信息、促銷活動等數據。 數據清洗與特徵工程： 處理銷售額異常值，提取日期相關的特徵（年、月、日、星期幾、是否節假日），創建促銷標簽。 多維度數據分析： 繪製銷售額隨時間變化的摺綫圖，分析趨勢、季節性、周期性。 使用條形圖/柱狀圖，對比不同地區、不同門店、不同商品的銷售額錶現。 通過散點圖，探索促銷活動力度與銷售額之間的關係。 利用箱綫圖，比較不同商品類彆的銷售額波動性。 相關性分析： 計算不同特徵（如廣告投入、天氣、促銷力度）與銷售額之間的皮爾遜相關係數，識彆潛在的驅動因素。 初步建模思路： 簡要介紹如何基於EDA的發現，為後續的銷售預測模型（如時間序列模型、迴歸模型）構建特徵。 項目三：文本數據分析——社交媒體評論情感分析 數據準備與理解： 導入社交媒體評論數據，瞭解評論文本、用戶、發布時間等信息。 文本預處理： 去除HTML標簽、URL、特殊字符。 分詞（中文分詞工具如jieba）。 去除停用詞。 詞性標注（可選）。 詞乾提取/詞形還原（對於英文文本）。 詞頻統計與可視化： 統計詞語的齣現頻率，繪製詞雲圖，直觀展示高頻詞匯。 製作詞頻條形圖，分析討論熱點。 情感分析入門： 使用現有的情感詞典進行情感評分。 介紹基於簡單機器學習模型（如樸素貝葉斯）進行情感分類（正麵、負麵、中性）。 可視化不同情感類彆的評論數量分布。 洞察提取： 識彆用戶對産品/服務的主要情緒點，發現用戶關注的熱點話題和潛在的負麵反饋。 第三部分：數據建模與評估基礎 本部分將EDA的發現轉化為可執行的洞察，並引入一些基礎的數據建模概念。 特徵工程實踐： 基於EDA的發現，如何創建新的、更有信息量的特徵，例如： 日期特徵的進一步挖掘（季度、半年度）。 交互特徵的創建（如不同區域的商品類彆組閤）。 類彆特徵的編碼（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 常見模型簡介： 簡要介紹幾種常用的數據分析模型，重點在於理解其應用場景和基本原理，而非深入算法細節： 迴歸模型： 用於預測連續值，如綫性迴歸、邏輯迴歸。 分類模型： 用於預測離散類彆，如決策樹、K近鄰。 聚類模型： 用於發現數據中的自然分組，如K-Means。 模型評估方法： 介紹如何評估模型的效果，如： 迴歸模型： MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分類模型： Accuracy, Precision, Recall, F1-score, Confusion Matrix。 交叉驗證： 提升模型泛化能力。 第四部分：結果展示與報告撰寫 高級可視化技巧： 進一步探討更復雜的圖錶類型，如： 多變量可視化： 散點圖矩陣、配對圖（Pairplot）。 交互式可視化： 介紹Plotly, Bokeh等庫，創建可交互的圖錶，方便用戶探索數據。 地理空間可視化： 使用Geopandas繪製地圖，展示地理分布信息。 數據故事講述： 如何將分析結果清晰、有說服力地傳達給非技術背景的聽眾。 報告結構設計： 引言、數據概述、分析過程、關鍵發現、結論與建議。 圖錶選擇與排版： 如何選擇最適閤傳達信息的圖錶，以及如何進行美觀的排版。 語言錶達： 使用簡潔明瞭的語言，避免過多技術術語。 儀錶盤（Dashboard）概念介紹： 簡述如何使用工具（如Streamlit, Dash）構建簡單的交互式儀錶盤，實時展示數據指標。 目標讀者 希望係統學習數據分析流程的大學生和研究生。 希望提升數據分析能力的職場新人，如市場分析師、産品經理、運營專員。 對數據科學領域感興趣，希望轉型的IT從業者、統計學愛好者。 需要進行數據驅動決策的業務管理者。 本書特色 項目驅動： 每個知識點都通過實際項目案例進行講解，強調動手實踐。 循序漸進： 從基礎知識到高級應用，邏輯清晰，難度逐步提升。 實用性強： 聚焦數據分析的實際應用場景，所學技能可直接應用於工作。 工具豐富： 涵蓋Python在數據分析領域最核心、最主流的庫。 洞察導嚮： 強調通過數據分析，挖掘業務價值，解決實際問題。 通過本書的學習，讀者將能夠獨立完成從原始數據到有價值洞察的轉化，具備紮實的數據分析基礎和解決實際業務問題的能力，成為一名優秀的數據探索者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和排版簡直是教科書級彆的典範，每一頁的布局都經過瞭深思熟慮，從字體的選擇到段落的間距，都透露齣一種專業且嚴謹的氣息。我特彆欣賞作者在內容組織上的匠心獨運，它不像一些技術書籍那樣堆砌晦澀難懂的理論，而是巧妙地將復雜的概念拆解成易於消化的模塊，輔以大量的圖示和流程圖，讓初學者也能迅速抓住核心。尤其值得一提的是，書中對案例的選擇非常貼閤實際應用場景，不再是那種脫離現實的“紙上談兵”，而是真正能讓讀者在動手實踐中體會到知識的價值。閱讀過程中，我清晰地感受到作者不僅僅是在傳授知識，更是在引導一種解決問題的思維方式。對於那些希望通過係統學習提升自己實戰能力的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個極佳的起點，它所構建的知識體係既紮實又靈活，為後續的深入探索打下瞭堅實的基礎。總而言之，這是一本從內到外都散發著高質量氣息的優秀技術讀物，讓人愛不釋手。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容深度上做到瞭令人稱贊的平衡——既有足夠的理論支撐，又不失對實際操作細節的關注。我發現它在講解某些高級特性時，並沒有停留在錶層描述，而是深入挖掘瞭其背後的運行機製，這對於追求卓越的讀者來說是極其重要的。例如，它對某些優化技巧的剖析，簡直是打開瞭新世界的大門，讓我意識到過去自己許多低效的實踐方式是多麼的粗糙。不僅如此，這本書的配套資源（如果存在的話，此處假設性地評價其提供的資源質量）構建得非常完善，使得理論學習和實際操作能夠無縫銜接。它教會的不是一套固定的流程，而是一套可遷移、可復用的方法論框架，這纔是技術書籍的最高境界。每一次的閱讀收獲都不僅僅是技能點的增加，更多的是思維框架的升級，讓我看待相關領域的問題角度變得更加全麵和深入，確實是一部值得反復研讀的案頭必備之作。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上很多技術書籍的知識點更新速度跟不上行業發展，但這本書明顯在這方麵下瞭很大功夫。它所涉及的知識點和技術棧都保持著極高的時效性，這對於我們這些需要緊跟前沿技術的人來說至關重要。我尤其欣賞作者在引入新技術概念時，能夠清晰地梳理齣其發展脈絡和相對其他技術的優勢劣勢，這種曆史觀和比較分析，讓讀者對知識的掌握更加立體和深刻。在某些章節，作者甚至加入瞭一些前瞻性的討論，指明瞭未來可能的發展方嚮，這種引導性的內容讓人感到自己掌握的知識是“活的”，而不是停滯不前的。這種對內容生命力的重視，使得這本書的實用價值在時間維度上得到瞭極大的延伸，絕對不是那種讀完一遍就束之高閣的速朽讀物，而是可以伴隨職業生涯成長的參考工具書。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書時，我最大的感受是其敘述的流暢性和邏輯的嚴密性，簡直像是在跟隨一位經驗豐富的大師進行一對一的輔導。作者的語言風格非常接地氣，沒有絲毫故作高深的架子，而是用一種平和、鼓勵的語氣娓娓道來，使得原本枯燥的技術細節變得生動有趣起來。我特彆喜歡它在講解每一個關鍵步驟時所采用的“前因後果”式闡述，讓人能清楚地明白“為什麼要做這個操作”以及“這個操作會帶來什麼結果”，而非簡單地給齣操作指令。這種深度解析極大地增強瞭我的理解力。更讓我印象深刻的是，書中對一些常見誤區的預判和規避策略，這顯然是作者在長期實踐中摸索齣的寶貴經驗的結晶，能有效地幫我們少走彎路。閱讀體驗非常沉浸，仿佛作者的思路就直接在我腦海中構建起來，很少有需要停下來反復查閱資料來理解某個概念的情況發生，這對於需要高效吸收知識的讀者來說，價值無可估量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗帶來的滿足感，很大程度上源於其清晰的結構化組織，仿佛作者精心設計瞭一條引導我穿越迷霧的學習路徑。從基礎概念的奠基，到復雜模塊的搭建，再到最終集成項目的完成，每一步都安排得恰到好處，節奏感把握得極佳。我發現自己完全不需要擔心會因為某個知識點沒理解透徹而導緻後續學習受阻，因為作者總會在關鍵節點進行必要的復習和銜接。這種行雲流水般的閱讀體驗，極大地降低瞭學習的挫敗感。它成功地將一個宏大且看似復雜的領域，用一種層層遞進、循序漸進的方式呈現齣來，讓人在不知不覺中就完成瞭技能的積纍和心智模型的重塑。這種對讀者學習麯綫的體貼入微，是很多技術作傢所欠缺的，這本書真正體現瞭“以讀者為中心”的創作理念，讀起來非常舒服且高效。