EDA技术教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

梁勇，王留奎著 著

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路分析
• 电子设计自动化

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115223395

商品编码：29692476290

包装：平装

出版时间：2010-05-01

基本信息

书名:EDA技术教程

：25.00元

售价：18.3元,便宜6.7元,折扣73

作者:梁勇,王留奎著

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-05-01

ISBN：9787115223395

字数：343000

页码：202

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

内容提要

本书从实际应用的角度出发，全面系统地介绍了EDA技术和硬件描述语言VHDL，将VHDL的基础知识、编程技巧、实用方法与实际工程开发技术在EDA软件设计平台上很好地结合起来，使读者能够通过本书的学习迅速了解并掌握EDA技术的基本理论和工程开发实用技术，并为后续的深入学习和发展打下坚实的理论与实践基础。
　　本书部分主要介绍了可编程逻辑器件和EDA设计技术的基本知识，然后讨论了可编程逻辑器件的基本原理和Altera公司的主流CPLD和FPGA器件。第二部分主要介绍了EDA设计技术中的VHDL设计方法，然后重点讨论了Altera公司的EDA开发工具QuartusⅡ7.2。第三部分通过大量的应用实例来讨论可编程逻辑器件和EDA设计技术的结合应用。本书内容丰富、技术新颖、视点独特、实用性很强，可以使读者快速、全面地掌握可编程逻辑器件和EDA设计技术。书中列举的VHDL示例，都经编译通过或经硬件测试。
　　本书主要面向高等院校本、专科EDA技术和VHDL语言基础课，推荐作为微电子、电子工程、通信、自动化、计算机应用技术、仪器仪表等专业的授课教材或主要参考书，同时也可以作为从事电子系统设计的设计工程师和科研人员的技术参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

探索数据之美：一本深入浅出的实践指南 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、创造价值的核心要素。然而，海量的数据并非都能直接转化为有用的信息，其中潜藏的规律、模式和异常往往需要我们运用专业的工具和方法去发掘。本书正是为所有渴望驾驭数据、揭示其内在奥秘的探索者量身打造。它并非空泛的理论堆砌，而是一次踏实、深入的实践之旅，旨在帮助读者掌握一系列强大而灵活的数据探索技术，让复杂的数据变得清晰可见，让零散的信息汇聚成有意义的洞察。 本书的核心理念在于“探索”，意在强调发现和理解的过程。我们相信，最好的学习方式就是亲自动手，在真实的数据场景中解决问题。因此，全书的编写都围绕着“实践”展开，从基础的数据获取、清洗、预处理，到多样化的可视化呈现，再到统计学方法的应用，以及模型构建前的深入剖析，都将通过丰富的案例和代码示例进行详细讲解。我们的目标是让你不仅仅是“知道”这些技术，更能“做到”它们，并将它们灵活运用到自己的数据项目中。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 在踏上探索之旅前，我们首先需要认识我们即将面对的数据。本部分将带领你从零开始，建立起对数据的基本认知。 数据之源：从何而来，为何重要？ 我们将探讨数据的种类（结构化、半结构化、非结构化）、数据来源的多样性（数据库、API、文件、爬虫等），以及数据在不同领域的应用价值，让你深刻理解数据作为新时代“石油”的战略意义。 数据清洗的艺术：瑕不掩瑜的智慧。 真实世界的数据往往是“脏”的。缺失值、异常值、重复项、不一致的格式……这些都是数据探索路上的拦路虎。本部分将系统介绍各种常用的数据清洗技术，包括识别和处理缺失值（删除、插补）、检测和处理异常值（基于统计、基于模型）、重复值检测与合并，以及数据格式标准化和统一。你将学会如何像侦探一样，在杂乱无章的数据中找出并修复“破绽”，为后续的分析打下坚实基础。 数据转换与特征工程：赋予数据新的生命。 有时，原始数据并不直接适用于分析。本部分将深入讲解数据转换的技术，如数值型数据的缩放（标准化、归一化）、类别型数据的编码（独热编码、标签编码），以及日期时间数据的处理。更重要的是，我们将引导你进行“特征工程”，这是从原始数据中创造出更具信息量、更能提升模型性能的新特征的过程。你将学习如何通过组合、聚合、衍生等方式，从现有特征中挖掘出隐藏的洞察，为模型提供更丰富的“养料”。 数据采样与降维：管理庞大与复杂。 当数据量过于庞大时，直接分析可能效率低下且成本高昂。本部分将介绍数据采样技术，如随机采样、分层采样，让你在保留数据主要特征的同时，提高分析效率。同时，我们还将探讨数据降维的方法，如主成分分析（PCA）和t-SNE，它们能够将高维数据投影到低维空间，便于可视化和分析，同时保留数据中的重要信息，帮你“化繁为简”，看清数据的本质。 第二部分：洞察的眼睛——数据可视化之道 数据可视化是将抽象的数据转化为直观图形的强大工具，它是理解数据、发现模式、沟通洞察的“通用语言”。本部分将带你掌握各种可视化技巧，让你的数据“开口说话”。 基础图表的精髓：点、线、面的叙事。 从最基本的散点图、折线图、柱状图、饼图，到直方图、箱线图、密度图，我们将深入讲解每种图表的适用场景、绘制方法以及如何通过它们来揭示数据的分布、趋势、比较和关系。 关系与分布的深度探索：多维视角下的理解。 当需要探索变量之间的关系时，我们还需要更丰富的可视化工具。你将学习如何使用热力图来展示变量之间的相关性，如何利用散点图矩阵一次性查看多个变量之间的关系，以及如何通过小提琴图和分面图来观察不同分组下数据的分布差异。 地理空间数据的魅力：地图上的故事。 如果你的数据包含地理位置信息，那么地图可视化将为你打开一个全新的维度。我们将介绍如何绘制散点地图、热力图地图、区域填充地图，让你能够直观地理解数据的空间分布特征和区域差异。 交互式探索的乐趣：让数据动起来。 静态图表有其局限性，而交互式可视化能够让你更深入地探索数据。我们将介绍如何创建可交互的图表，如允许用户缩放、平移、悬停显示信息，甚至动态调整参数，从而实现更灵活、更深入的数据挖掘。 可视化进阶：美观、清晰与洞察力。 除了掌握基本技巧，本书还将指导你如何设计出既美观又清晰的数据可视化作品。我们将讨论配色方案的选择、标签和标题的优化、信息冗余的避免，以及如何通过一致性和对比度来引导观者的注意力，最终让你的图表不仅能呈现数据，更能讲述一个引人入胜的“数据故事”。 第三部分：统计的智慧——量化你的发现 可视化固然重要，但要获得更严谨、更可靠的洞察，统计学知识是不可或缺的。本部分将引入关键的统计概念和方法，帮助你量化数据的特征和关系。 描述性统计：数据的“画像”。 在深入分析之前，我们首先需要用统计学语言来描述数据的基本特征。我们将讲解如何计算和理解均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度和峰度，让你能够快速掌握数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 推断性统计：从样本到整体的跃迁。 很多时候，我们只能获得部分数据（样本），但希望了解整体（总体）的规律。本部分将介绍推断性统计的基本概念，如假设检验、置信区间，以及如何利用这些工具来评估数据的显著性、做出关于总体的推断。 相关性分析：量化变量间的联系。 变量之间是否存在关联？关联的强度如何？我们将深入讲解相关系数（如Pearson相关系数、Spearman相关系数）的计算和解释，帮助你量化两个变量之间的线性或单调关系。 概率分布的理解：数据的“性格”。 许多自然现象和统计过程都遵循特定的概率分布，如正态分布、泊松分布、二项分布等。本部分将为你介绍这些常见的概率分布，并讲解如何识别和应用它们，从而更好地理解数据的生成机制。 贝叶斯统计入门：从先验到后验的更新。 传统的频率学派统计学之外，贝叶斯统计提供了一种独特的视角，它能够将先验知识与观测数据相结合，进行更灵活的推断。本部分将为你介绍贝叶斯统计的基本思想和简单应用，让你接触到另一种强大的统计分析范式。 第四部分：模型之始——为机器学习铺路 在许多数据项目中，最终的目标是构建预测模型或分类模型。在真正进入模型构建之前，深入的数据探索是至关重要的，它能够为模型选择、特征工程、模型评估提供关键依据。本部分将聚焦于模型构建前的准备工作。 特征选择：精挑细选，事半功倍。 并非所有特征都对模型有益，有些甚至会干扰模型的学习。本部分将介绍多种特征选择方法，包括过滤法（基于统计指标）、包裹法（基于模型性能）和嵌入法（模型自带的特征重要性），帮助你找出对目标变量最具预测能力的特征子集。 异常检测的价值：识别“不寻常”的信号。 在一些领域，识别异常点本身就是目标，例如欺诈检测、工业故障预警。本部分将介绍一些常用的异常检测技术，如基于统计的方法（如Z-score）、基于距离的方法（如KNN）和基于密度的方法（如LOF），让你能够发现数据中那些“与众不同”的观测。 聚类分析的启示：数据的“社群”发现。 聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点归为同一类。本部分将介绍K-Means、DBSCAN等经典的聚类算法，并讲解如何通过聚类结果来理解数据的内在分组，发现数据中的“社群”结构，这对于市场细分、用户画像等场景尤为有用。 时间序列数据的探索：捕捉“时光”的脉络。 如果你的数据具有时间维度，那么对时间序列数据的探索就显得尤为重要。我们将介绍如何分析时间序列的趋势、季节性、周期性和自相关性，以及一些基础的时间序列可视化和预处理技术，为后续的时间序列预测模型打下基础。 数据探索的报告与沟通：让发现“落地”。 最终，数据探索的成果需要被清晰地传达给他人。本部分将指导你如何组织和撰写一份完整的数据探索报告，如何有效地利用可视化来支持你的论点，以及如何用简洁明了的语言向非技术背景的听众解释你的发现和结论。 学习本书，你将获得： 扎实的数据处理能力： 从数据获取到清洗、转换，再到特征工程，你将能够自信地处理各种复杂的数据问题。 强大的数据可视化技能： 掌握多种可视化工具和技术，能够用图表清晰地呈现数据洞察，讲好数据故事。 量化的分析思维： 运用统计学工具，对数据特征和关系进行严谨的量化分析，做出有数据支持的判断。 模型构建的坚实基础： 了解在模型构建前如何进行深入的数据探索，为后续的机器学习项目打下坚实基础。 解决实际问题的信心： 通过大量的案例和实践，你将能够将所学知识应用于自己的实际项目中，解决真实世界的数据挑战。 本书适合所有对数据探索感兴趣的读者，无论你是数据分析师、机器学习工程师、科研人员、商业决策者，还是仅仅对数据背后的故事充满好奇的学生，都能从中获益。我们鼓励你在阅读的同时，积极动手实践，在你的数据集上反复练习，去感受数据探索的乐趣，去发现数据中的无限可能。让我们一起，用探索之眼，洞察数据之美！

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这本《EDA技术教程》会覆盖当前主流FPGA设计流程，包括从RTL编码到实现、比特流生成的完整周期。我特别关注了如何高效地使用特定厂商（比如Xilinx Vivado或Intel Quartus Prime）的约束文件（XDC/SDC）来控制设计性能，以及如何利用增量式设计（Incremental Compilation）来加速迭代。然而，这本书对FPGA工具链的介绍几乎是空白的，它避开了具体厂商的IP核使用、时钟域交叉（CDC）的处理方法，甚至连如何有效地进行资源利用率分析都一笔带过。它更像是一本关于通用电路设计原理的泛论，而非针对特定硬件实现平台的“技术教程”。当我尝试在书中寻找关于调试（Debug）的章节时，我只发现了一些关于理论仿真模型的描述，而没有关于硬件调试工具（如ILA/VIO核）的具体配置和使用指南。总而言之，如果你是FPGA工程师，这本书几乎没有提供任何可以直接应用于你日常工作的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起这本书时，我心中燃起了一丝希望，以为终于能找到一本能彻底梳理清楚数字后端流程的书籍。我渴望看到关于物理实现（Physical Implementation）的精细步骤，例如如何有效地进行布局（Place）、如何优化布线拥塞（Routing Congestion）以及如何处理IR Drop和Electromigration等关键问题。然而，这本书在这些核心环节的处理上简直是蜻蜓点水。它似乎满足于使用一些非常老旧或通用的术语来描述这些复杂过程，但完全没有深入到现代SoC设计中必备的自动化脚本、设计流程的迭代优化、或者与特定IP厂商工具集成的具体实践。我花了很大力气去寻找关于先进封装技术（如Chiplet或2.5D/3D IC）的章节，毕竟这是当前行业的热点，但书中对此只字未提，仿佛这些技术从未存在过。整本书读下来，我感觉自己好像在阅读一本十年前的概览性教材，缺乏对当前业界主流工具链（如Synopsys Fusion Compiler或Cadence Innovus）的操作细节的覆盖，让人感到非常失望，完全不具备实战指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《EDA技术教程》实在让人摸不着头脑。我原本期待着能学到一些关于电子设计自动化工具（EDA）的扎实知识，比如如何使用主流的仿真软件进行电路设计、验证和布局布线。然而，书中的内容似乎更偏向于一些高层次的理论探讨，甚至有些内容让我觉得更像是在介绍芯片制造的历史沿革，而非具体的“技术教程”。举例来说，书中花费了大量篇幅去阐述CMOS工艺的演变，虽然这部分背景知识很有价值，但对于一个急需掌握如何用VHDL或Verilog编写行为级模型的初学者来说，这些信息显得过于冗余和脱节。当我翻到关于静态时序分析（STA）的部分时，期望能看到清晰的约束设置和案例分析，结果看到的却是对时序收敛性的哲学思考，而不是具体软件中的命令和参数设置。这本书的结构混乱，像是把不同阶段、不同深度的资料拼凑在一起，让人很难形成一个连贯的学习路径。如果我是一个完全的新手，读完之后可能对EDA的“概念”有所了解，但绝对无法上手进行任何实际的设计工作，这与“教程”的定位严重不符。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格实在过于学术化和抽象，让我难以产生任何学习的动力。它充斥着大量的数学公式和复杂的理论推导，这些内容虽然在理论研究中可能很有价值，但对于一个希望通过“教程”快速掌握应用技能的工程师来说，简直是灾难。例如，在讲解综合（Synthesis）过程中遇到的优化算法时，作者似乎更热衷于证明某个NP难问题的近似解法的收敛性，而不是直截了当地告诉读者在实际综合脚本中应该如何调整时序目标（Timing Goals）以达到最优的结果。书中鲜有高质量的图示和代码示例来辅助理解，那些为数不多的流程图也显得非常粗糙和过时，缺乏现代EDA工具链的可视化支持。阅读体验极其糟糕，我感觉自己更像是在啃一本晦涩的数学专著，而不是一本旨在教授实际操作技能的教程。如果想了解这些数学原理，我或许会去图书馆找更专业的书籍，而不是指望一本声称是“技术教程”的书籍能提供这种深度的理论轰炸。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买这本书是为了补强我的模拟电路设计（Analog/Mixed-Signal）部分知识，特别是关于版图设计规则（Layout Practices）和寄生参数提取（Extraction）的细节。我希望教程能够提供一些经典电路单元（如带隙基准源、LDO或OP-Amp）的布局技巧，以及如何通过仿真工具验证这些布局对性能的影响。遗憾的是，本书的重点似乎完全偏向了数字逻辑领域，对模拟部分的探讨浅尝辄止，并且非常晦涩。书中关于版图的部分，仅仅停留在了规则设计（DRC）的表层，对于如何应对匹配问题（Matching）、噪声耦合（Noise Coupling）或是高精度采样电路的屏蔽设计等专业难题，这本书提供的解决方案简直是天方夜谭。读到最后，我发现自己对如何优化一个实际的模拟模块的版图，依然一无所知。这本书更像是一本停留在系统架构层面的理论导论，而不是一本深入到物理层级的“技术教程”。