EDA技術與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃小祥 等 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路設計
• 數字電路
• 模擬電路
• 驗證
• 測試
• FPGA
• ASIC
• 電子設計自動化
• 芯片設計

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302286950

商品編碼：29735209912

包裝：平裝

齣版時間：2012-07-01

基本信息

書名：EDA技術與應用

定價：36.00元

作者：硃小祥 等

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-07-01

ISBN：9787302286950

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.454kg

編輯推薦

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《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》由硃小祥、遊傢發主編，本書根據不斷發展的EDA技術以及編者多年的教學經驗和工程實踐，並在參閱同類教材和相關文獻的基礎上編寫完成。本書在內容結構、基本概念、應用實例等方麵的安排和取捨上，既考慮瞭EDA技術理論的係統性、完整性和簡潔性，又注重瞭EDA技術教學的可操作性和實踐性，盡量做到用理論指導電子設計實踐，用設計實例驗證理論技術，實現瞭理論與實踐的**結閤，並利用多塊不同的EDA開發闆驗證設計，使學生從不同的角度進行設計驗證。

內容提要

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《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》由硃小祥、遊傢發主編，本書從應用的角度齣發，首先介紹瞭EDA技術的基本概念、應用特點、可編程邏輯器件、硬件描述語言VHDL及常用邏輯單元電路的VHDL編程技術；然後以EDA應用為目的，通過EDA實例詳細介紹瞭EDA技術的開發過程、開發工具軟件QuartusⅡ的使用、EDA工程中典型的設計實例；後介紹瞭EDA小係統闆的設計，使讀者對其硬件有一個較充分的認識。本書各章節均配有習題及設計實例練習，便於讀者學習和教學使用。書中程序考慮學生學習的多樣性，在不同的EDA開發闆上通過驗證調試。《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》注重精講多練，先進實用，可作為高職高專院校應用電子技術、電子信息技術等專業的教材，也可作為相關技術人員的設計參考書。

目錄

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章 緒論第2章 可編程邏輯器件第3章 VHDL硬件描述語言第4章 EDA開發工具第5章 基本邏輯電路VHDL設計第6章 有限狀態機VHDL設計第7章 數字係統VHDL設計第8章 EDA小係統闆設計參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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智慧之光，數據之舞：解鎖信息時代的無限可能 在這個信息爆炸的時代，海量的數據如同奔騰的河流，蘊藏著無限的價值與機遇。然而，如何在這片數據的汪洋中 navigates，提取齣有價值的洞察，將原始的數字轉化為驅動決策的智慧，一直是睏擾著各行各業的難題。本書並非一本枯燥的數據分析指南，而是一場關於“理解”與“溝通”的探索之旅，聚焦於如何通過直觀、有效的方式，讓數據“開口說話”，為我們揭示隱藏在數字背後的故事。 一、 數據之眼：看見未見的模式與關聯 數據本身是沉默的，它們靜靜地躺在數據庫、文件或傳感器中，等待著被賦予生命。而本書所倡導的，正是賦予數據“眼睛”的能力，讓它們能夠展現齣肉眼難以察覺的模式、趨勢和關聯。這不僅僅是簡單的圖錶繪製，更是一種思維方式的轉變。我們學會的，是如何提煉數據的核心信息，將其可視化，從而獲得對事物更深層次的理解。 想象一下，一個零售商想要瞭解其産品的銷售情況。如果僅僅羅列齣一長串的銷售數字，很難發現什麼規律。但是，如果我們將這些數據通過時間序列圖展現齣來，就能清晰地看到銷售的季節性波動；如果我們用地圖可視化不同地區的銷售額，就能 pinpoint 齣錶現優異或滯後的市場；如果我們進一步將銷售數據與促銷活動、天氣信息等關聯起來，或許就能發現意想不到的銷售驅動因素。本書將引導讀者掌握一係列強大的可視化技術，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖矩陣、熱力圖，再到交互式儀錶盤的設計，幫助讀者構建起“數據之眼”，洞察數據的內在邏輯。 更重要的是，本書強調的不僅僅是“看見”，更是“看見什麼”。這需要我們對業務場景有深刻的理解，能夠提齣正確的問題，並知道如何通過數據來迴答這些問題。例如，在用戶行為分析中，我們不僅僅是統計頁麵瀏覽量，而是要去理解用戶為什麼會訪問某個頁麵，他們在頁麵上做瞭什麼，以及他們的行為最終是否帶來瞭預期的轉化。通過對這些行為數據的可視化分析，我們可以發現用戶流失的關鍵節點，優化産品設計，提升用戶體驗。 二、 數據之筆：用故事解讀信息，驅動行動 數據可視化隻是第一步，真正讓數據發揮作用的是對這些可視化的解讀和溝通。冰冷的數據需要被賦予溫度，被轉化為能夠引起共鳴、啓發思考的故事。本書將深入探討如何運用敘事的力量，將復雜的數據洞察清晰、生動地傳達給不同的受眾，無論是技術專傢、業務決策者，還是普通用戶。 我們學習的，是如何將圖錶、圖形和關鍵指標編織成一個引人入勝的故事。這包括確定故事的“主角”（例如，某個産品、某個用戶群體），“情節”（例如，銷售額的增長、用戶行為的變化），以及“結局”（例如，我們從中獲得的啓示，以及下一步應該采取的行動）。一個好的數據故事，能夠讓抽象的數字變得具體，讓枯燥的報告變得有趣，從而有效地影響他人的認知和決策。 本書將介紹多種數據敘事的方法，例如： 強調關鍵發現： 如何通過視覺元素和簡潔的文字，突齣最重要的洞察，讓觀眾一眼就能抓住重點。 展示因果關係： 如何通過設計，清晰地展現數據之間的因果聯係，幫助觀眾理解“為什麼會這樣”。 引導行動： 如何在數據故事的結尾，提齣明確的建議或行動呼籲，驅動聽眾采取相應的措施。 個性化呈現： 如何根據不同的聽眾群體，調整數據的呈現方式和側重點，確保信息的有效傳達。 想象一下，一個市場營銷團隊正在分析一項廣告活動的成效。如果他們隻是展示廣告點擊率和轉化率的原始數據，很難讓高層理解活動的真實價值。但是，如果他們能夠通過一個數據故事，展示廣告活動如何觸達目標用戶，如何引導用戶瀏覽産品，最終如何帶來銷售額的增長，並且與之前的營銷活動進行對比，突齣其優越性，那麼這個故事將更有可能獲得認可和支持。 三、 數據之橋：連接技術與業務，實現價值 在當今的數字化浪潮中，數據不再是技術部門的專屬資産，而是驅動整個組織創新和發展的核心引擎。然而，技術人員與業務人員之間往往存在溝通的鴻溝，這使得數據的價值難以充分發揮。本書旨在架起這座“數據之橋”，幫助讀者理解如何將技術能力與業務需求相結閤，將數據轉化為實實在在的商業價值。 這意味著，我們不僅要掌握數據處理和可視化的技術，更要理解這些技術在解決實際業務問題中的應用。例如，在客戶服務領域，我們可以通過分析客戶的反饋數據，發現服務中的痛點，並利用數據可視化來展示這些問題，從而驅動服務流程的改進。在産品開發方麵，我們可以通過分析用戶的使用數據，瞭解用戶對産品的喜好和需求，為産品的迭代和創新提供依據。 本書將引導讀者思考： 如何將業務問題轉化為數據分析任務： 明確我們需要通過數據解決什麼問題，以及為瞭解決這個問題，我們需要收集和分析哪些數據。 如何選擇閤適的數據分析工具和技術： 根據業務需求和數據特點，選擇最有效的數據處理和可視化工具。 如何與業務部門有效溝通數據洞察： 用業務人員能夠理解的語言，清晰地解釋數據分析的結果，並提齣可行的建議。 如何衡量數據分析的價值和影響力： 追蹤數據分析帶來的實際業務成果，證明數據驅動決策的有效性。 本書並非局限於某個特定的行業或技術，而是提供瞭一種通用的、靈活的方法論，適用於各種規模和類型的組織。無論是初創公司希望通過數據更好地瞭解客戶，還是大型企業希望優化運營效率，亦或是研究機構希望發現新的科學規律，本書都將提供寶貴的啓示和實用的方法。 結語 在這個瞬息萬變的時代，掌握駕馭數據的能力，就是掌握瞭洞察未來、驅動創新的核心競爭力。本書緻力於成為您探索數據世界、解鎖信息時代無限可能的嚮導。它將幫助您培養一雙“數據之眼”，看見隱藏的模式；賦予您一支“數據之筆”，講述有力的故事；並為您架起一座“數據之橋”，連接技術與業務，最終實現數據價值的最大化。讓我們一起，用智慧之光照亮數據之路，用數據的舞蹈奏響成功的樂章。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常有質感，那種深邃的藍色調配上銀色的字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我本來就是對數據分析和可視化這類主題很感興趣的人，所以看到書名《EDA技術與應用》時，內心還是挺期待的。然而，當我翻開第一章，開始閱讀時，我發現書裏的內容似乎更側重於理論概念的講解，而不是我所期望的那種能立刻上手實踐的、貼近實際項目案例的指導。比如，在講解探索性數據分析的核心思想時，作者花瞭大量的篇幅去追溯統計學的發展脈絡，這雖然能體現作者深厚的學術功底，但對於一個希望快速掌握EDA工具和技巧的初學者來說，可能會顯得有些枯燥和晦澀難懂。我更希望看到的是一些具體的Python代碼示例，比如如何使用`matplotlib`或`seaborn`快速生成高質量的圖錶，或者講解如何用`pandas`進行高效的數據清洗和預處理。書中的圖錶實例也相對簡單，缺乏對復雜、高維度數據進行可視化的深入探討，讓人感覺在技術應用層麵有所欠缺，更像是一本偏嚮理論基礎的教材，而非一本實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷是想學習如何利用EDA來指導特徵工程和模型選擇，特彆是針對時間序列數據的一些特定技巧。這本書在時間序列數據的分解和趨勢分析部分確實花瞭一些筆墨，展示瞭如何使用移動平均綫和季節性分解圖。然而，當涉及到更高級的時間序列建模準備工作時，比如協整檢驗或如何處理非平穩性數據，內容就戛然而止瞭。作者似乎默認讀者已經完全理解瞭這些概念，沒有提供任何實操指導或相關的R語言/Python包的使用說明。我花瞭大量時間在網絡上搜索補充資料，來彌補書中留下的知識空白。這本書的覆蓋麵很廣，但深度上卻像一片廣袤的淺灘，看似包羅萬象，但真正能讓人潛下去、發現寶藏的地方卻不多。它更像是一個大綱，而不是一本詳盡的操作指南。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的章節安排邏輯性很強，從數據采集到數據預處理，再到最終的特徵工程，整個流程梳理得非常清晰。但是，在處理數據不平衡和異常值檢測這兩個關鍵環節時，我感覺作者的筆觸略顯輕描淡寫瞭。例如，在異常值檢測部分，書中提到瞭箱綫圖和Z-score方法，這些都是非常基礎且常用的技術。然而，對於更現代、更強大的基於機器學習的異常檢測算法，比如孤立森林（Isolation Forest）或者局部離群因子（Local Outlier Factor），書中幾乎沒有提及或者隻是寥寥數語帶過。這讓我非常失望，因為在實際工作中，這些更復雜的算法往往能提供更精確的結果。我期待的是一本能夠涵蓋行業前沿技術的書籍，能夠指導我如何應對真實世界中那些錯綜復雜的數據問題，而不是停留在教科書式的基礎介紹上。對於一個希望提升自己數據處理能力的進階讀者來說，這本書提供的價值有限，它更像是一個導論性的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹，用詞考究，處處體現齣作者的專業素養。每一句話都像經過瞭精密的計算，不帶一絲多餘的情感色彩，這在學術著作中是優點，但在需要激發讀者學習熱情的領域，可能就顯得有些冷峻瞭。我嘗試著去跟著書中的步驟操作，但很快就遇到瞭問題：書中大量使用瞭縮寫詞（如KDE, IQR等）而沒有在首次齣現時給齣完整的解釋，這對於非統計學背景的讀者來說，是一個不小的閱讀障礙。此外，書中對一些關鍵概念的解釋，比如“偏差-方差權衡”（Bias-Variance Tradeoff）的圖形化展示非常缺乏。我需要看到清晰的圖示來幫助我理解這些抽象的統計學概念是如何在實際模型訓練中體現的，但這本書更多的是文字描述，讓我在腦海中構建一個完整的認知圖景變得相當吃力。總而言之，它更適閤那些已經有紮實統計學背景的研究人員，而不是那些想通過這本書迅速掌握EDA技能的工程師或分析師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量著實不錯，紙張厚實，印刷清晰，拿在手裏很有分量感。然而，真正讓我感到睏惑的是，書中提供的所有案例數據似乎都是完全乾淨、沒有缺失值、沒有重復記錄的“理想狀態”數據。這與我在實際工作中遇到的泥潭簡直是天壤之彆。現實世界的數據充滿瞭噪聲和不規範，我真正需要學習的是如何與這些“髒數據”搏鬥，如何設計魯棒的清洗流程。這本書裏幾乎沒有關於數據缺失值插補策略（比如使用KNN、迴歸插補等）的詳細比較和性能分析。如果作者能加入一個專門章節，用一個真實且“混亂”的數據集作為貫穿始終的案例，一步步展示如何從零開始進行徹底的EDA，哪怕犧牲一些理論的篇幅，這本書的實用價值都會得到質的飛躍。目前的版本，更像是一套為完美數據準備的“演示文稿”的文字版。