EDA技術應用基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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伍宗富 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路
• 數字電路
• 模擬電路
• Verilog
• VHDL
• 電路設計
• 驗證
• 測試
• FPGA

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560642956

版次：1

商品編碼：12017819

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　全書共9章，分為五部分。第一部分概括地闡述瞭EDA技術和FPGA應用的有關問題，包括EDA的物質基礎——Lattice、Altera和Xilinx公司主流大規模可編程邏輯器件FPGA/CPLD的品種規格、性能參數、組成結構及原理(第1章、第2章)；第二部分比較全麵地介紹瞭Matlab、Protel等EDA的設計開發軟件(第3章、第4章)；第三部分為針對硬件描述語言VHDL和VerilogHDL的EDA應用設計基礎實例(第5章、第6章、第7章)，包括計數器、分頻器、選擇器、譯碼器、編碼器、寄存器、存儲器、鍵盤掃描和接口、顯示電路、A/D轉換控製器等實例；第四部分是EDA技術的提高部分，對Quartus中IP核的使用以及DSPBuilder、Nios等的應用方法進行瞭介紹(第8章)，包括智能信息處理中經常用到的FIR濾波器、DDS算法的應用等實例；第五部分是EDA技術實驗，從CPLD/FPGA工程實際應用的角度齣發進行實驗引導(第9章)，包括數字頻率計、數字秒錶的設計方法等。
　　本書可供高等院校電子工程、通信工程、自動化、計算機應用、儀器儀錶等信息工程類及相近專業的本科生或研究生使用，也可作為相關人員的自學參考用書。
　　本書配有電子課件，有需要者可登錄齣版社網站進行下載。

目錄

第1章 EDA技術概述 1
第2章 大規模可編程邏輯器件 15
第3章 常用電子仿真軟件的使用 48
第4章 印刷電路闆的設計 127
第5章 VHDL編程基礎 199
第6章 基本單元電路的VHDL設計 265
第7章 Verilog HDL編程基礎 310
第8章 可編程片上係統技術基礎 329
第9章 EDA技術實驗 357
參考文獻 383

前言/序言

　　隨著微電子技術和計算機技術的發展，可編程邏輯器件、嵌入式係統、SOPC、IP核等新概念和新技術層齣不窮，使得EDA技術的應用迅速滲透到電子、通信、信息、傢用電器、機器人等領域。使用CPLD/FPGA完成數字係統的ASIC實現和工程設計，對現代科學與技術的發展起到瞭巨大的推動和促進作用。
　　EDA技術是一門涉及多學科的綜閤性技術，內容廣泛、觀點各異，目前尚無明確的定義。狹義的EDA技術，就是以大規模可編程邏輯器件為設計載體，以硬件描述語言為係統邏輯描述的主要錶達方式，以計算機、大規模可編程邏輯器件的開發軟件及實驗開發係統為設計工具，通過有關的開發軟件，自動完成用軟件方式設計的電子係統到硬件係統的邏輯編譯、邏輯化簡、邏輯分割、邏輯綜閤及優化、邏輯布局布綫、邏輯仿真，直至對於特定目標芯片的適配編譯、邏輯映射、編程下載等工作，最終形成集成電子係統或專用集成芯片的一門新技術。
　　現在理工科類大學生的培養正在嚮應用型人纔轉型，如何使學生學以緻用是擺在我們教育工作者麵前的問題。利用EDA技術進行數字係統的ASIC實現和工程設計，具有以下特點：用軟件的方式設計硬件；用軟件方式設計的係統到硬件係統的轉化是由有關的開發軟件自動完成的；設計過程中可用有關軟件進行各種仿真；係統可現場編程，在綫升級；整個係統可集成在一個芯片上，體積小、功耗低、可靠性高。因此，EDA技術也是現代電子設計的發展趨勢。
　　隨著EDA技術的快速發展，近年來，有關院校紛紛加大瞭對EDA技術的研究和對EDA實驗室的建設，並已逐步在本科生甚至擬在專科生中增開此類課程。但是，目前有關EDA技術的書籍比較少，並且大部分都是從某些側麵進行闡述的，作者認為有必要將這些相關課程的內容進行整閤與優化，以使CPLD/FPGA技術能廣泛地在我國相關的專業技術人員中得到應用。使用EDA技術進行工程設計，就像現在我們在工作中使用計算機一樣。我們雖然不能開辦集成電路製造廠，但是卻能製造(設計)自己的專用集成電路或集成電子係統。
　　從教學和實用的角度齣發，結閤近年從事EDA技術的研究、EDA實驗室的建設及EDA技術的有關教學實踐，本書作者認為，學習EDA技術主要應掌握大規模可編程邏輯器件的選擇、基於硬件描述語言的係統設計、軟件開發工具、開發仿真與工程應用實驗這四個方麵的內容。其中，CPLD/FPGA是利用EDA技術進行電子係統設計的載體；硬件描述語言是利用EDA技術進行電子係統設計的主要錶達手段；軟件開發工具是利用EDA技術進行電子係統設計的智能化的自動化設計工具；實驗開發係統則是利用EDA技術進行電子係統設計的下載工具及仿真與工程應用工具。
　　本書是作者自2003年從事EDA技術教學研究以來的知識儲存。全書由湖南文理學院的伍宗富編著，共9章。在編寫過程中得到瞭湖南工業大學譚會生教授、湖南科技大學吳新開教授、湖南大學徐成教授的支持，並得到瞭湖南文理學院齊恒教授、李曉峰教授、李建英老師及電氣與信息工程學院的有關領導和教師的鼎力相助，作者在此對他們錶示衷心的感謝。
　　由於作者水平有限，書中難免齣現疏漏、不妥之處，敬請讀者批評指正。
　　作者
　　2016年7月

《數據洞察：從原始數據到戰略洞見的探索之旅》 在這信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是冰冷的數字，它們是企業運營的脈搏，是市場趨勢的晴雨錶，是客戶行為的密碼。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，它們需要被理解、被解讀、被轉化為可執行的行動。《數據洞察：從原始數據到戰略洞見的探索之旅》正是為幫助讀者掌握這一核心能力而精心打造。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次引人入勝的數據探索之旅，旨在教會你如何從雜亂無章的原始數據中抽絲剝繭，發現隱藏在背後的故事，最終將其轉化為驅動業務增長的戰略洞見。 本書麵嚮的對象： 本書的讀者群體廣泛，無論你是初涉數據領域的學生，渴望瞭解數據分析基礎的職場新人，還是希望提升數據驅動決策能力的業務經理、市場營銷人員、産品經理，亦或是希望將數據能力融入日常工作的任何一個領域的工作者，本書都將為你提供堅實的基礎和實用的方法。我們不要求你具備深厚的編程功底或統計學背景，而是著重於培養你的數據思維、問題分析能力以及解讀和呈現數據結果的能力。 本書的核心價值： 在《數據洞察》中，你將學到： 1. 建立數據思維體係： 如何從業務問題齣發，定義需要收集和分析的數據；如何理解數據的局限性，避免片麵或錯誤的結論；如何培養批判性思維，質疑數據中的異常現象。 2. 掌握數據處理流程： 從數據的獲取、清洗、轉換到特徵工程，係統學習如何讓原始數據變得可用、可靠。我們將深入講解數據清洗中常見的挑戰，如缺失值、異常值、重復值、數據類型不一緻等，並提供多種行之有效的解決方案。 3. 解鎖數據探索方法： 學習如何運用各種可視化技術，將抽象的數據轉化為直觀的圖形，從而發現數據中的模式、趨勢和關聯。本書將詳細介紹不同類型的數據（如數值型、類彆型、時間序列型）適閤使用的圖錶類型，並指導你如何根據分析目的選擇最閤適的圖錶。 4. 挖掘數據背後的故事： 掌握運用統計學基本原理和方法，進行描述性統計分析，理解數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。你將學會如何通過簡單而有效的統計量來量化數據屬性，為後續的深入分析打下基礎。 5. 形成數據驅動的決策： 學習如何將數據分析結果轉化為有說服力的見解，並有效地傳達給非技術背景的聽眾。本書強調的是“溝通”的力量，教會你如何構建清晰的故事綫，用數據支持你的觀點，並最終推動實際的業務決策。 本書的內容導航： 本書將帶領你踏上一段循序漸進的學習旅程，每一章節都旨在為你解鎖數據分析能力的新維度： 第一部分：數據世界的入口——理解與準備 第一章：數據時代的召喚——為何需要數據洞察？ 數據在現代商業中的地位和作用。 數據驅動決策的優勢與案例。 區分“原始數據”與“數據洞察”。 數據分析的基本流程概覽。 第二章：數據的“基因”——理解數據類型與結構 數值型數據（連續型、離散型）的特點與分析側重點。 類彆型數據（名義型、有序型）的特點與分析方法。 日期/時間型數據及其在趨勢分析中的應用。 文本數據與圖像數據的基礎認識。 理解錶格數據、非錶格數據以及不同數據源（數據庫、API、文件等）。 第三章：數據“淨身”——清洗與預處理的藝術 缺失值：識彆、量化與處理策略（刪除、插補）。 異常值：檢測方法（箱綫圖、Z-score等）與處理建議。 重復值：識彆與去除。 數據格式統一與轉換：日期格式、文本大小寫、單位統一等。 處理數據中的不一緻性。 創建新特徵（Feature Engineering）的入門：閤並、拆分、派生。 第二部分：數據世界的探索——可視化與統計 第四章：讓數據“說話”——基礎可視化技巧 可視化在數據探索中的關鍵作用。 直方圖：理解數據分布。 散點圖：揭示變量間關係。 摺綫圖：展示趨勢與變化。 條形圖/柱狀圖：比較不同類彆。 餅圖/環形圖：展示比例構成（及其局限性）。 箱綫圖：識彆分布、中位數、離散程度與異常值。 第五章：深入洞察——多維度與高級可視化 多變量可視化：氣泡圖、堆疊條形圖、分組散點圖。 地圖可視化：地理位置數據分析。 熱力圖：展示矩陣數據和相關性。 可視化工具介紹（如Python的Matplotlib/Seaborn，Tableau，Power BI等）及基本使用。 避免無效或誤導性的可視化。 第六章：數據的“體檢報告”——描述性統計 集中趨勢度量：均值、中位數、眾數。 離散程度度量：方差、標準差、極差、四分位數間距。 數據分布的描述：偏度與峰度。 相關性分析：理解變量間的綫性關係（皮爾遜相關係數）。 如何使用統計量來描述數據集的關鍵特徵。 第三部分：數據世界的應用——解讀與溝通 第七章：故事的開端——從數據中提煉問題 如何將業務問題轉化為數據分析目標。 定義關鍵指標（KPIs）與度量標準。 假設驅動分析：提齣可驗證的數據假設。 數據分析報告的結構與撰寫要點。 第八章：洞見的傳遞——用數據講述故事 麵嚮不同受眾的溝通策略。 清晰、簡潔地呈現分析結果。 可視化在報告中的有效運用。 如何構建引人入勝的數據敘事。 避免常見的數據溝通陷阱。 第九章：實戰演練——案例分析與綜閤應用 通過實際案例，整閤本書所學知識。 案例涉及：銷售數據分析、用戶行為分析、市場趨勢預測（基礎）、産品性能評估等。 引導讀者獨立完成一個小型數據分析項目。 反思與總結：從案例中學習通用方法論。 第十章：持續進階——數據分析的未來之路 數據分析工具與技術的生態概覽。 進階分析方法簡介（如A/B測試、迴歸分析、分類模型等）。 數據倫理與隱私保護的重要性。 如何成為一名更優秀的數據分析師。 本書的特點： 循序漸進，易於理解： 從基礎概念入手，逐步深入，語言通俗易懂，避免過多晦澀的專業術語。 重在實踐，方法導嚮： 強調實際操作，提供清晰的步驟和方法論，幫助讀者快速上手。 案例豐富，貼近現實： 結閤實際業務場景，通過生動的案例講解理論知識，加深讀者理解。 注重思維，培養能力： 不僅教授技術，更注重培養讀者的數據思維和分析能力，為長遠發展奠定基礎。 圖文並茂，直觀學習： 大量圖錶和可視化示例，幫助讀者更直觀地理解復雜的數據概念。 《數據洞察：從原始數據到戰略洞見的探索之旅》不僅僅是一本書，它更是你開啓數據分析世界、解鎖數據價值的鑰匙。無論你的目標是優化業務流程、提升營銷效率，還是做齣更明智的戰略決策，本書都將是你不可或缺的夥伴。讓我們一同踏上這段激動人心的數據探索之旅，讓數據成為你最強大的武器！

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我耳目一新，尤其是它在講解EDA技術時所展現齣的邏輯深度和實踐指導性。作者並非簡單地羅列各種技術，而是將EDA視為一個係統性的解決問題的過程。我特彆欣賞書中對數據預處理環節的詳細闡述，這部分內容往往是很多初學者容易忽略但又至關重要的環節。書中深入分析瞭缺失值、異常值、重復值等常見數據問題，並提供瞭多種行之有效的處理策略，比如插補、刪除、轉換等，並且詳細說明瞭每種策略的優缺點以及適用場景。這讓我深刻認識到，數據質量直接影響著分析結果的準確性和可靠性，而EDA正是提升數據質量的關鍵一步。書中關於特徵工程的講解也讓我受益匪淺。作者通過一係列生動的例子，展示瞭如何從原始數據中提取有意義的特徵，如何對現有特徵進行組閤、轉換，以提升模型的性能。這部分內容極大地拓展瞭我對數據價值的理解，讓我明白數據不僅僅是數字的堆砌，更是蘊含著豐富信息和潛在洞察的寶庫。整本書的語言風格嚴謹而又不失通俗，即使是涉及一些較為復雜的技術概念，也能通過作者的層層剖析，變得清晰易懂。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是在和我這位“菜鳥”朋友聊天，非常接地氣，沒有一點架子。我一直以為數據分析就是一堆代碼和復雜的數學公式，但這本書徹底改變瞭我的看法。它從“是什麼”和“為什麼”開始，用最樸素的語言解釋瞭EDA到底是什麼，為什麼要做EDA。我最喜歡的部分是書中關於“發現規律”的講解。它不是那種枯燥的理論說教，而是通過一個個小故事，告訴你怎麼通過看圖、分組、統計等方式，從雜亂的數據中找到隱藏的綫索。比如，書中講到如何通過分析用戶行為數據，發現潛在的購買高峰期，或者哪些産品組閤更受歡迎。這些例子都非常貼近生活，讓我覺得數據分析並不是遙不可及的，而是可以用來解決實際問題的。而且，書中並沒有強迫我記住所有的代碼，而是強調理解每一步操作背後的邏輯。當我看到那些可視化的圖錶時，我能直觀地感受到數據的變化和趨勢，這比單純看數字要有趣得多。這本書讓我明白瞭，EDA的精髓在於“探索”和“發現”，它是一個充滿好奇心和創造力的過程，而這本書就是點燃我這份好奇心最好的火種。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！我一直對數據分析的領域充滿好奇，但又覺得門檻很高，不知道從何下手。翻開《EDA技術應用基礎》這本書，我仿佛找到瞭一個極具耐心和條理的嚮導。它並沒有一開始就扔給我一堆晦澀難懂的術語和復雜的算法，而是從最基礎的概念講起，一步步引導我理解探索性數據分析（EDA）的核心思想和目的。書中通過大量貼閤實際的案例，將抽象的數據分析過程具象化。比如，作者用一個簡單的銷售數據例子，演示瞭如何通過繪製圖錶來發現數據中的異常值、趨勢和模式，這讓我立刻感受到瞭EDA的強大魅力。我印象特彆深刻的是關於數據可視化那一章節，它詳細介紹瞭不同類型圖錶的適用場景，比如散點圖如何展示兩個變量之間的關係，柱狀圖如何比較不同類彆的數值，箱綫圖如何理解數據的分布和離散程度。書中對圖錶選擇的講解非常細緻，避免瞭我以往隨意選擇圖錶而導緻信息傳達不清的尷尬。而且，書中的代碼示例清晰易懂，即使是對編程不太熟悉的我也能輕鬆跟著操作，逐漸建立起用工具進行數據探索的信心。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往數據世界的大門，讓我不再畏懼那些看似復雜的數字，而是能夠充滿興趣地去探索它們背後的故事。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，就像是一本“數據偵探指南”。我一直對數據背後的故事很感興趣，但苦於沒有一個係統的框架來學習。這本書恰恰填補瞭我的空白。它非常清晰地解釋瞭EDA的“是什麼”、“為什麼”和“怎麼做”。我特彆喜歡書中關於“數據質量檢查”的部分，它詳細列舉瞭各種可能齣現的數據問題，比如數據缺失、異常值、不一緻性等等，並且提供瞭很多實用的檢查方法和處理技巧。這讓我意識到，數據並不是我們想象中那麼完美，在進行分析之前，必須先“洗乾淨”數據。書中的圖錶也畫得非常直觀，讓我能輕鬆理解各種統計指標的含義。例如，在解釋方差和標準差時，書中用瞭一個生動的例子來對比不同人群的成績差異，讓我立刻就懂瞭。而且，這本書的敘事方式非常流暢，讀起來一點都不枯燥。作者就像一個經驗豐富的老偵探，耐心地帶著我一步步揭開數據的麵紗，發現那些隱藏在數字背後的真相。讀完這本書，我感覺自己真的掌握瞭一套非常實用的工具，可以開始自己的數據探索之旅瞭。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《EDA技術應用基礎》這本書在理論與實踐的結閤上做得非常齣色。它不僅僅停留在概念的講解，更注重如何將這些概念落地。書中為我打開瞭一個全新的視角，讓我明白在進行任何建模或預測之前，充分瞭解和理解數據是多麼重要。作者非常細緻地闡述瞭各種統計方法的應用，例如均值、中位數、方差、標準差等，以及它們在數據探索中的作用。我尤其欣賞書中關於數據分布的研究，它深入淺齣地講解瞭正態分布、偏態分布等概念，並通過圖示直觀地展示瞭不同分布形態的特徵。這讓我能夠更好地理解數據的內在規律，從而選擇更閤適的分析方法。此外，書中還重點強調瞭特徵之間的相關性分析，如何通過計算相關係數或者繪製相關性矩陣來識彆變量之間的潛在關係，這對於後續的特徵選擇和模型構建至關重要。我嘗試著將書中的方法應用到我自己的一個小項目中，發現數據的洞察力果然有瞭質的飛躍。總的來說，這本書提供瞭一個紮實的基礎，讓我能夠自信地邁齣數據分析的第一步，並且持續探索更深層次的知識。