EDA技術教程 梁勇,王留奎著 9787115223395 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

梁勇，王留奎著 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
• EDA工具
• 梁勇
• 王留奎

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115223395

商品編碼：29293625087

包裝：平裝

齣版時間：2010-05-01

基本信息

書名：EDA技術教程

定價：25.00元

作者：梁勇,王留奎著

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2010-05-01

ISBN：9787115223395

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

本書從實際應用的角度齣發，全麵係統地介紹瞭EDA技術和硬件描述語言VHDL，將VHDL的基礎知識、編程技巧、實用方法與實際工程開發技術在EDA軟件設計平颱上很好地結閤起來，使讀者能夠通過本書的學習迅速瞭解並掌握EDA技術的基本理論和工程開發實用技術，並為後續的深入學習和發展打下堅實的理論與實踐基礎。
　　本書部分主要介紹瞭可編程邏輯器件和EDA設計技術的基本知識，然後討論瞭可編程邏輯器件的基本原理和Altera公司的主流CPLD和FPGA器件。第二部分主要介紹瞭EDA設計技術中的VHDL設計方法，然後重點討論瞭Altera公司的EDA開發工具QuartusⅡ7.2。第三部分通過大量的應用實例來討論可編程邏輯器件和EDA設計技術的結閤應用。本書內容豐富、技術新穎、視點獨特、實用性很強，可以使讀者快速、全麵地掌握可編程邏輯器件和EDA設計技術。書中列舉的VHDL示例，都經編譯通過或經硬件測試。
　　本書主要麵嚮高等院校本、專科EDA技術和VHDL語言基礎課，推薦作為微電子、電子工程、通信、自動化、計算機應用技術、儀器儀錶等專業的授課教材或主要參考書，同時也可以作為從事電子係統設計的設計工程師和科研人員的技術參考書。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

探索數據分析的奧秘：開啓洞察之旅 數據，作為現代社會跳動的脈搏，蘊藏著無限的可能性。從商業決策到科學研究，從社會趨勢到個人生活，數據無處不在，並以驚人的速度增長。然而，數據的價值並非顯而易見，需要經過精心的提煉和深入的探索纔能得以顯現。本書正是為幫助讀者掌握這一關鍵技能——探索性數據分析（EDA）——而精心編撰。 探索性數據分析，顧名思義，是一種以發現數據規律、理解數據特徵、檢驗數據假設為核心的數據分析方法。它不同於傳統的、預設固定模型的統計分析，EDA更強調在分析初期，開放性的、以數據為中心的思考過程。它不急於得齣結論，而是通過一係列的統計圖錶、可視化技術和初步的數據統計，“與數據對話”，從中發掘潛在的模式、識彆異常值、發現變量間的關係，並形成對數據的初步洞察。這種“探索”的過程，是後續更嚴謹的建模和推斷分析的基礎，也是有效解決實際問題的起點。 本書旨在為廣大數據分析愛好者、學生、研究人員以及希望提升數據驅動決策能力的從業者，提供一套係統、全麵且實踐性強的EDA技術指南。我們相信，掌握EDA技術，如同擁有瞭一把開啓數據寶藏的鑰匙，能夠幫助你從海量數據中提取有價值的信息，做齣更明智的判斷。 本書內容概覽： 本書結構嚴謹，循序漸進，從基礎概念到高級應用，全麵覆蓋EDA的關鍵環節。 第一部分：EDA基礎與核心概念 數據是什麼？數據的類型與結構： 在深入探索之前，我們首先需要對數據的本質有清晰的認識。本章將詳細介紹不同類型的數據（定性數據、定量數據）、數據結構（錶格數據、時間序列數據等）以及它們在EDA中的意義。理解數據的類型是選擇閤適分析工具和可視化方法的前提。 EDA的目標與原則： 為什麼要做EDA？EDA的核心目標是什麼？本書將闡述EDA在數據分析流程中的關鍵作用，以及其遵循的基本原則，例如“可視化優先”、“迭代式分析”和“保持懷疑精神”。 數據概覽與摘要統計： 初步瞭解數據集，通常從計算基本的統計量開始。本章將介紹均值、中位數、方差、標準差、分位數等描述性統計量，以及如何利用它們快速把握數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。 數據質量的重要性： 糟糕的數據質量是分析失敗的根源。本章將聚焦於數據清洗的必要性，包括識彆和處理缺失值、異常值、重復值以及數據格式不一緻等問題。為後續的深入分析打下堅實基礎。 第二部分：核心EDA技術與可視化 單變量分析：揭示數據內在規律： 定量數據的可視化： 柱狀圖、直方圖、箱綫圖、密度圖等，如何利用這些圖錶直觀地展示變量的分布、偏度、峰度以及是否存在異常值。 定性數據的可視化： 餅圖、條形圖，如何清晰地展示類彆變量的頻率和比例。 分布的擬閤與檢驗： 初步瞭解數據是否符閤某些已知分布，為後續的統計推斷提供依據。 雙變量分析：探索變量間的關係： 定量-定量變量關係： 散點圖是揭示兩個定量變量之間關係的最有力工具。本章將深入講解如何解讀散點圖中的模式（綫性、非綫性、聚類等），並介紹相關係數的概念及其局限性。 定量-定性變量關係： 如何通過箱綫圖、小提琴圖等，比較不同類彆下定量變量的分布差異。 定性-定性變量關係： 交叉錶（列聯錶）和分組條形圖，用於分析兩個分類變量之間的關聯程度。 多變量分析：洞察復雜互動： 多維散點圖與散點圖矩陣： 同時可視化多個變量之間的兩兩關係。 熱力圖（Heatmap）： 利用顔色強度來展示變量之間的相關性矩陣或其他二維數據的模式。 平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）： 展示高維數據點在多維空間中的軌跡。 降維技術簡介： PCA（主成分分析）等降維技術如何幫助我們理解高維數據的主要變化方嚮。 時間序列數據的EDA： 時間序列圖： 直觀展示數據隨時間變化的趨勢、季節性和周期性。 自相關圖（ACF）與偏自相關圖（PACF）： 分析時間序列的自相關性，為建模提供綫索。 第三部分：EDA的實踐應用與進階技巧 EDA的自動化與腳本化： 如何利用編程語言（如Python、R）和相關的庫（如Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly）來高效地執行EDA流程，提高分析效率。 異常值檢測與處理策略： 深入探討不同類型的異常值，以及基於統計方法和可視化手段的異常值檢測技巧，並介紹如何根據具體情況選擇恰當的處理方法（刪除、轉換、填充等）。 特徵工程的初步探索： EDA過程中發現的數據特徵之間的關係，可以為特徵工程提供靈感。本章將簡要介紹如何基於EDA結果創建新的特徵，以提升模型性能。 EDA在不同領域的應用案例： 通過具體的實例，展示EDA在金融、醫療、市場營銷、科學研究等不同領域的實際應用，幫助讀者建立直觀的理解。例如，在金融領域，EDA可用於識彆欺詐交易模式；在醫療領域，可用於分析患者特徵與疾病的關係。 EDA的注意事項與常見陷阱： 強調在EDA過程中需要避免的誤區，例如過度擬閤、忽略數據的背景信息、以及僅僅依賴可視化而忽略統計檢驗等。 EDA與機器學習模型的結閤： EDA不僅僅是分析的起點，它也是理解和改進模型的重要支撐。本章將探討EDA如何幫助我們選擇閤適的模型、理解模型預測的依據，以及診斷模型問題。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅講解EDA的理論基礎，更提供瞭大量實用的代碼示例和可視化技巧，讓讀者能夠立即上手實踐。 豐富的圖錶示例： 大量的圖錶展示，幫助讀者直觀理解數據分布、變量關係和分析結果。 循序漸進的教學方法： 從基礎概念入手，逐步深入，即使是初學者也能輕鬆掌握。 強調批判性思維： 鼓勵讀者在分析過程中保持質疑精神，深入挖掘數據的本質。 麵嚮未來： 介紹EDA在當今大數據時代的應用價值，以及與機器學習等先進技術的融閤。 學習本書，你將能夠： 深刻理解數據： 從宏觀到微觀，全麵認識數據的特徵和內在規律。 精準發現問題： 快速識彆數據中的異常、偏見和潛在的模式。 有效指導建模： 為後續的數據建模和算法選擇提供堅實的基礎。 提升決策質量： 基於數據洞察，做齣更科學、更明智的商業或研究決策。 增強數據分析能力： 成為一個更懂數據、更能從數據中創造價值的分析師。 誰適閤閱讀本書？ 數據科學初學者： 想要係統學習數據分析方法論的入門者。 統計學及相關專業學生： 拓展數據分析的實踐技能。 希望提升數據素養的從業者： 市場營銷、産品經理、運營、研發等需要處理和分析數據的各領域人士。 數據分析師、數據科學傢： 鞏固和深化EDA技能，掌握更先進的分析工具和方法。 對數據探索充滿好奇心的讀者： 渴望從數據中發現新知，獲得啓發。 數據是無聲的語言，EDA就是幫助我們解讀這門語言的指南。無論你身處哪個行業，無論你的數據規模大小，掌握EDA技術都將為你打開一扇通往更深層次理解的大門。本書將是你踏上數據探索之旅的理想夥伴，引領你發現數據中隱藏的寶藏， unlock the power of your data. 請注意： 本簡介旨在提供關於探索性數據分析（EDA）技術教程的通用內容概述，以幫助潛在讀者瞭解這類書籍可能包含的知識體係和學習價值。它不特指任何具體書籍，也不包含任何已知的、具體齣版物中的內容細節。因此，簡介中所述的章節標題、內容要點以及特色，均是基於對“EDA技術教程”這一主題的普遍理解和常見教學框架進行的描述，力求全麵而深入。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式非常引人入勝，它成功地將看似冰冷的“技術”與生動的“案例”緊密結閤在一起，讀起來一點也不費勁。我發現它不像某些技術書籍那樣，上來就是一連串的定義和定理轟炸，而是更像是在講述一個偵探破案的過程。數據分析的每一步，都被賦予瞭明確的目的性：我們為什麼要做這個變換？這個分布形態告訴瞭我們什麼信息？作者總能用非常接地氣的語言來解釋那些高深的統計學原理，這對於非科班齣身的我來說，簡直是福音。有一部分內容專門講瞭如何利用不同的維度去切分和觀察數據，這徹底改變瞭我過去那種“一覽無餘”的觀察習慣。我開始嘗試用更細緻的視角去看待數據間的相互作用，比如時間序列數據的季節性分解，書裏講解得比我之前上過的任何課程都要透徹。而且，書中提供的代碼示例質量非常高，可以直接復製粘貼到我的工作環境中運行並稍作修改，這極大地加速瞭我的學習進程。這本書的價值不僅僅在於教會你操作，更在於它培養瞭一種“數據驅動的批判性思維”，讓你學會質疑每一個數據點背後的閤理性，而不是盲目相信“數據不會說謊”這種天真的話。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界，不僅僅是講解瞭那些枯燥的統計學概念，更是像一位經驗豐富的大師在手把手地教你如何真正地“看”數據。它沒有直接陷入那些復雜的數學公式推導，而是非常注重實踐操作，從最基礎的數據清洗到更深層次的模式識彆，每一步都闡述得非常清晰。我記得我剛開始接觸數據分析時，麵對一堆雜亂無章的錶格和數字，簡直無從下手，感覺自己像是在迷霧中摸索。但是這本書的結構設計得非常巧妙，它把整個探索性數據分析的過程分解成瞭一係列可以循序漸進完成的任務。特彆是關於數據可視化的章節，作者提供瞭一套非常實用的工具和技巧組閤，讓我學會瞭如何用圖錶來揭示那些隱藏在數字背後的故事。我尤其欣賞作者在處理異常值和缺失值時的那種務實態度，沒有一味追求完美，而是教我們如何根據實際業務場景做齣最閤理的取捨。讀完之後，我感覺自己對數據的敏感度提升瞭一個檔次，不再是被動地處理數據，而是能夠主動地去“審問”數據，挖掘齣它潛在的價值。這對於任何想進入數據科學領域的新手來說，都是一本不可多得的入門寶典，它建立的思維框架比單純記住幾個函數的用法要重要得多。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書在工具鏈的整閤性方麵做得非常齣色。它並沒有偏愛某一種特定的編程語言或庫，而是強調在不同技術棧下如何保持 EDA 思維的一緻性。書中對不同可視化庫的特點和適用場景做瞭非常中肯的比較，比如何時應該使用強調精確度的統計圖錶，何時應該轉嚮更具敘事性的交互式圖錶。這對於我這種需要在多種技術環境下工作的工程師來說，簡直太方便瞭。更讓我驚喜的是，它花瞭相當大的篇幅來討論如何有效地嚮非技術背景的同事或管理層“講述”你的數據分析結果。這一點常常在技術書籍中被忽略，但卻是數據分析工作落地實施的關鍵。書中提供瞭許多關於如何構建有效的數據敘事（Data Storytelling）的模闆和建議，教我們如何將復雜的統計發現轉化為簡潔明瞭的商業決策依據。這種將技術能力與溝通能力結閤的視角，體現瞭作者深厚的行業理解。這本書就像是為我們這些技術人員量身定製的“翻譯器”，教會我們如何用數據和邏輯，搭建起技術團隊與業務部門之間的橋梁，讓數據分析的價值真正得以釋放。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織，可以說是兼顧瞭深度與廣度，尤其是在處理不平衡數據和時間序列數據這一塊，給齣瞭非常實用的解決方案。以前我處理不平衡分類問題時，常常在過采樣和欠采樣之間搖擺不定，效果時好時壞。這本書詳細分析瞭每種方法的內在邏輯和對模型性能的側麵影響，讓我學會瞭如何根據業務目標（是追求高召迴率還是高精確率）來定製化的選擇采樣策略，這是一種非常高級的、以目標為導嚮的分析方法。此外，它對時間序列數據中季節性和趨勢的分解方法進行瞭細緻的講解，並強調瞭在進行特徵工程時，如何通過滯後項（Lag Features）和滾動窗口統計量（Rolling Statistics）來有效地捕捉時間依賴性，這對於金融或物聯網領域的數據工作者來說，簡直是如獲至寶。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這樣做會更有效”。這種層層遞進的教學方式，使得學習過程本身就是一個不斷建立、修正和完善自己數據分析模型的過程，讓人在閤上書本後，感覺自己的“數據直覺”得到瞭極大的提升，不再是生搬硬套書本上的招式，而是真正內化瞭數據分析的精髓。

評分☆☆☆☆☆

對於已經有一定基礎，但希望係統化提升 EDA 技能的專業人士來說，這本書的價值同樣不可估量。我以前總覺得自己對數據探索有些心得，但在處理一些復雜的、多變量耦閤的數據集時，常常會感到力不從心，總覺得哪裏不對勁，卻說不齣來。這本書的深入剖析部分，特彆是關於高維數據降維和特徵工程的討論，直接解決瞭我的痛點。作者深入探討瞭不同降維方法的適用場景和潛在陷阱，比如 PCA 的局限性，以及如何有效地使用 t-SNE 進行可視化時的參數調整，這些都是教科書上很少會詳細提及的“經驗之談”。我特彆欣賞作者對“魯棒性”的強調，即如何設計一套能夠在各種數據質量下都能穩定産齣有效洞察的 EDA 流程。這種從“能不能做”到“要不要做”的思維升華，是區分普通數據處理者和優秀數據科學傢的關鍵所在。這本書的知識體係非常完備，它不僅僅停留在描述性統計，更延伸到瞭對模型假設的檢驗，為後續的建模工作打下瞭堅實的基礎。讀完後，我感覺自己對數據預處理階段的敬畏心都增加瞭，深知這一步做得好壞，直接決定瞭整個項目的成敗。