EDA实用技术(第2版)(普通高等教育“十一五”规划教材) 宋嘉玉 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋嘉玉 著

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• 集成电路
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• VHDL
• 电路分析
• 电子设计
• 可编程逻辑器件
• FPGA

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115259240

商品编码：29352536620

包装：平装

出版时间：2012-01-01

基本信息

书名：EDA实用技术(第2版)(普通高等教育“十一五”规划教材)

定价：33.80元

作者：宋嘉玉

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787115259240

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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本书较全面地介绍了EDA的实用技术，讲述通俗易懂，将知识点与能力点有机结合起来，注重对应用能力的培养。
本书主要内容包含可编程逻辑器件、QuartusIl设计软件的应用、硬件描述语言(VHDL)、Multisim9设计软件的应用、Protel 99SE电路原理图设计、Protel 99SE电路板图设计、开发系统案例。
本书可作为高职高专院校电子类等专业的教材，也可供相关专业技术人员阅读参考。

目录

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章绪论
1.1 EDA技术及发展
1.2硬件描述语言
1.3 EDA技术的基本设计方法
1.4常用的EDA设计工具
第2章可编程逻辑器件
2.1可编程逻辑器件
2.1.1可编程逻辑器件的发展历程
2.1.2 PLD的分类
2.2复杂可编程逻辑器件
2.2.1 Altera公司MAX7000系列
2.2.2 MAX7000系列器件编程
2.3现场可编程门阵列
2.3.1 Altera公司FLEXlOK系列
2.3.2现场可编程fl阵列FPGA的配置
2.3.3 Altera公司其他FPGA产品简介
2.4可编程逻辑器件的设计流程
本章小结
思考题与习题
第3章Quartus¨设计软件的应用
3.1 概述
3.1.1 Quartus Il软件简介
3.1.2 Quartus Il软件的安装
3.1.3 QuartosIl软件的用户界面
3.1.4 Quartus Il的开发流程
3.2 Quartus Il的基本操作
3.2.1 Quartus Il原理图输入法
3.2.2 Quartus II文本编辑输入法
3.3设计项目的编译与仿真
3.3.1项目的编译
3.3.2项目的功能仿真与时序分析
3.4层次化设计输入法
3.5器件的下载编程
本章小结
思考题与习题
第4章 硬件描述语言VHDL
4.1 概述
4.2 VHDL的基本结构
4.2.1 库(Library)
4.2.2 实体(ENTITY)
4.2.3 结构体
4.3 VHDL的基本知识
4.3.1 标识符(Identifiers)
4.3.2关键字(Keyword)
4.3.3数据对象(Data Objects)
4_3.4数据类型(DdtdTypes)
4.3.5运算符
4.3.6属性(Attributes)
4.4 VHDL语言的基本语句
4.4.1顺序(Sequential)语句
4.4.2并行(Concurrent)语句
4.5 VHDL设计举例
4.5.1组合逻辑电路的设计
4.5.2时序逻辑电路的设计
4.6 VHDL程序设计进阶
4.6.1子程序、程序包及配置
4.6.2 VHDL的结构描述方法
4.7数字系统层次化设计实例
4.7.1出租车计费器
4.7.2数字秒表
4.7.3智能函数发生器
4.8其他硬件描述语言简介
4.8.1 Verilog HDL
4.8.2 ABEL.HDL
本章小结
思考题与习题
第5章 Multisim9设计软件的应用
第6章 Protel 99SE电路原理图设计
第7章 Protel 99SE电路板图设计
第8章 开发系统案例
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数据探索与可视化实战指南》 引言 在信息爆炸的时代，海量数据如同未经雕琢的璞玉，蕴藏着巨大的价值。如何从杂乱无章的数据中提炼洞见，发现隐藏的模式，预测未来趋势，已成为各行各业亟需掌握的核心能力。本书正是一本旨在帮助读者掌握数据探索与可视化核心技能的实战指南，它将带领您一步步走进数据的世界，学习如何有效地清洗、转换、分析和呈现数据，从而做出更明智的决策。 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 数据分析初学者： 渴望系统学习数据分析方法论和实践技巧，建立扎实的数据分析基础。 在校学生： 计算机科学、统计学、数学、经济学、管理学等相关专业的学生，需要掌握数据分析工具和技术以应对课程学习和毕业设计。 职场人士： 市场营销、产品运营、金融、咨询、科研等领域的从业者，希望提升数据分析能力，优化工作流程，发掘业务增长点。 对数据科学感兴趣的爱好者： 想要了解数据分析的全貌，学习如何利用数据解决实际问题。 本书最大的特色在于其“实战导向”。我们深知，理论知识的掌握固然重要，但只有通过大量的实践，才能真正理解和应用所学。因此，本书的每一章都精心设计了丰富的案例，涵盖了现实世界中常见的数据分析场景，并提供了详尽的代码示例和操作步骤。我们鼓励读者跟随书中的指导，动手实践，在亲身体验中巩固知识，提升技能。 本书内容概览 本书共分为 [具体章节数量] 章，系统地介绍了数据探索与可视化过程中的关键环节和实用技术。 第一部分：数据探索的基础 第一章：数据分析的导论与准备 数据分析的意义与价值： 深入阐述数据在现代社会中的核心地位，以及数据分析如何驱动业务增长、科学发现和社会进步。 数据分析的流程： 详细介绍从问题定义、数据收集、数据清洗、数据探索、建模分析到结果展示的完整数据分析流程，强调各环节之间的逻辑关系。 常用数据分析工具介绍： 简要介绍目前主流的数据分析语言（如 Python、R）和相关库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn），以及常用的集成开发环境（IDE）和笔记本工具（如 Jupyter Notebook）。 数据伦理与隐私保护： 强调在数据分析过程中遵守道德规范，保护用户隐私的重要性，以及相关法律法规的要求。 数据类型与度量尺度： 讲解不同类型的数据（定性数据、定量数据）及其度量尺度（名义、顺序、间隔、比例），理解数据特性的基础。 第二章：数据清洗与预处理 理解数据的质量问题： 识别数据中常见的质量问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致的格式等。 缺失值处理策略： 介绍多种处理缺失值的方法，包括删除、填充（均值、中位数、众数、插值法、模型预测）等，并讨论不同方法的适用场景和优缺点。 异常值检测与处理： 讲解多种异常值检测方法，如箱线图法、Z-score法、IQR法等，以及如何对异常值进行处理，包括删除、替换或视为特殊值。 数据格式化与标准化： 学习如何统一数据格式，如日期、字符串、数值类型等，以及如何进行数据标准化（Min-Max Scaling, Z-score Standardization）和归一化，为后续分析做准备。 重复值检测与删除： 掌握识别和处理数据集中重复记录的方法，确保数据的一致性。 数据集成与转换： 学习如何合并来自不同来源的数据，以及如何将数据进行必要的转换，如合并列、拆分列、创建新特征等。 第二部分：数据探索的核心技术 第三章：描述性统计分析 集中趋势度量： 讲解均值、中位数、众数等概念，以及它们在描述数据中心趋势中的作用。 离散程度度量： 介绍方差、标准差、极差、四分位数间距等指标，理解数据的波动性和分布范围。 分布特征分析： 学习如何使用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）来描述数据分布的对称性和尖峭程度。 百分位数与分位数： 理解这些概念在描述数据分布和识别关键值时的应用。 Python/R 实践： 使用 Pandas/dplyr 等库进行描述性统计量的计算和解读。 第四章：单变量数据探索 频率分布表与直方图： 学习如何构建频率分布表，并通过直方图直观展示数据的分布情况，识别数据的模式和集中区域。 箱线图（Box Plot）： 掌握箱线图的绘制和解读，用以展示数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计信息。 密度图（Density Plot）： 了解密度图如何平滑地展示数据的分布曲线，提供比直方图更精细的视图。 其他单变量可视化图表： 介绍如条形图、饼图（谨慎使用）等，适用于不同类型单变量数据的展示。 案例分析： 针对特定数据集，进行详细的单变量探索，并总结观察到的特征。 第五章：双变量与多变量数据探索 散点图（Scatter Plot）： 核心工具，用于揭示两个数值变量之间的关系，识别正相关、负相关、线性关系、非线性关系或无关系。 相关性分析： 学习计算皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）等指标，量化变量之间的线性关系强度和方向。 分组散点图与气泡图（Bubble Chart）： 探索两个数值变量在第三个分类变量下的关系，或利用气泡大小体现第四个数值变量。 回归分析简介： 简要介绍线性回归等方法，理解变量间的函数关系。 配对数据分析： 介绍如何分析配对观测数据，如同一对象在不同时间点的测量值。 热力图（Heatmap）： 用于可视化变量间的相关性矩阵，直观展示哪些变量对之间存在强相关性。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 探索高维数据中多变量之间的关系。 案例分析： 结合实际数据集，进行多变量探索，发掘变量间的潜在联系。 第六章：时间序列数据探索 时间序列数据的特性： 理解时间序列数据的固有属性，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机性（Irregularity）。 时间序列图： 绘制时间序列图，直观观察数据的变化趋势和周期性模式。 平稳性检验： 介绍平稳性概念及其重要性，并学习如何进行初步检验。 分解时间序列： 讲解加法模型和乘法模型，如何将时间序列分解为趋势、季节性和残差成分。 自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）： 学习使用ACF和PACF图识别时间序列的依赖性，为模型选择提供依据。 常用时间序列模型简介： 简要介绍移动平均（MA）、自回归（AR）、ARIMA等模型的基本思想。 案例分析： 以实际销售数据或股票价格为例，进行时间序列数据的探索和初步分析。 第三部分：数据可视化的艺术与实践 第七章：数据可视化的原则与技巧 可视化目标： 明确可视化服务的目的，是为了展示趋势、比较差异、揭示关系还是传达信息。 选择合适的图表类型： 根据数据类型和可视化目标，选择最能有效传达信息的图表，避免误导。 信息传达的有效性： 遵循“少即是多”的原则，避免过多的装饰和不必要的信息，突出关键数据。 色彩的运用： 学习如何合理使用颜色来区分类别、强调重点或表示数值范围，避免使用易混淆或难以辨认的颜色组合。 标签、标题与图例： 确保图表具有清晰的标题、准确的标签和易于理解的图例，帮助观众快速理解图表内容。 避免视觉陷阱： 警惕坐标轴截断、比例失真等可能导致的误读。 交互式可视化简介： 介绍交互式可视化的优势，以及如何通过交互性提升数据的探索性和用户的参与度。 第八章：使用 Python 进行数据可视化 Matplotlib 基础： 学习 Matplotlib 的基本绘图命令，绘制线图、散点图、柱状图等。 Seaborn 进阶： 掌握 Seaborn 库，利用其简洁的接口绘制更美观、更具统计学意义的图表，如分布图、分类图、回归图等。 自定义图表样式： 学习如何调整图表的主题、字体、颜色、背景等，使其更符合特定需求。 多图绘制与组合： 学习如何在一个画布上绘制多个子图，以及如何组合不同类型的图表。 地理空间数据可视化简介： 简要介绍如何使用 Python 库（如 Geopandas, Folium）进行地图可视化。 实际案例： 结合前面章节的数据，运用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制各种图表，进行数据展示。 第九章：使用 R 进行数据可视化 ggplot2 核心语法（Grammar of Graphics）： 深入理解 ggplot2 的图层化构建思想，掌握如何通过映射（mapping）、几何对象（geoms）、统计变换（stats）、坐标系（coords）等组件来创建复杂的图表。 常用图表类型： 学习如何使用 ggplot2 绘制散点图、线图、柱状图、箱线图、直方图、密度图、热力图等。 图表美化与定制： 掌握修改图表的主题、颜色、标签、标题、轴刻度等，使图表更加专业和易于理解。 数据转换与可视化结合： 学习如何结合 dplyr 等数据处理包，在可视化之前对数据进行必要的转换和汇总。 交互式图表（plotly/shiny 简介）： 简要介绍如何利用 R 的生态系统创建交互式可视化。 实际案例： 演示如何用 R 语言实现与 Python 相似的或更具 R 特色的数据可视化。 第十章：综合案例分析与实践 真实世界数据集应用： 本章将选取一个或多个具有代表性的真实世界数据集（如电商销售数据、社交媒体分析数据、用户行为数据等），从数据获取、清洗、探索到可视化，进行一个完整的端到端分析。 问题驱动的学习： 围绕具体业务问题或研究目标，引导读者思考如何运用所学的数据探索和可视化技术来解决问题。 多维度分析与洞察挖掘： 演示如何结合多种分析技术和可视化方法，从不同角度深入挖掘数据中的价值。 结果的解释与沟通： 强调如何清晰、有效地解释分析结果，并用可视化手段将复杂的数据信息传达给非技术人员。 迭代与优化： 展示数据分析和可视化过程中的迭代性，以及如何根据反馈进行优化。 高级主题简介（可选）： 根据实际内容，可能简要提及一些更高级的主题，如 A/B 测试数据分析、基础机器学习模型的探索性数据分析（EDA）等。 本书特色与优势 1. 理论与实践并重： 在提供扎实理论基础的同时，本书极其重视动手实践，通过大量的代码示例和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 2. 工具全面： 覆盖当前数据科学领域最流行的两大语言 Python 和 R 及其核心库，为读者提供多样的选择和广阔的视野。 3. 循序渐进，逻辑清晰： 内容设计遵循数据分析的逻辑流程，从基础概念到高级应用，由浅入深，易于理解和掌握。 4. 案例丰富，贴近实际： 精选的案例来源于真实世界，能够帮助读者理解数据分析在不同领域的应用，培养解决实际问题的能力。 5. 图文并茂，直观易懂： 大量精美的图表贯穿全书，将抽象的数据和概念具象化，提升阅读体验和学习效率。 6. 注重方法论： 强调数据分析的思想和方法，而非仅仅局限于工具的使用，帮助读者建立长期的、可迁移的能力。 学习建议 勤动手： 理论学习的同时，务必亲手敲打代码，运行示例，修改参数，尝试解决书中的练习题。 多思考： 在分析数据的过程中，不断思考“为什么会出现这样的结果？”，“还有没有其他解释？”，“如何进一步探索？”，培养批判性思维。 勤查阅： 遇到不理解的概念或报错，及时查阅相关文档或搜索引擎，加深理解。 勇于实践： 尝试将书中所学应用到自己感兴趣的数据集或实际工作中，在实践中不断成长。 结语 数据是时代的语言，而数据探索与可视化正是解读这门语言的关键技能。掌握了本书介绍的知识和技术，您将能够自信地驾驭数据，从中发现规律，洞察趋势，做出更优决策，从而在信息化的浪潮中乘风破浪。我们相信，本书将是您数据之旅上一位得力的伙伴。 --- 重要提示： 以上内容是基于一个典型的“数据探索与可视化”类图书可能包含的主题和结构而生成的简介，字数约为1500字。实际的图书简介会根据具体内容、目标读者、以及作者的侧重点有所不同。本书中提及的工具和技术（如Python, R, Pandas, Matplotlib, Seaborn, ggplot2, Jupyter Notebook等）是当前数据科学领域非常主流且常用的。 为了满足您“不包含此书内容”的要求，我在生成内容时，尽量避免直接提及“EDA实用技术(第2版)(普通高等教育“十一五”规划教材) 宋嘉玉”这个具体书名，以及其可能包含的特定章节标题或详细到某一页的例子。我构建的是一个普适性的、内容详实的“数据探索与可视化”类图书简介，涵盖了该领域的核心概念、方法论和技术，但并不特指某一本具体书籍。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我拿到这本书之前，对“数据探索”这个概念是抱有怀疑态度的，总觉得这不过是数据分析流程中可有可无的“美化”环节。然而，这本书彻底颠覆了我的固有认知。它用大量的对比案例雄辩地证明了，一个高质量的EDA环节，可以省去后续建模过程中数倍的调试时间。书中对于如何设计一套高效的EDA报告流程有着独到的见解，它不只是教你如何拖拽鼠标生成图表，而是指导你如何围绕业务目标，构建一个具有说服力的分析叙事线。我特别欣赏它在讲述数据清洗和转换时所采用的“反面教材”方法，通过展示那些“糟糕”的数据处理后果，反而加深了读者对规范操作的记忆。这本书的语言风格非常成熟和老练，透着一股久经沙场的沉稳，没有丝毫的浮夸或故作高深，使得即便是复杂的数据变换逻辑，也能被清晰地逻辑链条串联起来，让人在阅读时产生强烈的信服感。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种刚刚踏入数据分析领域的新手量身定做的，简直是拨云见日。我之前对各种统计图表和数据清洗一窍不通，感觉面对一堆杂乱无章的数字就像面对一堵无形的墙。但是，这本书的讲解方式极其生动形象，完全没有那种枯燥的理论说教。作者似乎深谙如何将复杂的概念拆解成一个个可以消化的小块，每一步都有清晰的图文指导，尤其是那些关于异常值处理的章节，读起来一点都不费劲，感觉就像有个经验丰富的老手在我旁边手把手地教我。我特别喜欢它对数据探索性分析（EDA）核心思想的阐述，它不仅仅是教你怎么“画图”，更重要的是教你“如何思考”数据背后的故事，培养了一种对数据敏感的直觉。这本书的实战性极强，案例贴近实际工作场景，读完后立刻就能上手操作，而不是停留在纸上谈兵的阶段。对于想要系统性构建自己数据分析能力框架的人来说，这本书绝对是不可多得的指南，它让原本令人望而生畏的数据处理过程变得充满探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

对于一个已经有些年头、但想更新自己技能栈的从业者来说，这本书的“新”在于它对现代数据分析范式的深刻理解和整合。它不仅仅是罗列了各种技术点，而是将这些技术点巧妙地编织成一个完整的、符合工业界标准的分析工作流。我特别关注了书中关于数据预处理中缺失值和异常值处理的章节，发现里面介绍了一些非常现代且高效的迭代式处理方法，这比我过去依赖的简单均值填充要精妙得多。此外，书中对结果的可视化呈现，强调了信息密度与清晰度的平衡，这在快节奏的商业决策环境中至关重要。作者的写作功底非常扎实，行文流畅自然，没有生硬的翻译腔或晦涩的术语堆砌，使得即便是涉及较深层次的统计概念时，也能被转化为可操作的步骤。读完这本书，我最大的感受是，我不再是单纯地操作软件，而是开始真正地“驾驭”数据了。

评分☆☆☆☆☆

我对技术书籍的耐心一向有限，很多教材动辄就是大段的公式堆砌，让人昏昏欲睡，但这本书在这一点上做得非常出色。它的叙事节奏把握得恰到好处，不像某些教材那样板着脸孔，而是带着一种温和的引导性。我尤其欣赏它对不同可视化工具的对比和取舍分析，没有盲目推崇某一种“万能钥匙”，而是基于不同的数据类型和分析目标，给出最恰当的建议。比如，在讲解高维数据可视化时，它没有直接跳到复杂的降维算法，而是先通过一些直观的投影方法让读者建立空间感，这种循序渐进的教学设计，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于那些希望从Excel转向专业分析工具的朋友来说，这本书提供了一个非常平滑的过渡桥梁，它既有理论深度，又不失操作的落地性，让你明白为什么某些图表是“错的”，以及如何修正它，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。每次合上书本，都感觉自己的分析工具箱里又添置了几件趁手的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了一个普通教材的范畴，它更像是一部数据科学家的“内功心法”修炼手册。我过去阅读过不少关于特定软件操作的指南，但都缺乏对“底层逻辑”的深入挖掘，读完后总感觉根基不稳。然而，这本书的视角非常宏大且扎实，它深入剖析了数据质量对后续建模影响的严重性，并提供了大量行之有效的预处理策略。特别是关于时间序列数据的处理部分，讲解得尤为细致入微，涵盖了趋势、周期性以及季节性的分解与识别，这些都是我在实际项目中经常遇到的棘手问题。作者对细节的把控达到了令人称道的程度，例如，在数据透视和交叉分析的例子中，他反复强调了统计显著性的重要性，避免了初学者经常犯的“只见相关，不问因果”的错误。这本书的厚度足以证明其内容的广度和深度，但阅读体验却异常流畅，这归功于其精妙的章节结构和逻辑推导，让人甘愿沉浸其中，持续挖掘数据背后的奥秘。