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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
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 電路分析
• 電子設計自動化

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115223395

商品編碼：29692476290

包裝：平裝

齣版時間：2010-05-01

基本信息

書名:EDA技術教程

：25.00元

售價：18.3元,便宜6.7元,摺扣73

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：343000

頁碼：202

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

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

探索數據之美：一本深入淺齣的實踐指南 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、創造價值的核心要素。然而，海量的數據並非都能直接轉化為有用的信息，其中潛藏的規律、模式和異常往往需要我們運用專業的工具和方法去發掘。本書正是為所有渴望駕馭數據、揭示其內在奧秘的探索者量身打造。它並非空泛的理論堆砌，而是一次踏實、深入的實踐之旅，旨在幫助讀者掌握一係列強大而靈活的數據探索技術，讓復雜的數據變得清晰可見，讓零散的信息匯聚成有意義的洞察。 本書的核心理念在於“探索”，意在強調發現和理解的過程。我們相信，最好的學習方式就是親自動手，在真實的數據場景中解決問題。因此，全書的編寫都圍繞著“實踐”展開，從基礎的數據獲取、清洗、預處理，到多樣化的可視化呈現，再到統計學方法的應用，以及模型構建前的深入剖析，都將通過豐富的案例和代碼示例進行詳細講解。我們的目標是讓你不僅僅是“知道”這些技術，更能“做到”它們，並將它們靈活運用到自己的數據項目中。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 在踏上探索之旅前，我們首先需要認識我們即將麵對的數據。本部分將帶領你從零開始，建立起對數據的基本認知。 數據之源：從何而來，為何重要？ 我們將探討數據的種類（結構化、半結構化、非結構化）、數據來源的多樣性（數據庫、API、文件、爬蟲等），以及數據在不同領域的應用價值，讓你深刻理解數據作為新時代“石油”的戰略意義。 數據清洗的藝術：瑕不掩瑜的智慧。 真實世界的數據往往是“髒”的。缺失值、異常值、重復項、不一緻的格式……這些都是數據探索路上的攔路虎。本部分將係統介紹各種常用的數據清洗技術，包括識彆和處理缺失值（刪除、插補）、檢測和處理異常值（基於統計、基於模型）、重復值檢測與閤並，以及數據格式標準化和統一。你將學會如何像偵探一樣，在雜亂無章的數據中找齣並修復“破綻”，為後續的分析打下堅實基礎。 數據轉換與特徵工程：賦予數據新的生命。 有時，原始數據並不直接適用於分析。本部分將深入講解數據轉換的技術，如數值型數據的縮放（標準化、歸一化）、類彆型數據的編碼（獨熱編碼、標簽編碼），以及日期時間數據的處理。更重要的是，我們將引導你進行“特徵工程”，這是從原始數據中創造齣更具信息量、更能提升模型性能的新特徵的過程。你將學習如何通過組閤、聚閤、衍生等方式，從現有特徵中挖掘齣隱藏的洞察，為模型提供更豐富的“養料”。 數據采樣與降維：管理龐大與復雜。 當數據量過於龐大時，直接分析可能效率低下且成本高昂。本部分將介紹數據采樣技術，如隨機采樣、分層采樣，讓你在保留數據主要特徵的同時，提高分析效率。同時，我們還將探討數據降維的方法，如主成分分析（PCA）和t-SNE，它們能夠將高維數據投影到低維空間，便於可視化和分析，同時保留數據中的重要信息，幫你“化繁為簡”，看清數據的本質。 第二部分：洞察的眼睛——數據可視化之道 數據可視化是將抽象的數據轉化為直觀圖形的強大工具，它是理解數據、發現模式、溝通洞察的“通用語言”。本部分將帶你掌握各種可視化技巧，讓你的數據“開口說話”。 基礎圖錶的精髓：點、綫、麵的敘事。 從最基本的散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖，到直方圖、箱綫圖、密度圖，我們將深入講解每種圖錶的適用場景、繪製方法以及如何通過它們來揭示數據的分布、趨勢、比較和關係。 關係與分布的深度探索：多維視角下的理解。 當需要探索變量之間的關係時，我們還需要更豐富的可視化工具。你將學習如何使用熱力圖來展示變量之間的相關性，如何利用散點圖矩陣一次性查看多個變量之間的關係，以及如何通過小提琴圖和分麵圖來觀察不同分組下數據的分布差異。 地理空間數據的魅力：地圖上的故事。 如果你的數據包含地理位置信息，那麼地圖可視化將為你打開一個全新的維度。我們將介紹如何繪製散點地圖、熱力圖地圖、區域填充地圖，讓你能夠直觀地理解數據的空間分布特徵和區域差異。 交互式探索的樂趣：讓數據動起來。 靜態圖錶有其局限性，而交互式可視化能夠讓你更深入地探索數據。我們將介紹如何創建可交互的圖錶，如允許用戶縮放、平移、懸停顯示信息，甚至動態調整參數，從而實現更靈活、更深入的數據挖掘。 可視化進階：美觀、清晰與洞察力。 除瞭掌握基本技巧，本書還將指導你如何設計齣既美觀又清晰的數據可視化作品。我們將討論配色方案的選擇、標簽和標題的優化、信息冗餘的避免，以及如何通過一緻性和對比度來引導觀者的注意力，最終讓你的圖錶不僅能呈現數據，更能講述一個引人入勝的“數據故事”。 第三部分：統計的智慧——量化你的發現 可視化固然重要，但要獲得更嚴謹、更可靠的洞察，統計學知識是不可或缺的。本部分將引入關鍵的統計概念和方法，幫助你量化數據的特徵和關係。 描述性統計：數據的“畫像”。 在深入分析之前，我們首先需要用統計學語言來描述數據的基本特徵。我們將講解如何計算和理解均值、中位數、眾數、方差、標準差、偏度和峰度，讓你能夠快速掌握數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。 推斷性統計：從樣本到整體的躍遷。 很多時候，我們隻能獲得部分數據（樣本），但希望瞭解整體（總體）的規律。本部分將介紹推斷性統計的基本概念，如假設檢驗、置信區間，以及如何利用這些工具來評估數據的顯著性、做齣關於總體的推斷。 相關性分析：量化變量間的聯係。 變量之間是否存在關聯？關聯的強度如何？我們將深入講解相關係數（如Pearson相關係數、Spearman相關係數）的計算和解釋，幫助你量化兩個變量之間的綫性或單調關係。 概率分布的理解：數據的“性格”。 許多自然現象和統計過程都遵循特定的概率分布，如正態分布、泊鬆分布、二項分布等。本部分將為你介紹這些常見的概率分布，並講解如何識彆和應用它們，從而更好地理解數據的生成機製。 貝葉斯統計入門：從先驗到後驗的更新。 傳統的頻率學派統計學之外，貝葉斯統計提供瞭一種獨特的視角，它能夠將先驗知識與觀測數據相結閤，進行更靈活的推斷。本部分將為你介紹貝葉斯統計的基本思想和簡單應用，讓你接觸到另一種強大的統計分析範式。 第四部分：模型之始——為機器學習鋪路 在許多數據項目中，最終的目標是構建預測模型或分類模型。在真正進入模型構建之前，深入的數據探索是至關重要的，它能夠為模型選擇、特徵工程、模型評估提供關鍵依據。本部分將聚焦於模型構建前的準備工作。 特徵選擇：精挑細選，事半功倍。 並非所有特徵都對模型有益，有些甚至會乾擾模型的學習。本部分將介紹多種特徵選擇方法，包括過濾法（基於統計指標）、包裹法（基於模型性能）和嵌入法（模型自帶的特徵重要性），幫助你找齣對目標變量最具預測能力的特徵子集。 異常檢測的價值：識彆“不尋常”的信號。 在一些領域，識彆異常點本身就是目標，例如欺詐檢測、工業故障預警。本部分將介紹一些常用的異常檢測技術，如基於統計的方法（如Z-score）、基於距離的方法（如KNN）和基於密度的方法（如LOF），讓你能夠發現數據中那些“與眾不同”的觀測。 聚類分析的啓示：數據的“社群”發現。 聚類分析是一種無監督學習方法，旨在將相似的數據點歸為同一類。本部分將介紹K-Means、DBSCAN等經典的聚類算法，並講解如何通過聚類結果來理解數據的內在分組，發現數據中的“社群”結構，這對於市場細分、用戶畫像等場景尤為有用。 時間序列數據的探索：捕捉“時光”的脈絡。 如果你的數據具有時間維度，那麼對時間序列數據的探索就顯得尤為重要。我們將介紹如何分析時間序列的趨勢、季節性、周期性和自相關性，以及一些基礎的時間序列可視化和預處理技術，為後續的時間序列預測模型打下基礎。 數據探索的報告與溝通：讓發現“落地”。 最終，數據探索的成果需要被清晰地傳達給他人。本部分將指導你如何組織和撰寫一份完整的數據探索報告，如何有效地利用可視化來支持你的論點，以及如何用簡潔明瞭的語言嚮非技術背景的聽眾解釋你的發現和結論。 學習本書，你將獲得： 紮實的數據處理能力： 從數據獲取到清洗、轉換，再到特徵工程，你將能夠自信地處理各種復雜的數據問題。 強大的數據可視化技能： 掌握多種可視化工具和技術，能夠用圖錶清晰地呈現數據洞察，講好數據故事。 量化的分析思維： 運用統計學工具，對數據特徵和關係進行嚴謹的量化分析，做齣有數據支持的判斷。 模型構建的堅實基礎： 瞭解在模型構建前如何進行深入的數據探索，為後續的機器學習項目打下堅實基礎。 解決實際問題的信心： 通過大量的案例和實踐，你將能夠將所學知識應用於自己的實際項目中，解決真實世界的數據挑戰。 本書適閤所有對數據探索感興趣的讀者，無論你是數據分析師、機器學習工程師、科研人員、商業決策者，還是僅僅對數據背後的故事充滿好奇的學生，都能從中獲益。我們鼓勵你在閱讀的同時，積極動手實踐，在你的數據集上反復練習，去感受數據探索的樂趣，去發現數據中的無限可能。讓我們一起，用探索之眼，洞察數據之美！

評分☆☆☆☆☆

老實說，我買這本書是為瞭補強我的模擬電路設計（Analog/Mixed-Signal）部分知識，特彆是關於版圖設計規則（Layout Practices）和寄生參數提取（Extraction）的細節。我希望教程能夠提供一些經典電路單元（如帶隙基準源、LDO或OP-Amp）的布局技巧，以及如何通過仿真工具驗證這些布局對性能的影響。遺憾的是，本書的重點似乎完全偏嚮瞭數字邏輯領域，對模擬部分的探討淺嘗輒止，並且非常晦澀。書中關於版圖的部分，僅僅停留在瞭規則設計（DRC）的錶層，對於如何應對匹配問題（Matching）、噪聲耦閤（Noise Coupling）或是高精度采樣電路的屏蔽設計等專業難題，這本書提供的解決方案簡直是天方夜譚。讀到最後，我發現自己對如何優化一個實際的模擬模塊的版圖，依然一無所知。這本書更像是一本停留在係統架構層麵的理論導論，而不是一本深入到物理層級的“技術教程”。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為這本《EDA技術教程》會覆蓋當前主流FPGA設計流程，包括從RTL編碼到實現、比特流生成的完整周期。我特彆關注瞭如何高效地使用特定廠商（比如Xilinx Vivado或Intel Quartus Prime）的約束文件（XDC/SDC）來控製設計性能，以及如何利用增量式設計（Incremental Compilation）來加速迭代。然而，這本書對FPGA工具鏈的介紹幾乎是空白的，它避開瞭具體廠商的IP核使用、時鍾域交叉（CDC）的處理方法，甚至連如何有效地進行資源利用率分析都一筆帶過。它更像是一本關於通用電路設計原理的泛論，而非針對特定硬件實現平颱的“技術教程”。當我嘗試在書中尋找關於調試（Debug）的章節時，我隻發現瞭一些關於理論仿真模型的描述，而沒有關於硬件調試工具（如ILA/VIO核）的具體配置和使用指南。總而言之，如果你是FPGA工程師，這本書幾乎沒有提供任何可以直接應用於你日常工作的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起這本書時，我心中燃起瞭一絲希望，以為終於能找到一本能徹底梳理清楚數字後端流程的書籍。我渴望看到關於物理實現（Physical Implementation）的精細步驟，例如如何有效地進行布局（Place）、如何優化布綫擁塞（Routing Congestion）以及如何處理IR Drop和Electromigration等關鍵問題。然而，這本書在這些核心環節的處理上簡直是蜻蜓點水。它似乎滿足於使用一些非常老舊或通用的術語來描述這些復雜過程，但完全沒有深入到現代SoC設計中必備的自動化腳本、設計流程的迭代優化、或者與特定IP廠商工具集成的具體實踐。我花瞭很大力氣去尋找關於先進封裝技術（如Chiplet或2.5D/3D IC）的章節，畢竟這是當前行業的熱點，但書中對此隻字未提，仿佛這些技術從未存在過。整本書讀下來，我感覺自己好像在閱讀一本十年前的概覽性教材，缺乏對當前業界主流工具鏈（如Synopsys Fusion Compiler或Cadence Innovus）的操作細節的覆蓋，讓人感到非常失望，完全不具備實戰指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本《EDA技術教程》實在讓人摸不著頭腦。我原本期待著能學到一些關於電子設計自動化工具（EDA）的紮實知識，比如如何使用主流的仿真軟件進行電路設計、驗證和布局布綫。然而，書中的內容似乎更偏嚮於一些高層次的理論探討，甚至有些內容讓我覺得更像是在介紹芯片製造的曆史沿革，而非具體的“技術教程”。舉例來說，書中花費瞭大量篇幅去闡述CMOS工藝的演變，雖然這部分背景知識很有價值，但對於一個急需掌握如何用VHDL或Verilog編寫行為級模型的初學者來說，這些信息顯得過於冗餘和脫節。當我翻到關於靜態時序分析（STA）的部分時，期望能看到清晰的約束設置和案例分析，結果看到的卻是對時序收斂性的哲學思考，而不是具體軟件中的命令和參數設置。這本書的結構混亂，像是把不同階段、不同深度的資料拼湊在一起，讓人很難形成一個連貫的學習路徑。如果我是一個完全的新手，讀完之後可能對EDA的“概念”有所瞭解，但絕對無法上手進行任何實際的設計工作，這與“教程”的定位嚴重不符。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格實在過於學術化和抽象，讓我難以産生任何學習的動力。它充斥著大量的數學公式和復雜的理論推導，這些內容雖然在理論研究中可能很有價值，但對於一個希望通過“教程”快速掌握應用技能的工程師來說，簡直是災難。例如，在講解綜閤（Synthesis）過程中遇到的優化算法時，作者似乎更熱衷於證明某個NP難問題的近似解法的收斂性，而不是直截瞭當地告訴讀者在實際綜閤腳本中應該如何調整時序目標（Timing Goals）以達到最優的結果。書中鮮有高質量的圖示和代碼示例來輔助理解，那些為數不多的流程圖也顯得非常粗糙和過時，缺乏現代EDA工具鏈的可視化支持。閱讀體驗極其糟糕，我感覺自己更像是在啃一本晦澀的數學專著，而不是一本旨在教授實際操作技能的教程。如果想瞭解這些數學原理，我或許會去圖書館找更專業的書籍，而不是指望一本聲稱是“技術教程”的書籍能提供這種深度的理論轟炸。