EDA技术基础 9787301115039 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵明富，李立军 著

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• 电路分析
• 电子设计自动化
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出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301115039

商品编码：29654305933

包装：平装

出版时间：2007-06-01

图书基本信息
图书名称	EDA技术基础	作者	赵明富,李立军
定价	22.00元	出版社	北京大学出版社
ISBN	9787301115039	出版日期	2007-06-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本		商品重量	0.4Kg

内容简介

EDA技术是把计算机技术应用于电子电路设计过程的一门新技术，给电子产品的设计、开发带来了革命性的变化。本书以可编程逻辑器件应用为主线，全面介绍了EDA技术，内容包括了EDA技术概述、可编程逻辑器件、 MAX plus Ⅱ软件操作、VHDL程序设计基础和电路设计实践。本书知识面广、实用性强、重点突出。 　　本书可作为应用型本科院校电子类、电气类、通信类专业学生的教材或课程设计、毕业设计、科技创新实践的指导用书，也可作为职业技术教育、技术培训及电子产品研发人员的参考用书。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

穿越迷雾：数据探索之旅 在这信息爆炸的时代，海量的数据如同未经雕琢的璞玉，蕴藏着无限的价值。然而，如何从纷繁复杂的数据洪流中洞察真相，提炼出有意义的见解，却是一项艰巨的挑战。这本《穿越迷雾：数据探索之旅》正是为渴望驾驭数据、解锁其深层秘密的读者精心打造的指南。它并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的旅程，带领我们深入数据世界的腹地，学习一套强大的分析方法，从而在数据的迷雾中拨云见日，发现隐藏的规律与趋势。 什么是数据探索？ 数据探索（Exploratory Data Analysis, EDA），顾名思义，是指在正式建模或深入分析之前，对数据集进行初步了解和审视的过程。它不仅仅是简单地计算均值和标准差，而是通过一系列可视化的技术和统计方法，去“理解”数据。这个理解的过程就像一位经验丰富的侦探，仔细检查每一个犯罪现场的线索，寻找异常、关联和模式。EDA 的核心目标是： 识别数据特征： 了解数据的整体结构、变量类型、数据分布等基本信息。 发现数据质量问题： 找出缺失值、异常值、数据不一致等潜在的错误，为后续的数据清洗做好准备。 探索变量间的关系： 揭示不同变量之间是否存在相关性、影响或制约。 识别潜在模式和趋势： 发现数据中蕴含的周期性、季节性、聚类等有价值的信息。 形成假设： 基于初步的探索结果，提出关于数据背后现象的假设，为进一步的深入分析提供方向。 指导建模选择： EDA 的发现可以帮助我们选择最适合当前数据的建模方法和特征工程策略。 为何要进行数据探索？ 很多初学者在面对数据时，往往急于构建复杂的模型，期望一蹴而就地得出结论。然而，缺乏初步的数据探索，就像在黑暗中摸索，很容易误入歧途。EDA 的重要性体现在： 避免“垃圾进，垃圾出”： 如果数据本身存在严重问题，再精密的模型也无法产生可靠的结果。EDA 是数据质量的第一道防线。 提升模型性能： 通过理解数据的分布和变量间的关系，我们可以更有效地进行特征工程（例如，创建新的特征、处理分类变量），从而显著提升模型的预测精度。 深化领域理解： EDA 过程本身就是一个学习和理解数据背后业务含义的过程，有助于我们从更专业的角度看待问题。 节省时间和资源： 在早期阶段发现问题，可以避免在后续耗费大量时间去调试模型，或者基于错误的数据做出错误的决策。 激发洞察力： 数据中往往隐藏着意想不到的规律。EDA 的可视化和统计分析可以帮助我们发现这些“惊喜”，从而获得创新的商业见解。 本书将带您领略的精彩旅程 《穿越迷雾：数据探索之旅》将以一种系统化且富有启发性的方式，引导读者一步步掌握 EDA 的精髓。本书的内容涵盖了从基础概念到高级技巧的方方面面，确保读者能够全面而深入地理解和应用 EDA 技术。 第一部分：数据探索的基石 本部分将为读者打下坚实的基础，介绍 EDA 的核心概念和基本工具。 数据概览： 如何快速了解数据集的维度、变量类型、数据量等基本属性。我们将学习使用描述性统计指标（如均值、中位数、方差、标准差、分位数等）来量化数据的基本特征，并理解这些指标在数据理解中的作用。 数据可视化基础： 可视化是 EDA 的灵魂。本章将深入讲解各种基本图表（如直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等）的绘制方法、适用场景以及如何通过这些图表解读数据。我们将强调如何选择最合适的图表来展示特定的数据信息，以及如何从图表中识别数据分布、异常值和初步关系。 变量类型与处理： 理解不同类型的变量（数值型、类别型、日期型等）是进行有效分析的前提。我们将学习如何识别这些变量，并针对不同类型的变量采取相应的初步处理策略，为后续分析奠定基础。 第二部分：深度挖掘与洞察 在掌握了基础知识后，本部分将带领读者进入更深层次的数据探索。 单变量分析的进阶： 除了基本的描述性统计，我们将学习如何通过更精细的可视化技术（如小提琴图、密度图）来深入理解单个变量的分布形态，以及如何识别偏态、峰态等特征。 多变量关系探索： 数据之间的关系是理解现象的关键。本章将详细介绍如何通过散点图矩阵、热力图、相关系数矩阵等工具，系统地探索两个或多个变量之间的相关性，包括线性相关、非线性相关以及变量之间的潜在交互作用。 异常值检测与处理： 异常值可能是数据中的“噪音”，也可能是指示重要事件的“信号”。我们将学习多种识别异常值的方法，如基于统计的方法（Z-score, IQR）和基于可视化的方法（箱线图），并探讨如何根据具体情况选择保留、修正或移除异常值。 缺失值分析与处理： 缺失值是数据分析中的常见挑战。本章将指导读者如何识别缺失值的模式（随机缺失、非随机缺失），并介绍多种处理策略，如删除法、插补法（均值/中位数/众数插补、回归插补、K近邻插补等），以及各种方法的优劣势。 第三部分：高级探索与实践 本部分将进一步提升读者的EDA能力，并强调在实际项目中的应用。 时间序列数据探索： 许多数据都包含时间维度，如股票价格、销售额、传感器读数等。我们将学习如何对时间序列数据进行可视化，识别趋势、季节性、周期性等模式，并理解平稳性等概念。 类别数据探索： 类别数据在现实世界中非常普遍。本章将介绍如何有效地探索类别变量的分布、频率，以及类别变量与其他变量之间的关系，例如使用交叉表、堆叠条形图、分组箱线图等。 聚类分析初步： 在某些情况下，我们希望发现数据中的自然分组。本章将介绍聚类分析的基本思想，以及如何通过聚类图等方式初步识别数据中的簇，为无监督学习奠定基础。 EDA在实际项目中的应用： 本章将通过真实世界的数据集案例，演示如何将前面学到的EDA技术融会贯通，应用于实际的项目中。我们将模拟一个完整的EDA流程，从数据导入、初步探索，到发现问题、形成假设，最终指导后续的建模工作。 工具与技巧： 贯穿全书，我们将提及并演示如何在流行的编程语言（如Python）及其相关库（如Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly）中实现各种EDA技术。书中还会提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助读者更高效地进行数据探索。 这本书的读者对象 无论您是： 数据分析师新手： 渴望系统学习如何从数据中提取价值，为您的职业生涯奠定坚实基础。 机器学习工程师： 需要深入理解数据，优化特征工程，提升模型性能。 业务分析师： 希望通过数据洞察来驱动业务决策，发现新的增长点。 学生与研究人员： 在学术研究中需要处理大量数据，并从中得出科学的结论。 任何对数据充满好奇的人： 想要掌握一种强大的方法来理解和解释我们周围的世界。 《穿越迷雾：数据探索之旅》都将是您不可或缺的伙伴。它将赋能您用数据说话，让您在信息洪流中不再迷茫，而是成为那个能够清晰洞察真相的引领者。让我们一起踏上这段激动人心的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本《EDA技术基础》真的是让我对集成电路设计的工作流程有了脱胎换骨的认识。以前总觉得设计一个芯片就好像搭积木一样，知道输入输出就行，但读完这本书才明白，背后的逻辑和工具链有多么复杂和精妙。书中对硬件描述语言（HDL）的讲解，尤其是VHDL和Verilog的对比分析，细致入微，不仅仅是语法层面的介绍，更深入到了如何用这些语言高效地描述硬件行为和结构。我印象最深的是关于时序逻辑和组合逻辑综合的那一章，作者用了大量的图示和实际案例来阐述如何将高层次的设计意图转化为实际的门级网表，这对于初学者来说简直是明灯。而且，它并没有停留在理论层面，而是花了很大篇幅介绍了主流EDA工具的使用流程，比如从原理图输入到布局布线、签核测试的每一步，每一步的关键参数和可能遇到的陷阱都讲得非常透彻。看完之后，我立刻能上手进行简单的ASIC设计流程模拟了，极大地缩短了我从理论到实践的摸索时间，绝对是工程实践者的必备手册。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的深度和广度超出了我原本对“基础”二字的所有想象。我原本以为这会是一本偏向理论概念的入门读物，没想到它在后端设计，尤其是物理实现方面的内容扎实得令人咋舌。书中对版图设计规则（DRC）的讲解，以及如何通过静态时序分析（STA）来保证电路在目标工艺库和工作频率下的可靠性，简直就是一本微缩版的“工艺与良率圣经”。我特别欣赏作者在阐述这些复杂算法时的清晰度，比如关于布局规划和布线拥塞优化的部分，它没有堆砌晦涩的数学公式，而是通过形象的比喻和流程图，将这些优化过程的内在驱动力阐释得淋漓尽致。这对于那些想从纯粹的RTL设计者转向系统级芯片实现工程师的人来说，价值无法估量。它教会我的不仅是“怎么做”，更是“为什么要这么做”，从根本上提升了对设计质量的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常具有说服力，它不像某些教科书那样枯燥乏味，而是更像一位经验丰富的老工程师在手把手地带你进入这个行业的核心圈子。最让我受益匪浅的是它对设计验证（Verification）的重视程度。很多基础书籍往往一带而过，但这本书专门用了一大块篇幅来讲解如何构建一个健壮的验证平台，包括功能仿真、覆盖率收集以及形式验证的基本思想。作者强调了“没有验证的设计就是未完成的设计”，这种理念的灌输非常及时且到位。我尤其喜欢它对Testbench编写规范的介绍，它不是简单罗列代码片段，而是从可重用性、可维护性的角度出发，教导读者如何写出企业级的验证代码。这种对工程质量的执着追求，让这本书的含金量瞬间提升了一个档次，绝对不是那种只教你画门电路图的入门书。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初次翻阅这本书时，我对其中涉及的某些高级概念感到有些吃力，比如寄生参数提取和后仿真处理的精度问题，这部分内容确实需要读者具备一定的电子电路基础知识才能完全消化。然而，正是这种适度的挑战性，体现了它的专业深度。它没有为了迎合所有读者而牺牲内容的准确性和严谨性，这在技术书籍中是难能可贵的品质。作者巧妙地在每一个技术难点后都设置了“设计者箴言”或“陷阱提醒”的小节，这些穿插其中的经验之谈，就像是为你扫清了未来可能遇到的几处“技术暗礁”。它让你明白，EDA工具的输出结果并非真理，而是需要设计者基于对物理世界的理解去审视和修正的中间产物。这本书教会我如何与这些强大的自动化工具“共舞”，而非盲目地服从它们的指令。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这本《EDA技术基础》也体现了出版方对知识传递的尊重。纸张的质量上乘，使得复杂的电路图和时序波形图看起来清晰锐利，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于需要反复对照学习的读者来说是一个巨大的加分项。内容组织上，它采用了模块化结构，每一章节都像一个独立的知识单元，可以根据实际项目需求进行针对性学习，非常灵活。例如，如果我当前只关注低功耗设计（Power Management），我可以迅速定位到相关章节，快速掌握相关的设计流和约束设置技巧，而不需要从头到尾阅读。这种高度的实用性和结构化的知识体系，使得这本书不仅适合作为大学教材，更适合成为工作现场随时可以翻阅的案头参考书，其价值远超其价格本身。