EDA技術與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃小祥 等 著

圖書標籤:

• EDA
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• 模擬電路
• 驗證
• 測試
• FPGA
• ASIC
• 電子設計自動化
• 芯片設計

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302286950

商品編碼：29703980772

包裝：平裝

齣版時間：2012-07-01

基本信息

書名：EDA技術與應用

定價：36.00元

作者：硃小祥 等

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-07-01

ISBN：9787302286950

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.454kg

編輯推薦

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《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》由硃小祥、遊傢發主編，本書根據不斷發展的EDA技術以及編者多年的教學經驗和工程實踐，並在參閱同類教材和相關文獻的基礎上編寫完成。本書在內容結構、基本概念、應用實例等方麵的安排和取捨上，既考慮瞭EDA技術理論的係統性、完整性和簡潔性，又注重瞭EDA技術教學的可操作性和實踐性，盡量做到用理論指導電子設計實踐，用設計實例驗證理論技術，實現瞭理論與實踐的**結閤，並利用多塊不同的EDA開發闆驗證設計，使學生從不同的角度進行設計驗證。

內容提要

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《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》由硃小祥、遊傢發主編，本書從應用的角度齣發，首先介紹瞭EDA技術的基本概念、應用特點、可編程邏輯器件、硬件描述語言VHDL及常用邏輯單元電路的VHDL編程技術；然後以EDA應用為目的，通過EDA實例詳細介紹瞭EDA技術的開發過程、開發工具軟件QuartusⅡ的使用、EDA工程中典型的設計實例；後介紹瞭EDA小係統闆的設計，使讀者對其硬件有一個較充分的認識。本書各章節均配有習題及設計實例練習，便於讀者學習和教學使用。書中程序考慮學生學習的多樣性，在不同的EDA開發闆上通過驗證調試。《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》注重精講多練，先進實用，可作為高職高專院校應用電子技術、電子信息技術等專業的教材，也可作為相關技術人員的設計參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數據洞察：從探索到決策的實踐指南》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，如何從浩如煙海的數據中挖掘齣有價值的洞見，並將其轉化為切實的行動，已經成為衡量個人和組織競爭力的關鍵。本書《數據洞察：從探索到決策的實踐指南》正是為應對這一挑戰而生，它並非一本純粹的技術手冊，也不是一本枯燥的理論說教，而是一部融閤瞭理論精髓、實戰技巧和案例分析的行動指南。我們旨在帶領讀者踏上一場數據探索的旅程，從最初的數據理解，到深入的模式發現，再到最終的有效決策，讓數據真正成為驅動進步的強大引擎。 本書的核心在於“洞察”。我們認為，單純的統計分析和圖錶展示固然重要，但真正的價值在於能否從這些數據中提煉齣深刻的理解，發現那些隱藏在數字背後的故事和規律。這需要一種思維方式，一種解決問題的策略，以及一套係統的方法論。本書將循序漸進地引導讀者掌握這一能力。 第一部分：數據初探——理解你的起點 在任何數據驅動的探索開始之前，首要的任務是充分理解數據的本質。本部分將從最基礎的層麵齣發，幫助讀者建立對數據的初步認知。 數據的類型與結構： 我們將詳細介紹不同類型的數據，包括結構化數據（如錶格中的行和列）、半結構化數據（如JSON、XML）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻）。理解數據的結構有助於我們選擇閤適的分析工具和方法。 數據質量的重要性： 數據質量是數據分析的基石。我們將深入探討數據清洗、缺失值處理、異常值檢測和數據一緻性檢查等關鍵步驟。一個不準確或不完整的數據集，即使使用瞭最先進的算法，也隻能得齣錯誤的結論。我們將介紹常用的數據質量評估指標和實用技巧。 探索性數據分析（EDA）的理念與目標： 在這一章，我們將明確EDA的定義、目的以及其在整個數據科學流程中的地位。EDA不僅僅是統計計算，更是一種思維模式——帶著問題去探索，帶著好奇心去發現。我們將強調EDA在識彆數據模式、檢驗假設、發現異常、以及為後續建模提供方嚮方麵的重要作用。 描述性統計的應用： 均值、中位數、方差、標準差、分位數等基本統計量的計算和解讀將是本章的重點。我們將演示如何利用這些統計量快速瞭解數據的中心趨勢、離散程度和分布特徵。 可視化基礎： 圖形是理解數據的最直觀方式。本書將介紹各類基礎圖錶的繪製方法和適用場景，包括直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖、餅圖等。我們將討論如何選擇閤適的圖錶來清晰地傳達數據的分布、關係和趨勢。 第二部分：深度挖掘——揭示數據中的奧秘 當對數據有瞭初步瞭解後，我們將進入更深入的探索階段，運用更豐富的技術和方法來揭示數據中隱藏的模式和關聯。 關係與相關性分析： 探索變量之間的關係是數據分析的核心。我們將學習如何計算和解讀相關係數，識彆綫性相關、非綫性相關以及無相關的情況。散點圖矩陣將作為強大的可視化工具，幫助我們同時觀察多個變量之間的兩兩關係。 數據分組與聚閤： 很多時候，我們需要對數據進行分組，以比較不同類彆或群體的特徵。本章將講解分組聚閤（如按類彆計算平均值、求和、計數）的技巧，以及如何利用這些聚閤結果來發現群體間的差異。 異常檢測與識彆： 異常值可能代錶著錯誤，也可能隱藏著重要的信息。我們將學習各種異常檢測技術，包括基於統計的方法（如Z-score、IQR）、基於距離的方法（如KNN）、以及基於模型的方法。識彆並理解異常值對於數據質量改進和欺詐檢測等應用至關重要。 模式識彆與特徵工程初步： 識彆數據中的重復模式和為模型提取有用的特徵是數據分析的重要環節。本章將介紹一些常見的模式識彆方法，例如使用滑動窗口尋找時間序列中的重復模式。同時，我們將初步探討如何基於現有特徵創造新的、更有預測能力的特徵，為後續的建模打下基礎。 非參數檢驗的應用： 在某些情況下，我們無法假設數據服從特定的概率分布。本章將介紹一些常用的非參數統計檢驗方法，如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等，它們在比較不同組彆分布時非常有用。 第三部分：可視化進階——讓數據“開口說話” 有效的可視化能夠極大地提升數據洞察的效率和傳播力。本部分將帶領讀者掌握更高級、更具錶現力的可視化技術。 多維度數據可視化： 如何有效地展示包含多個變量的數據？我們將介紹平行坐標圖、雷達圖、氣泡圖等技術，幫助讀者處理和理解高維數據集。 交互式可視化： 靜態圖錶隻能提供有限的信息。本章將介紹如何創建交互式圖錶，允許用戶通過縮放、平移、懸停提示、篩選等方式深入探索數據，發現隱藏的細節。 地理空間數據可視化： 如果你的數據包含地理位置信息，地圖可視化將是必不可少的工具。我們將學習如何繪製熱力圖、點圖、區域圖等，直觀地展示地理分布和空間模式。 時間序列可視化： 隨著時間推移的數據具有其獨特的分析需求。我們將展示如何繪製摺綫圖、麵積圖、以及利用箱綫圖展示時間序列數據的周期性、趨勢和季節性。 特定領域的可視化案例： 本章將結閤具體應用場景，展示如何在銷售分析、用戶行為分析、金融市場分析等領域，運用恰當的可視化方法來揭示關鍵信息。 第四部分：從洞察到決策——賦能行動 數據分析的最終目的是驅動決策和行動。本部分將重點關注如何將數據洞察轉化為可執行的計劃。 數據驅動的假設檢驗： 我們將學習如何基於數據分析結果提齣和檢驗假設。例如，通過A/B測試的數據來驗證某個産品功能的有效性。 趨勢預測與情景分析： 基於曆史數據識彆趨勢，並對未來可能發生的情景進行預測。我們將討論一些簡單的預測方法，以及如何進行不同情景下的分析，為風險評估和戰略規劃提供支持。 關鍵績效指標（KPI）的定義與監控： 如何選擇、定義和跟蹤對業務目標至關重要的指標？本章將指導讀者如何通過數據分析來設定閤理的KPI，並利用可視化儀錶闆來實時監控其變化。 案例研究：數據洞察在不同行業的應用： 我們將精選多個來自不同行業的真實案例，深入剖析這些案例中如何運用數據探索和分析來解決實際問題，例如： 市場營銷： 如何通過用戶行為數據進行精準營銷，提升轉化率。 産品開發： 如何分析用戶反饋和使用數據來指導産品迭代。 運營管理： 如何通過數據優化供應鏈，降低成本，提高效率。 金融服務： 如何利用數據進行風險評估和欺詐檢測。 數據溝通與故事講述： 即使是最深刻的數據洞察，如果不能有效地傳達給相關人員，也無法發揮其價值。本章將教授讀者如何將數據分析結果以清晰、有說服力的方式呈現，並通過數據故事來影響決策者。 本書特點： 實踐導嚮： 理論與實踐緊密結閤，提供大量可操作的技巧和代碼示例（可根據實際需要選擇特定編程語言，如Python或R）。 循序漸進： 從基礎概念到高級技巧，邏輯清晰，易於讀者理解和掌握。 案例豐富： 涵蓋多個行業和應用場景的真實案例，幫助讀者將所學知識應用於實際工作中。 強調思維： 不僅僅教授工具和技術，更注重培養讀者的數據分析思維和解決問題的能力。 易於理解的語言： 避免使用過於專業和晦澀的術語，力求用最簡潔明瞭的語言闡述復雜概念。 《數據洞察：從探索到決策的實踐指南》將是任何希望在數據時代取得成功的專業人士、學生或數據愛好者不可或缺的學習資源。無論你是剛剛接觸數據分析，還是希望提升自己的數據洞察能力，本書都將為你提供一條清晰、有效的學習路徑，幫助你從海量數據中發現價值，驅動更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手的時候，我就被它紮實的內容和清晰的邏輯深深吸引瞭。作者似乎對這個領域有著非常深刻的理解，從基礎概念的梳理到復雜算法的深入剖析，都處理得恰到好處。特彆是關於數據預處理那幾章，簡直就是一本實戰寶典，裏麵詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行特徵工程。我記得有一個章節專門講瞭可視化技術，它不僅列舉瞭各種圖錶類型，還非常貼心地解釋瞭每種圖錶背後的統計學含義和適用場景。看完之後，我感覺自己對“用數據說話”有瞭更深層次的認識，不再是盲目地堆砌圖錶，而是能更有目的地去探索數據背後的故事。這本書的語言風格很嚴謹，但又不失親和力，即便是初學者也能很快跟上節奏，而有經驗的讀者也能從中找到新的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計得非常巧妙，它采用瞭模塊化的方式組織內容，讓讀者可以根據自己的需求靈活安排閱讀順序。我個人是從後往前翻瞭一部分，專門針對自己比較薄弱的統計推斷章節進行瞭強化學習。作者在解釋假設檢驗和置信區間時，用瞭很多類比和生活中的例子，使得原本枯燥的統計學變得生動有趣。而且，書中對於模型評估指標的講解也非常細緻入微，比如精確率、召迴率、F1分數，它們之間的權衡和取捨，作者都給齣瞭非常清晰的指導意見。這對於我們構建和優化預測模型時避免常見的誤區非常有幫助。可以說，這本書不僅是工具書，更像是一位經驗豐富、耐心指導的導師。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的排版和細節處理也印象深刻。紙張質量上乘，印刷清晰，即便是長時間閱讀眼睛也不容易疲勞。更重要的是，書中引用瞭大量的經典文獻和前沿研究成果，這顯示齣作者深厚的學術功底和緊跟時代步伐的敏銳度。在每一章的結尾，作者都設置瞭“深入思考”環節，這些問題往往能夠激發讀者進行更深層次的聯想和拓展，而不是簡單地停留在知識的記憶層麵。這本書的價值在於它提供瞭一種係統性的、可遷移的思維模式。我敢肯定地說，這本書對我未來幾年在數據科學領域的職業發展都會産生持續的影響，它提供的是一種方法論，一套可以應對未知挑戰的底層邏輯。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。我原本以為它會集中在某個特定的應用場景，但它卻非常全麵地覆蓋瞭從數據采集到結果解釋的整個流程。我特彆欣賞作者在理論與實踐之間的平衡。它沒有陷入純粹的數學推導，而是將理論知識巧妙地融入到實際案例分析中。比如，在講解聚類算法時，書中不僅分析瞭K-Means的優缺點，還引入瞭層次聚類和DBSCAN，並通過一個具體的市場細分案例展示瞭它們的應用效果。這種多角度的解析方式，極大地提升瞭我的理解效率。而且，書中的圖示和代碼示例都經過精心設計，非常直觀，這對於我們這些需要動手操作的工程師來說，無疑是巨大的福音。讀完後，我感覺自己的工具箱裏多瞭一套完整的、可復用的分析框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於其對“洞察力”的強調，而不僅僅是“工具的堆砌”。很多市麵上的書籍隻教你如何使用某個庫的函數，但這本書卻教你如何“思考”數據。作者花瞭很大篇幅探討瞭如何構建一個好的分析假設，如何設計實驗來驗證這些假設，以及如何識彆數據中的偏見。我尤其喜歡書中關於“探索性分析的哲學”的討論，它讓我開始重新審視自己的工作流程——不再急於求成，而是先花足夠的時間去“傾聽”數據本身的聲音。這種潛移默化的影響，對於提升一個數據分析師的專業素養至關重要。書中的案例往往非常貼近真實世界的復雜性，不像教科書那樣理想化，這使得我們學到的知識可以直接應用到工作中去。