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陈新华 著

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• 验证
• 测试
• FPGA
• ASIC
• 电子设计自动化
• 芯片设计

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111242796

商品编码：29738812700

包装：平装

出版时间：2008-08-01

基本信息

书名:EDA技术与应用

定价：36.00元

售价：25.2元,便宜10.8元,折扣70

作者:陈新华

出版社：机械工业出版社

出版日期：2008-08-01

ISBN：9787111242796

字数：

页码：332

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》是针对当前电子设计自动化（EDA）技术发展日新月异，系统设计、芯片设计和电路设计中的应用软件不断升级，设计理念、设计手段不断提高的情况而编写的。在编写上突出理论与实践相结合的风格，由浅入深地介绍了EDA技术、各种设计仿真软件的使用方法、可编程逻辑器件的概念和基本应用、EDA综合设计等内容。 《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》是作者多年教学改革的成果，其内容已经在多门课程中得到了实践，尤其是在山东省精品课程“数字电子技术”的教学中得到了充分的验证，证明《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》紧跟当前科技发展的需要，符合普通高等院校电子电气信息类各专业“EDA技术与应用”的教学要求。《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》既可作为教材和参考书，也可作为电子行业工程技术人员的入门读物和软件操作手册，读者可以根据自己的需要对有关内容加以组合和取舍。

内容提要

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《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》主要内容包括EDA技术；电路设计仿真软件：Pspice、Multisim8的使用方法；可编程逻辑器件的工作原理、分类及应用；硬件描述语言Vetilog HDL的语法要点与设计实例；数字集成软件QuartLts Ⅱ、仿真软件ModelSim、综合软件Synplify Pro等的使用方法及设计流程；EDA技术综合设计实例。
《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》内容全面，注重基础，理论联系实际，突出实用性，并使用大量图表说明问题，编写简明精炼、针对性强，设计实例都通过了编译，设计文件和参数选择都经过验证，便于读者对内容的理解和掌握。
《普通高等教育“十一五”规划教材：EDA技术与应用》可作为高等工科院校电子电气信息类各专业“EDA技术与应用”方面的教材或参考书，也可作为计算机仿真和计算机辅助设计的实训课程教材，还可作为广大电子设计人员的设计参考书或使用手册。

目录

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作者介绍

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文摘

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章 EDA技术
内容提要：本章主要介绍了EDA技术的概念、产生和发展历史，EDA技术的应用领域及其发展前景，列举并介绍了一些常用的EDA软件。
电子设计自动化（Electronic DesigAutomation，EDA）是从计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等发展而来的。
1.1 EDA技术简介
EDA技术是以计算机为工作平台，以相关的EDA开发软件为工具，以大规模可编程逻辑器件（包括CPLD、FPGA、EPLD等）为设计载体，以硬件描述语言（Hardware Descrip—tioLanguage，HDL）为系统逻辑描述的主要表达方式，自动完成系统算法和电路设计，终形成电子系统或专用集成芯片的一门新技术。
EDA技术研究的对象是电路或系统芯片设计的过程，可分为系统级、电路级和物理级三个层次。EDA设计领域和内容，包括从低频、高频到微波，从线性到非线性，从模拟到数字，从可编程逻辑器件、通用集成电路到专用集成电路的电子自动化设计。
1.1.1 EDA技术的起源
一般认为EDA技术的发展经历了CAD、CAE和EDA三个阶段。
1.CAD阶段
20世纪60年代之前，电子产品硬件系统设计大都采用分立元件。随着集成电路的出现和应用，硬件系统设计进入到CAD发展的初级阶段，该阶段的硬件设计大量选用中、小规模标准集成电路。20世纪70年代，由于设计师对图形符号的使用数量有限，因此传统的手工布图方法无法满足产品复杂性的要求，更不能满足工作效率的要求，就产生了一些单独的工具软件，主要用于印制电路板（PCB）布线设计、电路模拟、逻辑模拟及版图的绘制等领域。这种应用计算机进行辅助设计的时期，就是CAD阶段。例如：PCB布线软件TANGO，用于电路模拟的SPICE，以及后来的集成电路版图编辑与设计规则检查系统等软件，都是这个时期的产品。这时的设计方法和工具软件，虽然也可以利用计算机将设计人员从大量繁琐、重复的计算和绘图工作中解脱出来，但对于复杂的电子系统设计，当时的EDA软件设计能力和作用依然有限，主要是功能单一且相互独立，还不能提供系统的仿真与综合。
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序言

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《数据洞察：探索与实践》 内容概述 《数据洞察：探索与实践》是一本旨在引导读者深入理解和掌握数据分析核心理念与方法论的图书。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是通过大量贴近实际的案例，将数据分析的各个环节——从数据获取、清洗、探索性数据分析（EDA），到建模、评估及结果解读——娓娓道来。本书强调的是一种思维方式，一种从海量数据中挖掘有价值信息、支撑决策的能力。 章节内容详解 第一部分：数据之源与清洗之道 第一章：数据的魅力与价值 本章将首先阐述数据在现代社会中的核心地位，以及数据驱动决策的重要性。我们将探讨不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）及其来源，如数据库、API、网络爬虫、传感器等。 通过生动的案例，读者将领略数据背后隐藏的规律和洞察，理解为何深入分析数据是提升效率、优化策略、发现新机遇的关键。 本章还将初步介绍数据分析的完整流程，为后续深入学习打下基础。 第二章：数据获取的艺术 本章将详细讲解各种数据获取的常用技术和工具。 数据库操作： 学习SQL语言的基础和进阶用法，包括数据的查询、连接、过滤、聚合等，掌握从关系型数据库中高效提取数据的技巧。 API接口调用： 讲解如何理解和使用RESTful API，通过编程（如Python的requests库）从各种在线服务（如社交媒体、天气服务、金融数据平台）获取实时数据。 网络爬虫技术： 深入介绍网络爬虫的基本原理、常用框架（如Scrapy、BeautifulSoup）以及道德规范和法律风险。通过实际操作，读者可以学习如何抓取网页信息，构建自己的数据集。 文件读取与处理： 覆盖CSV、JSON、Excel、XML等常见文件格式的读取方法，以及使用Pandas等库进行高效文件操作的技巧。 第三章：数据清洗的生存法则 数据清洗是数据分析中最耗时但也至关重要的一步，本章将聚焦于此。 缺失值处理： 探讨识别缺失值的方法，以及删除、填充（均值、中位数、众数、插值法、基于模型的填充）等多种处理策略，并分析不同方法的优缺点及其适用场景。 异常值检测与处理： 讲解如何识别统计学上的异常值（如Z分数、IQR法则），以及基于可视化（箱线图、散点图）的异常值发现。讨论保留、删除、转换或替换异常值的不同方法。 数据格式统一与转换： 解决日期格式不一致、字符串编码错误、单位不统一等问题，学习如何规范化数据，使其适合后续分析。 重复数据处理： 学习如何检测和删除重复记录，确保数据的唯一性。 数据类型转换： 确保数值型数据被正确识别为数值，类别型数据被正确表示，以及日期时间数据能进行有效计算。 数据校验与一致性检查： 制定和执行规则，以确保数据逻辑上的一致性，例如，检查年龄是否合理，端口号是否在有效范围内等。 通过大量的代码示例和实践练习，读者将能够熟练应对现实数据中遇到的各种“脏”问题。 第二部分：数据探索与可视化之旅 第四章：数据的统计概览 本章将介绍用于初步了解数据分布和基本特征的统计方法。 描述性统计： 深入理解均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数、百分位数等概念，学习如何计算和解读这些统计量。 频率分布与直方图： 通过直方图直观展示数据的分布情况，识别偏态、峰度等特征。 相关性分析： 学习计算变量之间的皮尔逊相关系数，理解其含义，以及判断变量间线性关系的强弱和方向。 分组统计： 学习如何根据某一类别变量对数据进行分组，并计算各组的描述性统计量，发现不同群体间的差异。 第五章：数据探索性分析（EDA）的深度实践 本章是本书的核心之一，将引领读者进行系统的探索性数据分析。 变量分布的深入洞察： 单变量分析： 利用箱线图、小提琴图、密度图等，深入分析单个变量的分布特性，识别偏态、多峰等情况。 多变量分析： 两变量关系： 散点图、分组箱线图、热力图等，分析两个数值型变量或一个数值型变量与一个类别型变量之间的关系。 多变量可视化： 散点图矩阵、平行坐标图、子图等，探索三个或更多变量之间的复杂关系。 模式识别与趋势发现： 通过可视化和统计方法，识别数据中的潜在模式、周期性趋势、季节性变化等。 假设的生成与检验： 基于数据探索的结果，初步形成关于数据背后现象的假设，并设计简单的统计检验来验证这些假设。 特征工程初步： 在EDA过程中，识别可能对后续建模有用的特征，并进行初步的特征构造或转换。 交互式探索： 介绍如何利用交互式可视化工具（如Plotly、Bokeh）进行更灵活、更深入的数据探索。 第六章：数据可视化的魔力 可视化是沟通数据洞察最强大的工具，本章将深入探讨数据可视化的原则与技巧。 图表选择指南： 根据数据类型和分析目的，选择最合适的图表类型（折线图、柱状图、饼图、散点图、气泡图、地图、树状图、旭日图等）。 有效可视化的原则： 讲解如何设计清晰、准确、无误导性的图表，包括标题、轴标签、图例、颜色使用、数据标记等要素的处理。 高级可视化技术： 多图组合与仪表盘： 如何将多个图表组织起来，构建信息丰富的仪表盘，提供全局视图。 地理空间可视化： 使用地图可视化展示地理分布数据，如热力图、标记图、区域图。 网络图与关系可视化： 展示实体之间的连接关系。 常用可视化库介绍与实践： Matplotlib： Python中最基础也是最强大的可视化库，学习其绘图原理与自定义能力。 Seaborn： 基于Matplotlib，提供更高级、更美观的统计图表。 Plotly/Bokeh： 专注于交互式和Web应用的可视化库。 通过大量实际代码演示，读者将能够创作出专业级的数据可视化作品，有效地传达数据洞察。 第三部分：数据分析的进阶与应用 第七章：数据预处理与特征工程 本章将系统阐述为构建有效模型所必需的数据预处理和特征工程技术。 特征缩放： 讲解标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler）等技术，理解它们为何以及何时必要，以及对不同算法的影响。 编码分类变量： 深入探讨One-Hot编码、标签编码、序数编码等方法，并讨论各自的优缺点和适用场景。 处理不平衡数据： 介绍过采样（SMOTE）和欠采样等技术，以应对类别分布不均的问题。 特征选择： 介绍基于过滤（Filter）、包装（Wrapper）和嵌入（Embedded）方法的特征选择技术，如相关性分析、卡方检验、递归特征消除（RFE）、Lasso回归等。 特征创建： 学习如何基于现有特征组合、转换或提取新的、更有意义的特征，例如，从日期中提取年、月、日、星期，或者创建交互项。 第八章：建模基础与模型评估 本章将介绍几种常用的机器学习算法，并重点讲解模型评估的重要性。 监督学习基础： 回归模型： 线性回归、多项式回归的原理、应用场景及模型解释。 分类模型： 逻辑回归、K近邻（KNN）、决策树、支持向量机（SVM）的基本原理和使用。 模型评估指标： 回归模型： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）。 分类模型： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵。 模型选择与调优： 介绍交叉验证（Cross-Validation）技术，用于更可靠地评估模型性能，并初步探讨超参数调优（Hyperparameter Tuning）的重要性。 第九章：实际应用案例分析 本章将通过多个不同领域的真实案例，综合运用前几章的知识，展示数据分析的全过程。 案例一：电商用户行为分析 目标：分析用户购买行为，识别高价值用户，优化推荐系统。 内容：数据清洗、用户画像构建、购买模式挖掘、RFM模型应用（Recency, Frequency, Monetary）。 案例二：金融风险预测 目标：建立模型预测客户违约风险。 内容：特征工程、不平衡数据处理、逻辑回归或决策树模型构建、模型性能评估。 案例三：市场营销效果评估 目标：分析广告投放效果，优化营销策略。 内容：数据整合、AB测试结果分析、用户转化路径分析、关键指标洞察。 案例四：社交媒体情绪分析（可选） 目标：分析用户对某一话题或产品的评论情绪。 内容：文本数据预处理、词频统计、情感词典应用或简单分类模型。 每个案例都将强调从问题定义、数据准备、分析过程到最终洞察产出的完整链条。 本书特点 理论与实践紧密结合： 每章理论讲解后都附带丰富的代码示例（主要使用Python语言及其主流库如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn），并提供练习题，鼓励读者动手实践。 案例驱动： 选取的案例贴近商业和科研场景，力求让读者感受到数据分析的实际价值。 循序渐进： 从基础的数据处理概念讲起，逐步深入到高级的分析方法和建模技巧，适合不同背景的读者。 强调思维方式： 不仅传授技术，更注重培养读者的数据分析思维，包括如何提出问题、如何设计分析方案、如何解释结果等。 强调可视化沟通： 充分利用图表的力量，帮助读者掌握如何将复杂的数据洞察清晰地传达给非技术人员。 《数据洞察：探索与实践》将是您在数据分析领域踏出坚实一步的理想伙伴，帮助您在信息爆炸的时代，从数据中发现价值，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的软件工程师，更侧重于后端架构和性能优化，平时很少有时间深入钻研前沿的数据挖掘理论，因此，我更关注一本技术书籍的实用性和对现有工具链的兼容性。这本书的结构安排，非常巧妙地平衡了理论深度与工程实践之间的关系。我发现它在介绍那些复杂的机器学习算法时，并没有仅仅停留在数学推导上，而是很快地将焦点转移到了如何用主流的编程语言库去实现和部署这些模型上。这种“理论先行，工具落地”的叙述路径，对我这种动手型读者来说，简直是福音。尤其让我眼前一亮的是，书中对不同数据存储格式的读取效率对比分析，那份详尽的基准测试数据，直接能指导我在实际项目中选择最优的数据访问策略。那些关于大数据集处理的篇章，语气果断而自信，仿佛在告诉我：“是的，这些问题都能被解决，而且我已经把最优解摆在了你面前。”我需要的是能立刻在我代码库里产生价值的内容，而不是停留在纸面上的空中楼阁，这本书显然做到了这一点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，封面那深邃的靛蓝色调，配上烫金的字体，散发出一种沉稳而又不失现代感的专业气息。我毫不犹豫地拿起它，光是翻阅前几页目录的排版，就能感受到编者在内容组织上的匠心独运。那些章节标题的措辞，精准而富有洞察力，让人对即将展开的知识体系充满期待。特别是它在数据可视化的案例部分，文字描述的流畅性，仿佛引导我亲眼目睹一个复杂的概念是如何被层层剥开，最终以清晰的图表呈现在眼前。虽然我目前对某些高级统计模型的理解还停留在初级阶段，但这本书的行文风格，那种既不失严谨又不失温度的叙述方式，极大地降低了我的阅读门槛。它不像某些教科书那样，充满了冷冰冰的公式堆砌，反而更像是一位经验丰富的导师，耐心地为你解析每一个步骤背后的逻辑。我特别欣赏它在数据预处理章节中对异常值处理的细致讲解，那种“宁可多花笔墨，也要确保读者理解到位”的教学态度，让人倍感亲切和信赖。我期待着能跟随这本书的指引，系统地建立起自己的数据分析框架。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触数据科学领域的研究生，对海量的信息和专业术语感到有些不知所措。这本书的阅读体验，在我看来，简直是为我们这类“入门者”量身定制的温暖港湾。它的叙事风格非常平易近人，没有那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调。作者似乎深知初学者的困惑点，总能在关键的概念被引入时，适时地穿插一些生动的比喻或者生活化的例子来辅助理解。例如，它解释“主成分分析”时，用了类似“给一个拥挤的房间打光，只留下最清晰的轮廓”的比喻，一下子就把抽象的降维概念给具象化了。此外，书中的术语表设计得极为考究，每一个重要概念的定义都简洁明了，并且标注了它在不同语境下的细微差别。这种体贴入微的关怀，让我在深夜伏案学习时，很少感到迷茫和挫败。它像一位耐心的伙伴，陪着我一步步踏入这个看似深奥的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的，是它对数据伦理和治理的探讨。在当前这个大数据无处不在的时代，技术能力固然重要，但如何负责任地使用这些能力，却往往被忽略。这本书并没有将伦理问题束之高阁，而是将其融入到了数据采集、清洗和模型解释的每一个环节中进行讨论。它详细阐述了在构建预测模型时，如何系统性地检测和消除潜在的偏见（Bias），并且强调了“模型可解释性”在建立用户信任中的核心地位。这种前瞻性的视野，体现了作者超越纯粹技术层面的深刻思考。我尤其欣赏其中关于“数据主权”和“隐私保护技术”的专题讨论，文字充满了一种强烈的社会责任感，语气恳切而有力，它提醒我们，每一次数据操作都可能产生真实的社会影响。这本书不仅教会我如何驾驭强大的技术工具，更教会我如何带着敬畏之心去使用它们。这使得它超越了一本普通的工具书，更像是一份面向未来的行业宣言。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初被这本书吸引，是冲着它封面上那个号称能“揭示数据深层奥秘”的宣传语去的。作为一个从事市场研究多年的专家，我深知，数据本身只是原材料，真正的价值在于提炼和洞察。这本书在探讨因果推断和A/B测试的章节，展现了一种近乎哲学思辨的严谨性。它没有盲目推崇任何单一的方法论，而是深入剖析了每种方法论背后的假设前提和适用边界。比如，它对“幸存者偏差”在市场调研中的具体体现，进行了多角度的剖析，语言犀利而精准，直击行业痛点。这种批判性的思维训练，远比单纯地教会我如何运行一个程序重要得多。我感觉作者不仅仅是在教我“做什么”，更是在教我“怎么想”。那些案例分析，虽然场景设置得比较宏大，但其逻辑链条清晰可见，让人能将书本知识平移到自己手头的复杂商业问题中去。这是一种知识的“迁移能力”的培养，这正是我在寻找的真正价值所在。