EDA技术与应用(全国普通高等院校电子信息规划教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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关可 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302302681

商品编码：29750663637

包装：平装

出版时间：2012-12-01

基本信息

书名:EDA技术与应用(全国普通高等院校电子信息规划教材)

定价：22.00元

售价：15.4元,便宜6.6元,折扣70

作者:关可

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-12-01

ISBN：9787302302681

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《eda技术与应用》以altera公司的ep1c3型fpga为蓝本，详细介绍了ep1c3的内部结构及功能设计、altera的fpga设计工具quartusii的设计方法以及vhdl硬件描述语言，并通过相应的实例分析、实例设计和拓展思维训练三个环节，引导读者能够快速掌握fpga的设计方法和设计理念，并通过训练逐步提高自己的设计水平。在每章后面还附有习题，便于读者学习和教学使用。

　　《eda技术与应用》可以作为高等院校电子工程、通信、工业自动化、计算机应用技术等学科的本科生或研究生的电子设计或eda技术课程的教材和实验指导书，也可作为相关专业技术人员的参考书。

目录

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章 绪论

1.1 pld的分类

1.2 pld设计的基本流程

1.2.1 设计输入

1.2.2 设计综合

1.2.3 仿真验证

1.2.4 设计实现

1.2.5 下载验证

1.3 pld设计的常用工具

1.3.1 altera公司设计开发工具

1.3.2 xilinx公司设计开发工具

1.4 pld技术发展趋势

习题

第2章 ep1c3型fpga结构

2.1 逻辑阵列块

2.1.1 lab连接

2.1.2 lab控制信号

2.2 逻辑单元

2.2.1 lut链和寄存器链

.2.2.2 addnsub信号

2.2.3 le操作模式

2.3 多路径互连

2.3.1 行互连

2.3.2 列互连

2.4 嵌入式存储器

2.4.1 存储器模式

2.4.2 奇偶位支持

2.4.3 移位寄存器支持

2.4.4 存储器大小配置

2.4.5 字节使能

2.4.6 控制信号和m4k接口

2.4.7 独立时钟模式

2.4.8 输入/输出时钟模式

2.4.9 读/写时钟模式

2.4.10 单端口模式

2.5 全局时钟网络和锁相环

2.5.1 全局时钟网络

2.5.2 双用途时钟管脚

2.5.3 组合资源

2.5.4 锁相环

2.5.5 时钟的倍频和分频

2.5.6 外部时钟输入

2.5.7 外部时钟输出

2.5.8 时钟反馈

2.5.9 相移

2.5.10 锁定检测信号

2.5.11 可编程占空比

2.5.12 控制信号

2.6 输入/输出结构

2.6.1 外部ram接口

2.6.2 ddr sdram和fcram

2.6.3 可编程驱动能力

2.6.4 可编程上拉电阻

2.7 ieee标准1149.1 (jtag）边界扫描支持

习题

第3章 基于quartus ii的fpga设计方法

3.1 quartus ii软件的设计输入

3.1.1 文本编辑器

3.1.2 模块和符号编辑器

3.1.3 megawizard插件管理器

3.1.4 quartus ii支持的其他设计输入

3.2 quartus ii软件的设计约束

3.2.1 分配编辑器

3.2.2 引脚规划器

3.2.3 settings对话框

3.2.4 分配设计分区

3.2.5 导入分配

3.2.6 验证引脚分配

3.3 quartus ii软件的设计综合

3.3.1 analysis & synthesis功能选项设置

3.3.2 查看综合结果

3.3.3 渐进式综合

3.4 布局布线

3.4.1 布局布线设置

3.4.2 查看布局布线结果

3.4.3 优化布局布线结果

3.5 仿真

3.6 时序分析

3.6.1 标准时序分析器的使用

3.6.2 timequest时序分析

3.7 时序逼近

3.7.1 使用时序逼面布局图

3.7.2 使用时序优化向导

3.7.3 使用网表优化实现时序逼近

3.7.4 使用logiclock区域达到时序逼近

3.7.5 使用设计空间管理器达到时序逼近

3.7.6 使用渐进式编译达到时序逼近

3.8 功耗分析

3.8.1 使用powerplay功耗分析器分析功耗

3.8.2 使用powerplay早期功耗估算器

3.9 编程和配置

3.9.1 汇编器assembler的使用

3.9.2 使用programmer对一个或多个器件编程

3.10 调试

3.10.1 signaltap ii逻辑分析器的使用

3.10.2 使用外部逻辑分析仪

3.10.3 使用signalprobe

3.10.4 使用在系统存储器内容编辑器

习题

第4章 vhdl硬件描述语言

4.1 基于硬件描述语言的数字电路设计方法

4.2 硬件设计语言概述

4.3 vhdl语言的基本结构

4.3.1 实体

4.3.2 结构体

4.3.3 结构体的3种子结构

4.3.4 包、库和配置

4.4 vhdl语言要素

4.4.1 vhdl的文字规则

4.4.2 vhdl的数据对象

4.4.3 vhdl的数据类型

4.4.4 vhdl的运算操作符

4.4.5 vhdl的主要描述语句

4.5 基本逻辑电路设计

4.6 使用quartus ii的vhdl语言设计实例

4.6.1 quartus ii软件的开发流程概述

4.6.2 quartus ii对第三方软件的支持

4.6.3 quartus ii开发平台的vhdl语言设计实例

习题

第5章 fpga设计实例

5.1 开发系统简介

5.1.1 硬件符号功能说明

5.1.2 开发系统电路结构

5.1.3 其他硬件资源

5.1.4 开发系统使用前设置

5.2 原理图输入的简单组合逻辑设计

5.2.1 1位全加器设计

5.2.2 4选1数据选择器的设计

5.3 简单时序电路设计

5.3.1 d触发器设计

5.3.2 具有异步清零和同步使能4位十进制加法计数器设计

5.3.3 数控分频器的设计

5.3.4 移位运算器设计

5.4 数码管驱动电路设计

5.4.1 7段数码显示译码器设计

5.4.2 8位数码扫描显示电路

5.5 复杂fpga设计

5.5.1 序列检测器设计

5.5.2 8位十六进制频率计设计

5.6 宏模块设计及测试

5.6.1 dds正弦信号发生器功能

5.6.2 简易dds正弦信号发生器设计

5.6.3 使用signaltap ii对简易dds信号发生器实时测试

5.6.4 拓展训练

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《大数据时代下的数据探索与洞察》 一、 序言 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模增长，渗透到我们生活的方方面面。从商业决策到科学研究，从社会治理到个人生活，数据的价值日益凸显。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它需要我们深入地去挖掘、去理解、去释放。本书《大数据时代下的数据探索与洞察》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统、实用的方法论和技术工具，帮助我们驾驭数据洪流，从中提取有价值的洞察，为决策提供科学依据，为创新驱动提供源泉。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以实践为导向，以问题为中心，通过清晰的逻辑、生动的案例，引领读者一步步走进数据世界。我们将从数据的本质出发，探讨数据的多样性、复杂性以及蕴含的潜在信息，并重点介绍如何通过一系列探索性数据分析（EDA）技术，揭示数据的内在规律，发现隐藏的模式，识别异常点，并最终转化为富有洞察力的见解。 二、 数据探索性分析（EDA）的核心理念与方法论 在深入探讨具体的技术之前，理解EDA的核心理念至关重要。EDA并非仅仅是数据的可视化，而是对数据进行初步的、审慎的审视，以期在进行建模和深入分析之前，能够对数据有一个全面的了解。其核心目标在于： 理解数据结构与特征： 了解数据的维度、数据类型、缺失值、重复值等基本属性，为后续处理奠定基础。 发现数据分布与模式： 探索数据的集中趋势、离散程度、分布形态，识别潜在的周期性、趋势性或聚类性模式。 检测数据质量问题： 识别数据中的异常值、离群点、不一致性等，为数据清洗和预处理提供依据。 检验假设与发现关联： 验证初步的业务假设，探索不同变量之间的相关性，为特征选择和模型构建提供方向。 激发新的洞察与问题： 在探索过程中，往往能发现意料之外的现象，从而产生新的研究思路或业务问题。 本书将围绕上述核心目标，系统性地介绍EDA的方法论，包括： 1. 数据概览与摘要统计： 数值型数据： 计算均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等描述性统计量，全面把握数据的集中趋势、离散程度和分布形态。 类别型数据： 计算频率、百分比，了解各类别出现的次数和比例。 缺失值分析： 统计缺失值的比例、位置，识别缺失模式，为处理策略提供参考。 唯一值分析： 识别具有唯一值的变量，判断其在分析中的价值。 2. 数据可视化技术： 单变量可视化： 直方图（Histogram）： 展示数值型数据的分布情况，观察其形状、峰值和离散程度。 箱线图（Box Plot）： 直观展示数据的中位数、四分位数、异常值，便于比较不同组别数据的分布。 密度图（Density Plot）： 平滑的直方图，更清晰地展示数据的分布曲线。 条形图（Bar Chart）： 展示类别型数据的频率或比例。 饼图（Pie Chart）： 展示类别型数据占总体的比例，但应谨慎使用，避免信息冗余。 双变量可视化： 散点图（Scatter Plot）： 展示两个数值型变量之间的关系，观察是否存在线性、非线性或其他模式。 分组散点图： 在散点图的基础上，根据类别变量对数据进行分组，观察不同类别下的关系。 线图（Line Plot）： 展示数据随时间或其他有序变量的变化趋势，常用于时间序列分析。 热力图（Heatmap）： 展示两个类别变量之间的关联强度，或多个数值变量之间的相关性矩阵。 箱线图与分组： 比较不同类别下数值型变量的分布差异。 多变量可视化： 配对图（Pair Plot）： 同时展示多个变量之间的两两关系图，快速扫描变量间的关联。 三维散点图： 展示三个数值变量之间的关系。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 用于可视化高维数据集，展示多个维度上的数据模式。 3. 特征工程与转换： 特征创建： 基于现有特征，通过组合、计算等方式创建新的、更有意义的特征，如： 日期/时间特征提取： 从日期时间戳中提取年、月、日、星期、小时等。 比率特征： 计算两个数值型变量的比值。 多项式特征： 创建变量的平方、立方等，以捕捉非线性关系。 特征转换： 对现有特征进行变换，以满足模型要求或改善数据分布，如： 对数变换（Log Transformation）： 缓解数据偏斜，使数据更接近正态分布。 平方根变换（Square Root Transformation）： 类似对数变换，用于处理偏斜数据。 标准化（Standardization）： 将数据缩放到均值为0，方差为1的范围，使不同量纲的特征具有可比性。 归一化（Normalization）： 将数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范围。 类别变量编码： 将类别型变量转换为数值型，以便模型处理，如： 独热编码（One-Hot Encoding）： 为每个类别创建一个新的二元变量。 标签编码（Label Encoding）： 为每个类别分配一个唯一的整数。 4. 异常值检测与处理： 基于统计的方法： Z-score、IQR（四分位距）方法。 基于可视化方法： 箱线图、散点图。 基于模型的方法： Isolation Forest、One-Class SVM等（将简要介绍其原理和应用场景）。 异常值处理策略： 删除、替换（均值、中位数、众数）、截断等。 5. 相关性分析： Pearson相关系数： 度量两个数值型变量之间的线性相关强度和方向。 Spearman秩相关系数： 度量两个变量之间的单调关系。 Kendall Tau相关系数： 另一种度量单调关系的指标。 相关性矩阵可视化（热力图）： 直观展示变量之间的相关性。 三、 实践应用场景与案例分析 本书将通过丰富的实际案例，将EDA技术与具体的业务场景相结合，帮助读者理解如何在真实世界中应用这些方法。我们将覆盖以下领域的案例： 商业智能与市场营销： 分析用户购买行为，识别高价值客户群体。 探索产品销售趋势，预测未来销量。 评估营销活动效果，优化广告投放策略。 理解用户反馈，改进产品和服务。 金融风控与欺诈检测： 识别异常交易模式，预防金融欺诈。 分析信用评分数据，评估客户信用风险。 监测市场波动，预测股票价格走势（局限性说明）。 医疗健康与疾病研究： 探索疾病发生与环境、生活方式的关联。 分析患者数据，识别疾病早期预警信号。 评估治疗方案效果。 科学研究与数据挖掘： 在天文学、生物学、社会学等领域，通过EDA发现新的科学规律。 对海量文本数据进行初步探索，提取主题和情感。 在每个案例中，我们将详细展示： 1. 问题定义： 清晰阐述所要解决的业务或研究问题。 2. 数据准备： 介绍数据的来源、格式、预处理步骤。 3. EDA过程： 逐步展示如何运用上述EDA技术进行探索，并解释每一步的观察和发现。 4. 洞察提炼： 将EDA的结果转化为有意义的业务洞察或科学见解。 5. 后续步骤： 简要说明EDA的结果如何指导后续的建模、实验设计或其他分析工作。 四、 探索性数据分析的工具与实践 本书将以Python语言为主要编程工具，并结合其强大的数据科学库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等，来演示EDA的过程。读者将学习如何： 使用Pandas进行数据读取、清洗、转换和结构化操作。 运用Matplotlib和Seaborn绘制各种类型的图表，实现高效的数据可视化。 理解不同图表类型适用的场景，并能根据数据特点选择最佳的可视化方式。 在Notebook环境中（如Jupyter Notebook）进行交互式的数据探索。 五、 总结与展望 数据探索性分析（EDA）是数据科学流程中不可或缺的关键环节。它不仅能够帮助我们深入理解数据，发现潜在的模式和问题，更能激发新的思路，为更高级的分析和建模奠定坚实的基础。本书旨在提供一个全面而实用的EDA指南，希望能够帮助读者掌握驾驭数据的能力，在信息时代做出更明智的决策，驱动创新与进步。 随着数据技术的不断发展，EDA的方法和工具也在不断演进。本书的内容将紧跟时代步伐，介绍最新的技术和趋势，并鼓励读者在实践中不断探索与创新。数据是未来的石油，而EDA则是提炼这石油的关键技术，掌握它，将为您在各个领域打开新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“系统性”和“前瞻性”。它不像一本过时的工具手册，而是像一份不断更新的行业标准参考。在讲解完传统的ASIC设计流程后，它紧接着对新兴的领域，比如软硬件协同设计（SoC集成）和低功耗设计策略进行了相当深入的探讨。我尤其关注了其中关于功耗优化的章节，作者详细列举了从门级到系统级的各种减低功耗的技术，并给出了相应的HDL实现建议，而不是泛泛而谈“要考虑功耗”。这种对当前行业热点和未来趋势的把握，使得这本书的价值超越了单纯的知识传授，更像是一种职业发展的指引。它要求读者不仅要会用工具，更要思考如何站在更高的架构层面去规划一个复杂的数字系统，这对于希望在EDA领域深耕的专业人士来说，是极其宝贵的财富。读完这本书，感觉视野一下子开阔了许多，对整个电子设计生态链的理解也更加立体和深入了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和图示，在现代教材中算是中规中矩，但缺乏一些能抓住眼球的视觉元素。很多复杂的信号流图和状态图，虽然内容准确无误，但如果能用更现代、更清晰的配色和布局来呈现，读起来的体验会更轻松一些。我常常需要在对照着文字反复琢磨那些抽象的框图，才能完全理解某个模块之间的交互逻辑。特别是涉及到物理层面的设计，比如版图规划和信号完整性分析的部分，我感觉如果能配上一些实际PCB截面的放大图或者仿真结果的可视化分析图，那效果会更直观。这本书的优势在于其内容的广度和深度，但如果能在视觉传达上下更多功夫，将那些艰涩的概念用更直观的方式“画”出来，那么它对于自学者来说，无疑会更加友好了。目前来看，它更适合在有经验的教师指导下进行深入研读。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这本书的叙述风格非常“学术化”，可以说是教科书的典范，但也因此在可读性上稍微欠缺了一点点火候。如果把它和市面上那些以项目驱动、手把手教你搭建一个最小系统为例的书籍相比，这本书更像是站在上帝视角俯瞰整个EDA领域的全景图。举个例子，在讲解Verilog HDL的语法特性时，它不会直接给出“请这样写才能通过仿真”的捷径，而是会深入探讨为什么某些结构在硬件实现上会产生冗余或者性能瓶颈。这种深入骨髓的剖析，对于提升读者的设计哲学至关重要，但对于那些急需快速上手做一个具体项目的工程师来说，可能会觉得有些拐弯抹角。我个人更偏爱这种求本溯源的写法，因为它能避免我们陷入工具的限制，让我们明白，工具是为人服务的，理解背后的原理才能真正驾驭复杂的系统。不过，初学者可能会在面对第一章关于数字逻辑基础的复习时感到有些吃力，因为这部分内容处理得相当精炼，像是写给已经有一定基础的人看的快速回顾。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我深刻体会到作者在内容组织上的匠心独运，它不仅仅是在介绍“如何使用”EDA软件，更侧重于“如何设计”高效的硬件结构。尤其是在涉及到高层次综合（HLS）的那几个章节，处理得尤为精彩。作者并没有停留在介绍HLS工具能做什么，而是详细对比了不同抽象层次的代码如何映射到底层的资源分配上，比如循环展开、流水线化对时延和资源消耗的具体影响。这部分内容，在其他教材中常常被一笔带过，被视为“黑箱操作”，但在这里，它被拆解得非常透彻。我特别欣赏它在案例选择上的克制，没有堆砌那些花哨的Demo，而是选取了那些能够清晰展示设计权衡（Trade-off）的核心模块，比如高性能的FIR滤波器或者状态机优化。这使得读者在学习时，能够把注意力集中在设计思想的交流上，而不是被具体的代码细节分散精力。这本书更像是一本内功心法秘籍，而非招式套路大全。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，刚拿到手的时候，我有点被它的厚度和密集的公式吓到了。我本来以为会是一本比较偏向实践操作的书籍，毕竟现在市面上的很多教材都强调“做中学”。但翻开目录，看到那些从底层原理、数学推导到算法实现的章节，我就知道这本《EDA技术与应用》不是闹着玩的。它更像是一本扎实的理论基石，试图把电子设计自动化（EDA）的方方面面都给捋清楚。比如在描述FPGA设计流程时，它没有急于展示Vivado或者Quartus的界面操作，而是花了大篇幅去解释综合和布局布线背后的逻辑优化算法。对于我这种基础知识还算牢固，但想深挖内核的读者来说，这种深度是令人欣慰的，但也意味着阅读过程需要极高的专注度和耐心。很多细节地方，比如时序分析中的建立时间和保持时间裕度计算，作者都给出了非常详尽的数学模型支撑，不像有些教材只是简单地提及“要满足时序要求”，然后就一笔带过了。这本教材在构建知识体系的完整性上做得非常出色，它把EDA从一个工具箱，还原成了一门严谨的工程学科。