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赵艳华 著

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 验证
• 时序分析
• 功耗分析
• FPGA
• ASIC
• 设计流程
• 电子设计自动化

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512352001

版次：1

商品编码：11402608

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-02-01

页数：160

正文语种：中文

内容简介

本书根据电子设计自动化（EDA）实践教学的特点，分基础知识篇和实验与课程设计篇，由浅入深的讲解了EDA软件Quartus II的开发流程，并结合课程进度和实践环节的需要，编写了实验项目。书中第1章和第2章介绍了Quartus II 6.0的开发流程和使用技巧，可供初学者进行基础操作和入门学习。第3章简明扼要的列出了VHDL硬件描述语言和Verilog HDL语言的语法要素和语法格式，供实验者速查参考。第4章和第5章介绍了两种常见的EDA实验系统的构成和使用方法。第6章是基础实验部分，根据课程进度，可选择开展其中的部分实验。第7章是综合实验项目，可作为课程设计和实习实践环节的选题进行设计。
本书采用双色印刷，版面活泼、明晰，易为学生接受。编写融通用性、专业性、知识性、趣味性于一体，为EDA实验课程的理想教材。

作者简介

作者为青岛农业大学老师，长期从事一线教学实践工作，工作经验丰富，并撰写多本教材著作，写作经验丰富。本书自上市以来，不断重印，销量良好。

目录

前言

基础知识篇

第1章 QuartusⅡ6．0软件操作指南

1．1 QuartusⅡ6．O简介

1．2 设计流程操作指南

1．2．1 建立新工程

1．2．2 设计输入

1．2．3 分析与综合

1．2．4 适配

1．2．5 全程编译

1．2．6 时序仿真

1．2．7 电路观察器

1．2．8 打开原有工程

1．2．9 引脚分配与下载

1．3 Project Navigator与工程管理

1．3．1 【ierarchy】标签页

1．3．2 【Files】标签页

1．3．3 工程文件管理

第2章 QuartusⅡ应用技巧

2．1 原理图编辑器

2．1．1 原理图编辑工具栏

2．1．2 添加原理图符号

2．1．3 导线绘制与命名

2．2 波形文件编辑器

2．2．1 波形编辑界面

2．2．2 波形编辑工具栏

2．2．3 仿真设置

2．3 用原理图输入法进行设计

2．4 资源分配编辑器

2．4．1 用户界面和主要功能

2．4．2 【Pin Planner】

2．5 工程设置

2．6 嵌入式逻辑分析仪的应用

2．6．1 SignalTap Ⅱ文件的建立

2．6．2 逻辑分析仪的使用操作

2．7 切换界面模式

第3章 实用语法速查

3．1 VHDL语法要素速查

3．1．1 VHDL标识符命名规则

3．1．2 VHDL数值表达方式

3．1．3 VHDL操作符

3．2 VHDL语句格式速查

3．3 Verilog HDL语法要素

3．3．1 Verilog HDL标识符

3．3．2 Verilog HDL注释

3．3．3 Verilog的四种逻辑值

3．3．4 Verilog HDL数据类型

3．3．5 运算符

3．4 Verilog HDL语句格式速查

3．4．1 设计单元：模块

3．4．2 声明

3．4．3 模块并行执行语句格式

3．4．4 顺序执行语句

第4章 GW48教学实验系统说明

4．1 GW48系列教学实验系统原理与使用介绍

4．1．1 GW48系统使用注意事项

4．1．2 系统构成与使用方法

4．2 实验电路结构图

4．2．1 实验电路信号资源符号图说明

4．2．2 各实验电路结构图特点

4．3 GW48-PK系统结构图信号名与芯片引脚对照表

第5章 C-EDA实验开发系统简介

实验与课程设计篇

第6章 基础实验

6．1 实验操作注意事项

6．2 实验总结与实验报告要求

6．3 基础实验项目

实验1 仪器的熟悉及简单组合电路的设计

实验2 4位硬件加法器VHDL设计

实验3 触发器的设计

实验4 含异步清零和同步时钟使能的4位加法计数器

实验5 7段数码显示译码器设计

实验6 组合逻辑电路设计

实验7 三人裁判表决器设计

实验8 扫描显示电路的驱动

实验9 用状态机实现序列检测器的设计

实验10 用状态机对ADC20809的采样控制电路实现

实验11 组合电路设计

实验12 VGA显示接口设计实验

实验13 二进制码转换成BCD码

第7章 课程设计

7．1 概述

7．2 课程设计内容

设计1 数字式竞赛抢答器

设计2 数字钟

设计3 数字频率计

设计4 拔河游戏机

设计5 乒乓球比赛游戏机

设计6 交通信号灯控制器

设计7 电子密码锁

设计8 彩灯控制器

设计9 脉冲按键电话显示器

设计10 简易电子琴

设计11 出租车自动计费器

设计12 洗衣机控制器

设计13 秒表设计

设计14 简易函数信号发生器设计

设计15 采用流水线技术设计高速数字相关器

设计16 循环冗余校验(CRC)模块设计

设计17 FPGA步进电机细分驱动控制设计

设计18 直流电机的PWM控制

设计19 测相仪设计

前言/序言

《数据探索与可视化分析实战指南》 内容简介： 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼价值，洞察规律，并将其转化为可执行的洞察，是现代商业决策、科学研究以及技术创新的核心驱动力。本书《数据探索与可视化分析实战指南》便应运而生，旨在为读者提供一套全面、系统且高度实践化的数据探索与可视化分析方法论。本书不侧重于某个特定工具的语法教学，而是着眼于数据分析的根本逻辑、核心思维以及关键步骤，帮助读者构建起扎实的数据分析基础，掌握独立解决实际数据问题的能力。 本书内容涵盖数据探索的各个关键环节，从数据的初步理解、清洗与预处理，到多维度的数据分析与特征工程，再到最终的可视化呈现与解读，力求为读者构建一条清晰、流畅的数据分析全流程路径。我们相信，掌握了这些通用的方法和思维，读者便能灵活运用各种现有的工具，无论是在Python、R、SQL，还是BI（商业智能）工具中，都能得心应手地进行数据分析工作。 第一部分：数据分析的基石——理解与准备 在深入探索数据之前，对数据的充分理解和有效的准备是至关重要的第一步。这一部分将引导读者建立起正确的数据分析思维框架，并掌握一系列实用的数据预处理技术。 数据分析概述与思维导图： 我们将首先探讨什么是数据分析，它在不同领域的应用价值，以及数据分析师应具备的核心素养。本书将重点介绍一种“从问题出发，到结论落地”的数据分析思维模式，帮助读者明确分析的目标，规避盲目性。通过一系列思维导图，读者将清晰地看到数据分析的宏观流程，包括问题定义、数据获取、数据理解、数据清洗、数据转换、特征工程、建模分析、结果评估以及结论报告等关键阶段。 数据源与数据类型详解： 读者将学习如何识别和理解不同类型的数据源，例如结构化数据（数据库、CSV文件）、半结构化数据（JSON、XML）以及非结构化数据（文本、图像）。我们将深入讲解数据的基本类型，如数值型（离散、连续）、类别型（名义、有序）等，并阐述不同数据类型对后续分析方法选择的影响。 数据质量的审视与度量： 数据质量是分析结果可靠性的生命线。本章将详细介绍数据质量的常见问题，包括缺失值、异常值、重复值、不一致值、格式错误等。读者将学习如何通过统计方法（如均值、中位数、标准差）、可视化图表（如箱线图、散点图）来直观地检测这些问题，并理解如何衡量数据质量的优劣。 数据清洗与缺失值处理： 数据清洗是数据准备的核心环节。本节将系统性地介绍各种数据清洗策略。对于缺失值，我们将探讨多种处理方法，包括删除（行删除、列删除）、填充（均值填充、中位数填充、众数填充、回归填充、插值填充）以及利用模型预测填充等，并分析各种方法的适用场景和潜在影响。 异常值检测与处理： 异常值可能导致分析结果的偏差，但也可能蕴含重要的信息。我们将介绍基于统计学的异常值检测方法，如Z-score、IQR（四分位距），以及基于可视化方法的检测，如箱线图。对于检测到的异常值，我们将讨论其产生的可能原因，并介绍处理策略，如截尾（winsorizing）、删除或将其视为特殊类别。 数据标准化与归一化： 许多算法对数据的尺度敏感，因此数据标准化和归一化成为必不可少的预处理步骤。本节将详细解释标准化（Z-score标准化）和归一化（Min-Max归一化）的原理、计算方法以及它们的应用场景。读者将了解何时使用哪种方法，以避免因特征尺度差异过大而影响模型性能。 数据转换与编码： 原始数据往往不适合直接用于分析。我们将介绍多种数据转换技术，包括对数转换、平方根转换等，以处理偏斜的数据分布。同时，对于类别型数据，我们将深入讲解其编码方法，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、序数编码（Ordinal Encoding）等，并讨论不同编码方式的优缺点。 第二部分：深度洞察——多维度分析与特征工程 在完成了数据的初步准备后，本书将带领读者进入数据的深层探索阶段，运用统计学和机器学习的思维，挖掘数据中的模式与规律，并构建更具表现力的特征。 描述性统计分析： 描述性统计是理解数据分布、集中趋势和离散程度的基础。本章将详细讲解各种描述性统计指标，如均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等。通过计算和解读这些指标，读者可以初步掌握数据的整体特征。 探索性数据分析（EDA）的核心思想： EDA的本质在于通过一系列统计方法和可视化技术，来发现数据中的潜在模式、关联性和异常，从而指导后续的建模和决策。本节将深入阐述EDA的哲学，强调其迭代性、好奇心驱动以及与业务问题的紧密结合。 单变量分析： 了解单个变量的分布情况是EDA的第一步。我们将介绍针对不同数据类型（数值型、类别型）的单变量分析方法，包括直方图、密度图、箱线图、条形图、饼图等可视化工具，以及频率统计、百分比统计等描述性统计方法。 双变量与多变量分析： 探索变量之间的关系是数据分析的关键。本节将重点介绍双变量分析技术，包括散点图、折线图、分组柱状图、堆积柱状图等，用于分析两个数值型变量、一个数值型一个类别型变量，或两个类别型变量之间的关系。我们将进一步探讨相关性分析（Pearson、Spearman），协方差，以及如何利用热力图（Heatmap）来直观展示多变量之间的相关性矩阵。 分组分析与聚合： 按照某个或某几个维度对数据进行分组，并进行聚合统计，是发现群体差异的关键。我们将介绍如何使用SQL的GROUP BY子句，或者Python中Pandas库的groupby()方法，进行平均值、总和、计数、最大/最小值等聚合操作，从而揭示不同类别下的数据特性。 时间序列数据分析基础： 时间序列数据在金融、气象、销售等领域应用广泛。本章将介绍时间序列数据的基本概念，如趋势、季节性、周期性、随机性，以及如何进行时间序列的分解（如STL分解）。读者将学习如何可视化时间序列数据，并识别其中的变化模式。 特征工程： 特征工程是将原始数据转化为模型能够更好理解和利用的特征的过程，其重要性不亚于模型选择。本节将深入探讨多种特征工程技术，包括： 创建新特征： 从现有特征组合或变换出新的、更有意义的特征，例如从日期中提取年、月、日、星期几，计算年龄、时间差、比率等。 特征交互： 探索特征之间的组合效应，例如将两个数值型特征相乘或相加。 聚合特征： 对分组后的数据生成聚合统计特征，例如计算某个用户在过去一段时间的平均消费额。 多项式特征： 为数值型特征生成高阶项，以捕捉非线性关系。 分箱（Binning）： 将连续型数值特征离散化为若干个区间，用于处理异常值或捕捉非线性关系。 第三部分：洞察可视化——高效呈现与有效解读 数据分析的最终目标是将分析结果以清晰、直观、易于理解的方式呈现出来，以便于决策者快速把握核心信息。这一部分将聚焦于数据可视化技术，以及如何通过可视化来有效沟通分析洞察。 数据可视化的原则与目的： 我们将探讨优秀数据可视化的核心原则，如清晰性、准确性、高效性、美观性等。理解可视化的目的是为了传达信息，而非仅仅“画图”，是成功的关键。 常用图表的选择与应用： 本节将系统介绍各种经典图表的应用场景，包括： 对比类图表： 条形图（柱状图）、分组条形图、堆积条形图，用于比较不同类别之间的数值大小。 分布类图表： 直方图、密度图、箱线图，用于展示单个变量的分布情况。 关系类图表： 散点图、气泡图，用于展示两个或多个变量之间的关系。 构成类图表： 饼图、环形图、百分比堆积条形图，用于展示部分与整体的构成关系（注意饼图的使用局限性）。 趋势类图表： 折线图、面积图，用于展示数据随时间或序列的变化趋势。 地理空间类图表： 地图（如热力图、散点地图），用于展示地理位置相关的数据。 进阶可视化技术： 除了基本图表，本书还将介绍一些更具表现力的可视化技术，如： 组合图表： 将不同类型的图表叠加，以展示更丰富的信息。 热力图（Heatmap）： 用于可视化矩阵数据，尤其擅长展示变量间的相关性或数据分布。 树状图（Treemap）和旭日图（Sunburst）： 用于展示层级结构数据。 网络图（Network Graph）： 用于可视化实体之间的连接关系。 可视化中的色彩、布局与交互： 颜色选择、图表布局、信息层级的设计，以及是否引入交互式元素（如工具提示、过滤、缩放），都对可视化效果产生重要影响。本节将提供实用的建议，帮助读者设计出既美观又易于理解的可视化作品。 从可视化到数据洞察： 可视化不仅仅是展示数据，更是引导发现洞察的过程。我们将强调如何通过观察可视化图表中的模式、趋势、异常点来提出假设，并进一步验证。本书将通过案例分析，展示如何从一组图表中提炼出有价值的商业见解或科学发现。 案例研究与实战演练： 为了巩固所学知识，本书将在每个主要部分或章节的末尾，提供具有代表性的实际案例。这些案例将涵盖不同的行业和业务场景，例如销售数据分析、用户行为分析、市场调研数据分析、金融数据分析等。读者将有机会跟随案例的步骤，亲手完成数据的导入、清洗、探索、可视化和解读过程。每个案例都会包含明确的业务问题、数据概览、分析步骤、关键发现以及最终结论。 本书特色： 强调方法论与思维： 本书不拘泥于特定工具，而是侧重于数据分析的通用方法、策略和思维模式，使读者具备跨工具的应用能力。 内容全面且系统： 覆盖数据分析从准备到可视化的全流程，逻辑清晰，循序渐进。 高度实践化： 结合大量实际案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 语言通俗易懂： 避免过于专业的术语，力求用简洁明了的语言解释复杂概念。 图文并茂： 大量配以图表和示例，便于读者理解和记忆。 适用读者： 希望系统学习数据分析方法的数据科学家、数据分析师、机器学习工程师。 需要通过数据驱动决策的业务人员、产品经理、市场营销人员。 对数据分析感兴趣的学生和初学者。 希望提升数据分析和可视化能力的IT从业者。 通过阅读《数据探索与可视化分析实战指南》，您将不再是简单地“画几张图”，而是能够真正地“读懂数据”，并用数据讲好故事，为您的工作和决策提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在讲解EDA技术的同时，非常注重理论与实践的结合，这一点对于我这样希望快速上手应用的读者来说，简直是福音。我之前尝试过一些网上的零散教程，但往往是点到为止，或者跳跃性太强，学完之后感觉知识点不成体系，实操起来更是困难重重。而《EDA技术实践教程》则不同，它构建了一个完整的学习闭环。每个章节的理论讲解都清晰明了，概念的引入和解释都非常到位，不会让人产生“这是什么？”的困惑。更重要的是，书中提供了大量贴合实际的练习项目，这些项目难度循序渐进，从简单的逻辑门电路到稍微复杂的状态机设计，再到一些常用的IP核的应用，都提供了详细的步骤和代码示例。我跟着书中的指导，一步步完成了这些练习，每一次成功点亮LED或者实现一个功能，都极大地增强了我的学习信心。书中的附带资源也非常丰富，包括各种代码模板、仿真波形和工程文件，这些都极大地节省了我的学习时间，让我能够更专注于理解核心技术，而不是纠结于环境配置和基本语法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是它的“实战性”和“前瞻性”。很多EDA技术的书籍可能停留在理论层面，或者讲解的是一些过时的工具和流程，但这本《EDA技术实践教程》显然不是。它不仅深入讲解了目前主流的EDA工具和流程，例如最新的FPGA开发套件和ASIC设计方法，还对一些前沿技术，比如人工智能在EDA领域的应用，以及低功耗设计、高速接口设计等都进行了适当的介绍。这让我在学习EDA基础知识的同时，也能对行业的发展趋势有一个初步的了解。书中的案例分析非常经典，覆盖了嵌入式系统、通信领域和数字信号处理等多个方向，让我能够看到EDA技术在不同领域的实际应用场景。例如，书中关于USB控制器实现的章节，就让我对如何将复杂的通信协议转化为实际的硬件逻辑有了更深的认识。这种结合实际项目需求的讲解方式，让学习过程不再枯燥，而是充满挑战和乐趣，也让我更加明确了未来学习和发展的方向。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，EDA技术常常给人一种望而却步的感觉，但《EDA技术实践教程》的出现，彻底打破了这种壁垒。这本书的语言风格非常亲切，没有使用大量过于学术化的术语，而是用一种更易于理解的方式来阐述复杂的概念。在讲解逻辑综合和物理实现这些关键环节时，作者非常注重解释背后的原理，而不是简单地给出操作命令。比如，对于时序约束的讲解，不仅仅是告诉读者需要设置哪些参数，更重要的是解释了为什么需要这些约束，以及它们对最终芯片性能的影响。我个人尤其受益于书中关于时序分析和功耗优化的部分，这让我对如何设计出高性能、低功耗的数字电路有了更深刻的理解。此外，书中的图示也非常精美，清晰地展示了设计的流程和各个模块之间的关系，极大地辅助了我的理解。感觉作者在编写这本书时，真的站在读者的角度，去思考如何才能让大家学得更轻松，掌握得更牢固。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了新世界的大门！我之前对EDA（电子设计自动化）一直停留在模糊的概念层面，知道它大概是跟芯片设计有关，但具体是怎么回事，从无到有，一步步把一个想法变成可以制造出来的电路，真的是一头雾水。拿到这本《EDA技术实践教程》之后，我才发现，原来EDA并不是高不可攀的神秘技术，它有清晰的脉络、实用的工具和一套严谨的流程。从最基础的HDL语言（Verilog和VHDL）介绍，到逻辑综合、布局布线，再到最后的验证，这本书循序渐进，非常系统。作者没有直接抛出晦涩的理论，而是结合具体的例子，一步步引导读者动手实践。我尤其喜欢书中关于FPGA实现的部分，它让抽象的逻辑设计变得可视化，我能清楚地看到自己编写的代码如何映射到具体的硬件资源上，那种成就感是无与伦比的。而且，书中对于各种EDA工具的使用也做了详细的讲解，比如Vivado、Quartus Prime等，这些都是业界常用的工具，学完这本书，感觉自己离真正的芯片设计又近了一大步，不再是被动的学习者，而是能主动去探索和解决问题的实践者了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，逻辑清晰，循序渐进，让我在学习EDA技术时感到非常顺畅。我之前零散地接触过一些EDA相关的知识，但总是感觉碎片化，不成体系。但《EDA技术实践教程》从基础的HDL语言编程，到综合、布局布线，再到仿真验证，每一个环节都讲解得非常到位，并且前后呼应，形成了一个完整的学习链条。书中对于不同设计方法的比较和分析也很有价值，例如，对于组合逻辑和时序逻辑的设计原则，以及如何有效地进行模块化设计，都进行了深入的探讨。我尤其喜欢书中关于验证策略的章节，它让我意识到，在芯片设计中，验证的重要性丝毫不亚于设计本身，并且提供了多种实用的验证方法和技巧。通过这本书的学习，我不仅掌握了EDA工具的使用，更重要的是，我开始理解了数字集成电路设计背后的核心思想和方法论，这对于我未来的学习和职业发展都将是巨大的财富。