EDA技术（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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吴翠娟，武艳，徐进著

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302429678

版次：2

商品编码：11952747

包装：平装

丛书名：高职高专电子信息专业系列教材

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：213

字数：320000

具体描述

编辑推荐

　　（1）普通高等教育“十一五”国家规划教材、“十二五”江苏省高等学校重点教材。

　　（2）实践型教材，以Quartus II为设计开发平台，附MAX+plus II设计开发平台的使用简介；项目导向、任务驱动，轻松实施“教、学、做”一体化。

　　（3）完备的多媒体课件、任务设计源文件等教材资源。

内容简介

　　本书共6个项目，分别为认识EDA技术及可编程逻辑器件；全加器电路设计；三人多数表决器电路的VHDL设计；简易8路抢答器电路设计；计时器电路设计；交通灯控制器电路设计计。项目的设置从简到繁，从原理图设计到VHDL设计，系统介绍CPLG/FPGA的设计开发过程。

　　本书可作为高职高专院校电子信息类专业的“电子CAD”和“EDA技术”课程的教材或课程设计指导书。

《数据分析实战：洞察之道》（暂定名）图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活中的核心驱动力。如何从海量、杂乱的数据中提炼出有价值的洞察，化解商业难题，推动创新发展，是摆在每一个数据从业者面前的严峻挑战。《数据分析实战：洞察之道》将带领读者深入探索数据分析的完整流程，掌握从数据清洗、探索性分析到建模与结果解读的全方位技能，帮助您成为一名真正懂得“读懂”数据并驱动业务增长的分析专家。本书不同于市面上许多侧重于单一工具或理论的教材，它将理论与实践紧密结合，以解决实际问题的角度出发，循序渐进地引导读者掌握数据分析的精髓。我们聚焦于数据分析过程中最常遇到的场景和挑战，并提供切实可行的解决方案和代码示例。无论您是初涉数据领域的新手，还是希望提升分析能力的资深人士，本书都能为您提供宝贵的指导和启发。核心内容概览：第一部分：数据基础与准备——构建坚实的分析基石数据类型与结构详解：深入理解不同类型数据的特性（数值型、类别型、文本型、时间序列型等），以及它们在实际应用中的表现形式。掌握数据的组织方式，如结构化、半结构化和非结构化数据，为后续分析奠定基础。数据获取与加载：学习从各种数据源（数据库、API、文件、网页爬虫等）高效、可靠地获取数据的方法。本书将涵盖使用Python（Pandas库）读取CSV、Excel、JSON、SQL数据库等常见数据格式的技巧。数据清洗与预处理：这是数据分析中最耗时但也至关重要的一环。我们将详细介绍处理缺失值（删除、填充、插补）、异常值（检测、处理）、重复值的方法。同时，讲解数据格式转换、文本数据标准化（大小写统一、去除特殊字符、分词）、数值数据编码（独热编码、标签编码）等关键技术，确保数据的质量和一致性。特征工程入门：探索如何从原始数据中提取、创建更有利于模型学习的新特征。包括组合特征、衍生特征、聚合特征等，以及如何利用领域知识进行特征设计。第二部分：探索性数据分析（EDA）——发掘数据中的隐藏信息描述性统计的艺术：掌握计算和解读各种统计量（均值、中位数、方差、标准差、分位数、偏度、峰度）的意义，理解它们如何反映数据的分布特征和集中趋势。可视化驱动的洞察：数据可视化是EDA的核心工具。本书将重点讲解如何使用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等库，绘制各种类型的图表，如：单变量分析图表：直方图、箱线图、密度图，用于理解单个变量的分布。双变量/多变量关系图表：散点图、折线图、条形图、堆积条形图、热力图、雷达图，用于发现变量之间的关联性、趋势和模式。类别数据可视化：饼图、扇形图、条形图（分组/堆积），展示类别分布和比例。时间序列数据可视化：线形图、趋势图、季节性分解图，揭示时间变化规律。关联性分析：学习计算和解释相关系数（Pearson, Spearman），理解变量之间的线性或非线性关系。使用相关系数矩阵和热力图直观展示多变量之间的相关性。分组与聚合分析：运用groupby操作，按照不同的分组条件对数据进行聚合（求和、平均、计数、最大/最小值等），从而发现不同群体或类别下的数据差异和规律。数据分布与偏态分析：通过直方图、QQ图等工具，深入理解数据的分布形态，识别偏态和峰度，为后续模型选择提供依据。异常检测与离群点分析：识别数据中的异常值，并分析其产生原因，判断是数据错误还是有意义的特殊事件。第三部分：统计建模与推断——从数据走向结论概率论基础回顾：简要回顾与数据分析相关的概率论概念，如概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布）、条件概率、贝叶斯定理，为理解统计推断打下基础。假设检验的应用：学习如何设计和执行各种假设检验，如t检验（单样本、独立样本、配对样本）、卡方检验、ANOVA，以验证数据中观察到的差异或关系是否具有统计学意义。回归分析：简单线性回归：理解自变量和因变量之间的线性关系，掌握模型构建、系数解读、拟合优度（R²）评估、残差分析。多元线性回归：扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何处理多重共线性、选择合适的变量，以及模型诊断。逻辑回归：掌握用于二分类或多分类问题的回归模型，理解概率预测和模型解释。时间序列分析入门：学习识别时间序列数据的趋势、季节性、周期性，并构建基本的预测模型（如ARIMA模型），用于预测未来值。聚类分析：学习无监督学习方法，将相似的数据点进行分组，如K-Means算法，用于客户分群、市场细分等场景。分类模型基础：介绍常见的分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯，用于预测离散目标变量。第四部分：结果解读与沟通——让数据说话模型评估与选择：掌握各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE、MAE等），学习如何根据业务目标选择最适合的模型。深入解读分析结果：如何将统计结果转化为业务洞察？如何识别模型中的局限性？如何避免过度拟合或欠拟合？数据故事叙述：学习如何将复杂的分析结果以清晰、简洁、引人入胜的方式呈现给不同受众（技术团队、管理层、业务人员）。掌握使用图表、摘要和叙述来讲述一个有说服力的“数据故事”。可视化报告与仪表盘：了解如何构建交互式报告和仪表盘，让数据洞察能够持续、动态地呈现，支持实时决策。沟通与协作：强调在数据分析过程中与业务部门、技术团队的有效沟通的重要性，确保分析方向与业务需求一致。本书特色：实战导向：每一章都配有实际案例和代码示例，让读者在动手实践中学习。工具全面：重点围绕Python生态系统，介绍Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等主流数据科学库。理论与实践结合：在讲解统计学和机器学习理论的同时，强调其在实际问题中的应用。循序渐进：从基础概念到高级技术，结构清晰，适合不同水平的读者。强调“为什么”：不仅教授“如何做”，更注重解释“为什么这样做”，帮助读者建立扎实的分析思维。解决实际问题：聚焦于数据分析在商业、市场、运营等领域的应用，提供可落地的解决方案。目标读者：希望系统学习数据分析方法的初学者。需要提升数据分析技能的数据分析师、数据科学家、业务分析师。产品经理、市场营销人员、运营人员等需要运用数据驱动决策的业务人员。对数据科学领域感兴趣的研究生和本科生。希望将数据分析能力应用于个人项目或学术研究的读者。《数据分析实战：洞察之道》将是您在数据驱动时代披荆斩棘、发现价值、引领变革的得力助手。通过本书的学习，您将能够自信地面对任何数据挑战，将冰冷的数据转化为驱动业务增长的智慧火花。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的硬件工程师，我接触EDA技术已经多年，但总感觉对某些环节的理解不够透彻，尤其是在面对日益复杂的IP集成和验证问题时。这次阅读《EDA技术（第2版）》的体验，可以说是“温故而知新”。作者对EDA技术各个环节的阐述，虽然已经是在第二版的基础上进行了更新，但其核心思想和原理的梳理依然扎实。我特别欣赏书中对“时序分析”和“功耗分析”的深入讲解。过去，我可能更多地依赖工具的报告，但这本书让我理解了这些分析背后的数学模型和算法逻辑，这使得我在解读报告、定位问题时更加得心应手。书中关于“形式验证”的部分，也让我耳目一新。虽然我在工作中有所应用，但这次阅读让我对不同形式验证方法的适用场景和优缺点有了更深刻的理解，这有助于我更有效地选择验证策略，提高验证效率。此外，书中对“高级验证方法学”（如UVM）的介绍，虽然篇幅有限，但足以勾勒出其核心思想和优势，为我后续深入学习提供了清晰的指引。总的来说，这本书不仅仅是一本基础教材，对于有一定基础的工程师来说，它也提供了进一步提升理论深度和工程实践能力的宝贵养分。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我断断续续地读了一个多月，终于算是把它啃完了。老实说，刚开始拿到这本书的时候，我是有点犯怵的。毕竟“EDA技术”这几个字听起来就充满了专业性和复杂性，而且还是“第2版”，意味着内容肯定比之前更深入，也更可能加入了很多新的概念和工具。但随着阅读的深入，我发现这本书的叙述方式比我想象的要友好很多。作者在介绍每一个核心概念时，都会非常耐心地从最基础的原理讲起，然后逐步引申到实际的应用。那些复杂的算法和模型，不再是冰冷的代码堆砌，而是被拆解成了一个个清晰的逻辑步骤，配合着丰富的图示和实例，让即使是初次接触EDA的读者也能抓住重点。尤其是在讲述一些关键的EDA流程和设计方法时，作者并没有停留在理论层面，而是结合了当前业界主流的EDA工具和实际项目中的常见问题，给出了很多实操性的指导。我特别喜欢其中关于“设计验证”那一章，它详细剖析了不同验证策略的优缺点，以及如何根据项目需求进行选择，这对我日后的工作启发很大。虽然书中涉及的内容量非常庞大，涵盖了从RTL设计到物理实现的整个流程，但我感觉作者在内容的取舍和组织的逻辑性上做得相当出色，不会让人感到知识的海洋太过浩瀚而无从下手。总的来说，这本书为我打开了EDA技术的大门，让我对这个领域有了系统性的认识，也为我今后的深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《EDA技术（第2版）》绝对是那种能让你在书桌前坐一整天， lupa waktu 的书。我是一名在读的研究生，一直在寻找一本能够系统梳理EDA技术全貌的教材，这本真的超出了我的期待。它不仅仅是一本“教科书”，更像是一本“工具箱”。书中不仅仅罗列了各种EDA工具和技术，更重要的是，它深入浅出地解释了为什么这些工具和技术是必要的，它们在整个芯片设计流程中扮演着怎样的角色。作者在讲解每一个环节时，都会穿插一些行业内的最新发展和未来趋势，这一点对于我们这些希望紧跟技术前沿的学生来说，简直是宝藏。我尤其被书中关于“低功耗设计”和“可制造性设计”（DFM）的章节所吸引。以往我可能只关注功能正确性，但这本书让我意识到，在现代芯片设计中，功耗、面积和性能的优化同样至关重要，而DFM更是直接关系到流片成功率。书中不仅介绍了理论，还详细讲解了如何利用EDA工具来实现这些优化目标，并提供了大量的案例分析，让我能够看到理论是如何转化为实际的工程解决方案的。读完这本书，我感觉自己对整个数字集成电路设计流程有了更清晰、更全面的认识，也更加明确了自己未来需要重点学习和掌握的方向。

评分☆☆☆☆☆

我不是科班出身，之前对EDA技术了解非常有限，纯粹是出于个人兴趣才开始接触的。拿到《EDA技术（第2版）》时，内心其实是有忐忑的，生怕内容过于晦涩难懂，让我半途而废。然而，这本书的编写风格却让我惊喜不已。作者的叙述逻辑非常清晰，总是能够从一个我能够理解的点开始，然后循序渐进地引导我进入更深层次的知识。那些抽象的概念，通过作者生动的比喻和形象的图示，变得不再遥不可及。比如，书中在讲解“逻辑综合”时，并没有直接抛出复杂的算法，而是先通过类比日常生活中的“打包”过程，来形象地说明如何将高层次的描述转化为低层次的门级网表。这种“润物细无声”的教学方式，让我能够在一个轻松愉快的氛围中掌握知识。而且，书中还包含了很多“小贴士”和“注意事项”，这些都是在实际操作中非常容易遇到的坑，作者提前帮我们指了出来，避免了我们走很多弯路。读完这本书，我不仅对EDA技术有了初步的了解，更重要的是，它激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。我开始尝试使用书中介绍的工具进行一些简单的练习，并且感觉自己能够理解很多之前看不懂的资料了。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“全面”和“前沿”。作为一名在校学生，我深知EDA技术是集成电路设计领域的核心，但市面上很多书籍要么过于偏重理论，要么只介绍某个工具的使用。而《EDA技术（第2版）》恰恰在这两者之间找到了一个很好的平衡点。它系统地介绍了从逻辑设计、综合、布局布线到验证的整个流程，每个环节都讲解得非常到位。我尤其喜欢书中关于“可重用IP设计”和“先进封装技术”的章节。这些都是当前半导体行业非常热门且重要的领域，而这本书能够提前触及并进行介绍，无疑为我们学生提供了宝贵的视野。作者在讲解过程中，大量引用了最新的行业案例和技术动态，让我能够感受到EDA技术发展的脉搏。书中关于“人工智能在EDA中的应用”的讨论，虽然还处于探索阶段，但已经足够让我窥见未来EDA技术发展的方向。此外，书中提供的丰富的参考资料和推荐阅读列表，也为我今后的自主学习提供了非常好的资源。读完这本书，我感觉自己对EDA技术不再是零散的了解，而是一个系统性的认知，为我未来的学术研究和职业发展打下了坚实的基础。