EDA技術（第2版）下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳翠娟，武艷，徐進著

圖書標籤:

EDA
集成電路設計
數字電路
驗證
測試
芯片設計
電子設計自動化
FPGA
ASIC
半導體

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302429678

版次：2

商品編碼：11952747

包裝：平裝

叢書名：高職高專電子信息專業係列教材

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：213

字數：320000

具體描述

編輯推薦

　　（1）普通高等教育“十一五”國傢規劃教材、“十二五”江蘇省高等學校重點教材。

　　（2）實踐型教材，以Quartus II為設計開發平颱，附MAX+plus II設計開發平颱的使用簡介；項目導嚮、任務驅動，輕鬆實施“教、學、做”一體化。

　　（3）完備的多媒體課件、任務設計源文件等教材資源。

內容簡介

　　本書共6個項目，分彆為認識EDA技術及可編程邏輯器件；全加器電路設計；三人多數錶決器電路的VHDL設計；簡易8路搶答器電路設計；計時器電路設計；交通燈控製器電路設計計。項目的設置從簡到繁，從原理圖設計到VHDL設計，係統介紹CPLG/FPGA的設計開發過程。

　　本書可作為高職高專院校電子信息類專業的“電子CAD”和“EDA技術”課程的教材或課程設計指導書。

《數據分析實戰：洞察之道》（暫定名）圖書簡介在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、科學研究乃至日常生活中的核心驅動力。如何從海量、雜亂的數據中提煉齣有價值的洞察，化解商業難題，推動創新發展，是擺在每一個數據從業者麵前的嚴峻挑戰。《數據分析實戰：洞察之道》將帶領讀者深入探索數據分析的完整流程，掌握從數據清洗、探索性分析到建模與結果解讀的全方位技能，幫助您成為一名真正懂得“讀懂”數據並驅動業務增長的分析專傢。本書不同於市麵上許多側重於單一工具或理論的教材，它將理論與實踐緊密結閤，以解決實際問題的角度齣發，循序漸進地引導讀者掌握數據分析的精髓。我們聚焦於數據分析過程中最常遇到的場景和挑戰，並提供切實可行的解決方案和代碼示例。無論您是初涉數據領域的新手，還是希望提升分析能力的資深人士，本書都能為您提供寶貴的指導和啓發。核心內容概覽：第一部分：數據基礎與準備——構建堅實的分析基石數據類型與結構詳解：深入理解不同類型數據的特性（數值型、類彆型、文本型、時間序列型等），以及它們在實際應用中的錶現形式。掌握數據的組織方式，如結構化、半結構化和非結構化數據，為後續分析奠定基礎。數據獲取與加載：學習從各種數據源（數據庫、API、文件、網頁爬蟲等）高效、可靠地獲取數據的方法。本書將涵蓋使用Python（Pandas庫）讀取CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等常見數據格式的技巧。數據清洗與預處理：這是數據分析中最耗時但也至關重要的一環。我們將詳細介紹處理缺失值（刪除、填充、插補）、異常值（檢測、處理）、重復值的方法。同時，講解數據格式轉換、文本數據標準化（大小寫統一、去除特殊字符、分詞）、數值數據編碼（獨熱編碼、標簽編碼）等關鍵技術，確保數據的質量和一緻性。特徵工程入門：探索如何從原始數據中提取、創建更有利於模型學習的新特徵。包括組閤特徵、衍生特徵、聚閤特徵等，以及如何利用領域知識進行特徵設計。第二部分：探索性數據分析（EDA）——發掘數據中的隱藏信息描述性統計的藝術：掌握計算和解讀各種統計量（均值、中位數、方差、標準差、分位數、偏度、峰度）的意義，理解它們如何反映數據的分布特徵和集中趨勢。可視化驅動的洞察：數據可視化是EDA的核心工具。本書將重點講解如何使用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等庫，繪製各種類型的圖錶，如：單變量分析圖錶：直方圖、箱綫圖、密度圖，用於理解單個變量的分布。雙變量/多變量關係圖錶：散點圖、摺綫圖、條形圖、堆積條形圖、熱力圖、雷達圖，用於發現變量之間的關聯性、趨勢和模式。類彆數據可視化：餅圖、扇形圖、條形圖（分組/堆積），展示類彆分布和比例。時間序列數據可視化：綫形圖、趨勢圖、季節性分解圖，揭示時間變化規律。關聯性分析：學習計算和解釋相關係數（Pearson, Spearman），理解變量之間的綫性或非綫性關係。使用相關係數矩陣和熱力圖直觀展示多變量之間的相關性。分組與聚閤分析：運用groupby操作，按照不同的分組條件對數據進行聚閤（求和、平均、計數、最大/最小值等），從而發現不同群體或類彆下的數據差異和規律。數據分布與偏態分析：通過直方圖、QQ圖等工具，深入理解數據的分布形態，識彆偏態和峰度，為後續模型選擇提供依據。異常檢測與離群點分析：識彆數據中的異常值，並分析其産生原因，判斷是數據錯誤還是有意義的特殊事件。第三部分：統計建模與推斷——從數據走嚮結論概率論基礎迴顧：簡要迴顧與數據分析相關的概率論概念，如概率分布（正態分布、二項分布、泊鬆分布）、條件概率、貝葉斯定理，為理解統計推斷打下基礎。假設檢驗的應用：學習如何設計和執行各種假設檢驗，如t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）、卡方檢驗、ANOVA，以驗證數據中觀察到的差異或關係是否具有統計學意義。迴歸分析：簡單綫性迴歸：理解自變量和因變量之間的綫性關係，掌握模型構建、係數解讀、擬閤優度（R²）評估、殘差分析。多元綫性迴歸：擴展到多個自變量對因變量的影響，學習如何處理多重共綫性、選擇閤適的變量，以及模型診斷。邏輯迴歸：掌握用於二分類或多分類問題的迴歸模型，理解概率預測和模型解釋。時間序列分析入門：學習識彆時間序列數據的趨勢、季節性、周期性，並構建基本的預測模型（如ARIMA模型），用於預測未來值。聚類分析：學習無監督學習方法，將相似的數據點進行分組，如K-Means算法，用於客戶分群、市場細分等場景。分類模型基礎：介紹常見的分類算法，如決策樹、支持嚮量機（SVM）和樸素貝葉斯，用於預測離散目標變量。第四部分：結果解讀與溝通——讓數據說話模型評估與選擇：掌握各種評估指標（準確率、召迴率、F1分數、AUC、RMSE、MAE等），學習如何根據業務目標選擇最適閤的模型。深入解讀分析結果：如何將統計結果轉化為業務洞察？如何識彆模型中的局限性？如何避免過度擬閤或欠擬閤？數據故事敘述：學習如何將復雜的分析結果以清晰、簡潔、引人入勝的方式呈現給不同受眾（技術團隊、管理層、業務人員）。掌握使用圖錶、摘要和敘述來講述一個有說服力的“數據故事”。可視化報告與儀錶盤：瞭解如何構建交互式報告和儀錶盤，讓數據洞察能夠持續、動態地呈現，支持實時決策。溝通與協作：強調在數據分析過程中與業務部門、技術團隊的有效溝通的重要性，確保分析方嚮與業務需求一緻。本書特色：實戰導嚮：每一章都配有實際案例和代碼示例，讓讀者在動手實踐中學習。工具全麵：重點圍繞Python生態係統，介紹Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等主流數據科學庫。理論與實踐結閤：在講解統計學和機器學習理論的同時，強調其在實際問題中的應用。循序漸進：從基礎概念到高級技術，結構清晰，適閤不同水平的讀者。強調“為什麼”：不僅教授“如何做”，更注重解釋“為什麼這樣做”，幫助讀者建立紮實的分析思維。解決實際問題：聚焦於數據分析在商業、市場、運營等領域的應用，提供可落地的解決方案。目標讀者：希望係統學習數據分析方法的初學者。需要提升數據分析技能的數據分析師、數據科學傢、業務分析師。産品經理、市場營銷人員、運營人員等需要運用數據驅動決策的業務人員。對數據科學領域感興趣的研究生和本科生。希望將數據分析能力應用於個人項目或學術研究的讀者。《數據分析實戰：洞察之道》將是您在數據驅動時代披荊斬棘、發現價值、引領變革的得力助手。通過本書的學習，您將能夠自信地麵對任何數據挑戰，將冰冷的數據轉化為驅動業務增長的智慧火花。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的硬件工程師，我接觸EDA技術已經多年，但總感覺對某些環節的理解不夠透徹，尤其是在麵對日益復雜的IP集成和驗證問題時。這次閱讀《EDA技術（第2版）》的體驗，可以說是“溫故而知新”。作者對EDA技術各個環節的闡述，雖然已經是在第二版的基礎上進行瞭更新，但其核心思想和原理的梳理依然紮實。我特彆欣賞書中對“時序分析”和“功耗分析”的深入講解。過去，我可能更多地依賴工具的報告，但這本書讓我理解瞭這些分析背後的數學模型和算法邏輯，這使得我在解讀報告、定位問題時更加得心應手。書中關於“形式驗證”的部分，也讓我耳目一新。雖然我在工作中有所應用，但這次閱讀讓我對不同形式驗證方法的適用場景和優缺點有瞭更深刻的理解，這有助於我更有效地選擇驗證策略，提高驗證效率。此外，書中對“高級驗證方法學”（如UVM）的介紹，雖然篇幅有限，但足以勾勒齣其核心思想和優勢，為我後續深入學習提供瞭清晰的指引。總的來說，這本書不僅僅是一本基礎教材，對於有一定基礎的工程師來說，它也提供瞭進一步提升理論深度和工程實踐能力的寶貴養分。

評分☆☆☆☆☆

我不是科班齣身，之前對EDA技術瞭解非常有限，純粹是齣於個人興趣纔開始接觸的。拿到《EDA技術（第2版）》時，內心其實是有忐忑的，生怕內容過於晦澀難懂，讓我半途而廢。然而，這本書的編寫風格卻讓我驚喜不已。作者的敘述邏輯非常清晰，總是能夠從一個我能夠理解的點開始，然後循序漸進地引導我進入更深層次的知識。那些抽象的概念，通過作者生動的比喻和形象的圖示，變得不再遙不可及。比如，書中在講解“邏輯綜閤”時，並沒有直接拋齣復雜的算法，而是先通過類比日常生活中的“打包”過程，來形象地說明如何將高層次的描述轉化為低層次的門級網錶。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我能夠在一個輕鬆愉快的氛圍中掌握知識。而且，書中還包含瞭很多“小貼士”和“注意事項”，這些都是在實際操作中非常容易遇到的坑，作者提前幫我們指瞭齣來，避免瞭我們走很多彎路。讀完這本書，我不僅對EDA技術有瞭初步的瞭解，更重要的是，它激發瞭我進一步探索這個領域的濃厚興趣。我開始嘗試使用書中介紹的工具進行一些簡單的練習，並且感覺自己能夠理解很多之前看不懂的資料瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是“全麵”和“前沿”。作為一名在校學生，我深知EDA技術是集成電路設計領域的核心，但市麵上很多書籍要麼過於偏重理論，要麼隻介紹某個工具的使用。而《EDA技術（第2版）》恰恰在這兩者之間找到瞭一個很好的平衡點。它係統地介紹瞭從邏輯設計、綜閤、布局布綫到驗證的整個流程，每個環節都講解得非常到位。我尤其喜歡書中關於“可重用IP設計”和“先進封裝技術”的章節。這些都是當前半導體行業非常熱門且重要的領域，而這本書能夠提前觸及並進行介紹，無疑為我們學生提供瞭寶貴的視野。作者在講解過程中，大量引用瞭最新的行業案例和技術動態，讓我能夠感受到EDA技術發展的脈搏。書中關於“人工智能在EDA中的應用”的討論，雖然還處於探索階段，但已經足夠讓我窺見未來EDA技術發展的方嚮。此外，書中提供的豐富的參考資料和推薦閱讀列錶，也為我今後的自主學習提供瞭非常好的資源。讀完這本書，我感覺自己對EDA技術不再是零散的瞭解，而是一個係統性的認知，為我未來的學術研究和職業發展打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我斷斷續續地讀瞭一個多月，終於算是把它啃完瞭。老實說，剛開始拿到這本書的時候，我是有點犯怵的。畢竟“EDA技術”這幾個字聽起來就充滿瞭專業性和復雜性，而且還是“第2版”，意味著內容肯定比之前更深入，也更可能加入瞭很多新的概念和工具。但隨著閱讀的深入，我發現這本書的敘述方式比我想象的要友好很多。作者在介紹每一個核心概念時，都會非常耐心地從最基礎的原理講起，然後逐步引申到實際的應用。那些復雜的算法和模型，不再是冰冷的代碼堆砌，而是被拆解成瞭一個個清晰的邏輯步驟，配閤著豐富的圖示和實例，讓即使是初次接觸EDA的讀者也能抓住重點。尤其是在講述一些關鍵的EDA流程和設計方法時，作者並沒有停留在理論層麵，而是結閤瞭當前業界主流的EDA工具和實際項目中的常見問題，給齣瞭很多實操性的指導。我特彆喜歡其中關於“設計驗證”那一章，它詳細剖析瞭不同驗證策略的優缺點，以及如何根據項目需求進行選擇，這對我日後的工作啓發很大。雖然書中涉及的內容量非常龐大，涵蓋瞭從RTL設計到物理實現的整個流程，但我感覺作者在內容的取捨和組織的邏輯性上做得相當齣色，不會讓人感到知識的海洋太過浩瀚而無從下手。總的來說，這本書為我打開瞭EDA技術的大門，讓我對這個領域有瞭係統性的認識，也為我今後的深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《EDA技術（第2版）》絕對是那種能讓你在書桌前坐一整天， lupa waktu 的書。我是一名在讀的研究生，一直在尋找一本能夠係統梳理EDA技術全貌的教材，這本真的超齣瞭我的期待。它不僅僅是一本“教科書”，更像是一本“工具箱”。書中不僅僅羅列瞭各種EDA工具和技術，更重要的是，它深入淺齣地解釋瞭為什麼這些工具和技術是必要的，它們在整個芯片設計流程中扮演著怎樣的角色。作者在講解每一個環節時，都會穿插一些行業內的最新發展和未來趨勢，這一點對於我們這些希望緊跟技術前沿的學生來說，簡直是寶藏。我尤其被書中關於“低功耗設計”和“可製造性設計”（DFM）的章節所吸引。以往我可能隻關注功能正確性，但這本書讓我意識到，在現代芯片設計中，功耗、麵積和性能的優化同樣至關重要，而DFM更是直接關係到流片成功率。書中不僅介紹瞭理論，還詳細講解瞭如何利用EDA工具來實現這些優化目標，並提供瞭大量的案例分析，讓我能夠看到理論是如何轉化為實際的工程解決方案的。讀完這本書，我感覺自己對整個數字集成電路設計流程有瞭更清晰、更全麵的認識，也更加明確瞭自己未來需要重點學習和掌握的方嚮。