EDA高级应用与科技创新 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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尹振东 编

图书标签:

• 数据分析
• 数据挖掘
• EDA
• 科技创新
• 商业智能
• 数据可视化
• 机器学习
• 统计分析
• 数据科学
• Python

出版社： 哈尔滨工程大学出版社

ISBN：9787566110084

版次：1

商品编码：11952906

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：251

字数：426000

正文语种：中文

内容简介

　　为适应面向创新人才培养的研究生课程体系改革的需要，我们结合近年来的教学、科研和学科发展实际编写了这本研究生教材。《EDA高级应用与科技创新》打破了传统教材的章节界限，采用三个板块，十几个专题的形式对相关內容进行论述，第一部分为EDA设计基础，第二部分为EDA与数字信号处理，第三部分为EDA技术在实际科研与科技创新中的应用实例。《EDA高级应用与科技创新》适合作为信息类学科硕士研究生及高年级本科生的教科书。也可供其他相关理工科专业选用或作为工程技术人员的参考用书。

目录

第1板块 EDA设计基础
专题l EDA设计方法绪论
1．1 EDA的概念及发展阶段
1．2 EDA设计方法及描述语言简介
1．3 EDA技术高级应用介绍
专题2 VHDL编程语言基础
2．1 用VHDL语言设计数字电路的流程
2．2 VHDL程序结构
2．3 信号、变量和常数的数据类型
2．4 VHDL中的运算符
2．5 函数
2．6 库和包
2．7 信号赋值语句
2．8 进程
2．9 用VHDL语言描述组合电路
2．10 用VHDL语言描述时序电路
2．11 元件描述与调用
专题3 数字逻辑电路设计基础
3．1 常用数字电路的VHDL语言描述
3．2 编程注意事项
专题4 有限状态机设计基础
4．1 有限状态机
4．2 状态表
4．3 状态图
4．4 使用VHDL语言描述状态机

第2板块 EDA与数字信号处理
专题5 数字信号处理算法基础
5．1 二进制加法器
5．2 二进制乘法器
5．3 二进制除法器
5．4 FIR滤波器
专题6 基于VI-IDI．的离散傅里叶变换算法
6．1 傅里叶变换概述
6．2 离散傅里叶变换算法
专题7 基于VI-IDI．的快速傅里叶变换算法
7．1 快速傅里叶变换算法
7．2 与傅里叶相关的其他变换
专题8 基于VHDL的CORDIC算法应用
8．1 CORDIC算法及其流水线结构
8．2 基于CORDIC算法的DDS信号发生器
8．3 附录

第3板块 EDA技术在科技创新中的应用
专题9 研究生科技创新能力培养
9．1 科研创新能力三要素及研究生创新人才培养的途径
9．2 PBL模式在研究生实践类课程中的应用研究
参考文献
专题10 直接数字频率合成技术的EDA实现
10．1 DDS系统简介及组成
10．2 VHDL各模块程序及仿真
10．3 整体仿真结果分析
专题11 EDA在通信工程领域中的应用
11．1 引言
11．2 DS．UwB通信系统模型
11．3 DS．UwB系统多用户检测技术
11．4 联合多用户检测算法的FPGA实现
参考文献
专题12 EDA在软件无线电领域中的应用
12．1 概念与内涵
12．2 基本原理介绍
12．3 硬件电路设计
12．4 正交解调算法及Matlab仿真
12．5 测试与误差分析
参考文献
专题13 EDA在模式识别与机器学习中的应用
13．1 设计任务
13．2 方案论证
13．3 方案原理分析
13．4 基于AdaBoost的分类器选择方法
13．5 实验结果及分析
参考文献
专题14 EDA在图像处理中的应用
14．1 设计原理及目的
14．2 SIFT算法设计步骤
14．3 设计论证方案
14．4 仿真结果
参考文献

《算法秘典：从基础到前沿的深度解析》 内容简介： 本书是一部旨在深入探索算法世界，从核心概念的构建到尖端技术应用的全面指南。它不仅仅是一本算法的教科书，更是一本引领读者进行一场关于逻辑、效率与创新的思维旅程的宝典。全书以其严谨的结构、详实的讲解和丰富的实践指导，致力于为计算机科学的学习者、开发者以及对算法原理怀有浓厚兴趣的专业人士，提供一条清晰、高效的学习路径。 第一部分：算法基石——理解计算的本质 在深入探讨高级算法之前，我们首先需要牢固掌握算法设计与分析的基础。本部分将从最根本的层面出发，剖析算法的定义、特性及其在解决问题中的核心作用。 算法的定义与表示： 我们将清晰界定什么是算法，它不仅仅是一系列指令，更是解决特定问题的逻辑步骤。本书将介绍多种算法表示方法，包括伪代码、流程图，以及如何用自然语言准确描述算法思想。重点将放在理解算法的抽象性与普适性，以及其与程序设计的内在联系。 算法复杂度分析： 这是理解算法效率的关键。我们将详细讲解时间复杂度和空间复杂度，以及它们的重要性。通过大O符号、大Ω符号和大Θ符号，我们能够量化算法的运行时间和资源消耗。本书将通过大量具体实例，如线性搜索、二分搜索、冒泡排序等，来演示如何计算和理解不同算法的复杂度，从而为选择最优解提供依据。 基本数据结构回顾： 算法的实现离不开数据结构的支持。本部分将对常用数据结构进行系统回顾，包括数组、链表（单向、双向）、栈、队列、哈希表、树（二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树如AVL树和红黑树）以及图。我们将深入理解每种数据结构的特性、操作及其在不同场景下的优劣势，为后续学习更复杂的算法打下坚实基础。 第二部分：经典算法的智慧——奠定解决问题的基石 掌握了基础，我们便进入算法的“修炼场”，学习那些经过时间考验、广泛应用的经典算法。这些算法不仅是理论上的瑰宝，更是解决实际问题的有力工具。 排序算法的艺术： 我们将深入剖析各种排序算法，从简单但效率较低的插入排序、选择排序、冒泡排序，到效率更高的归并排序、快速排序，再到特定场景下的堆排序、计数排序、桶排序和基数排序。每种算法都将从原理、实现方式、时间与空间复杂度以及适用范围进行详尽的分析，并提供优化策略。 查找算法的奥秘： 除了前面提到的线性搜索和二分搜索，我们将进一步探讨更高级的查找技术，包括在特定数据结构（如B树、B+树）中的查找，以及它们的性能特点。 图算法的探索： 图是描述现实世界中各种关系（如网络、路径）的强大模型。本部分将聚焦于图算法，包括图的遍历（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）、最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等。我们将学习如何表示图，如何利用这些算法解决连通性、路径规划、网络流等问题。 递归与分治策略： 递归是许多高效算法（如归并排序、快速排序）的基石。本部分将系统讲解递归的思想、实现方式以及如何避免栈溢出。分治策略作为一种重要的算法设计范式，将通过实例阐述如何将复杂问题分解为规模更小的子问题进行求解。 动态规划的精妙： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质问题的强大技术。我们将从斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典案例入手，详细讲解动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”，帮助读者掌握这一解决优化问题的核心方法。 第三部分：高级算法与设计范式——通往卓越之路 在掌握了经典算法之后，本书将引导读者步入算法设计的更深层领域，学习更高级的算法思想和设计范式，以应对更加复杂和挑战性的问题。 贪心算法的直觉： 贪心算法在每一步都做出局部最优选择，以期获得全局最优解。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树等例子，讲解贪心算法的设计思路、正确性证明的思路以及其局限性。 回溯与分支限界： 当问题无法通过简单的贪心或动态规划解决时，回溯和分支限界算法提供了系统性的搜索解决方案。我们将深入讲解如何利用这些技术来解决组合优化问题，如N皇后问题、数独求解、旅行商问题等。 字符串匹配算法： 高效的字符串匹配是文本处理、模式识别等领域的核心。本书将介绍多种字符串匹配算法，包括朴素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法以及Rabin-Karp算法，并分析它们的性能差异。 数论算法基础： 在密码学、编码理论等领域，数论算法扮演着至关重要的角色。本部分将介绍基础的数论概念，以及相关的算法，如欧几里得算法（用于计算最大公约数）、模幂运算、素性测试等。 概率算法与近似算法： 对于一些 NP-hard 问题，精确求解可能面临巨大的计算挑战。本书将介绍概率算法（如蒙特卡洛算法）和近似算法的思想，以及它们如何在可接受的时间内给出接近最优的解。 第四部分：计算复杂性理论——理解问题的边界 理解算法的边界，即问题的内在计算难度，是计算机科学研究的重要课题。本部分将对计算复杂性理论进行入门级的介绍。 P类、NP类问题： 我们将清晰界定P类问题（可以在多项式时间内解决的问题）和NP类问题（可以在多项式时间内验证解的问题）。 NP-完全性与NP-难： 深入理解NP-完全性（NP类问题中最难的问题，其解法可用于解决所有NP类问题）和NP-难（至少和NP-完全问题一样难）的概念。我们将探讨为什么很多实际问题属于NP-难，以及由此带来的挑战。 降低问题复杂度的策略： 尽管许多问题是NP-难的，但理解复杂性理论也能帮助我们找到有效的应对策略，例如寻找近似算法、启发式算法，或针对特定输入规模优化算法。 第五部分：算法在现代科技中的应用——理论与实践的桥梁 理论最终服务于实践。本部分将展示算法如何在当今的科技前沿发挥关键作用，并提供实践指导。 机器学习与深度学习中的算法： 许多机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，以及深度学习中的反向传播算法、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的底层原理，都深深植根于基础与高级算法。我们将探讨这些算法的数学原理与计算实现。 大数据处理与分布式算法： 面对海量数据，如何设计高效的分布式算法成为关键。我们将介绍MapReduce模型、Spark等大数据处理框架背后的算法思想，以及分布式排序、分布式图计算等内容。 密码学与安全： 加密算法（如RSA、AES）、散列函数（如SHA-256）以及数字签名等安全技术，都离不开数论和复杂性理论中的算法。 计算几何与图形学： 计算机图形渲染、碰撞检测、路径规划等领域，依赖于计算几何中的各种算法，如点定位、凸包计算、线段相交等。 优化算法： 线性规划、整数规划、遗传算法、模拟退火等优化算法，广泛应用于生产调度、资源分配、金融建模等领域。 实践指导与附录 本书不仅仅是理论的堆砌，更强调动手实践。每章的结尾都将附带精心设计的练习题，涵盖从基础概念的巩固到复杂算法的实现。书中还将提供一些关于算法实现技巧、调试方法以及利用现有算法库（如C++ STL、Python的NumPy/SciPy）的建议。 目标读者： 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的本科生与研究生。 希望系统提升算法功底的在职软件开发工程师、数据科学家。 对算法原理及其在现代科技中应用感兴趣的任何人士。 《算法秘典：从基础到前沿的深度解析》将陪伴您在算法的海洋中航行，助您成为一名更优秀的开发者，一个更深刻的思考者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了太多惊喜，完全超出了我最初的期待。我原本以为它会是一本偏重理论、晦涩难懂的学术著作，但事实恰恰相反，它以一种非常贴近实践、循序渐进的方式，将EDA（探索性数据分析）的魅力展现得淋漓尽致。从基础概念的梳理，到各种高级可视化技巧的讲解，再到如何巧妙地运用统计学方法来挖掘数据背后的故事，这本书几乎面面俱到。特别是关于异常值检测和特征工程的章节，作者给出了非常多实用的范例和代码实现，这对于我这样的初学者来说简直是福音。而且，书中并不只是简单地罗列技术，更重要的是强调了“为什么”和“如何”，引导读者思考在不同的业务场景下，应该选择什么样的EDA方法，以及如何解读分析结果，并将其转化为 actionable insights。读完之后，我感觉自己对数据分析的理解上升了一个层次，不再是停留在表面，而是能够更深入地洞察数据，从而做出更明智的决策。这种“知其然，知其所以然”的学习体验，是我在其他同类书籍中很少获得的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我仿佛打开了一个全新的世界，看到了数据分析的无限可能。作者不仅仅是教授技术，更是在传递一种思考方式，一种看待和理解世界的新视角。书中的案例分析非常贴合实际，涉及的行业也非常广泛，从金融到医疗，再到市场营销，几乎涵盖了大多数人可能接触到的领域。我尤其喜欢关于“故事化数据呈现”的那几章，作者是如何将枯燥的数据转化为引人入胜的叙事，这对我日常的报告撰写和沟通交流非常有启发。它教会我如何不仅仅是展示数据，更是要通过数据来讲故事，让听众能够感同身受，并且理解其中的逻辑和价值。另外，书中对于机器学习模型的解释也十分清晰，并没有因为是“高级应用”就显得过于专业化，而是用一种通俗易懂的语言，将复杂的概念拆解开来，让我这个非科班出身的读者也能轻松理解。整体而言，这本书让我看到了科技创新在数据分析领域的巨大潜力，也激发了我进一步探索和学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一本宝藏，尤其适合那些想要深入了解数据驱动决策的读者。它不仅仅是一本关于EDA的书，更是一本关于如何运用数据来解决实际问题、驱动创新的指南。我特别欣赏书中对于“反直觉”结果的解读，以及如何通过细致的分析来验证或推翻固有的认知。这种批判性思维的培养，是数据分析过程中至关重要的一环，而这本书恰恰在这方面做得非常出色。作者用大量的实例，展示了如何从看似杂乱无章的数据中，抽丝剥茧，找到关键线索，并最终发现隐藏在背后的规律。书中对各种统计假设检验的应用也有详细的讲解，这让我能够更严谨地对待我的分析结果，而不是仅仅依赖于可视化图表。而且，书中关于未来趋势的探讨，让我看到了EDA在人工智能、大数据等前沿科技领域的应用前景，这对我职业发展规划有很大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我原本对EDA的理解仅停留在制作一些漂亮的图表，但这本书彻底颠覆了我的认知。它让我明白，EDA的本质不仅仅是可视化，更是通过一系列的方法和技术，深入地理解数据的内在结构、分布特征以及变量之间的关系。书中的“因果推断”和“相关性分析”章节，让我对数据之间的联系有了更深刻的理解，学会了如何避免简单地将相关性误认为因果关系。这种严谨的分析态度，对于避免在决策中犯下低级错误至关重要。而且，书中还涉及了如何利用EDA来评估模型性能，以及如何根据EDA的结果来优化模型，这让我看到EDA在机器学习整个流程中的不可或缺的作用。对我而言，这本书不仅是一次知识的补充，更是一次思维的洗礼，让我能够以更专业、更深入的视角来审视数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉非常“接地气”，它没有空谈理论，而是将各种高深的EDA技术巧妙地融入到实际的业务场景中。我印象最深刻的是关于“数据质量评估”的章节，作者详细列举了各种可能遇到的数据质量问题，以及相应的检测和处理方法，这对于我在实际工作中处理脏数据非常有帮助。而且，书中关于“领域知识”在EDA中的重要性也进行了强调，让我意识到，冰冷的数据背后往往隐藏着丰富的业务逻辑，只有将两者结合，才能真正发挥EDA的价值。书中的一些“小技巧”和“最佳实践”，更是让我受益匪浅，比如如何选择合适的图表类型，如何有效地进行数据清洗，以及如何撰写清晰的数据分析报告等等。读完这本书，我感觉自己已经具备了独立进行复杂数据分析的能力，并且对科技创新在数据领域的应用有了更清晰的认识。