EDA高級應用與科技創新 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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尹振東 編

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• EDA
• 科技創新
• 商業智能
• 數據可視化
• 機器學習
• 統計分析
• 數據科學
• Python

齣版社： 哈爾濱工程大學齣版社

ISBN：9787566110084

版次：1

商品編碼：11952906

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：251

字數：426000

正文語種：中文

內容簡介

　　為適應麵嚮創新人纔培養的研究生課程體係改革的需要，我們結閤近年來的教學、科研和學科發展實際編寫瞭這本研究生教材。《EDA高級應用與科技創新》打破瞭傳統教材的章節界限，采用三個闆塊，十幾個專題的形式對相關內容進行論述，第一部分為EDA設計基礎，第二部分為EDA與數字信號處理，第三部分為EDA技術在實際科研與科技創新中的應用實例。《EDA高級應用與科技創新》適閤作為信息類學科碩士研究生及高年級本科生的教科書。也可供其他相關理工科專業選用或作為工程技術人員的參考用書。

目錄

第1闆塊 EDA設計基礎
專題l EDA設計方法緒論
1．1 EDA的概念及發展階段
1．2 EDA設計方法及描述語言簡介
1．3 EDA技術高級應用介紹
專題2 VHDL編程語言基礎
2．1 用VHDL語言設計數字電路的流程
2．2 VHDL程序結構
2．3 信號、變量和常數的數據類型
2．4 VHDL中的運算符
2．5 函數
2．6 庫和包
2．7 信號賦值語句
2．8 進程
2．9 用VHDL語言描述組閤電路
2．10 用VHDL語言描述時序電路
2．11 元件描述與調用
專題3 數字邏輯電路設計基礎
3．1 常用數字電路的VHDL語言描述
3．2 編程注意事項
專題4 有限狀態機設計基礎
4．1 有限狀態機
4．2 狀態錶
4．3 狀態圖
4．4 使用VHDL語言描述狀態機

第2闆塊 EDA與數字信號處理
專題5 數字信號處理算法基礎
5．1 二進製加法器
5．2 二進製乘法器
5．3 二進製除法器
5．4 FIR濾波器
專題6 基於VI-IDI．的離散傅裏葉變換算法
6．1 傅裏葉變換概述
6．2 離散傅裏葉變換算法
專題7 基於VI-IDI．的快速傅裏葉變換算法
7．1 快速傅裏葉變換算法
7．2 與傅裏葉相關的其他變換
專題8 基於VHDL的CORDIC算法應用
8．1 CORDIC算法及其流水綫結構
8．2 基於CORDIC算法的DDS信號發生器
8．3 附錄

第3闆塊 EDA技術在科技創新中的應用
專題9 研究生科技創新能力培養
9．1 科研創新能力三要素及研究生創新人纔培養的途徑
9．2 PBL模式在研究生實踐類課程中的應用研究
參考文獻
專題10 直接數字頻率閤成技術的EDA實現
10．1 DDS係統簡介及組成
10．2 VHDL各模塊程序及仿真
10．3 整體仿真結果分析
專題11 EDA在通信工程領域中的應用
11．1 引言
11．2 DS．UwB通信係統模型
11．3 DS．UwB係統多用戶檢測技術
11．4 聯閤多用戶檢測算法的FPGA實現
參考文獻
專題12 EDA在軟件無綫電領域中的應用
12．1 概念與內涵
12．2 基本原理介紹
12．3 硬件電路設計
12．4 正交解調算法及Matlab仿真
12．5 測試與誤差分析
參考文獻
專題13 EDA在模式識彆與機器學習中的應用
13．1 設計任務
13．2 方案論證
13．3 方案原理分析
13．4 基於AdaBoost的分類器選擇方法
13．5 實驗結果及分析
參考文獻
專題14 EDA在圖像處理中的應用
14．1 設計原理及目的
14．2 SIFT算法設計步驟
14．3 設計論證方案
14．4 仿真結果
參考文獻

《算法秘典：從基礎到前沿的深度解析》 內容簡介： 本書是一部旨在深入探索算法世界，從核心概念的構建到尖端技術應用的全麵指南。它不僅僅是一本算法的教科書，更是一本引領讀者進行一場關於邏輯、效率與創新的思維旅程的寶典。全書以其嚴謹的結構、詳實的講解和豐富的實踐指導，緻力於為計算機科學的學習者、開發者以及對算法原理懷有濃厚興趣的專業人士，提供一條清晰、高效的學習路徑。 第一部分：算法基石——理解計算的本質 在深入探討高級算法之前，我們首先需要牢固掌握算法設計與分析的基礎。本部分將從最根本的層麵齣發，剖析算法的定義、特性及其在解決問題中的核心作用。 算法的定義與錶示： 我們將清晰界定什麼是算法，它不僅僅是一係列指令，更是解決特定問題的邏輯步驟。本書將介紹多種算法錶示方法，包括僞代碼、流程圖，以及如何用自然語言準確描述算法思想。重點將放在理解算法的抽象性與普適性，以及其與程序設計的內在聯係。 算法復雜度分析： 這是理解算法效率的關鍵。我們將詳細講解時間復雜度和空間復雜度，以及它們的重要性。通過大O符號、大Ω符號和大Θ符號，我們能夠量化算法的運行時間和資源消耗。本書將通過大量具體實例，如綫性搜索、二分搜索、冒泡排序等，來演示如何計算和理解不同算法的復雜度，從而為選擇最優解提供依據。 基本數據結構迴顧： 算法的實現離不開數據結構的支持。本部分將對常用數據結構進行係統迴顧，包括數組、鏈錶（單嚮、雙嚮）、棧、隊列、哈希錶、樹（二叉樹、二叉搜索樹、平衡二叉搜索樹如AVL樹和紅黑樹）以及圖。我們將深入理解每種數據結構的特性、操作及其在不同場景下的優劣勢，為後續學習更復雜的算法打下堅實基礎。 第二部分：經典算法的智慧——奠定解決問題的基石 掌握瞭基礎，我們便進入算法的“修煉場”，學習那些經過時間考驗、廣泛應用的經典算法。這些算法不僅是理論上的瑰寶，更是解決實際問題的有力工具。 排序算法的藝術： 我們將深入剖析各種排序算法，從簡單但效率較低的插入排序、選擇排序、冒泡排序，到效率更高的歸並排序、快速排序，再到特定場景下的堆排序、計數排序、桶排序和基數排序。每種算法都將從原理、實現方式、時間與空間復雜度以及適用範圍進行詳盡的分析，並提供優化策略。 查找算法的奧秘： 除瞭前麵提到的綫性搜索和二分搜索，我們將進一步探討更高級的查找技術，包括在特定數據結構（如B樹、B+樹）中的查找，以及它們的性能特點。 圖算法的探索： 圖是描述現實世界中各種關係（如網絡、路徑）的強大模型。本部分將聚焦於圖算法，包括圖的遍曆（深度優先搜索DFS、廣度優先搜索BFS）、最短路徑算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法）、最小生成樹算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓撲排序等。我們將學習如何錶示圖，如何利用這些算法解決連通性、路徑規劃、網絡流等問題。 遞歸與分治策略： 遞歸是許多高效算法（如歸並排序、快速排序）的基石。本部分將係統講解遞歸的思想、實現方式以及如何避免棧溢齣。分治策略作為一種重要的算法設計範式，將通過實例闡述如何將復雜問題分解為規模更小的子問題進行求解。 動態規劃的精妙： 動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構性質問題的強大技術。我們將從斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等經典案例入手，詳細講解動態規劃的“狀態定義”、“狀態轉移方程”和“邊界條件”，幫助讀者掌握這一解決優化問題的核心方法。 第三部分：高級算法與設計範式——通往卓越之路 在掌握瞭經典算法之後，本書將引導讀者步入算法設計的更深層領域，學習更高級的算法思想和設計範式，以應對更加復雜和挑戰性的問題。 貪心算法的直覺： 貪心算法在每一步都做齣局部最優選擇，以期獲得全局最優解。我們將通過活動選擇問題、霍夫曼編碼、最小生成樹等例子，講解貪心算法的設計思路、正確性證明的思路以及其局限性。 迴溯與分支限界： 當問題無法通過簡單的貪心或動態規劃解決時，迴溯和分支限界算法提供瞭係統性的搜索解決方案。我們將深入講解如何利用這些技術來解決組閤優化問題，如N皇後問題、數獨求解、旅行商問題等。 字符串匹配算法： 高效的字符串匹配是文本處理、模式識彆等領域的核心。本書將介紹多種字符串匹配算法，包括樸素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法以及Rabin-Karp算法，並分析它們的性能差異。 數論算法基礎： 在密碼學、編碼理論等領域，數論算法扮演著至關重要的角色。本部分將介紹基礎的數論概念，以及相關的算法，如歐幾裏得算法（用於計算最大公約數）、模冪運算、素性測試等。 概率算法與近似算法： 對於一些 NP-hard 問題，精確求解可能麵臨巨大的計算挑戰。本書將介紹概率算法（如濛特卡洛算法）和近似算法的思想，以及它們如何在可接受的時間內給齣接近最優的解。 第四部分：計算復雜性理論——理解問題的邊界 理解算法的邊界，即問題的內在計算難度，是計算機科學研究的重要課題。本部分將對計算復雜性理論進行入門級的介紹。 P類、NP類問題： 我們將清晰界定P類問題（可以在多項式時間內解決的問題）和NP類問題（可以在多項式時間內驗證解的問題）。 NP-完全性與NP-難： 深入理解NP-完全性（NP類問題中最難的問題，其解法可用於解決所有NP類問題）和NP-難（至少和NP-完全問題一樣難）的概念。我們將探討為什麼很多實際問題屬於NP-難，以及由此帶來的挑戰。 降低問題復雜度的策略： 盡管許多問題是NP-難的，但理解復雜性理論也能幫助我們找到有效的應對策略，例如尋找近似算法、啓發式算法，或針對特定輸入規模優化算法。 第五部分：算法在現代科技中的應用——理論與實踐的橋梁 理論最終服務於實踐。本部分將展示算法如何在當今的科技前沿發揮關鍵作用，並提供實踐指導。 機器學習與深度學習中的算法： 許多機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林，以及深度學習中的反嚮傳播算法、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的底層原理，都深深植根於基礎與高級算法。我們將探討這些算法的數學原理與計算實現。 大數據處理與分布式算法： 麵對海量數據，如何設計高效的分布式算法成為關鍵。我們將介紹MapReduce模型、Spark等大數據處理框架背後的算法思想，以及分布式排序、分布式圖計算等內容。 密碼學與安全： 加密算法（如RSA、AES）、散列函數（如SHA-256）以及數字簽名等安全技術，都離不開數論和復雜性理論中的算法。 計算幾何與圖形學： 計算機圖形渲染、碰撞檢測、路徑規劃等領域，依賴於計算幾何中的各種算法，如點定位、凸包計算、綫段相交等。 優化算法： 綫性規劃、整數規劃、遺傳算法、模擬退火等優化算法，廣泛應用於生産調度、資源分配、金融建模等領域。 實踐指導與附錄 本書不僅僅是理論的堆砌，更強調動手實踐。每章的結尾都將附帶精心設計的練習題，涵蓋從基礎概念的鞏固到復雜算法的實現。書中還將提供一些關於算法實現技巧、調試方法以及利用現有算法庫（如C++ STL、Python的NumPy/SciPy）的建議。 目標讀者： 計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的本科生與研究生。 希望係統提升算法功底的在職軟件開發工程師、數據科學傢。 對算法原理及其在現代科技中應用感興趣的任何人士。 《算法秘典：從基礎到前沿的深度解析》將陪伴您在算法的海洋中航行，助您成為一名更優秀的開發者，一個更深刻的思考者。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺非常“接地氣”，它沒有空談理論，而是將各種高深的EDA技術巧妙地融入到實際的業務場景中。我印象最深刻的是關於“數據質量評估”的章節，作者詳細列舉瞭各種可能遇到的數據質量問題，以及相應的檢測和處理方法，這對於我在實際工作中處理髒數據非常有幫助。而且，書中關於“領域知識”在EDA中的重要性也進行瞭強調，讓我意識到，冰冷的數據背後往往隱藏著豐富的業務邏輯，隻有將兩者結閤，纔能真正發揮EDA的價值。書中的一些“小技巧”和“最佳實踐”，更是讓我受益匪淺，比如如何選擇閤適的圖錶類型，如何有效地進行數據清洗，以及如何撰寫清晰的數據分析報告等等。讀完這本書，我感覺自己已經具備瞭獨立進行復雜數據分析的能力，並且對科技創新在數據領域的應用有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一本寶藏，尤其適閤那些想要深入瞭解數據驅動決策的讀者。它不僅僅是一本關於EDA的書，更是一本關於如何運用數據來解決實際問題、驅動創新的指南。我特彆欣賞書中對於“反直覺”結果的解讀，以及如何通過細緻的分析來驗證或推翻固有的認知。這種批判性思維的培養，是數據分析過程中至關重要的一環，而這本書恰恰在這方麵做得非常齣色。作者用大量的實例，展示瞭如何從看似雜亂無章的數據中，抽絲剝繭，找到關鍵綫索，並最終發現隱藏在背後的規律。書中對各種統計假設檢驗的應用也有詳細的講解，這讓我能夠更嚴謹地對待我的分析結果，而不是僅僅依賴於可視化圖錶。而且，書中關於未來趨勢的探討，讓我看到瞭EDA在人工智能、大數據等前沿科技領域的應用前景，這對我職業發展規劃有很大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我原本對EDA的理解僅停留在製作一些漂亮的圖錶，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我明白，EDA的本質不僅僅是可視化，更是通過一係列的方法和技術，深入地理解數據的內在結構、分布特徵以及變量之間的關係。書中的“因果推斷”和“相關性分析”章節，讓我對數據之間的聯係有瞭更深刻的理解，學會瞭如何避免簡單地將相關性誤認為因果關係。這種嚴謹的分析態度，對於避免在決策中犯下低級錯誤至關重要。而且，書中還涉及瞭如何利用EDA來評估模型性能，以及如何根據EDA的結果來優化模型，這讓我看到EDA在機器學習整個流程中的不可或缺的作用。對我而言，這本書不僅是一次知識的補充，更是一次思維的洗禮，讓我能夠以更專業、更深入的視角來審視數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭太多驚喜，完全超齣瞭我最初的期待。我原本以為它會是一本偏重理論、晦澀難懂的學術著作，但事實恰恰相反，它以一種非常貼近實踐、循序漸進的方式，將EDA（探索性數據分析）的魅力展現得淋灕盡緻。從基礎概念的梳理，到各種高級可視化技巧的講解，再到如何巧妙地運用統計學方法來挖掘數據背後的故事，這本書幾乎麵麵俱到。特彆是關於異常值檢測和特徵工程的章節，作者給齣瞭非常多實用的範例和代碼實現，這對於我這樣的初學者來說簡直是福音。而且，書中並不隻是簡單地羅列技術，更重要的是強調瞭“為什麼”和“如何”，引導讀者思考在不同的業務場景下，應該選擇什麼樣的EDA方法，以及如何解讀分析結果，並將其轉化為 actionable insights。讀完之後，我感覺自己對數據分析的理解上升瞭一個層次，不再是停留在錶麵，而是能夠更深入地洞察數據，從而做齣更明智的決策。這種“知其然，知其所以然”的學習體驗，是我在其他同類書籍中很少獲得的。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我仿佛打開瞭一個全新的世界，看到瞭數據分析的無限可能。作者不僅僅是教授技術，更是在傳遞一種思考方式，一種看待和理解世界的新視角。書中的案例分析非常貼閤實際，涉及的行業也非常廣泛，從金融到醫療，再到市場營銷，幾乎涵蓋瞭大多數人可能接觸到的領域。我尤其喜歡關於“故事化數據呈現”的那幾章，作者是如何將枯燥的數據轉化為引人入勝的敘事，這對我日常的報告撰寫和溝通交流非常有啓發。它教會我如何不僅僅是展示數據，更是要通過數據來講故事，讓聽眾能夠感同身受，並且理解其中的邏輯和價值。另外，書中對於機器學習模型的解釋也十分清晰，並沒有因為是“高級應用”就顯得過於專業化，而是用一種通俗易懂的語言，將復雜的概念拆解開來，讓我這個非科班齣身的讀者也能輕鬆理解。整體而言，這本書讓我看到瞭科技創新在數據分析領域的巨大潛力，也激發瞭我進一步探索和學習的動力。