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出版者:科学出版社

作者:潘松

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:33.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030108531

丛书系列:

图书标签:

• ff
• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路分析
• 电子设计自动化

好的，以下是一本名为《EDA技术实用教程》的图书的详细简介，该简介旨在介绍一本不包含《EDA技术实用教程》内容的图书，并力求详尽、自然，不含任何AI痕迹。 --- 《现代通信系统设计与实现：基于FPGA的信号处理实践》图书简介 导言：跨越理论与实践的鸿沟 在当今信息爆炸的时代，通信技术作为现代社会运行的基石，正以前所未有的速度迭代更新。从移动通信到卫星导航，从物联网传感到高速数据传输，对高效、灵活且性能卓越的信号处理方案的需求日益迫切。然而，传统的通信系统设计往往受限于离散的硬件架构或过高的软件仿真门槛，难以快速验证和部署先进的算法。 本书《现代通信系统设计与实现：基于FPGA的信号处理实践》，正是在这一背景下应运而生。它并非一本专注于传统电子设计自动化（EDA）工具链的入门手册，而是将目光聚焦于如何利用现场可编程门阵列（FPGA）这一强大的可重构平台，构建、仿真和优化下一代通信系统的核心模块。本书旨在为电子工程师、通信系统设计师以及高年级电子信息类专业学生，提供一条从理论到硬件实现的清晰路径。 第一部分：现代通信系统基础回顾与FPGA环境搭建 本部分将首先对现代通信系统中的关键概念进行精炼的回顾，重点在于理解数字信号处理（DSP）在通信链路中的核心地位，包括调制解调、信道编码、滤波与均衡等模块的数学模型。我们不会深入讲解EDA工具的宏观流程，而是直接切入FPGA硬件描述语言（HDL）的应用。 FPGA架构解析与资源利用：详细阐述现代FPGA内部结构，如查找表（LUT）、寄存器、分布式RAM（DRAM）和硬件乘法器（DSP Slice）的工作原理，以及如何根据算法需求高效映射到这些资源上。 VHDL/Verilog深度应用：重点展示如何使用HDL语言实现高性能的流水线结构和并行处理单元，特别关注状态机设计在同步和异步通信协议中的实现技巧。 开发环境的定制化配置：侧重于设置高效的仿真和综合环境，包括如何集成第三方IP核（如高速ADC/DAC接口IP）以及配置时钟域约束（SDC文件的关键要素）。 第二部分：核心通信算法的硬件加速实现 这是本书的核心内容，我们着重于将复杂的通信算法转化为高效的硬件逻辑。我们相信，真正的性能提升源于算法与硬件架构的深度融合。 高速数字滤波器设计与优化：深入探讨有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器的并行化设计，特别是定点运算对量化误差的影响及补偿策略。我们将详细介绍Systolic Array（脉动阵列）结构在实现卷积运算中的优势。 信道编码与解码的流水线化：以Turbo码和LDPC码为例，讲解如何将迭代译码过程拆解为多个可并行执行的阶段。重点在于如何设计高速的Look-Up Table (LUT) 结构来加速对数似然比（LLR）的计算，并解决译码过程中的数据依赖性问题。 同步与频偏估计的硬件实现：针对M-PSK/M-QAM等调制方式，我们设计了基于Gardner定时同步器和Viterbi-Viterbi算法的硬件实现，重点在于如何利用FPGA的并行能力，实现高精度的载波恢复和符号定时恢复。 第三部分：软件无线电（SDR）架构与实时验证 现代通信系统的趋势是软件定义。本书将FPGA视为实现软件无线电（SDR）灵活性的关键载体。 基带与射频接口的集成：介绍如何通过高速SerDes接口或PCIe与主机端进行高效数据交换。重点阐述如何管理I/Q数据流，并设计可靠的数据打包与解包逻辑。 自定义协议栈的硬件加速层：展示如何设计一个定制化的物理层（PHY）加速模块，例如实现自定义的OFDM子载波映射和IFFT/FFT的硬件加速。我们采用基于CORDIC算法的旋转器设计，而非依赖于固定的、预编译的FFT IP核，以增强对算法修改的适应性。 实时系统调试与性能度量：提供一套完整的FPGA系统调试流程，包括使用片上逻辑分析仪（ILA） 捕获关键信号，以及如何通过FPGA内部的BRAM或FIFO统计误码率（BER）和吞吐量，确保设计在真实工作负载下的性能达标。 面向读者： 本书的目标读者是对底层硬件实现有强烈兴趣的通信工程师、嵌入式系统开发者，以及希望将通信理论知识快速转化为可工作原型的高级工程技术人员。它假设读者已经具备C/C++或MATLAB基础，并对数字电路和离散时间信号处理有基本认识。本书将侧重于优化和效率，而非EDA工具的基础操作指南。通过大量的代码实例和硬件级的结构分析，读者将能够掌握在FPGA上构建高性能通信模块的实战能力。

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我是一名在学术界进行数据分析研究的研究生，我的导师一直强调EDA的重要性，并要求我们不能仅仅停留在模型拟合阶段。然而，在实际研究中，我发现很多论文中的EDA部分都写得非常简略，并没有给出太多具体的指导。我希望这本书能够成为我学习EDA的“百科全书”，提供一套全面、深入的EDA框架。我希望它能涵盖从数据加载、预处理、清洗、探索性统计分析，到各种可视化技术的详细介绍。我尤其关注书中是否会介绍一些用于发现隐藏模式、识别数据结构、或者进行初步特征选择的先进EDA方法。我希望书中能够提供一些具有代表性的、不同领域的数据集作为案例，并详细展示如何运用EDA技术来分析这些数据集，从而得出有价值的结论。我期待这本书能够帮助我建立起严谨的EDA思维，培养我敏锐的数据洞察力，让我在学术研究中能够更有效地利用数据，提出更具创新性的研究思路。

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我是一名软件工程师，但近年来我发现，理解用户行为数据对于优化产品性能和用户体验至关重要。我之前对数据分析了解不多，但我在工作中经常需要处理大量的日志数据和用户行为数据。我希望这本《EDA技术实用教程》能够帮助我快速入门数据分析领域，并掌握如何从海量日志数据中挖掘出有价值的信息。我期待书中能够介绍一些适合处理大规模、高维度数据的EDA方法，以及高效的数据清洗和预处理技术。我希望它能够教会我如何使用可视化工具来发现数据中的模式、异常和趋势，从而帮助我理解用户的行为习惯，发现产品中的潜在问题，并提出改进方案。我希望这本书能够给我一种“一站式”的学习体验，让我能够快速掌握EDA的核心技能，并在我的日常工作中得到应用，提升我对用户数据的理解能力，从而更好地为产品赋能。

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说实话，我之前对EDA的理解仅限于“看看数据长什么样”。我可能会用一些基本的图表，比如直方图、散点图，然后看看有没有明显的 outliers，有没有缺失值，就觉得 EDA 差不多了。但最近接触到一些更复杂的数据项目，我发现这种浅尝辄止的做法根本不够用，很多潜在的问题和机会都被我错过了。我迫切需要一本能够帮助我深入挖掘数据潜力的书。《EDA技术实用教程》，听名字就感觉很务实，我希望它能真正地“实用”。我希望它能教会我如何系统地、有层次地去探索数据，而不是漫无目的地瞎看。我希望它能介绍一些更高级的、更有洞察力的分析方法和可视化技巧，比如如何利用多变量分析来发现变量之间的复杂关系，如何用一些巧妙的可视化手段来呈现数据中的模式和异常。我更希望它能告诉我，在EDA的过程中，我应该关注哪些关键点，如何根据不同的数据类型和业务场景来选择合适的分析方法，以及如何将EDA的发现转化为 actionable insights。

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我是一名在教育行业工作的老师，我的工作是教导学生如何理解和分析数据。随着数据科学的普及，越来越多的学生对数据分析产生了兴趣，但他们的基础普遍比较薄弱。我一直在寻找一本适合入门并且内容详实的教材，能够帮助我的学生快速掌握EDA的核心技能。《EDA技术实用教程》这个名字给我带来了很大的希望。我希望这本书的语言能够非常通俗易懂，避免过多的专业术语，用生活化的例子来解释复杂的概念。我希望它能够循序渐进地引导学生，从最基础的数据预处理开始，逐步学习各种统计分析方法和可视化技术。我期待书中能够提供一些适合学生练习的数据集，并附带详细的解题思路和步骤，让学生能够通过动手实践来加深理解。我希望这本书能够成为我课堂上的得力助手，帮助我的学生建立起对数据分析的兴趣和信心，为他们未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

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作为一名在金融行业工作的风险分析师，我对数据的敏感度和严谨性要求极高。在进行风险建模和策略制定之前，深入理解历史数据是必不可少的一环。然而，面对海量的金融交易数据、客户数据，如何有效地进行EDA，从中快速识别潜在的风险信号，以及发现可能存在的模式，一直是我面临的挑战。我希望这本《EDA技术实用教程》能够提供一套行之有效的金融数据EDA方法论。我期待书中能够包含一些专门针对金融数据特点的分析技术，例如如何识别金融时间序列中的异常波动、如何进行交易行为模式分析、如何评估信用风险数据中的潜在偏见等。我希望它能够指导我如何更有效地利用各种统计量和可视化工具，从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，找到那些可能预示着未来风险的关键指标。我更希望书中能够有一些真实的金融案例分析，让我能够学习如何将EDA技术应用于实际的风险管理场景，从而提升我的工作效率和决策的准确性。

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作为一名刚入行不久的数据科学爱好者，我一直在寻找能够帮助我构建扎实基础的书籍。数据分析的起点，在我看来，就是EDA。我曾经尝试过阅读一些英文原版资料，虽然内容很权威，但阅读起来确实有些吃力，而且很多时候，我需要花大量的时间去查阅生词和陌生的概念，这极大地影响了我的学习效率。我希望这本《EDA技术实用教程》能够用通俗易懂的语言，将EDA的核心概念和关键步骤清晰地阐述出来。我特别关注它是否能提供一些非常具体的、可操作的步骤，比如如何有效地进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征可视化等等。我希望这本书能够给我提供一套完整的“工具箱”，里面装满了各种实用的小技巧，让我能够快速上手，并在实际项目中得到应用。我期待书中能够包含一些基于Python或其他常用数据科学库的实际代码示例，这样我就可以边学边练，巩固知识，形成肌肉记忆。我希望这本书能够成为我数据科学学习旅程中的第一块重要的基石，帮助我建立起对EDA的信心，并为后续更深入的学习打下坚实的基础。

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我是一名独立开发者，最近开始涉足数据驱动的产品开发。我清楚地知道，数据分析是产品迭代和优化的核心，而EDA则是数据分析的基石。我希望这本书能给我提供一种“即学即用”的学习体验。我期待它能够清晰地讲解EDA的流程和常用技术，并提供大量的代码示例，最好是基于我熟悉的Python语言和Pandas、Matplotlib、Seaborn等常用库。我希望这本书能够像一位经验丰富的老司机，手把手地教我如何处理各种各样的数据问题，如何用最少的代码实现最高效的数据探索。我尤其关注书中是否会介绍一些能够帮助我快速理解数据分布、变量关系、以及数据质量问题的技巧。我希望这本书能够帮助我建立起一种“数据直觉”，让我能够更快地从数据中发现用户行为的模式，从而指导我的产品设计和功能开发，让我的产品更有竞争力。

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我是一名对数据充满好奇心的普通读者，虽然我没有专业的背景，但我一直对如何从数据中发现故事、理解世界充满兴趣。我希望这本《EDA技术实用教程》能够让我体验到数据分析的乐趣，而不是将其视为枯燥的学术研究。我期待书中能够用生动有趣的语言，结合一些贴近生活的案例，来讲解EDA的原理和方法。我希望它能够让我明白，为什么EDA如此重要，它能帮助我们看到什么，它又能带给我们怎样的启发。我期待书中能够介绍一些简单易懂的数据可视化技巧，让我能够自己动手制作一些漂亮的图表，用数据来讲述我自己的故事。我希望这本书能够点燃我对数据的好奇心，让我能够用一种全新的视角去观察和理解周围的世界，成为一个更有洞察力的人。

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这本书，说实话，我拿到手的时候，心里是带着点儿忐忑的。我是一名在数据分析领域摸爬滚打了几年的小兵，虽然接触过不少数据，也尝试过一些统计方法，但总感觉自己像是站在一片数据海洋的岸边，偶尔拾起几块漂亮的贝壳，却从未真正潜入深海去探索其中的宝藏。EDA（探索性数据分析）这个概念我听过无数次，也知道它在数据建模、特征工程、甚至是业务洞察方面的重要性，但具体怎么做，有哪些实用的技巧，我总觉得隔着一层窗户纸。市面上相关的书籍也有不少，但很多要么过于理论化，要么过于零散，缺乏一个系统性的指导。我希望这本书能像一个经验丰富的向导，带我一步一步地揭开EDA的面纱，让我不再是那个望洋兴叹的门外汉。我期待它能提供清晰的思路，实用的工具和方法，以及丰富的案例，能够让我真正理解EDA的精髓，并将其灵活运用到我的实际工作中，从而提升我的数据分析能力，更好地从数据中挖掘价值，为我的职业发展添砖加瓦。我希望这本书不仅仅是停留在“做什么”的层面，更能深入到“为什么这样做”和“如何做得更好”的层面，让我知其然，更知其所以然。

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我是一名在市场研究领域工作多年的从业者，虽然工作内容离不开数据，但近年来随着大数据和人工智能的兴起，我深感传统的数据分析方法已经有些捉襟见肘。我越来越频繁地听到EDA这个词，并且看到很多优秀的案例都强调了EDA的重要性。我理解EDA是理解数据、发现模式、提出假设的关键环节，但说实话，我对于如何系统地、高效地进行EDA缺乏清晰的认知。我希望这本书能够帮助我突破思维定势，提供一些全新的视角和方法，让我能够更深入地理解我的市场数据，发现那些隐藏在数字背后的消费者行为和市场趋势。我希望它不仅仅是教我如何使用某个工具，而是教我如何思考，如何从数据的细微之处捕捉到有价值的信息。我期待书中能有一些针对市场研究领域的案例分析，这样我就可以将书中的知识直接迁移到我的工作中，解决实际问题，提升我的工作效率和决策质量。我希望这本书能让我成为一个更懂数据、更能从数据中“说话”的市场研究人员。

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