具体描述
本书以掌握国内外最流行的电子设计自动化(EDA)技术为教学目标，以培养学生的设计和应用开发能力为主线，系统地介绍EDA应用技术。
全书在取材和编排上，内容新颖、循序渐进，并注重理论联系实际。全书共10章，主要内容包括VHDL硬件描述语言、QuartusⅡ等EDA工具软件、可编程逻辑器件、实验开发系统、应用实例和综合设计实例。第4章对大量常规的数字电路做出了VHDL描述，第7章详细阐述了9个典型数字系统的设计方法，第9章选取了16个实验实例，第10章给出了4个代表性的全国大学生电子设计竞赛赛题设计实例。读者完全可以通过这些实际操作，很好地掌握：EDA的开发设计方法。每章后面附有小结和习题，便于读者学习和教学使用。为方便教师教学，本书配有电子教案。
本书可作为高职高专及本科院校电子信息、电气、通信、自动控制、自动化和计算机类专业的EDA技术教材，也可作为上述学科或相关学科工程技术人员的参考书。还可作为电子产品制作、科技创新实践、EDA课程设计和毕业设计等实践活动的指导书。
深入理解数据之美：数据可视化与探索性分析实战指南 本书简介： 在海量数据席卷而来的今天，如何从枯燥的数字和表格中洞察先机，发现隐藏的规律与价值，成为每一个数据工作者、分析师乃至决策者必须掌握的核心能力。本书《深入理解数据之美：数据可视化与探索性分析实战指南》，正是为应对这一挑战而精心打造的一部实战性著作。它完全不涉及或侧重于您提到的“EDA技术实用教程”中所涵盖的特定主题或技术栈，而是将焦点完全聚焦于数据理解、可视化叙事、以及探索性数据分析（EDA）方法论的广度和深度，旨在培养读者从数据中提出正确问题的能力，并有效地将分析结果转化为可操作的洞察。 一、 告别盲目操作，重塑数据思维 本书的首要目标是帮助读者建立起稳固的数据洞察思维框架。我们深知，技术工具的更新迭代速度极快，但数据分析的底层逻辑和思维模式才是永恒的基石。 核心内容聚焦： 1. 数据素养的构建（Data Literacy）： 我们将从最基础的层次出发，探讨“什么是好数据”、“如何识别数据质量问题”以及“在分析开始前应该问的五个关键问题”。这部分内容不依赖任何特定软件，而是侧重于批判性思维的训练。 2. 探索性分析的哲学： EDA不仅仅是运行几行代码查看统计量，更是一种探索和假设驱动的迭代过程。本书详细阐述了如何设定“探索性假设”、如何通过快速可视化工具（侧重于快速原型设计而非复杂建模）来验证或推翻这些假设，以及如何系统地记录探索路径，避免“在数据泥潭中迷失”。 3. 数据类型的内在属性与视角转换： 详细剖析了不同类型数据（时间序列、地理空间、文本、网络结构）在探索阶段需要采取的独特视角。例如，在处理时间序列数据时，我们如何从趋势、季节性、周期性和异常值这四个维度进行系统性分解，而不是简单地绘制折线图。 二、 掌握叙事的力量：数据可视化的艺术与科学 数据可视化是探索性分析的“眼睛”。本书将可视化提升到了“叙事艺术”的高度，强调的重点在于“沟通有效性”而非“美观程度”。 重点强调的非技术性环节： 1. 有效视觉编码的选择： 系统梳理了人类视觉系统对不同视觉元素（如颜色、长度、面积、位置）的敏感度差异。我们将深入讨论如何选择最适合传达特定信息的图表类型，例如，何时应避免使用饼图，以及如何利用凸显、遮盖等技巧引导读者的注意力。 2. 信息密度与认知负荷平衡： 如何在同一张图中塞入足够的信息量，同时又不让观察者感到信息过载？本书提供了多变量数据可视化的设计原则，侧重于使用分面（Faceting）和分层（Layering）技巧来解构复杂关系。 3. 设计心理学在数据展示中的应用： 探讨格式塔原理（Gestalt Principles）在数据图表设计中的应用，例如邻近性、相似性如何影响受众对数据点分组的理解。本书不教授特定软件的绘图语法，而是教授“设计思想”。 4. 反模式警示录： 汇集了大量常见的、具有误导性的可视化错误案例，分析其背后的认知陷阱，帮助读者在设计图表时避开这些陷阱，确保分析结果的客观性。 三、 迈向深度：从描述性洞察到诊断性分析的桥梁 本书的价值在于搭建起从“发生了什么”（描述性）到“为什么发生”（诊断性）的桥梁。我们关注的是如何利用探索性工具来驱动后续的深入统计检验或建模工作。 实战方法论深度剖析： 1. 关联性与因果性的初步探查： 在没有进行严格因果推断的前提下，如何通过配对分析、敏感性分析的可视化展示，初步判断变量间的潜在依赖关系强度和方向。 2. 异常值与离群点的策略性处理： 异常值是数据中的“噪音”，但也可能是“信号”。本书不提供一键清洗的脚本，而是提供一个决策流程：识别（可视化识别）、诊断（上下文关联）、决策（剔除、转换还是单独分析）。 3. 高维数据透视的策略： 介绍如何运用降维思想（如主成分分析的视觉化解读）或投影技术，在二维屏幕上有效地展示高维数据的结构和聚类特征，为后续的特征工程提供方向。 4. 迭代反馈循环的建立： 强调探索性分析是一个永不停止的循环。每一次可视化或统计检验的结果，都应该反过来指导我们如何重新审视数据清洗、特征工程和问题定义，本书提供了一套结构化的反馈机制模板。 总结 本书《深入理解数据之美：数据可视化与探索性分析实战指南》是一本专注于分析方法论、思维框架、以及有效沟通策略的综合性读物。它避免了对单一编程语言或库的冗长介绍，而是致力于提升读者的数据敏感度、批判性思维和信息传达能力。无论您是刚刚接触数据分析的新手，还是希望提升现有分析深度的资深从业者，本书都将提供一套普适、强大且富有洞察力的工具箱，助您真正掌握数据背后的故事。
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