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cadence16.5 pspice教程全集

于 2020-12-04 发布
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cadence16.5 pspice教程全集,很详细的pspice教程,说的很详细,通俗易懂,推荐下载。cadenceCHANNEL PARTNER、 Cadence/ OrCAD拥有一批学识渊博的技术攴持人员,他们注重与工程师在工作上密切配合,尽可能提高其软件的生产效率。5、 PSpice16.5版本具有自动收敛的功能,自动调整仿真参数帮助电路收敛。6、支持多个 slPs block,实现 Matlab与 Pspice电路仿真的无缝结合7、 PSpice是当今占主导地位的,基于 SPICE的仿真器。三、 PSpice的工作流程图绘制原理图「选择分析方或修L设置仿真参数」元改件电运行仿真数结你果是香符合Y仿真结束四、 PSpice a/D基木的分析内容在选择分析方法前需要绘制电路原理图, OrcaD统一由 Capture窗口进行输入和调用 PSpice分析。在使用时绘制原理图应该注意的地方。新建时应选择调用的器件必须有模型首先,调用软件本身提供的模型库,这些库文件存储的路径为,此路径中的所有器件都有提供模型,可以直接调用。其次,若使用自己的器件,必须保证两个文件同时存在,而且器件属性中必须包含属性。原理图中至少必须有一条网络名称为,即接地。必须有激励源原理图中的端口符号并不具有电源特性,所有的激励源都存储在和库中上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNER电源两端不允许短路,不允许仅由电源和电感组成回路,也不允许仅由电溟和电容组成的割集。解决方法:电容并联一个大电阻,电感串联一个小电阻6、好不要使用负值电阻、电容和电感,因为他们容易引起不收接下来具体介绍几种基本的分析方法和参数的设置。直流分析(直流分析指是使电路某个元器件参数作为自变量在一定范围内变化,对自变量的每个取值,计算电路的输出变量的自流偏特性。此过程中还可以指定一个参变量并确定取值范围,每设定一个参变量的值,均计算输出变量随自变量的变化特性。直流分析也是交流分析时确定小信号线性模型参数和瞬态分析确定初始值所需的分析。模拟计算后,可以利川功能绘出曲线,或任意输出变量相对任元件参数的传输特性曲线首先我们开启,打丌如图所示的界OrCAD CaptureFile Y1ew Tools Edit Lptions Windon Help〔 agenceSPARAMSCHEMATICI-bias量量量国量口口园国4D: FSPICE材料2011 EM\BANDPASS.IS图1-1 Capturer界面上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNER接下来使用菜单:启动建立一个新的工程,如图所示PCtrltsSave AsHIL FileVerilog File图新建工程界面在图对话框中输入文件名,如“”。在下面的单选按钮中选择“”,要注意这是由直接调用的按钮,不要选错哦。那么其它的选项是仆么意思呢?数模混合仿真系统级原理图设计或设计原理图设计最后在“”中指点文件存放的文件夹后,单击,出现图界面。Rev ProiectCreate a New Project UsingHelHelp⊙ Analog or Mixed A/DTip for New Users○PAnalog orMixed A /D project. Thenew project may be b alm O Piog ammable Logic wizardor copied from an existing○ SchemLuLaliuriDBrOWS图1-3建立新电路图对话框Create pspice Prone基于已有的设计创建文件○ CReate baxIsting proerOKBuck ConverterBIOCancelCreate a上 ank project厂Hahn创建空白设计图1-4创建 PSpice文件对话框上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNER在“ Create based upon an existing project”下可以看到许多已有的工程和电路图。我们选择“ Create a blank project”,进入到仿真电路图绘制窗凵,并开始绘制电路图。如图1-5所示。i OrCAD Capture L/=(SCHEIATICI: PAGE1)□-回回 File: Edit View Tools Place Macro0 PSpice Accessories ption3置idoy正elpcadences间器回博期②0回角6@101PGE1仿真工具栏图4罕LxF121:31:14:516::1:11101110图1-5仿真电路图输入窗口接下来,我们先要学会选择器件:选择绘图工具栏中的点击后图1-5窗口出现放置元件的窗凵如图1-6所示。注意选择的器件库必须存储在路径为卜,此路径中的所有器件都有提供模型,可以直接调用。活着如果是使用自己的器件,必须保证两个文件同时存在,而且器件属性中必须包含属性,即在图对话框中选中的器件需要有燃的标i(对丁新建器件,后续有专门教程讲解)上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNERPlace partRPart lis上:QPND-4153/55C/DIODEUPND-41535/DIODEQPND-4153/27C/DIODEQSCH-55457-55C/DIODE05CH55125心D0DE添加元件库4527CDJoDEBTEST/TESR/ANALOG,--LibrariesxNAL口Desian CacheDIODEOPAMPSOURCEPackagingParts per PkgR?Part^∧Type: Homogeneous1k⊙Nrml+」 Search for fa图1-6放置元件的窗口如图1-6,我们选择输入“R”,找到在 analog.lib下的电阻器件,双击它就可以放置到绘图窗口屮了。接下来我们门作个简单例子来了解一下仿真的工程。当然这甲先进行的是自流扫描分析( DC Sweep)在图1-5的原理图绘制窗凵中输入如图1-7所示的电路。W图1-7原理电路图上图所用到的器件信息器件模型模型库电源VDC/ souce电阻R/ analog稳压管DI1N5225/ diode上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNER地0注意一点:地的选择不是在 Place part,而是在 Place ground中选择名称为0的0电路图画好后存盘,然后就要开始设置仿真参数开始进行仿真了。首先,新建个仿真文件,启动 PSpice/ New simulation命令,或者自接点击仿真工具栏中按钮,得到图1-8所示对话框。在Name中输入仿真文件名,如:DC,点击“ Create”后,在原来工程文件夹中就会自动生成一个名为“DC”的文件夹,后面所作的仿真结果和工程均保存在该文件夹下,方便于管理。HeS量 uLationXNalCreateDccelInherit fromroFERoot Schematic SCHEMATIC1图1-8仿真参数设置对话框完成图1-8后,会弹出图1-9所示的仿真参数设置窗凵。我们先从 Analysis中开始看起互 ilLation setFiles0ptectorY⊙ voltageModel typ○Guba○ ModelMonte Carlo/ W orst Cs OIermParameter namePTP〕- Sweep type□L。 d bias PEndvalue: 10O Logar ta mIc DecadeincrementOvale Ist确定□取捎应用)匚帮图1-9仿真参数设置窗口在 Analysis type(分析类型)屮我们选取 DC Sweep上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNER在 Option中,我们选取 Primary Sweep在 Sweep variable中可以看到如下几个选项Voltage Source电压源信息Current source电流源信息Global parameter全局参数Model parameter模型参数Temperature温度设置在 Sweep type中,我们可以设置为 Linear(线性); logarithmic(对数), valueline(设置点)。这里我们对电压源Ⅵ1进行设置,扫描值为-6V到10V,每次递增1V设置好后,点击确定。然后点击仿真工具栏屮的◎,运行仿真。接着就调出了 PSpice的界面,如图1-10所示。sCHELATICI-DC- PSpice ND [nC. dat (active)Iatis tait Yim amative Ia twt Trl. Iiam May cadence -oxSoHEMATIC1DC输出仿真结果区回基公回在这里,按照用户的要求可以产生各式各样的输出波形波形显示窗口或输出文件Poi"SCHEMATIC1DC[D pepooMFA仿高状态窗口,负资Reyong and cheekngeeutGreul reyn a checked no文字窗输出窗,负武显示显示本仿真执行内容本你真操作具的着的信惠2I1r010n户与执行后的信息图1-10 PSpice执行模拟窗口PSpice界面中最主要的工具栏含义如图1-11所示。对X轴坐标在对数或线性变‖对波形进行傅添加性能分析波化之间互相转换立叶变换形显示窗口QQ6amm回X查找波形上的点对Ⅴ轴坐标在对数或线计算全局性变化之间互相转换忝加波形显示出波函数值形让笪占图1-11 PSpice基木工具栏的含义选择菜单栏 Trace/ Add trace,或者点击图标,得到图1-12对话框,在这里我们可以看到有两个标签 Simulation output variables与 Functions and macros“ Simulation Output variables”中包含许多的变量,“ Functions and macros”上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱cadenceCHANNEL PARTNERkdd TraceSimulation Output variable仿真输出变量Functions or macrosAnalog Operators and FunctioID11I[D1: A)回点F1:1[y1凶 voltages1:+[D1: Alv CurrerIVIDI: KIN0120输出变量的列表回 Pawer8数学运算ATANITN0127函数□NHalAVGAVGXO∨R12cs(〕v1:回 Alias namesD[〕Subcircuit NodesDB(〕41[D1ENMA风RENVMIN I11EXF〔/2D过滤显示V2(R节点M21GGG[D125 variables listedR110‖A10〔1F时输入欲观看节点的波形[OK[Cancel[ Help图1-12加入波形对话框中冇需要测量的信息函薮。在操作的过程中,比如要看最大的的值的吋候,先选择Max0函数,再选择变量的类型V1⑩D1)。我们就可以在 Trace Expression中看到表达式:MAX(Ⅵl(D1)。这是一个最为基本的步骤。若选择输出V2(D1),得到图1-13的波形。通过波形可以自己分析是否满足设计要求图1-12输出波形随输入信号的变化曲线交流分析(上海市长宁区延安西路号华敏、翰尊时代广场层座邮箱

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  • 卷积神经网络CNN学习笔记 pdf
    个人整理的CNN学习笔记,所有素材均来自于互联网。把经典的摘之以作备案,待整理好这份笔记后,发现对CNN也有了深入理解,希望对你也有帮助!LOCALLY CONNECTED NEURAL NETCONVOLUTIONAL NETSTATIONARI? Statisties issimilar at dif ferent locationsLearn multiple filters.Example: 1000x1000 image1M hidden unitsFilter size: 10x10E.g. 1000x1000 image100M parameters100 FiltersFilter size: 10x10u鴻網互聯EEIDEE下面的分析来源于:htp/ log csdn. net/zouxy09/ article/details,/8781543我们知道,隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域,也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数。那如果我们每个神经元这100个参教是相同的呢?也就是说每个神经元用的是同一个卷积核去卷积图像。这样我们就只有多少个参数??只有100个参数啊!!!亲!不管你隐层的神经元个数有多少,两层间的连接我只有100个参数啊!亲!这就是权值共享啊!亲!这就是卷积神经网络的主打卖点啊!亲!(有点烦了,呵呵)也许你会问,这样做靠谱吗?为什么可行呢?好了,你就会想,这样提取特征也忒不靠谱吧,这样你只提取了一种特征啊?对了,頁聪明,我们需要提取多种特征对不?假如一种滤波器,也就是一种卷积核就是提出图像的一种特征,例如某个方向的边缘。那么我们需要提取不同的特征,怎么办,加多几种滤波器不就行了吗?对∫。所以假设我们加到100种滤波器,每种滤波器的参数不一样,表示它提出输入图像的不同特征,例如不同的边缘。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征的放映,我们称之为 Feature Map。所以100种卷积核就有100个 Feature Map。这100个 Feature Map就组成了一层神经元。到这个时候明了了吧。我们这一层有多少个参数了?100种卷积核x每种卷积核共享100个参数=100×100=10K,也就是1万个参数。才1万个参数啊!亲!(又来了,受不了了!)见上图右:不同的颜色表达不同的滤波器嘿哟,遗漏一个问题了。刚才说隐层的参数个数和隐层的神经元个数无关,只和滤波器的大小和滤波器种类的多少有关。那么隐层的神经元个数怎么确定呢?它和原图像,也就是输入的大小(神经元个数)、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关!例如,我的图像是1000×1000像素,而滤波器大小是10×10,假设滤波器没有重叠,也就是步长为10,这样隐层的神经元个数就是(1000×1000y(10×10}=100×100个神经元了,假设步长是8,也就是卷积核会重叠两个像素,那么……我就不算了,思想懂了就好。注意了,这只是一种滤波器,也就是一个 Feature Map的神经元个数哦,如果100个 Feature Map就是100倍了。由此可见,图像越大,神经元个数和需要训练的权值参数个数的贫富差距就越大。CONV NETS: EXTENSIONSBypool ing"(e. g. max or average)filterresponses at different locations we gain Over the years. some new medes have proven to be veryrubustness to the exact spatial location effective when plugged inte corv-netsof featuresL2 PoolingU, kEN(x,r)Local Contrast normalizationhN(x y)iN(xvIRenato总之,卷积网络的核心思想是将:局部感受野、权值共享(或者权值复制)以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。23实例视觉皮层存在两类相关的细胞,S细胞( Simple Cel)和C( Complex Cell)细胞。S细胞在自身的感受野内最大限度地对图像中类似边缘模式的剌激做出响应,而C细胞具有更大的感受野,它可以对图像中产生刺激的模式的空间位置进行精准地定位C是卷积层,S是下采样层。参看这个两个网址,对理解CNN非常有帮助http://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150705417730.htmlhttp://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150705419299.html涵pC1s2c384江蘇鴻網互刷三 -TOLERc是卷积层,S是下采样层。输入的一幅图像,在C1层,通过和3个卷积模板做卷积运算,然后加上偏置值,再经过 sigmoid激活函数,得到3幅输出图像,在S2层,对C1层输出的3幅图像做下采样,假设采样因子是2,也就是图中每2*2的 patch中的4个像素进行求和,再加偏置,再通过激活函数,得到3张尺寸减小了的输出图像。同样的,再经过C3S4。将S4的输出拉成一个向量,输入传统的神经网络中,并得到输出24综合实例G1: feature maps8@28X28C3: f. mapInp ut20@10x1032×32S1: f. mapsS4: f. maps@14x1420@5x5C5:120Output: 9ConvolutionsSubsamplingSubsamplingconnectionConvolutions og. Csdn. n Convolutions 688图中的卷积网终Ⅰ作流程如下,输入层由32×32个感知节点组成,接收原始图像。然后,计算流程在卷积和子抽样之间交替进行,如下所述·第一隐藏层进行卷积,它由8个特征映射组成,每个特征映射由28×28个神经元组成,每个神经元指定一个5×5的接受域,这28×28个神经元共享5×5个权值参数,即卷积核第二隐藏层实现子抽样和局部平均,它同样由8个特征映射组成,但其每个特征映射由14×14个神经元组成。每个神经元具有一个2×2的接受域,一个可训练系数,一个可训练偏置和一个 sigmoid激活函数。可训练系数和偏置控制神经元的操作点;第三隐藏层进行第二次卷积,它由20个特征映射组成,每个特征映射由10×10个神经元组成。该隐藏层中的每个神经元可能具有和下一个隐藏层几个特征映射相连的突触连接,它以与第一个卷积层相似的方式操作。第四个隐藏层进行第二次子抽样和局部平均汁算。它由20个特征映射组成,但每个特征映射由5×5个神经元组成,它以与第一次抽样相似的方式操作。●第五个隐藏层实现卷积的最后阶段,它由120个神经元组成,每个神经元指定一个5×5的接受域。最后是个全连接层,得到输出向量。综合起来,如下图山辆入员/閩张38的圈像辆入|种特图到C28×28KD卷,:对应位遇相森再未和⊙如偏置每种图有个偏置a老积层f同治减函数6↑5的卷铝kC6个偏置值b输邶钟培钲图24X0mno:22域的值平均坐smle=2辆入6种征图列12|2k2个55的着核kKk22个偏置值b辆出12钟特钲图8×88×g年怦居D mean pooL斜样9=2s输出口钟特征图4x叶把S园輪出的特征图垣成一年向量入,维,:平4x×12=12F房入节点有2个192资接的神经刚络W1,09W参教W:20×192矩阵爹教bho0x1向量oh辆出节点有个,国为baby的度是o·上图中28如何变成24的?12如何变成8的?详情见这个网址:hto:/ud. stanfordedu/wki/ index. php/ Featureextractionusing convolution这个过程中,有这么几个参数:a.深度 depth:神经元个数,决定输出的dept厚度。同时代表滤波器个数。*b.步长 stride:决定滑动多少步可以到边缘。C.填充值zero- padding:在外围边缘补充若干圈0,方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置,通俗地讲就是为了总长能被步长整除。最左边一列是输入层,第二列是第一个滤波器(W0),第三列是第二个滤波器(W1),第四列是输出层。*该图有两个神经元,即 depth=2,意味着有两个滤波器数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据,即stde=2。zero-padding=13cNN的激励层与池化层ReLU激励层不要用 sigmoid,因为它容易饱和、造成终止梯度传递,且没有0中心化ReLU的优点是收敛快,求梯度简单。·池化poo层池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示Single depth slice1124Xmax pool with 2X2 filters5678 and stride 26832234304y参考文献:·htp:/ yann lecun. com/exdb/lenet/index. html( Yann securη实现的CNN演示,以动画的形式演示了位移、加噪、旋转、压缩等识别,最有价值的是把隐层用图像显示出来了,很生动形象)
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