cadence16.5 pspice教程全集
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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Google word2vec算法 数学原理
文档是 word2vec 算法 数学原理详解。word2vec是google的一个开源工具，能够仅仅根据输入的词的集合计算出词与词直接的距离，既然距离知道了自然也就能聚类了，而且这个工具本身就自带了聚类功能，很是强大。32预备知识本节介绍word2v中将用到的一些重要知识点,包括 sigmoid函数、 Bccs公式和Huffman编码等821 sigmoid函数sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一,其定义为1+e该函数的定义域为(-∞,+∞),值域为(0,1).图1给出了 sigmoid函数的图像0.56图1 sigmoid函数的图像sigmoid函数的导函数具有以下形式(x)=0(x)1-0(x)由此易得,函数loga(x)和log(1-0(x)的导函数分别为log a(a)-1 a(a),log(1 o(a))l-a(a),(2.1)公式(2.1)在后面的推导中将用到32.2逻辑回归生活中经常会碰到二分类问题,例如,某封电子邮件是否为垃圾邮件,某个客户是否为潜在客户,某次在线交易是否存在欺诈行为,等等设{(x;)}温1为一个二分类问题的样本数据,其中x∈Rn,∈{0,1},当v=1时称相应的样本为正例当v=0时称相应的样本为负例利用 sigmoid函数,对于任意样本x=(x1,x2,…,xn),可将二分类问题的 hypothesis函数写成h(x)=o(6o+b1x1+62+…+bnxn)其中θ=(0,61,…,On)为待定参数.为了符号上简化起见,引入x0=1将x扩展为(x0,x1,x2,……,xn),且在不引起混淆的情况下仍将其记为ⅹ.于是,he可简写为取阀值T=0.5,则二分类的判别公式为ho(x)≥0.5:X)=0,ha(x)6),可分别用000001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码显然编码的长度取决报文中不同字符的个数.若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5(25=32>26).然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短.在实际应用中各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用颗率远远高于X、Y、Z,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码为使不等长编码为前缀编码(即要求一个字符的编码不能是另一个字符编码的前缀),可用字符集中的每个字符作为叶子结点生成一棵编码二叉树,为了获得传送报文的最短长度,可将每个字符的岀现频率作为字符结点的权值赋于该结点上,显然字使用频率越小权值起小,权值越小叶子就越靠下,于是频率小编码长,频率高编码短,这样就保证了此树的最小带权路径长度,效果上就是传送报文的最短长度.因此,求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点,由字符出现频率作为其权值所产生的 Huffman树的问题.利用 Huffman树设计的二进制前缀编码,称为 Huffman编码,它既能满足前缀编码的条件,又能保证报文编码总长最短本文将介绍的word2ve工具中也将用到 Huffman编码,它把训练语料中的词当成叶子结点,其在语料中岀现的次数当作权值,通过构造相应的 Huffman树来对每一个词进行Huffman编码图3给岀了例2.1中六个词的 Huffman编码,其中约定(词频较大的)左孩子结点编码为1,(词频较小的)右孩子编码为0.这样一来,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词的 Huffman编码分别为0,111,110,101,1001和100000欢观有巴西足球图3 Huffman编码示意图注意,到目前为止关于 Huffman树和 Huffman编码,有两个约定:(1)将权值大的结点作为左孩子结点,权值小的作为右孩子结点;(②)左孩子结点编码为1,右孩子结点编码为0.在word2vee源码中将权值较大的孩子结点编码为1,较小的孩子结点编码为θ.为亐上述约定统一起见,下文中提到的“左孩子结点”都是指权值较大的孩子结点3背景知识word2vec是用来生成词向量的工具,而词向量与语言模型有着密切的关系,为此,不妨先来了解一些语言模型方面的知识83.1统计语言模型当今的互联网迅猛发展,每天都在产生大量的文本、图片、语音和视频数据,要对这些数据进行处理并从中挖掘出有价值的信息,离不开自然语言处理( Nature Language processingNIP)技术,其中统计语言模型( Statistical language model)就是很重要的一环,它是所有NLP的基础,被广泛应用于语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务例3.1在语音识别亲统中,对于给定的语音段Voie,需要找到一个使概率p(Tcrt| Voice最大的文本段Tert.利用 Bayes公式,有P(Teact Voice)p(VoiceTert)p(Text)P(Veonce其中p( Voice Teat)为声学模型,而p(Tert)为语言模型(l8])简单地说,统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模型,它通常基于一个语料库来构建那什么叫做一个句子的概率呢?假设W=m1:=(n1,w2,…,tr)表示由T个词1,2,…,ur按顺序构成的一个句子,则n,U2,…,wr的联合概率p(W)=p(u1)=p(u1,u2,…,r)就是这个句子的概率.利用 Baves公式,上式可以被链式地分解为1)=p(u1)·p(u2l1)·p(vai)…p(ur1-)3.1其中的(条件)概率p(1),p(U2mn1),p(u3),…,p(urln1-1)就是语言模型的参数,若这些参数巳经全部算得,那么给定一个句子1,就可以很快地算出相应的p(1)了看起来妤像很简单,是吧?但是,具体实现起来还是有点麻烦.例如,先来看看模型参数的个数.刚才是考虑一个给定的长度为T的句子,就需要计算T个参数.不妨假设语料库对应词典D的大小(即词汇量)为N,那么,如果考虑长度为T的任意句子,理论上就有N种可能,而每种可能都要计算T个参数,总共就需要计算TN个参数.当然,这里只是简单估算,并没有考虑重复参数,但这个量级还是有蛮吓人.此外,这些概率计算好后,还得保存下来,因此,存储这些信息也需要很大的內存开销此外,这些参数如何计算呢?常见的方法有 II-gram模型、决策树、最大熵模型、最大熵马尔科夫模型、条件随杋场、神经网络等方法.本文只讨论n-gram模型和神经网络两种方法.首先来看看n-gram模型32n-gram模型考虑pko4-)(k>1)的近似计算.利用 Baves公式,有p(wr wi)P(uP(w根据大数定理,当语料库足够大时,p(k4-1)可近似地表示为P(wwi)count(wi)(3.2)count(a其中 count(u4)和 count-)分别表示词串t和v-在语料中出现的次数,可想而知,当k很大时, count(o4)和 count(4-1)的统计将会多么耗时从公式(3.1)可以看出:一个词出现的慨率与它前面的所有词都相关.如果假定一个词出现的概率只与它前面固定数目的词相关呢?这就是n-gran模型的基本思想,它作了一个n-1阶的 Markov假设,认为一个词出现的概率就只与它前面的n-1个词相关,即-1)≈p(kk-1+),于是,(3.2)就变成了p(wxJuk-)count(n+1countri(3.3以〃=2为例,就有p(uk4-1)≈count(k-1, Wk)count(Wk-1)这样一简化,不仅使得单个参数的统计变得更容易(统计时需要匹配的词串更短),也使得参数的总数变少了那么, n-gran中的参数n取多大比较合适呢?一般来说,n的选取需要同时考虑计算复杂度和模型效果两个因素表1模型参数数量与n的关系模型参数数量1( ingram)2×1052(bigram)4×10103( trigram)8×10154(4grm)16×10在计算复杂度方面,表1给出了n-gram模型中模型参数数量随着n的逐渐增大而变化的情况,其中假定词典大小N=2000(汉语的词汇量大致是这个量级).事实上,模型参数的量级是N的指数函数(O(N"),显然n不能取得太大,实际应用中最多的是采用n=3的三元模型在模型效果方面,理论上是π越大,效果越奷.现如今,互联网的海量数据以及机器性能的提升使得计算更高阶的语言模型(如n>10)成为可能,但需要注意的是,当n大到一定程度时,模型效果的提升幅度会变小.例如,当n从1到2,再从2到3时,模型的效果上升显著,而从3到4时,效果的提升就不显著了(具体可参考吴军在《数学之美》中的相关章节).事实上,这里还涉及到一个可靠性和可区别性的问题,参数越多,可区别性越好,但同时单个参数的实例变少从而降低了可靠性,因此需要在可靠性和可区别性之间进行折中另外, n-gran模型中还有一个叫做平滑化的重要环节.回到公式(3.3),考虑两个问题:若 count(uk-n+1)=0,能否认为p(kln1-1)就等于0呢?若 count(kn+)= count(uk-+1,能否认为p(uur-)就等于1呢?显然不能!但这是一个无法回避的问题,哪怕你的语料库有多么大.平滑化技术就是用来处理这个问题的,这里不展开讨论,具体可参考[11总结起来,n-gram模型是这样一种模型,其主要工作是在语料中统计各种词串岀现的次数以及平滑化处理.概率值计算好之后就存储起来,下次需要计算一个句子的概率时,只需找到相关的概率参数,将它们连乘起来就好了然而,在机器学习领域有一种通用的招数是这样的:对所考虑的问题建模后先为其构造一个目标函数,然后对这个目标函数进行优化,从而求得一组最优的参数,最后利用这组最优参数对应的模型来进行预測对于统计语言模型而言,利用最大似然,可把目标函数设为plwlConteat(w))∈C其中C表示语料( Corpus), Context(u)表示词U的上下文( Context),即周边的词的集合.当 Context(u)为空时,就取p( Context(w)=p(u).特别地,对于前面介绍的 n-gran模型,就有 Context(mn)=2-n+1注3.1语料￠和词典仍的区别:词典仍是从语料￠中抽取岀来的,不存在重复的词;而语料C是指所有的文本內容,包括重复的词当然,实际应用中常采用最大对数似然,即把目标函数设为∑ logp(u( ontext(o)(3.4)然后对这个函数进行最大化从(3.4)可见,概率p( CONtex()已被视为关于和 Context()的函数,即p(w Context(w))= F(w, Conteact(w), 0)
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