说明:本介绍包含了\capture\library\pspice和capture\library\pspice\advanls目录下所有库,但由于作者水平有限,介绍得也比较简单,有些说明可能不一定对.请高手指正.谢谢! 1.1_SHOT              : 10个杂项器件,其中有54,74,CD的2.7400~74S            : 74系列的器件3.AA_IGBT             : IGBT是强电流.高压应用和快速终端设备用垂直功率MOSFET4.AA_MISC

  <1>首先要知道原理图的符号是没有模型的,不是你肆意妄为就可以拉来仿真的. <2>其次要知道很多器件软件中是没有模型的. <3>有很多获取模型的方法:<使用PSPice Mode Editor 建模>   下面就是介绍如何获取厂家提供的仿真模型: ①下载器件的仿真模型: 比如TI大部分都是有仿真模型的. 提供的模型可能针对不同的软件,选择PSpice模型下载.     ②提取仿真模型.   下载的模型可能会出现各种奇葩的格式,比如上面的  .301 .把

比如下面是我取出的一个稳压管参数....* created using Parts release 7.1p on 11/03/98 * per Microsemi estimate: Trr(est)=400ns@I=10mA, Cap@0V=80pF.MODEL D1N4099 D+ IS="3".3179E-6+ N="3".5120+ RS="1".0000E-3+ CJO="80".00E-12+ M=.31349+

文章来源: http://www.21ic.com/app/test/201108/90808.htm 虽然在较低频率下可以较轻松地检查一个简单放大器的稳定性,但评估一个较为复杂的电路是否稳定,难度可能会大得多.本文使用常见的Pspice宏模型结合一些简单的电路设计技巧来提高设计工程师的设计能力,以确保其设计的实用性与稳定性. 导致放大器不稳定的原因 在任何相关频率下,只要环路增益不转变为正反馈,则闭环系统稳定.环路增益是一个相量,因而具有幅度和相位特性.环路由理想的负反馈转变为正反馈所带来的额

1.从OrCAD PSpice help文档: 2.国外网站的相关介绍: The DC characteristics of the diode are determined by the parameters IS, N, and the ohmic resistance RS. Charge storage effects are modeled by a transit time, TT, and a nonlinear depletion layer capacitance which

摘自:http://royroyyy.blog.163.com/blog/static/1376506172011026102216175/ PSpice9.2电子元器件模型--由网页下载的model 建立元器件模型  1.  由网页下载的model,保存为NewPartn.MOD:  2.  启动PSpice Model Editor模型编辑器,File/New建立一个新的.lib文件,       Model/Import...导入NewPartn.MOD:  3.  Model/Impor

摘自:http://royroyyy.blog.163.com/blog/static/137650617201102610471196/ 有源器件在符号库中的名称(NAME)通常以关键字开头,后根长度不超过8个字符的字母或数字命名,如Q2N2222表示已知NPN型BJT.74系列的数字集成电路芯片以他们的模型号作为源器件名称. 有源器件的参数均在它们的模型中描述.在PSPICE中是按器件类型(DEVICE-TYPE)来建立模型的,这些类型如表(一)所示,同一类型的器件有相同的模型结构,只是具体

PSpice的主要功能及特点: OrCAD软件的主要组成包括:OrCAD/Capture CIS.OrCAD/Layout Plus.OrCAD/Express及OrCAD/PSpice.它们分别是:电路图设计.电路板设计.可编程逻辑器件设计及模拟/数字混合电路仿真.电路原理图绘制后可直接进行仿真及设计.与同一个电路设计相关的电路原理图.仿真和设计中采用的参数设置.设计资源.生成的各种文件.分析结果等内容都由Project Manager统一管理. 下面主要介绍OrCAD/Capture CIS

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创

前言 相信一直关注我的园友都知道,我写的博文都没有特别枯燥理论性的东西,主要是当每开启一门新的技术之旅时,刚开始就直接去看底层实现原理,第一会感觉索然无味,第二也不明白到底为何要这样做,所以只有当你用到了,你再去看理论性的文章时才会豁然开朗,这是我一直以来学习技术的方法.本文我们来讲解.NET Core中的模型绑定. 话题 在ASP.NET Core之前MVC和Web APi被分开,也就说其请求管道是独立的,而在ASP.NET Core中,WebAPi和MVC的请求管道被合并在一起,当我们建立控

大家好,我又来吹牛逼了 ~-＿-~ 转载请注明出处:来自吹牛逼之<ASP.NET路由模型解析> 背景:很多人知道Asp.Net中路由怎么用的,却不知道路由模型内部的运行原理,今天我就给大家吹下ASP.NET的路由模块是如何工作的. ps:这是针对ASP.NET4.5版本的,好像在最新的5.0版本中加入了OWIN,彻底解耦了和Web服务器的耦合,我还没有研究过,不敢妄言4.5的模型适用5.0.(是不是被我严谨的态度震慑了＿-＿) action*0x1:大话ASP.NET模型 首先我们先来了解下一

高性能IO模型浅析 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK.注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库. (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的Selector和Li

其实任何资料里面的任何知识点都无所谓,都是不重要的,重要的是学习方法,自行摸索的过程(不妥之处欢迎指正) 汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#mvc 本章Demo:https://github.com/dunitian/LoTCodeBase/blob/master/NetCode/6.网页基础/BMVC5/MVC5Base/Controllers/ModelController.cs 说重点,先简单说下过度提交,一般黑客利用这个和

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

本次要和大家分享的是webapi的模型验证,讲解的内容可能不单单是做验证,但都是围绕模型来说明的:首先来吐槽下,今天下午老板为自己买了套新办公家具,看起来挺好说明老板有钱,不好的是我们干技术的又成了搬运工(谁叫技术部男的多呢哈哈),话说让我们搬点儿什么小座椅板凳就够了吧,为什么4大箱的家具都让我们动手,每箱东西拆分出来每件几乎需要至少4个人才能挪到的东西,而且不少呢,这是让我们搬完后不用上班的节奏吧:我很想问的是买这么贵的东西,难道不给包送和组装?行政部门就不能请点搬运工,非要节约这点钱(技术可

开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 所有题目汇总在我的 Github . 2.类似下面这个图形,只使用一个标签,可以有多少种实现方式: 假设我们的单标签为 div: <div><

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马

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