基于Sigrity2019中的PowerSI提取S参数的操作指导，操作步骤很详细，适用于新手练习，加快熟悉sigrity仿真软件，可以根据操作指导多次练习，分析不同layout设计下的S参数差异，加深S参数的理解，分析S参数如何体现出layout设计的优缺点 ### Sigrity-PowerSI提取S参数仿真操作指导 #### S参数概念理解 在深入了解如何通过Sigrity的PowerSI工具提取S参数之前，我们首先需要掌握S参数的基本概念及其重要性。 S参数（Scattering Parameters）是描述微波网络（如传输线、滤波器等）性能的重要指标之一，它反映了网络的输入与输出端口之间的信号反射和传输特性。对于一个n端口网络，S参数是一个n×n的矩阵，每个元素\( S_{ij} \)表示当第j个端口被激励时，在第i个端口观察到的反射或透射信号与入射信号之比。例如： - \( S_{11} \)称为回波损耗（Reflection Loss），表示当第一个端口被激励时，该端口处的反射信号与入射信号之比。 - \( S_{21} \)称为插入损耗（Insertion Loss），表示当第一个端口被激励时，第二个端口处的传输信号与入射信号之比。 在实际应用中，良好的S参数意味着较低的信号损失和较高的传输效率。例如，为了减少反射和提高信号完整性，通常希望\( S_{11} \)尽可能接近0（即-∞dB），而\( S_{21} \)接近于1（即0dB）。 #### 使用Sigrity-PowerSI提取S参数 **1. 启动PowerSI软件** - 在Sigrity软件中找到并打开PowerSI模块。 - 选择Model Extraction功能，如下图所示。 **2. 导入PCB文件** - 直接打开由Allegro软件设计的PCB文件，或将其转换为spd格式后再导入。 - 打开后，自动启用Extraction Mode。 **3. 设置环境参数** - **Processing设置**：包括处理选项和其他相关设置。 - **General设置**中的CPU设置，默认情况下使用最高效率运行软件，可选100%。 - **网络参数设置**：选择信号的实际阻抗。 - **特殊缝隙处理**：确保所有PCB组件均得到适当处理。 - **自动优化和调整仿真**：加速仿真过程。 - **相关信号和铜皮优化选择**：进一步提高仿真速度。 **4. 设置叠层结构** - 根据实际情况调整每层的厚度、介电常数(Er值)以及材质损耗(Loss)参数。 **5. 设置过孔参数** - 包括孔径大小、铜壁厚度、电镀材料及塞孔材料等。 **6. 选择需要仿真的网络** - 在Net Manager界面中，选择需要提取S参数的网络。 **7. 创建网络端口** - 使用PowerSI自动设置端口功能。 **8. 设置仿真频率** - 通常设置为待仿真信号频率的至少三倍以上，以确保可靠性和准确性。 - 例如，如果目标信号的最大速率是1.2GHz，则设置仿真频率为4GHz。 **9. 开始仿真** - 选择Start Simulation开始仿真过程。 - 根据端口数量和计算机配置，仿真可能需要几分钟时间。 **10. 数据显示与分析** - 仿真结果中查看S参数数据，并进行必要的调整。 - 对比不同布局设计下的S参数差异，以评估其优缺点。 **实例操作指南：** 1. **调整参考层厚度**：保持其他条件不变，仅改变参考层的厚度，重新提取S参数进行比较。 2. **挖空参考层铜面**：在保持其他参数不变的情况下，尝试移除走线参考层的部分铜面，再次提取S参数，分析损耗参数的变化情况。 通过上述步骤，用户可以熟练掌握如何使用Sigrity-PowerSI提取S参数，并深入理解不同PCB设计对S参数的影响。这有助于工程师们优化设计，提高信号完整性和系统性能。

基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

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实验通过设计基于汉明窗的FIR滤波器，构建3倍内插系统，实现对10Hz采样信号的升采样处理

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YOLOv5是一种高效、准确的深度学习目标检测模型，由 Ultralytics 团队开发，其全称为"YOLO: You Only Look Once"的第五代版本。该模型以其快速的推理速度和良好的检测性能而备受青睐，适用于实时场景，如视频分析、自动驾驶等。将YOLOv5部署到ONNXRuntime上，可以进一步优化推理性能，同时利用ONNXRuntime跨平台的特性，实现多硬件支持。 ONNXRuntime是微软和Facebook共同维护的一个高性能的推理引擎，它可以运行多种机器学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放格式，用于表示训练好的机器学习模型，旨在提高不同框架之间的模型共享和推理效率。 在C++中部署YOLOv5到ONNXRuntime的过程主要包括以下步骤： 1. **模型转换**：需要将训练好的YOLOv5 PyTorch模型转换为ONNX格式。这通常通过`torch.onnx.export`函数实现，将PyTorch模型、输入样本形状和其他参数传递给该函数，生成ONNX模型文件。 2. **环境准备**：安装ONNXRuntime C++ API库，确保编译环境支持C++11或更高版本。ONNXRuntime库提供了用于加载、执行和优化模型的API。 3. **加载模型**：在C++代码中，使用ONNXRuntime的` Ort::Session`接口加载ONNX模型。需要提供模型文件路径和会话选项，例如内存分配策略。 4. **数据预处理**：根据YOLOv5的输入要求，对输入图像进行预处理，包括缩放、归一化等操作，使其符合模型的输入规格。 5. **推理执行**：创建` Ort::Value`实例来存储输入数据，然后调用`Session::Run`方法执行推理。此方法接受输入和输出名称及对应的` Ort::Value`对象，执行模型并返回结果。 6. **后处理**：YOLOv5的ONNX模型输出是原始的边界框坐标和类别概率，需要进行非极大值抑制（NMS）等后处理步骤，以去除重复的预测并筛选出高置信度的检测结果。 7. **性能优化**：ONNXRuntime支持硬件加速，如GPU或Intel的VPU，可以通过配置会话选项来启用。此外，可以使用`Ort::ModelOptimizationSession`进行模型优化，以进一步提升推理速度。 在`yolov5-onnxruntime-master`这个项目中，可能包含了完整的C++源码示例，展示了如何实现上述步骤。通过研究源代码，你可以了解到具体的实现细节，例如如何构建会话、处理输入输出数据以及如何进行模型优化。这个项目对于学习如何在C++中部署ONNX模型，特别是目标检测模型，具有很高的参考价值。 YOLOv5在ONNXRuntime上的实时部署涉及到模型转换、环境配置、会话管理、数据处理和性能优化等多个环节。C++的ONNXRuntime API提供了强大的工具来实现这些功能，使得高性能的AI应用开发变得更加便捷。

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获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：138.0.7204.184 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

楼宇自动化控制是现代建筑智能化的核心组成部分，它通过集成计算机、网络通信、自动控制、传感器等技术手段，实现对建筑内各个系统的集中监控与管理。江森自控作为该领域的知名企业，其楼宇自动化控制系统具备高度的智能化和可靠性，广泛应用于办公楼、商场、酒店、医院等建筑中。 楼宇自动化控制系统需要实现的核心功能包括：暖通空调控制（HVAC）、照明控制、安防监控、电梯控制、能源管理以及防火监控等。江森自控的系统在这些方面具有先进技术，比如智能温控系统可以根据天气预报和室内实际温度自动调整，实现节能降耗；智能照明系统能够根据自然光照的变化以及人员使用情况，自动调节灯光亮度，保证能源使用效率最大化。 在江森自控的楼宇自动化系统中，中央监控室扮演着至关重要的角色。所有子系统的信息都会汇总到这个中心，通过大屏幕监控系统，管理人员可以实时查看各个部分的运行状态，一旦发生异常，系统会自动报警并提示维护人员处理。此外，通过数据采集与分析，中央监控室可以远程控制各个子系统，进行节能优化和维护管理。 楼宇自动化系统不仅仅局限于控制与管理，还包括了数据分析与反馈环节。江森自控的系统能够收集并分析大量建筑运行数据，通过对历史数据的挖掘，帮助管理者预测设备老化和维护需求，为决策提供依据。同时，系统的开放性设计使得可以与其他智能系统兼容，如智能办公系统、智能停车系统等，形成一个综合智能化的生态。 江森自控楼宇自动化控制系统通过高科技手段，使得建筑物的功能更加完善，使用更加智能化，维护更加简便，从而为用户提供了一个安全、舒适、高效的生活和工作环境。

将本体的概念引入电力领域知识表达，构建了一个可以被各业务系统所共享的电网运行知识库。通过具有事件引擎的本体知识链结构，将物理本体与事件本体有机结合，基于语义和逻辑顺序客观描述了电网运行的静态和动态特性。知识库中的事件引擎检索方式极大提高了信息查询的效率。