Smith_v2.0软件与阻抗匹配

smith史密斯圆图(个人总结)

其基本测量方式是通过体表电极向检测对象施加安全的激励电流，并使用体表电极检测相应的电压变化，获取相关信息。该方法具有无创、无害、廉价的优点。 　　生物电阻抗技术是利用生物组织与器官的电特性及其变化规律提取与人体生理、病理状况相关的生物医学信息的检测技术。 　　目前针对生物阻抗测量系统的研究和文章很多，主要集中在对整个测量系统某组成部分的设计。显然，这些研究和设计工作均在某一方面对生物阻抗测量系统的精度提高做出了贡献，但是单一的方法对精度的提高有限，本文采用ADI公司的高度集成的阻抗测量芯片AD5933设计了一种精度高的阻抗测量方法，利用比例测量，DFT数字解调，软件校准和补偿四项技术，整体

AD5933是一款高精度的阻抗测量芯片，内部集成了带有12位，采样率高达1MSPS的AD转换器的频率发生器。本文设计了一个用单片机控制AD5933实现阻抗测量的系统。单片机选择的ADI公司的ADμC848。单片机和AD5933通过串口实现通讯，单片机控制对AD5933的工作模式设置，控制测量过程，读取测量结果，并通过串口传输到PC机。

设计采用阻抗测量芯片AD5933,以低功耗高性能处理器LUMINARY615作为控制器，利用比例测量，DFT数字解调，软件校准和补偿等技术实现了对阻抗的高精度测量。通过外接模拟开关并通过软件设计实现了量程自动转换，并能在不同频率下进行测量，能通过良好的人机界面来实时控制与显示。测试结果表明，在一定范围内测量阻抗的幅值相对误差小于1%，实现了较高精度的阻抗测量。

基于ADS2020的切比雪夫阻抗变换器

非常好的阻抗匹配网络软件。ADS2004A官方资料中推荐的最佳SMITH圆图工具,做匹配和滤波器就太容易了

提出一种基于滑模位置控制的模糊自适应阻抗控制策略。该控制方案通过模糊控制器实时地 调整阻抗参数, 不但可使系统稳定, 而且具有良好的动态品质; 同时内环的滑模位置控制器可增强系统 的鲁棒性。最后以机器人灵巧手单关节为对象进行仿真研究, 证明了该控制策略的有效性和可行性。

为了克服末端接触点距离力传感器中心较远时, 力传感器测量实际接触力的局限性, 分析实际作用力与测量力/力矩值之间的关系, 利用力传感器信息或力矩信息得到位置控制方向和力控制方向. 根据位控与力控方向对机器人末端进行参考轨迹规划, 在阻抗控制律中应用参考比例因子调节参考轨迹. 基于力误差信息通过模糊推理调节参考比例因子的大小, 使生成的参考轨迹适应未知表面的变化. 实验结果表明, 所提出的控制方法能实现未知工件表面的恒力跟踪.

bayes_drt bayes_drt是一个Python软件包，用于反转电化学阻抗谱（EIS）数据以获得弛豫时间（DRT）的分布和/或扩散时间（DDT）的分布。 bayes_drt实现了分层的贝叶斯模型，以提供经过精确校准的DRT或DDT估计，而无需进行临时调整。 该软件包提供了两种方法来求解模型： 汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）采样以估计后验分布，同时提供分布的点估计和可信区间 L-BFGS优化可最大化后验概率，从而提供分布的最大后验（MAP）点估计 使用这些方法，还可以执行多分布反演，例如同时安装DRT和DDT。 这是一项实验性功能，需要进行一些手动调整。 有关示例，请参见教程。 该软件包还提供了普通的和超参数的岭回归方法，这可能对比较或获得分布的初始估计很有用。 超参数岭回归方法是Ciucci和Chen（ ）开发并由Effat和Ciucci（ ）扩展的方法的实现。 ）。