一个完整的以太网项目，系统级电路

一个完整的以太网项目，系统级电路

10/100Mbps 10BASE-T ETHERENT-PHY

适合有几年工作经验的或者博士研究生

[1]有两个版本，一份是工艺是Gpdk90nm（主要），一份是Gpdk180nm，都是有版图（TOP，cell都有），Cadence自己家的电路

[2]有两个锁相环，模拟均衡器eq，pi相位差值，flash ADC，带triming bg，LDO，比较器，电平移位，译码电路，数字电路，偏置电流源，运放，trans，DAC，滤波器

[3]有很多仿真tb，非常的详细，两个子模块PLL仿真，ADC仿真，bg ldo 模块仿真，TOP整体ams仿真，有版图，没留片，不是反向电路。

这只适合学习用啊，不适合各位想着拿去直接公司用啊。

也不适合大佬

所有文件有十几份RAK，有四五份 pdf是讲top的，然后有七八份pdf是讲里面的子模块的。

ID:5649

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大数据分析项目python–微博文本情感分析

大数据分析项目python–微博文本情感分析

研究思路:基于情感词典基于机器学习LSTM算法支持向量机(SVM)

包含内容:数据集文档代码

ID:8277

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MATLAB生成对抗网络系列（11种，对抗自编码器，辅助分类生成对抗网络，条件生成对抗网络，Pix-to-Pix等）

MATLAB生成对抗网络系列（11种，对抗自编码器，辅助分类生成对抗网络，条件生成对抗网络，Pix-to-Pix等）

使用生成对抗网络GAN提取原数据集特征，对抗生成新的目标域图像，已成为众多学者在数据增强技术研究中的优选方法。

相比于传统的图像数据增强方法，通过基于GAN的生成式建模技术进行数据增强的思路来源于博弈论中的二人零和博弈，由网络中包含的生成器和判别器利用对抗学习的方法来指导网络训练，在两个网络对抗过程中估计原始数据样本的分布并生成与之相似的新数据。

近期的研究在原始生成对抗网络框架的基础上又提出了多种不同的改进方案，通过设计不同的神经网络架构和损失函数等手段不断提升生成对抗网络的性能。

生成对抗网络应用在图像数据增强任务上的思想主要是其通过生成新的训练数据来扩充模型的训练数据，通过样本空间的扩充实现图像分类等任务效果的提升。

但目前基于GAN的图像数据增强技术普遍存在模型收敛不稳定、生成图像质量低等问题，如何正确引入高频信息，提升图像数据质量是破解这一系列问题的关键。

MATLAB环境配置如下：

MATLAB 2021b

Deep Learning Toolbox

Parallel Computing Toolbox (optional for GPU usage)

目录如下

Generative Adversarial Network (GAN)

Least Squares Generative Adversarial Network (LSGAN)

Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN)

Conditional Generative Adversarial Network (CGAN)

Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network (ACGAN)

InfoGAN

Adversarial AutoEncoder (AAE)

Pix2Pix[paper]

Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN)

Semi-Supervised Generative Adversarial Network (SGAN)

CycleGAN

DiscoGAN

ID:2485

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MPC（model predict control）模型预测控制，用matlab中的simulink仿真作业（carsim和matlab联合仿真）里面

MPC（model predict control）模型预测控制，用matlab中的simulink仿真作业（carsim和matlab联合仿真）里面.cpar文件就是carsim参数配置好后的文件，.m文件就是matlab的文件，提供一个参考素材

ID:6420

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Maxwell电机多目标尺寸优化

Maxwell电机多目标尺寸优化

Ansys Maxwell 和Workbench

有案例电机，永磁直线电机

满足电机多尺寸参数入手，满足多尺寸联动优化，最终达到多参数优化效果

ID:7950

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天牛须算法优化模糊pid风机变桨距

天牛须算法优化模糊pid风机变桨距

图三为模糊pid

图四为pid

图五为天牛须优化模糊pid

优化后曲线更加平滑 功率更大

ID:48600

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某国际知名大厂Buck型DCDC电路，LTC3542逆向电路，具有高转化效率，峰值电流模，输入2.5-5.5，输出0.6V，纹

某国际知名大厂Buck型DCDC电路，LTC3542逆向电路，具有高转化效率，峰值电流模，输入2.5-5.5，输出0.6V，纹波较小，2.25MHZ的恒定频率，可以直接导入到cadence查看结构，轻载下有两种模式Burst和PSM，适合有一定电源管理基础的兄弟使用。

学习方法是：可以直接查看里面的电路结构，还有管子的宽长比参数等。

拿到原理图之后需要自己换成自己所持有的PDK就可以跑仿真了，国内大部分公司都是这样设计芯片产品的，参考价值非常大，整个芯片里面有非常多的模块，适合研究生没有项目的同学，可以拿里面的一些模块当做项目，也适合工作的拿来参考对比设计

ID:9639

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基于CNN-SE_Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法

基于CNN-SE_Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法

运行环境:Matlab2023及以上

【模型简介】CNN-SE_Attention结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制。

在传统的CNN中，特征表示是静态的，无法适应不同任务和场景的需求。

而引入SE-Attention机制后，网络能够动态地调整特征图的重要性，以更好地捕获关键特征。

已有研究表明，传统时间卷积网络难以提取输入数据的内部相关信息，扩展卷积会导致局部特征丢失，因此提出改进时间卷积网络(ITCN)，模型参考以下论文。

该组合模型首先通过CNN-SE_Attention挖掘输入矩阵各影响因素与输出间的深层隐含信息，然后利用改进的TCN提取时序特征，构建长依赖关系，生成各影响因素与输出的非线性关系，对光伏功率进行回归预测。

【适用领域】光伏预测、风电预测、房价预测、股票预测等多种应用场景。

【方便使用】文件提供了详细的注释以及评价指标，直接替换数据集即可使用，无需大幅修改程序，注释清晰，易于你的理解与修改。

一键运行，一键出图。

【示例】采用光伏场数据作为输入数据，包括组件温度、温度、气压、湿度等天气特征，预测光伏发电功率，具有很强的实际应用意义。

输入数值天气特征，预测光伏发电功率，实现多特征输入，单特征输出。

【模型评价】有多种评价指标任你选择，为体现真实性，我用未清洗的数据进行测试，模型预测效果极佳，通过修改参数，特征工程可进一步增加预测精度。

注释清晰，适合初学者学习使用

ID:3135

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光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿真模型

光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿真模型

①交直流混合微电网结构：

1.直流微电网，由光伏板+Boost变换器组成，最大输出功率10 kW。

2.交流微电网，由光伏板+Boost变换器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。

3.互联变换器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。

②模型内容：

1.直流微电网：采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。

2.交流微电网中，Boost变换器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。

3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。

4.其余部分包括采样保持、坐标变换、功率滤波、SVPWM等环节。

③仿真工况：0.75 s时刻负载由12 kW增至16 kW，可以看出系统仍能稳定运行，波形质量良好，且交流母线频率和直流母线电压归一化的参数在ILC控制下趋于一致。

ID:9795

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光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿真模型

光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿真模型

①交直流混合微电网结构：

1.直流微电网，由光伏板+Boost变换器组成，最大输出功率10 kW。

2.交流微电网，由光伏板+Boost变换器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。

3.互联变换器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。

②模型内容：

1.直流微电网：采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。

2.交流微电网中，Boost变换器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。

3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。

4.其余部分包括采样保持、坐标变换、功率滤波、SVPWM等环节。

③仿真工况：0.75 s时刻负载由12 kW增至16 kW，可以看出系统仍能稳定运行，波形质量良好，且交流母线频率和直流母线电压归一化的参数在ILC控制下趋于一致。

ID:31125

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FOC矢量控制永磁同步电机全速域无位置传感器控制。

FOC矢量控制永磁同步电机全速域无位置传感器控制。

转子磁场定向控制

全速域无位置传感器控制

永磁同步电机PMSM

低速采用高频脉振方波注入法。

中高速采用改进的SMO滑膜观测器 。

转速切换区域采用的是加权切换法。

带有参考资料和说明文档，仿真模型。

ID:2317

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谷歌最新模型TSMixer，时间序列预测模型。

谷歌最新模型TSMixer，时间序列预测模型。

Google源码，tensorflow框架以及pytorch版本。

模型整体架构全部由简单的MLP组成。

多变量输入多变量输出，多步单步随意切换。

数据替换简单，有需要学习的可～

ID:53150

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三种智能算法优化PID参数整定软件！传递函数可任意修改！适合新手小白！Matlab语言

三种智能算法优化PID参数整定软件！传递函数可任意修改！适合新手小白！Matlab语言

涵盖所有传递函数类型！参数表呈现清晰易懂！

采用了三种不同的算法优化PID参数，包括灰狼，粒子群，麻雀算法，且做了简单的对比，如图1所示～

选择了常用的ITAE指标和控制量动作的加权作为目标函数～

参数表采用表格的方式呈现，一目了然。

参数包括：P, I, D参数，超调量，峰值时间，上升时间，调节时间，如图3所示，可完全满足您的需求～

注：

1.注释清晰，适合新手小白，Matlab软件一键运行出图～

2.商品仅包含Matlab代码

3.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

ID:1265

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分布式四轮独立驱动汽车稳定性控制（说明文档+参考文献+仿真模型）

分布式四轮独立驱动汽车稳定性控制（说明文档+参考文献+仿真模型）

[1]控制策略：采用分层式直接横摆力矩控制

①上层：包括模型预测MPC，滑模控制SMC，PID控制，LQR控制，可灵活对四种控制器对比和选择

②下层：基于轮胎滑移率最优分配。

四种控制均可跟踪横摆角速度和质心侧偏角期望值。

[2]车辆动力学模型

①七自由度整车模型：车辆被控对象采用七自由度整车模型输出实际质心侧偏角和横摆角速度，

②二自由度模型：输出理想质心侧偏角和横摆角速度。

[3]资料内容：

1.纯simulink仿真模型（2018b版本）

2.4份Word说明文档（七自由度建模、MPC模型预测、控制策略、矢量控制设计）

3.附参考文献

4.初始化m文件

ID:9827

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基于FLOW3D的SLM增材制造选区激光熔化数值模拟

基于FLOW3D的SLM增材制造选区激光熔化数值模拟

用EDEM与Gambit软件建模，视频有，模型的建立都有，以及后处理的操作，包含单道，双道，激光功率，扫描速度，蒸汽反冲力，马兰格尼对流，热通量，孔隙，激光光斑直径，表面张力等都有涉及。

对于模拟中需要的热源蒸汽反冲力的程序都已经写好，后期可以根据自己的需求进行修改。

ID:7980

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两种较新多目标优化算法对比（多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA)

两种较新多目标优化算法对比（多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA)

多目标小龙虾优化算法MOCOA+多目标霸王龙优化算法MOTROA，均为较新的优化算法，具有较强的研究价值,也可增加其他算法进来，使得测试函数对比图更加清晰绚丽。

可以基于一种算法做改进，然后与经典的多目标优化算法，如NSGA-2,NSGA-3，MODE等等，整合到一张图上，对比效果图应该会非常直观好看。

该程序将两种算法和到一起，即运行一次即可直接出如下的对比图。

本代码共计46种测试函数外加1种应用，测试函数分别为：

%1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6

%6-12：DTLZ1-DTLZ7

%13-22：wfg1-wfg10

%23-32：uf1-uf10

%33-42：cf1-cf10

%43-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3

算法评价指标为IGD、GD、HV、Spacing

为了对比时可以清晰的看出对比效果（如果初始种群数量设置过大，则所有解均在帕累托前沿上，无法体现算法性能），MOCOA与MOTROA种群数量均设置为20，想增强求解能力，增大需要增大种群数量。

部分效果如下所示：

ID:71169

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基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略

基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略

1.利用DQN算法控制电池和发动机发电机组的功率分配

2.状态量为需求功率和SOC，控制量为EGS功率

3.奖励函数设置为等效油耗和SOC维持

4.可以将DQN换成DDPG或者TD3

ID:4488

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Maxwell是一个用于地质电气数据的32位Windows应用程序。

Maxwell是一个用于地质电气数据的32位Windows应用程序。

加密狗软件 它是电子地球物理数据消费者的生产力增强工具。

已经确定它已被开发用于处理所有类型的地球物理数据：时域，频域，地面，机载，dB / dt和B场。

Maxwell自动化反馈。

Maxwell创建了计划，配置文件，衰变，光谱和模型可视化的专业屏幕截图和硬拷贝演示。

Maxwell通过板目标的反演和正演模拟以及导电覆盖层响应自动处理大型数据集。

Maxwell创建专业品质的屏幕和硬拷贝演示，包括平面图，剖面图，衰变图，光谱图和模型可视化图。

ID:83500

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模糊PID控制PMSM仿真（含参考文献和说明文档）

模糊PID控制PMSM仿真（含参考文献和说明文档）

[1]（1）仿真模型：模糊PID与传统PID控制的PMSM仿真模型

仿真结果表明模糊PID控制系统有着较高的控制精度，能够更高效的驱动永磁同步电机

[2]（2）配套学习资料：

①参考文献：搭建模糊PID控制PMSM仿真过程参考的文献

②模糊PI仿真搭建过程说明文档

③电流环参数计算说明文档

④PMSM双闭环控制仿真及原理讲解PPT

ID:1940

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SLM模拟教程

SLM模拟教程

增材制造 additive manufacturing 选区激光熔化 SLM 数值模拟 计算流体动力学CFD Flow3d11.2版本 keyhole-induced pore 匙孔孔隙

可模拟单层单道、多道多层

该模型能够模拟高能量密度下产生的匙孔孔隙，与有些不能模拟高能量密度的模型完全不同！

各种软件打包（vs，Fortran，gambit，edem2018等）

和烂大街的SLM模型不一样！有的模型根本做不了高功率的模拟！经常报错，这个模型不会出现这样的情况

ID:14400

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无感foc，速度环、电流环包含：

无感foc，速度环、电流环包含：

扩展卡尔曼算法估计转子位置，

支持零速启动，顺逆风无反转，启动有力。

ID:9348

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数模集成电路 ADS1248是高度集成的精密24位模数转换器(ADC)。

数模集成电路 ADS1248是高度集成的精密24位模数转换器(ADC)。

这些器件具有一个片上低噪声可编程增益放大器(PGA)、一个带单周期建立数字滤波器的精密δσ型ADC和一个内部振荡器。

ADS1247和ADS1248还内置一个输出能力为10mA的极低漂移基准电压源，以及两个匹配的可编程电流数模转换器(DAC)。

这些器件为温度传感器应用提供完整的前端解决方案，包括热电偶、热敏电阻和电阻式温度检测器(RTD)。

一个输入多路复用器支持ADS1248的四路差分输入，多路复用器具有传感器烧断检测、热电偶偏置电压、系统监控和通用数字I/o。

片上低噪声PGA提供1至128的可选增益。

δσ调制器和可调数字滤波器仅在一个周期内建立，使用输入多路复用器时可实现快速通道循环，并支持最高2 kSPS的数据速率。

cadence oa格式电路 仅供学习参考

ID:3639

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光伏交直流混合微电网离网（孤岛）模式双下垂控制Matlab/Simulink仿真模型

光伏交直流混合微电网离网（孤岛）模式双下垂控制Matlab/Simulink仿真模型

交直流混合微电网结构：

1.直流微电网，由光伏板+Boost变换器组成，最大输出功率10 kW。

2.交流微电网，由光伏板+Boost变换器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。

3.互联变换器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。

模型内容：

1.直流微电网采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。

2.交流微电网中，Boost变换器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。

3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。

4.其余部分包括采样保持、坐标变换、功率滤波、SVPWM等环节。

0.5 s时刻负载由12 kW增至16 kW，可以看出系统仍能稳定运行，波形质量良好，且交流母线频率和直流母线电压归一化的参数在ILC控制下趋于一致。

仿真版本为Matlab2020b，由于部分模块低版本没有，因此只能用20b或以上版本

ID:6788

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分布式四轮独立驱动汽车稳定性控制（说明文档+参考文献+仿真模型）

分布式四轮独立驱动汽车稳定性控制（说明文档+参考文献+仿真模型）

（1）控制策略：采用分层式直接横摆力矩控制

①上层：包括模型预测MPC，滑模控制SMC，PID控制，LQR控制，可灵活对四种控制器对比和选择

②下层：基于轮胎滑移率最优分配。

四种控制均可跟踪横摆角速度和质心侧偏角期望值。

（2）车辆动力学模型

①七自由度整车模型：车辆被控对象采用七自由度整车模型输出实际质心侧偏角和横摆角速度，

②二自由度模型：输出理想质心侧偏角和横摆角速度。

资料内容：

1.纯simulink仿真模型（2018b版本）

2.4份Word说明文档（七自由度建模、MPC模型预测、控制策略、矢量控制设计）

3.附参考文献

4.初始化m文件

ID:6525

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风光储燃料电池电解槽微电网仿真含并离网切换和一次调频和二次调频

风光储燃料电池电解槽微电网仿真含并离网切换和一次调频和二次调频

提供，其他都是盗版

1.电解槽和燃料电池通过储氢罐相连

2.风光发电采用MPPT控制（可变桨距角控制）

3.储能电池直流母线采用电压控制

4.燃料电池，电解槽采用恒功率控制

5.网侧使用VSG控制，并离网运行，并网并在同步发电机上，模拟有限电网，可以看到电网频率的变化，参与电网的调频。

ID:71255

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