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ProteusPro电路仿真软件V90免费版ProteusPro电路仿真软件V90免费版功能简介
大家好,关于Proteus Pro(电路仿真软件) V9.0 免费版,Proteus Pro(电路仿真软件) V9.0 免费版功能简介这个很多人还不知道,匹配匹配现在让我们一起来看看吧!Proteus Pro是源码源码一款优秀的嵌入式电路系统仿真开发软件,能够帮助用户轻松进行各种电路模拟实验,形状形状为电路的匹配匹配设计规划提供了帮助。软件集成破解补丁于一体,源码源码静态古风源码可以免费无限制的形状形状使用全部功能,满足用户的匹配匹配各种电路仿真模拟功能需求。
小编精选:电子电路仿真软件
功能特色
一、源码源码智能原理图设计
1、形状形状 丰富的匹配匹配器件库:超过种元器件,可方便地创建新器件与封装;
2、源码源码 智能的形状形状器件搜索:通过模糊搜索可以快速定位所需要的器件;
3、 智能化的匹配匹配连线功能:自动连线功能使连接导线简单快捷,大大缩短绘图时间;
4、源码源码 支持总线结构:使用总线器件和总线布线使电路设计简明清晰;
5、 支持子电路:采用子电路设计可使设计更加简洁明了;
6、 智能BOM管理:原理图器件的修改或者BOM修改总能保持BOM与原理图的一致性;
7、 可输出高质量图纸:通过个性化设置,可以生成印刷质量的BMP图纸,可以方便地供WORD、POWERPOINT等多种文档使;
8、 设计浏览器:可以观察设计过程各阶段的状况。
二、完善的仿真功能,ProSPICE
1、 ProSPICE混合仿真:基于工业标准SPICE3F5,实现数字/模拟电路的混合仿真;
2、 超过个仿真器件:可以通过内部原型或使用厂家的SPICE文件自行设计仿真器件,Labcenter也在不断地发布新的仿真器件,还可导入第三方发布的仿真器件;
3、 多样的crm源码破解版激励源:包括直流、正弦、脉冲、分段线性脉冲、音频,使用wav文件、指数信号、单频FM、数字时钟和码流,还支持文件形式的信号输入;
4、 丰富的虚拟仪器:种虚拟仪器,面板操作逼真,如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、直流电压/电流表、交流电压/电流表、数字图案发生器、频率计/计数器、逻辑探头、虚拟终端、SPI调试器、I2C调试器等;
5、 生动的仿真显示:用色点显示引脚的数字电平,导线以不同颜色表示其对地电压大小,结合动态器件,如电机、显示器件、按钮的使用可以使仿真更加直观、生动;
6、 高级图形仿真功能,ASF:基于图标的日线kdj死叉源码分析可以精确分析电路的多项指标,包括工作点、瞬态特性、频率特性、传输特性、噪声、失真、傅立叶频谱分析等,还可以进行一致性分析;脚本化信号源,可用easyHDL描述语言生成任何激励信号,用于电路测试于调试(可选)
7、 独特的单片机协同仿真功能,VSM:,可选
支持主流的CPU类型,如/、AVR、PIC/、PIC///、HC、BasicStamp、MSP、、DSP Piccolo、 ARM7、CortexM3、Cortex-M0、Arduino等,CPU类型随着版本升级还在继续增加;,需要购买Proteus VSM并需要指定具体的处理器类型模型
支持通用外设模型,如字符LCD模块、图形LCD模块、LED点阵、爱淘客网站源码LED七段显示模块、键盘/按键、直流/步进/伺服电机、RS虚拟终端、电子温度计等等,其COMPIM,COM口物理接口模型还可以使仿真电路通过PC机串口和外部电路实现双向异步串行通信;
实时仿真支持UART/USART/EUSARTs仿真、中断仿真、SPI/I2C仿真、MSSP仿真、PSP仿真、RTC仿真、ADC仿真、CCP/ECCP仿真;
支持多处理器的协同仿真;
支持单片机汇编语言/C语言的编辑/编译/源码级仿真。
8、可视化设计功能Visual Designer for Arduino:(可选
支持对Arduino Mega、Arduino Uno和Arduino Leonardo的电路设计与仿真;
支持Adafruit、Breakout Peripherals、Grove和Motor Control等4大类基本外设,同时还可以支持通用的外设模型;
支持基于流程图的自动编程;
支持将流程图转换成高级语言;
提供Funduino、Zumo智能机器人小车仿真模型,可完成寻迹、避障和机器人迷宫等学习。
三、实用的PCB设计平台,PCB design
1、 原理图到PCB的快速通道:原理图设计完成后,一键便可进入PCB设计环境,实现从概念到产品的完整设计;
2、 可选配ASF增强电路分析功能;对电路进行精确的图表分析;
3、 完整的app应用下载推广源码PCB设计功能:支持个铜箔层,2个丝印层,4个机械层,含板边,nm分辨率,任意角度放置,灵活的布线策略供用户设置,自动设计规则检查;
4、 项目模板/项目笔记:可设置项目设计模板和对设计进行标注;
5、 先进的自动布局/布线功能:集成基于形状的自动布线器,支持器件的自动/人工布局;支持无网格自动布线或人工布线;支持引脚交换/门交换功能使PCB设计更为合理;支持泪滴生成、等长匹配等功能;
6、 支持智能过孔:在高密度的多层PCB设计布局时,需要使用过孔。利用Proteus进行PCB设计时可以设置常用的三类过孔:贯通孔、盲孔和埋孔;
7、 丰富的器件封装库:所有直插器件封装、贴片器件封装,IPC,如果需要也直接创建封装,或从其他工具导入;
8、 3D 可视化预览:可三维展示设计的外形结构,系统提供大量3D封装库,也可在Proteus中创建新的3D封装,或者从第三方工具导入
9、 多种输出格式的支持:可以输出多种格式文件,包括Gerber X2、Gerber/Excellon、ODB++、MCD,方便导入PCB生产制造环节
怎么运行仿真
双击proteus图标打开软件后,在左边工具栏中点击下图按钮。component mode代表元器件模式。
在单击"P"按钮,弹出pick device对话框。包含的内容有keyword,关键字用来输入元器件的名称,category,目录:表示元器件所在的类别,右边就是原理图预览和pcb封装预览。
在这里我找了一个7段数码管,在出现的结果在选择要的种类,再单击OK。
在terminal mode(终端模式)中选择地和电源,其中还有输入输出等。按键盘上的"+"可旋转器件。
怎么添加元件库
首先先打开Proteus软件,这里我使用的是Proteu9版本,其实每个版本都差不多,教程是通用的,打开软件之后我们就可以看到整个页面,按步骤点两个图标就好了,第一步的图标的意思是元件模式,第二个图标的意思是元件库。
打开元件库之后,就可以看见很多元器件,供我们选择,这时我们在输入栏输入关键字就可以进行搜索了,在这里我搜索了一个LED,就出来了很多种LED供我们选择。
找到对应的LED双击一下就好了,我这里选择的是LED-BLUE,也就是蓝灯,双击过后就添加进了我们的工程里。在我们的元件栏里点击一下LED-BLUE,就可以在上面看到LED的图标了
怎么批量更改阻值
打开想要修改那一类的元件的属性界面,比如我这个是LED灯。
勾选右下角的“使用文本方式编辑所有属性”。
此时所有的属性都是以文本的方式显示出来了。
然后对比之前的界面,找到你想要修改属性的文本,比如我想要修改LED的最大电流,这时我们可以看到有个“{ IMAX=mA}”正好对应。
然后我们复制你那个属性的文本,我这里就是复制“{ IMAX=mA}”。
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n和pnnx和onnx
Pnnx作为ncnn的中间件,允许ncnn支持torchscript,简化了转换过程。它不直接是一个推理库,而是提供了一种将计算图导出为其他推理库所需文件格式的方法。
NCNN提供多种功能,包括手动修改参数、动态操作和加速技巧。这些修改通常针对与ONNX和ATEN的兼容性。通过理解和运用这些技巧,可以更好地利用NCNN的性能。
在转换过程中,涉及到一个概念叫“lower”,即使用支持的算子来模拟模型中不支持的算子。例如,如果模型包含一个带有padding的卷积,而推理库不支持padding,那么lower过程会将该卷积分解为垫阵和无padding的卷积。同样,sigmoid操作可能会被分解为多个基本操作以模拟其功能。
在将模型转换为ONNX时,lower操作会重复进行两次。从python代码到torchscript再到ONNX,这会导致计算图变得庞大且细碎,不利于推理优化和模型理解。此外,这种转换可能会引入额外的算子,如Gather、Unsqueeze,这些在NCNN中可能不被支持。
Pnnx位于torchscript之下,提供了一种从torchscript导出ncnn模型的新途径,从而实现模型部署。Pnnx的算子定义与python代码的接口保持一致,支持类似于python的API。通过保留原始模型的算子定义和参数,Pnnx模型可以被轻松转换回原始python代码或导出为Pnnx。
在NCNN源码中,magic值记录了推理框架的版本号,表示模型文件的特定信息。Pnnx参考了NCNN的模型写法,支持更灵活的参数键,如字符串,以与python API保持一致。此外,Pnnx支持保留算术表达式的整体性,优化GPU和可编程硬件的性能,并提供自定义算子的导出和优化功能。
在将模型转换为Pnnx时,可以指定模块操作,如Focus,以合并多个小操作为一个大操作,提高效率。Pnnx还支持量化感知训练的算子导出,并在转换过程中记录量化参数,解决了量化模型导出的问题。此外,Pnnx允许在模型中指定输入形状,有助于优化表达式和常量折叠过程,同时支持静态和动态形状。
在Pnnx的内部图优化过程中,使用模板匹配技术从torchscript ir中找到对应的封闭子图,并将其替换为目标操作,从而优化模型结构。Pnnx提供了一个完整的框架,包括加载torchscript、转换为Pnnx ir、进行图优化和转换为python代码的过程。
当前Pnnx项目兼容PyTorch 1.8、1.9和1.版本,支持种PyTorch上层操作中种转换为NCNN对应的操作。Pnnx已经实现了自动单元测试和代码覆盖率,对于常用CNN模型如ResNet和ShuffleNet,转换和推理结果与原始python版本一致。未来计划增加更多PyTorch算子支持、增强单元测试、测试端到端RNN和Transformer模型,并编写使用教程和开发文档。