Cadence OrCAD Capture 自顶而下的设计流程

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本文详细介绍了Cadence OrCAD Capture的自顶下设计流程,包括系统级描述、子系统设计(原理图创建、元件选择、电路模拟、信号完整性分析)、布局设计与布线,以及生成输出文件的全过程,旨在帮助工程师高效地进行电路设计和验证。

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在电子设计领域,Cadence OrCAD Capture 是一个常用的软件工具,用于帮助工程师设计和模拟电路。它采用了一种自顶而下的设计流程,允许工程师从整体系统级别开始设计,并逐渐细化到具体的电路实现。以下是 Cadence OrCAD Capture 自顶而下的设计流程的详细介绍。

  1. 系统级描述:
    在设计开始时,工程师首先需要对系统进行高层次的描述。这可以是一个简单的功能需求列表,也可以是一个更详细的系统框图。这个阶段的目标是确定系统的功能和整体架构,并且定义各个子系统之间的接口。

  2. 子系统设计:
    基于系统级描述,工程师将系统分解为多个子系统,并为每个子系统设计详细的电路。这个阶段通常包括以下步骤:
    a. 设计原理图:使用 Cadence OrCAD Capture 创建每个子系统的原理图。原理图是一个图形化表示电路连接和元件的图表。工程师可以使用 OrCAD Capture 的丰富元件库选择合适的元件,并将它们连接起来以实现所需的功能。
    b. 元件选择:在设计原理图时,工程师需要选择适合的元件。这些元件可以是标准的电子元器件,如电阻、电容、电感等,也可以是集成电路或其他特殊元件。正确选择元件对电路的性能和可靠性至关重要。
    c. 电路模拟:在设计原理图完成后,工程师可以使用 OrCAD Capture 内置的模拟器对电路进行仿真。这可以帮助工程师评估电路的性能、稳定

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解历史最优解的权重,指导粒子速度位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解历史最优解的权重,指导粒子速度位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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