ENGI 2181 Electronics 2: Circuit Simulations 2023-2024Python

Java Python ENGI 2181

Electronics 2: Circuit Simulations

2023-2024

Assessment Brief:

Resit Coursework:

In this coursework, you are requested to create a comprehensive LTspice model ofan audio amplifier circuit. The project is deliberately open-ended to simulate a real-world design scenario, requiring you to conduct research into circuit designs, components, and consult online resources for using LTspice.

You will be asked to:

1. Prepare a comprehensive report documenting the design process, simulation setup, and results.

2. Include schematic diagrams, simulation waveforms, and plots of key performance metrics.

3. Analyse and interpret simulation results to draw conclusions about the amplifier's performance.

Coursework Tasks

Task 1: Schematic Design

- Design a schematic for a basic audio amplifier circuit using LTspice. Consider using operational amplifier- based circuits due to their simplicity and widespread use in audio applications.

- Provide suggestions for circuit designs and components. Useful resources include textbooks on analog electronics, application notes from semiconductor manufacturers, and reputable online tutorials.

-  Ensure  that  the  amplifier  has  appropriate  mid-band  gain  (e.g.,  20-40  dB) &n ENGI 2181 Electronics 2: Circuit Simulations 2023-2024Python bsp;and  frequency  response characteristics, targeting corner frequencies of 20 Hz to 20 kHz.

Task 2: LTspice Simulation

- Implement the designed schematic in LTspice simulation software, focusing on operational amplifier- based configurations.

- Specify component values and models used in the circuit.

- Run transient analysis simulations to verify the functionality of the amplifier circuit.

- Perform AC analysis to analyse frequency response and gain characteristics, focusing on the specified frequency range.

Task 3: Performance Characterization

- Characterise the performance of the amplifier circuit under different operating conditions, emphasizing parameter sweeps of resistor and capacitor values.

- Analyse the effects of parameter variationsongain, bandwidth, distortion, and other relevant performance metrics, emphasising the mid-band frequency range.

- Identify optimal component values to achieve desired performance specifications, considering trade-offs between gain, bandwidth, and distortion         

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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