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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,源码源码买斯源码和租用源码哪个好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、 多样的诱导直播源码激励源: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usb驱动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、双色球源码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android 关联 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。