問題的答案無所不包論文書籍站
電路模擬的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
電路模擬的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦蕭敏學寫的 大學電子學實習(一) - 電子電路分析篇 - 附MOSME行動學習一點通：加值 和鄭群星 的 電腦輔助電子電路設計：使用Spice與OrCAD PSpice(第五版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【實作實驗室】電路模擬怎麼做？用這8 個軟體讓你輕鬆快速做 ...也說明：電路模擬 又稱SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis），它利用電腦的運算能力搭配演算法，讓使用者只需描述電路接線，就能運算出 ...
這兩本書分別來自台科大 和全華圖書所出版 。
明新科技大學 電機工程系碩士班 蘇信銘所指導 黃禎岳的 無橋式功因修正轉換器研製 （2021），提出電路模擬關鍵因素是什麼，來自於功率因數修正器、平均電流控制法、圖騰柱型功率因數修正器。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 劉建男所指導 郭東杰的 以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法 （2021），提出因為有 製程變異、類比電路尺寸調整、進化演算法、機器學習的重點而找出了 電路模擬的解答。
最後網站Altium Designer中的電路模擬 - 趣關注則補充：XSPICE模擬器件模型是針對一些可能會影響到模擬效率的冗長的無需開發局部電路，而設計的複雜的、非線性器件特性模型程式碼。包括特殊功能函式，諸如增益、 ...
大學電子學實習(一) - 電子電路分析篇 - 附MOSME行動學習一點通：加值
為了解決電路模擬 的問題，作者蕭敏學 這樣論述：
1.完全依電子學教學課綱進度編寫。 2.編寫結構分為：基本知識與實驗項目兩部分。 3.基本知識：論述電子電路基本理論、簡易設計方法與補充教材。 兼具正課複習與重點提示功能。 4.實驗項目：包含麵包板實際作業與電腦模擬兩部分之操作導引。 5.針對電子電路各項重點特性之驗證，本書工作範例豐富。 6.部分章節可供進階學習、參考與使用。
電路模擬進入發燒排行的影片
「拆彈專家」可以說是世界上最危險的工作之一，面對威力強大的爆裂物，專家們要冷靜且細心的拆解它，工作的壓力真的超級大。在這款拆彈模擬器《Sapper》遊戲中，玩家要在有限的時間內，在廣大的場景裡搜索，不要漏掉任何的地方，因為炸彈很可能就在那個不起眼的位置。
當玩家找出炸彈之後，還要成功拆除它，一旦弄錯了那就會戰死沙場，只能重新再來了唷！為了要成為一個拆彈專家，玩家還需要學習其他的能力，像是開鎖技能之類的。遊戲中還有許多訓練你的小遊戲，像是調整電路板，讓訊號可以成功連結。有興趣的玩家可以到STEAM，下載DEMO版試玩看看，正式版預計會在3月11日推出，你也是那個聰明又冷靜的拆彈專家嗎？一起來挑戰吧！
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無橋式功因修正轉換器研製
為了解決電路模擬 的問題，作者黃禎岳 這樣論述：
本論文目的在研製一無橋式功因修正轉換器，硬體電路以圖騰柱型功率因數修正電路為核心，利用外迴路電壓感測電路與內迴路電流感測電路完成本控制。本研究採用平均電流控制法來實現功率因數修正功能。平均電流控制法以雙迴圈PI控制器來實現，由輸入電壓極性與波形角度傳給雙迴圈PI控制系統運算，外迴圈PI控制器控制電壓，內迴圈PI控制器控制電流，軟體是以瑞薩電子公司生產的R5F562TAADFP數位訊號處理器實現，經實測結果顯示功率因數可達0.98以上，總諧波失真率最大為11.644%。證明本控制器可達功率因數修正的效果。
電腦輔助電子電路設計：使用Spice與OrCAD PSpice(第五版)
為了解決電路模擬 的問題，作者鄭群星 這樣論述：
本書為目前市場最新OrCAD PSpice 17.4版，其內容第一至七章為基礎分析，第八至十二章為進階分析，針對Spice及OrCAD PSpice不同的輸入方式，對文字描述方式及繪圖方式模擬電路，加以詳細介紹，並採用step by step方式說明，使讀者更容易瞭解。 本書特色 1.本書獨樹一格，內容包含Spice及OrCAD PSpice的使用方法與模擬分析。 2.針對不同的輸入方式，分別對使用文字描述方式(Netlist)模擬電路及繪圖方式模擬電路，加以詳細介紹。 3.本書著重於理論觀念，從元件設定至電路分析及模擬都講說詳細 4.採用step
by step的方式說明，使初學者輕鬆瞭解操作的步驟，並有實例的介紹。
以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法
為了解決電路模擬 的問題，作者郭東杰 這樣論述：
進化演算法被廣泛應用於各種優化問題，因其高準確度和對不同電路的強適應性，相當適合被應用在類比電路尺寸設計上。然而，若在電路尺寸設計中考慮製程變異的影響，將會大量增加電路模擬次數，使其無法被應用於大規模電路上。儘管最近的一些相關研究採用了機器學習技術來加速優化過程，但很少有人在他們的方法中考慮製程變異的影響。在本篇論文中，我們提出了一種應用於類比電路尺寸設計的進化演算法，可以快速地考慮製程變異對良率影響。透過機器學習模型，我們能夠在進行模擬前初步預測新電路樣本的效能好壞，並過濾掉表現可能較差的新電路樣本，節省許多不必要的模擬時間，加快收斂的速度。此外，我們也提出了一種新的類力學模型來引導演算法
優化良率。基於先前過程中的電路樣本，所提出的類力學模型可以預測設計是否具有更好的良率，而無需執行耗時的蒙特卡羅分析。與先前的研究相比，我們所提出的方法顯著減少了進化演算法過程的模擬次數，有助於產生具有高可靠性和低成本的實用設計。相同的概念也可以用在類比電路遷移，大幅縮短改變製程時的尺寸再優化時間。從幾個類比電路的實驗來看，我們的方法確實非常有效率。