如果你也在 怎样代写电路设计Intro to circuit design这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。电路设计Intro to circuit design一个简单的电路由电阻器、电容器、电感器、晶体管、二极管和集成电路组成。这些基本的电子元件是由导电线连接的。电流可以很容易地在这些导线之间流动，以便使电子元件处于工作状态。
电路设计Intro to circuit design过程从规格书开始，规格书说明了成品设计必须提供的功能，但没有指出如何实现这些功能。最初的规格书基本上是对客户希望成品电路实现的技术上的详细描述，可以包括各种电气要求，如电路将接收什么信号，必须输出什么信号，有什么电源，允许消耗多少功率。规格书还可以（通常也是如此）设定设计必须满足的一些物理参数，如尺寸、重量、防潮性、温度范围、热输出、振动容限和加速度容限等。
my-assignmentexpert™ 电路设计Intro to circuit design作业代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert™， 最高质量的电路设计Intro to circuit design作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此电路设计Intro to circuit design作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在电子工程Electrical Engineering作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的电子工程Electrical Engineering代写服务。我们的专家在电路设计Intro to circuit design代写方面经验极为丰富，各种电路设计Intro to circuit design相关的作业也就用不着 说。
我们提供的电路设计Intro to circuit design及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
电子工程代写|电路设计作业代写Intro to circuit design代考|Circuit Used for Tests
The circuit chosen to demonstrate the development of the ANN model for ana$\log$ IC placement is the single-stage amplifier with voltage combiners proposed in [19], whose schematic is shown in Fig. 5.1, with the current flows from $V_{\text {DD }}$ to $\mathrm{V}_{\mathrm{SS}}$ highlighted. This circuit was chosen due to its moderate complexity, as it contains twelve devices grouped into six symmetry pairs, whose layout locations must be determined. As characteristic from analog IC placement, there are an uncountable number of different possible placement solutions for this circuit, even when considering the same circuit sizing. These different designers’ preferences can be represented as specification-independent templates that encode a set of topological relations between devices. These topological relations between cells are kept as the sizing of devices is changed within a broad range of possible values. Examples of two different placement templates for the single-stage amplifier using voltage combiners are represented in Fig. $5.2$ with the current flows highlighted.
电子工程代写|电路设计作业代写Intro to circuit design代考|Dataset Architecture
The sizing of the devices that is used as input to the ANN is the transistors’ total width, transistors’ total length, transistors’ number of fingers, and also the total width and height of the parametric cell of that device, i.e., the real width and height measurements of the layout implementation of each device. The width and height of the devices’ layout are obvious choices as they define the real area occupied by it, even though the remaining parameters (transistors’ total width, length, and number of fingers) define its physical properties.
As stated, a unique sizing solution for the devices can produce an uncountable number of different and valid placement solutions. To take this into account for realworld extrapolation, the dataset used contains placement solutions for twelve different templates for the same sizing solutions that encode twelve topological relations between cells, simulating the layout-style preferences of twelve different designers. An example of different placement solutions generated from three different templates for the same sizing is shown in Fig. 5.3. Even though twelve different templates are available, the dataset used to train the ANN is set to contain only three different placement solutions, i.e., the placement with the smallest area, the placement with the smallest height (designated by maximum aspect ratio), and the placement with the smallest width (designated by minimum aspect ratio). The information of the index of the template that produced that layout is kept for future consideration. As the original dataset (with twelve templates) contains the area, total height, and the total width of each placement solution, it is easily processed to generate a new dataset where for each sizing solution only the placement with the smallest area, width and height are contained. The original dataset for the single-stage amplifier circuit using voltage combiners contains around 10,000 samples, where $80 \%$ were used to train the network and $20 \%$ used to test the dataset.
A section of the dataset is represented in Tables 5.1 and 5.2. In the first table, the columns that correspond to the inputs of the model are represented, where the transistors’ total width, length, and number of fingers corresponding to the columns starting with $w, l$, and $n f$, respectively, and, $w t$ and $h t$, to the width and height of the physical implementation of the device, respectively. The second table contains some columns with the layout information (placement’s width, height, area, and coordinates of each cell) produced by each template. Finally, the remaining columns starting with $x_{-}$and $y_{-}$contain the coordinates of the bottom left corner of each device in the corresponding template. As previously explained, the dataset used to train the ANN to follow the same rules but only contains three templates instead of Template $_{1}$ to Template 12 .
Feature engineering is an essential part of the creation of an ML model, where modifications on the features of the model or elimination of some features that are not important are performed, so better results are achieved with the same dataset. Adding polynomial features is an example of this. This process increases the number of inputs by generating new features that correspond to the polynomial built of existing features. For example, if considering features $a, b$, and $c$, the polynomial features of the second degree are: $a, b, c, a^{2}, a . b, a . c, b^{2}, b . c$, and $c^{2}$. This increase in the number of inputs opens the possibility of making the model to learn new patterns that are only present with polynomial combinations of the input variables. For example, in this work it is important to have the area of the physical implementation of each device area as an input, which is easily accomplished by the adding of polynomial features, corresponding to the multiplication of the device’s width by the device’s height features.
电子工程代写|电路设计作业代写INTRO TO CIRCUIT DESIGN代考|Neural Network Architecture
This chapter proposes the development of a model that predicts the placement of all the devices of an analog circuit based solemnly on their sizing. The proposed model is a nonlinear model described by an ANN. To achieve this purpose, the inputs of the model are some measures of the size of the devices and the respective output must be the actual position of the devices on the layout. Since the number of inputs and outputs vary with the number of devices in the circuit, at this stage of the development, each model can only describe a specific circuit or, at most, circuits with the same number of devices. In order to offer a broader layout possibilities of placement solutions to the designer, the output of the ANN is triplicated so that the output is three distinct placement solutions: the one with the smallest area and the ones with the smallest and largest aspect ratio, in case the designer needs different aspect ratios to fit his system-level layout. Layout placements for these three categories are illustrated in Fig. $5.4$ for the same circuit sizing. A general network that represents the described architecture is represented in Fig. 5.5. The number of neurons in each layer is variable, as well as the number of inputs layers.
电路设计作业代写
电子工程代写|电路设计作业代写INTRO TO CIRCUIT DESIGN代考|CIRCUIT USED FOR TESTS
选择的电路用于演示 ANA 的 ANN 模型的开发日志IC 放置是带有电压组合器的单级放大器19，其示意图如图 5.1 所示，电流从在DD 到在小号小号突出显示。选择该电路是因为它的复杂性适中，因为它包含 12 个器件，分为 6 个对称对，必须确定其布局位置。作为模拟 IC 布局的特点，即使考虑相同的电路尺寸，该电路也有无数种不同的可能布局解决方案。这些不同设计人员的偏好可以表示为与规范无关的模板，这些模板对设备之间的一组拓扑关系进行编码。随着设备尺寸在广泛的可能值范围内改变，这些单元之间的拓扑关系保持不变。使用电压组合器的单级放大器的两种不同放置模板的示例如图 1 所示。5.2当前流量突出显示。
电子工程代写|电路设计作业代写INTRO TO CIRCUIT DESIGN代考|DATASET ARCHITECTURE
用作 ANN 输入的器件尺寸是晶体管的总宽度、晶体管的总长度、晶体管的指数，以及该器件参数单元的总宽度和高度，即实际每个设备的布局实现的宽度和高度测量。设备布局的宽度和高度是显而易见的选择，因为它们定义了它所占据的实际区域，即使其余参数吨r一种ns一世s吨这rs′吨这吨一种l在一世d吨H,l和nG吨H,一种ndn在米b和r这FF一世nG和rs定义其物理性质。
如前所述，针对器件的独特尺寸解决方案可以产生无数种不同且有效的贴装解决方案。为了将这一点考虑到现实世界的推断中，使用的数据集包含十二个不同模板的布局解决方案，这些模板用于编码单元之间的十二个拓扑关系的相同尺寸解决方案，模拟十二个不同设计师的布局风格偏好。图 5.3 显示了从三个不同模板生成相同尺寸的不同放置解决方案的示例。尽管有 12 个不同的模板可用，但用于训练 ANN 的数据集被设置为仅包含三种不同的放置解决方案，即面积最小的放置，高度最小的放置d和s一世Gn一种吨和db是米一种X一世米在米一种sp和C吨r一种吨一世这，以及宽度最小的位置d和s一世Gn一种吨和db是米一世n一世米在米一种sp和C吨r一种吨一世这. 保留生成该布局的模板的索引信息以供将来考虑。作为原始数据集在一世吨H吨在和l在和吨和米pl一种吨和s包含每个放置解决方案的面积、总高度和总宽度，它很容易处理以生成一个新的数据集，其中对于每个尺寸解决方案仅包含具有最小面积、宽度和高度的放置。使用电压组合器的单级放大器电路的原始数据集包含大约 10,000 个样本，其中80%用于训练网络和20%用于测试数据集。
数据集的一部分如表 5.1 和 5.2 所示。在第一个表中，表示对应于模型输入的列，其中晶体管的总宽度、长度和手指数对应于以开头的列在,l， 和nF, 分别, 和,在吨和H吨，分别为设备物理实现的宽度和高度。第二个表包含一些带有布局信息的列pl一种C和米和n吨′s在一世d吨H,H和一世GH吨,一种r和一种,一种ndC这这rd一世n一种吨和s这F和一种CHC和ll由每个模板生成。最后，其余列以X−和是−包含对应模板中每个设备左下角的坐标。如前所述，用于训练 ANN 遵循相同规则的数据集仅包含三个模板而不是 Template1到模板 12 。
特征工程是创建 ML 模型的重要组成部分，其中对模型的特征进行修改或消除一些不重要的特征，因此使用相同的数据集可以获得更好的结果。添加多项式特征就是一个例子。此过程通过生成与现有特征构建的多项式相对应的新特征来增加输入的数量。例如，如果考虑特征一种,b， 和C，二阶多项式特征为：一种,b,C,一种2,一种.b,一种.C,b2,b.C， 和C2. 输入数量的增加开启了使模型学习新模式的可能性，这些新模式仅存在于输入变量的多项式组合中。例如，在这项工作中，将每个设备区域的物理实现区域作为输入很重要，这很容易通过添加多项式特征来实现，对应于设备宽度乘以设备高度特征。
电子工程代写|电路设计作业代写INTRO TO CIRCUIT DESIGN代考|NEURAL NETWORK ARCHITECTURE
本章建议开发一个模型，该模型可以根据模拟电路的所有器件的尺寸来预测它们的布局。所提出的模型是由人工神经网络描述的非线性模型。为了达到这个目的，模型的输入是设备大小的一些度量，相应的输出必须是设备在布局上的实际位置。由于输入和输出的数量随着电路中器件的数量而变化，因此在这个发展阶段，每个模型只能描述一个特定的电路，或者最多是具有相同数量的器件的电路。为了向设计人员提供布局解决方案的更广泛的布局可能性，ANN 的输出是三重的，因此输出是三个不同的布局解决方案：面积最小的和纵横比最小和最大的，以防设计师需要不同的纵横比来适应他的系统级布局。这三个类别的布局位置如图 1 所示。5.4对于相同的电路尺寸。图 5.5 表示了代表所描述架构的通用网络。每层的神经元数量是可变的，输入层的数量也是可变的。
电子工程代写|电路设计作业代写Intro to circuit design代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
电磁学代考
物理代考服务：
物理Physics考试代考、留学生物理online exam代考、电磁学代考、热力学代考、相对论代考、电动力学代考、电磁学代考、分析力学代考、澳洲物理代考、北美物理考试代考、美国留学生物理final exam代考、加拿大物理midterm代考、澳洲物理online exam代考、英国物理online quiz代考等。
光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
