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Q3D中reduce matrix操作解释

本文摘要(由AI生成): Reduce matrix 是ANSYS Q3D中非常高效的操作,不仅可以简化建模过程,还可以在一次求解结束后,进行网络属性的重新定义,比如可以定义GND nets,也可以定义信号的回流路径return path,另外导体的串联、并联操作以及电流的开…

【PDN仿真笔记3-电容布局Q3D模型搭建】

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ANSYS EM的Q3D软件网络串联bug吗???

使用的软件版本是吴川斌网站下载的22R2的版本, 具体的bug就是,导体solid的sink1和导体solid_4的source5进行串联。 理论结果是: 左图为YouTube视频例程,网址是 https://www.youtube.com/watch?vUF3cUG6tsKs 最终留下的是网络【新…

Q3D对PCB电路板寄生参数提取,RLC

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快速掌握ANSYS Q3D Extractor:一份简明教程的全面解析

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ANSYS_Q3D仿真激光发射的寄生电感

1 仿真准备资料 Ansys Q3D软件 2022.R2版本。 仿真所用的原理图是一个激光驱动电路,电路的原理图是利用谐振放电的方式,寄生电感的大小在谐振放电回路中非常的关键,如果想要电容的电要放的足够的快,那么寄生电感就要足够的小&a…

Qt开发技术:Q3D图表开发笔记(三):Q3DSurface三维曲面图介绍、Demo以及代码详解

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ANSYS Q3D Extractor 简明教程

ANSYS Q3D Extractor 简明教程 【下载地址】ANSYSQ3DExtractor简明教程 本资源文件提供了一份详细的ANSYS Q3D Extractor简明教程,旨在帮助用户快速上手使用该软件。教程内容包括图形说明和具体介绍,适合初学者和有一定基础的用户参考 项目地址: https…

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使用Altium Designer与Ansys Q3D提取PCB寄生参数

前言 随着碳化硅(SiC)和氮化镓(GaN)的应用越来越广泛,在设计PCB时考虑杂散参数越来越重要。提取杂散参数目前主要依赖有限元仿真软件,但我相信许多像我一样的新手并没有时间和精力去学透一款有限元软件,而且我们只需要提取参数做一个参考即可…

Q3D4.3版CGR与X导出插件的详细解析

本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:本文详细探讨了在计算机图形学和三维建模中广泛使用的Q3D4.3软件的CGR和X导出插件。CGR是Q3D的默认格式,保存模型的完整信息,而X文件格式适用于游戏开发。导出插件使得用户能够跨软件共享…

Q3D学习——AC电感/DC电感

在ANSYS Q3D的set up界面存在这样的选项:(1)AC R/L (2)DC R/L 这很奇怪,电感还分直流电感和交流电感?了解了一下,这里是将电感和感抗的含义弄混了,电感(Induc…

Qt开发技术:Q3D图表开发笔记(一):Q3DScatter三维散点图介绍、Demo以及代码详解

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深入浅出之RPN网络

一、RPN的提出背景 在当时(2016年),先进的目标检测网络如SPPnet、Fast R-CNN提出后,减少了目标识别任务的计算时间,使得区域候选成为了计算瓶颈。当时已有的区域候选算法:Selective Search, SS仅能做到2s完…

SiamRPN论文笔记

SiamRPN论文阅读笔记 什么是RPNAbstractIntroduction现代跟踪器分类基于相关滤波器使用深度特征本文观点取得先进性能的原因贡献 相关工作基于孪生网络结构的跟踪器检测中的RPNOne-shot learning SiamRPN框架孪生特征提取子网络区域提议子网络训练阶段:端到端的训练…

RPN(Region Proposal Network)和 Anchor 理解

介绍 上一篇博客介绍了Fast RCNN中的ROI Pooling原理,网络只需一次特征提取过程,不同尺寸的候选框映射到feature map对应位置上,经过该结构后可变成相同大小的特征向量作为全连接层的输入。但是对于候选框的选取仍然保留了RCNN中的Selective Search策略,这显然限制了网络的…

对RPN网络的理解

文章只是粗浅理解,并不详细,可能有不准确的地方,敬请指正 0. 概述 RPN, Reigion Proposal Network, 中文名称为候选区域提取网络,最早在faster RCNN一文中提出,用于提取目标候选框。 1. 产生…

区域推荐网络RPN

Region Proposal Network RPN的实现方式:在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗(论文中作者选用了n3,即3*3的滑窗)生成一个长度为256(对应于ZF网络)或512(对应于VGG网络)维长…

MaskRCNN RPN网络分析

在每个锚生成5种大小和3种形状的候选框&#xff08;每层特征对应一种大小&#xff0c;每个锚点对应3种形状&#xff09;。并进行两层卷积后&#xff0c;做前景与背景的分类&#xff0c;与候选框的偏移量回归。与目标重叠> 0.7则为前景&#xff0c;与目标重叠< 0.3则为背…