def __init__(self):
# .MODEL KT315 NPN (IS=10F BF=584.517 VAF=100 IKF=29.2714M ISE=131.803P
# 3: + NE=2.08337 BR=1.95214 IKR=9.99996M ISC=100.316P RE=0 RC=0 RB=0
# 4: + CJE=27.3893P VJE=700.001M MJE=500.287M CJC=27.3893P VJC=700.001M
# 5: + MJC=500.287M TF=450.287P XTF=499.984M VTF=10 ITF=10.2268M TR=153.383P)
#
Fianora_MainScripts.AbstractMainScript.__init__(self)
self.options.verbose = 1
self.options.verbose_wrapper = 1
inf=10e10
#числовые значения изменены шоб было по 7 значимых
IS = 11.23456e-15
BF = 584.5171
VAF = 112.3456
VAR = inf
IKF = 29.27141e-3 # ток перехода к высококу уровню инжекции inf
ISE = 131.8031e-12 # генерационно-рекомбинационный ток насыщения эмиттерного перех 0
NE = 2.083371 # коэфф. неидеальности ген-рек тока эмиттерного перех 1
NR = 1 # коэфф неидеальности для диффузного тока в инв режиме 1
NF = 1 # коэфф неидеальности для диффузионного тока в нормальном режиме 1
NC = 1 # коэфф неидеальности генерационно-рекомбинацоинного тока коллектора 1
BR = 1.952141 # инверсный коэфф усиления тока в схеме с ОЭ 1
IKR = 9.999961e-3 # ток перехода к высокому уровню инжекции в инверсном включении inf
ISC = 100.3161e-12 # генерационно-рекомбинационный ток насыщения колекторного перех 0
RE = 1 # сопротивления эмиттера, коллектора, базы 0 0 0
RC = 5.48635
RB = 0
parameter_str_list = ['IS', 'BF', 'NR', 'NF', 'BR'] # список параметров
btrue = [IS, BF, NR, NF, BR]
Ve = np.diag([1.9e-5]*3)
bstart = np.array(btrue)-np.array(btrue)*0.3
bend = np.array(btrue)+np.array(btrue)*0.3
binit = f_sf.uniformVector(bstart, bend)
xstart = np.array([0.001, 0.001])
xend = np.array([1, 1])
N = 30
self.ec = f_sf.EstimationContext(bstart, bend, btrue, binit, xstart, xend, Ve, N) #упаковывание в контекст
self.model = f_m.StringEMTransistorModel ('Q_NPN_KT513')
self.measurer = f_me.ModelMeasurer(self.ec.Ve, self.model, self.ec.btrue) # сделали измерителя
self.plan_measurer = f_me.PlanMeasurer(self.measurer) # сделали измеритель по плану
self.planner = f_p.UniformPlanner(self.ec)
#формирование цепочки
self.estimator = f_e.NGEstimator()
self.measdata=None
self.plan = self.planner.give_us_a_plan(nocache = True) # чтоб каждый раз не менять план, как оно делается,
def __init__(self):
# .MODEL KT315 NPN (IS=10F BF=584.517 VAF=100 IKF=29.2714M ISE=131.803P
# 3: + NE=2.08337 BR=1.95214 IKR=9.99996M ISC=100.316P RE=0 RC=0 RB=0
# 4: + CJE=27.3893P VJE=700.001M MJE=500.287M CJC=27.3893P VJC=700.001M
# 5: + MJC=500.287M TF=450.287P XTF=499.984M VTF=10 ITF=10.2268M TR=153.383P)
#
Fianora_MainScripts.AbstractMainScript.__init__(self)
self.options.verbose = 1
self.options.verbose_wrapper = 1
inf = 10e10
# числовые значения изменены шоб было по 7 значимых
IS = 11.23456e-15
BF = 584.5171
VAF = 112.3456
VAR = inf
IKF = 29.27141e-3 # ток перехода к высококу уровню инжекции inf
ISE = 131.8031e-12 # генерационно-рекомбинационный ток насыщения эмиттерного перех 0
NE = 2.083371 # коэфф. неидеальности ген-рек тока эмиттерного перех 1
NR = 1 # коэфф неидеальности для диффузного тока в инв режиме 1
NF = 1 # коэфф неидеальности для диффузионного тока в нормальном режиме 1
NC = 1 # коэфф неидеальности генерационно-рекомбинацоинного тока коллектора 1
BR = 1.952141 # инверсный коэфф усиления тока в схеме с ОЭ 1
IKR = 9.999961e-3 # ток перехода к высокому уровню инжекции в инверсном включении inf
ISC = 100.3161e-12 # генерационно-рекомбинационный ток насыщения колекторного перех 0
RE = 1 # сопротивления эмиттера, коллектора, базы 0 0 0
RC = 5.48635
RB = 0
parameter_str_list = ["IS", "BF", "NR", "NF", "BR"] # список параметров
btrue = [IS, BF, NR, NF, BR]
Ve = np.diag([1.9e-5] * 3)
bstart = np.array(btrue) - np.array(btrue) * 0.3
bend = np.array(btrue) + np.array(btrue) * 0.3
binit = f_sf.uniformVector(bstart, bend)
xstart = np.array([0.001, 0.001])
xend = np.array([1, 1])
N = 30
self.ec = f_sf.EstimationContext(bstart, bend, btrue, binit, xstart, xend, Ve, N) # упаковывание в контекст
self.model = f_m.StringEMTransistorModel("Q_NPN_KT513")
self.measurer = f_me.ModelMeasurer(self.ec.Ve, self.model, self.ec.btrue) # сделали измерителя
self.plan_measurer = f_me.PlanMeasurer(self.measurer) # сделали измеритель по плану
self.planner = f_p.UniformPlanner(self.ec)
# формирование цепочки
self.estimator = f_e.NGEstimator()
self.measdata = None
self.plan = self.planner.give_us_a_plan(nocache=True) # чтоб каждый раз не менять план, как оно делается,
def countMeanVbForAprior_S4000(self, expplan:list):
"""
:return: среднее значение определителя [0] и его дисперсию [1]
"""
DS=0 #среднее определителя
SD=0 #дисперсия определителя
for sss in range(1, 30): #30 - количество попыток в выборке
b=o_g.uniformVector (self.bstart, self.bend)
Vb=self.countVbForPlan(expplan, b)
D=np.linalg.det(Vb)
if D:
DS=(D+(sss-1)*DS)/sss #среднее определителя
SD=((DS-D)*(DS-D)+(sss-1)*SD)/sss #дисперсия определителя
return DS, SD
def countMeanVbForAprior_S4000(self, expplan: list):
"""
:return: среднее значение определителя [0] и его дисперсию [1]
"""
DS = 0 #среднее определителя
SD = 0 #дисперсия определителя
for sss in range(1, 30): #30 - количество попыток в выборке
b = o_g.uniformVector(self.bstart, self.bend)
Vb = self.countVbForPlan(expplan, b)
D = np.linalg.det(Vb)
if D:
DS = (D + (sss - 1) * DS) / sss #среднее определителя
SD = ((DS - D) * (DS - D) +
(sss - 1) * SD) / sss #дисперсия определителя
return DS, SD
def make_plan(self):
res = list()
for i in range(0, self.N):
res.append(o_g.uniformVector(self.xstart, self.xend))
return res
def make_plan(self):
res=list()
for i in range(0, self.N):
res.append(o_g.uniformVector(self.xstart, self.xend))
return res
