AdaBoost算法的训练过程 每个Haar特征对应看一个弱分类器，但并不是任何一个Haar特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点，如何从大量的Haar特征中挑选出最优的Haar特征并制作成分类器用于人脸检测，这是AdaBoost算法训练过程所要解决的关键问题。 Paul Viola和Michael Jones于2001年将Adaboost算法应用于人脸检测中,其基本思想是针对不同的训练集训练同一个分类器（弱分类器），然后把这些不同训练集上的得到的分类器联合起来，构成一个最终的强分类器。Adaboost 算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，对于h1 分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布U2 。在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器h2 。依次类推，经过T 次循环，得到T 个弱分类器，把这T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。 训练系统总体框架，由“ 训练部分”和“ 补充部分”构成。依据系统框架，本文的训练系统可分为以下几个模块: (1)以样本集为输入，在给定的矩形特征原型下，计算并获得矩形特征集; (2)以特征集为输入，根据给定的弱学习算法，确定闽值，将特征与弱分类器一一对应，获得弱分类器集; (3)以弱分类器集为输入，在训练检出率和误判率限制下，使用A d a B o o s t 算法 挑选最优的弱分类器构成强分类器; (4)以强分类器集为输入，将其组合为级联分类器; (5)以非人脸图片集为输入，组合强分类器为临时的级联分类器，筛选并补充非人脸样本。
题目：BuckdBoost电路建模及分析 摘要：作为研究开关电源的基础，DCTC开关变换器的建模分析对优化开关电源的性能和提高设计效率具有重要意义。而BucMoost电路作为DCTC开关变换器的其中一种电路拓扑形式，因其输出电压极性与输入电压相反，而幅度既可比输入电压高，也可比输入电压低，且电路结构简单而流行。 为了达到全面而深入的研究效果，本文对Buck^oost电路进行了稳态分析和小信号分析。稳态分析中，首先介绍了电路工作原理，得出了两种工作模式下的电压转换关系式，并同时可知基于占空比怎样计算其输出电压以及最小最大电感电流和输出纹波电压计算公式；接着推导了状态空间模型，以在M ATLAB中进行仿真；而最后仿真得到的电感电流、输出电压的变化规律符合理论分析。小信号分析中，首先推导了输出与输入间的传递函数表达式，以了解低频交流小信号分量在电路中的传递过程；接着分析其零极点，且仿真绘制波特图进行了验证。 经过推导与研究，稳态分析和小信号分析下仿真得到的变化规律均与理论上的推导一致。 关键词：BuckHBoost；稳态分析；小信号分析；MATLAB仿真
1 ?概论 现代开关电源有两种：直流开关电源、交流开关电源。本课题主要介绍直流开关电源，其功能是将电能质量较差的原生态电源，如市电电源或蓄电池电源，转换为满足设备要求的质量较高的直流电源，即将“粗电”转换为“精电”。直流开关电源的核心是DC4)C变换器。 作为研究开关电源的基础，DCTC开关变换器的建模分析对开关电源的分析和设计具有重要意义。DCTC开关变换器最常见的三种电路拓扑形式为：降压(Buck)、升压(Boost)和降压THE (BuckdBoos 泌］,如图1-1所示。其中BucMoost变换器因其输出电压极性与输入电压相反，而幅度既可比输入电压高，也可比输入电压低，且电路结构简单而流行。 (a) B uck型电路结构 (b) Boost型电路结构 (c) B uckHB oost型电路结构 图1-1 DCTC变换器的三种电路结构
boost的字符串算法收藏 boost::algorithm简介 boost::algorithm提供了很多字符串算法，包括：大小写转换；去除无效字符；谓词；查找；删除/替换；切割；连接；我们用写例子的方式来了解boost::algorithm能够为我们做些什么。 boost::algorithm学习 #include
xgboost 算法原理与实战 前言： xgboost 是大规模并行boosted tree 的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree 工具包， 比常见的工具包快10 倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle 选手选用它进行数据挖掘比 赛，其中包括两个以上kaggle 比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost 的分布式版本 有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine 等各个平台上面运行，并且保留了单 机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 花了几天时间粗略地看完了xgboost 原论文和作者的 slide 讲解，仅仅是入门入门入门笔记。 给我的感觉就是xgboost 算法 相关文献资料：Xgboost Slides XGBoost 中文版原理介绍原始论文 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System XGBoost Parameters (official guide) 精彩博文： XGBoost 浅入浅出—— wepon xgboost: 速度快效果好的boosting 模型 Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 一、 xgboost 基本原理介绍 1.提升方法是一种非常有效的机器学习方法，在前几篇笔记中介绍了提升树与GBDT基本原 理， xgboost（ eXtreme Gradient Boosting ）可以说是提升方法的完全加强版本。xgboost 算法 在各大比赛中展现了强大的威力，引用原论文中的一段描述： The impact of the system has been widely recognized in a number of machine learning and data mining challenges. Take the challenges hosted by the machine learning competition site Kaggle for example. Among the 29 challenge winning solutions published at Kaggle ’ s blog during 2015, 17 solutions used XGBoost. Among these solutions, eight solely used XGBoost to train the model,while most others combined XGBoost with neural nets in ensembles. For comparison, the second most popular method,deep neural nets, was used in 11 solutions. The success of the system was also witnessed in KDDCup 2015, where XGBoost was used by every winning team in the top -10.Moreover, the winning teams reported that ensemble methods outperform a well -configured XGBoost by only a small amount. 2.Regression Tree and Ensemble (What are we Learning，得到学习目标) （1） .Regression Tree (CART)回归树 （2） .Regression Tree Ensemble 回归树集成 在上面的例子中，我们用两棵树来进行预测。我们对于每个样本的预测结果就是每棵树预测分 数的和。 （3） .Objective for Tree Ensemble 得到学习目标函数 这里是构造一个目标函数，然后我们要做的就是去尝试优化这个目标函数。读到这里，感觉 与gbdt 好像没有什么区别，确实如此，不过在后面就能看到他们的不同了（构造（学习） 模型参数）。 3.Gradient Boosting (How do we Learn ，如何学习 ) （1） .So How do we Learn? 目标函数： （2） .Additive Training
BOOST电路设计介绍 0 引言 在实际应用中经常会涉及到升压电路的设计，对于较大的功率输出，如70W以上的DC／DC升压电路，由于专用升压芯片内部开关管的限制，难于做到大功率升压变换，而且芯片的价格昂贵，在实际应用时受到很大限制。考虑到Boost升压结构外接开关管选择余地很大，选择合适的控制芯片，便可设计出大功率输出的DC／DC 升压电路。 UC3S42是一种电流型脉宽调制电源芯片，价格低廉，广泛应用于电子信息设备的电源电路设计，常用作隔离回扫式开关电源的控制电路，根据UC3842的功能特点，结合Boost拓扑结构，完全可设计成电流型控制的升压DC／DC电路，且外接元器件少，控制灵活，成本低，输出功率容易做到100W以上，具有其他专用芯片难以实现的功能。 1 UC3842芯片的特点 UC3842工作电压为16~30V，工作电流约15mA。芯片内有一个频率可设置的振荡器；一个能够源出和吸入大电流的图腾式输出结构，特别适用于MoSFET的驱动；一个固定温度补偿的基准电压和高增益误差放大器、电流传感器；具有锁存功能的逻辑电路和能提供逐个脉冲限流控制的PWM比较器，最大占空比可达100％。另外，具有内部保护功能，如滞后式欠压锁定、可控制的输出死区时间等。 由UC3842设计的DC／DC升压电路属于电流型控制，电路中直接用误差信号控制电感峰值电流，然后间接地控制PWM脉冲宽度。这种电流型控制电路的主要特点是： 1)输入电压的变化引起电感电流斜坡的变化，电感电流自动调整而不需要误差放大器输出变化，改善了瞬态电压调整率； 2)电流型控制检测电感电流和开关电流，并在逐个脉冲的基础上同误差放大器的输出比较，控制PWM脉宽，由于电感电流随误差信号的变化而变化，从而更容易设置控制环路，改善了线性调整率； 3)简化了限流电路，在保证电源工作可靠性的同时，电流限制使电感和开关管更有效地工作； 4)电流型控制电路中需要对电感电流的斜坡进行补偿，因为，平均电感电流大小是决定输出大小的因素，在占空比不同的情况下，峰值电感电流的变化不能与平均电感电流变化相对应，特别是占空比，50％的不稳定性，存在难以校正的峰值电流与平均电流的误差，即使占空比<50％，也可能发生高频次谐波振荡，因而需要斜坡补偿，使峰值电感电流与平均电感电流变化相一致，但是，同步不失真的斜坡补偿技术实现上有一定的难度。 2 Boost电路结构及特性分析 2.1 由UC3842作为控制的Boost电路结构 由UC3842控制的Boost拓扑结构及电路分别如图1和图2所示。
摘要： 本文章着重介绍了如何用实现MPPT（最大功率点跟踪），Boost电路详细的工作原理，其中涉及到multisim的主电路仿真和matlab建模的具体实施的过程，对参数的选择和系统的优化做了详细的描述，在实际测试中更加验证了方案的合理性及实用性。 关键词： MPPT Boost电路 multisim仿真 matlab 数据处理 前言： 随着能源的消耗，可再生能源的发展被放到了越来越重要的位置，在可再生能源资源中,太阳能由于其普遍性,丰富性和可持续性，成为了最基本的、必备的可持续资源，太阳能电池是一种有效的利用太阳光来发电的装置。 太阳能电池的工作电压随着温度升高而下降，而蓄电池的充放电电压随充电电流升高而增加，在太阳电池组件中为保证夏天高温天气能对蓄电池正常充电，组件的标准峰值工作电压一般比较大，从而使太阳电池通常有较大一段区间没有真正工作在最大功率点，造成太阳电池以及蓄电池配置容量增加，增大了光伏系统的成本。这里我们引入一个概念 MPPT （最大功率点跟踪），在一般的光伏系统中都没有没置MPPT 电路，而由太阳能电池直接给蓄电池充电，把MPFF控制技术运用在温差变化较大的场合，特别是对于冬、夏以及全日温差较大的地区有明显的技术意义，MPPT跟踪能有效提高太阳电池的输出。 最大功率跟踪（MPPT）是一个电路动态负载匹配的过程，一般都是在太阳能电池与负载之间接一个DC/DC 变换电路，当外界条件变化引起最大功率点发生变动时，调节与负载电阻并联的 mos管的占空比使得外部的等效电阻始终等于太阳能电池的内阻，实现动态的负载匹配，继而得到了太阳能电池的最大功率输出。 太阳能电池系统的机械结构：
开关直流升压电路（即所谓的boost或者step-up电路）原理 2007-09-29 13:28 the boost converter,或者叫step-up converter，是一种开关直流升压电路，它可以是输出电压比输入电压高。 基本电路图见图一。 假定那个开关（三极管或者mos管）已经断开了很长时间，所有的元件都处于理想状态，电容电压等于输入电压。 下面要分充电和放电两个部分来说明这个电路 充电过程 在充电过程中，开关闭合（三极管导通），等效电路如图二，开关（三极管）处用导线代替。这时，输入电压流过电感。二极管防止电容对地放电。由于输入是直流电，所以电感上的电流以一定的比率线性增加，这个比率跟电感大小有关。随着电感电流增加，电感里储存了一些能量。
放电过程 如图，这是当开关断开（三极管截止）时的等效电路。当开关断开（三极管截止）时，由于电感的电流保持特性，流经电感的电流不会马上变为0，而是缓慢的由充电完毕时的值变为0。而原来的电路已断开，于是电感只能通过新电路放电，即电感开始给电容充电，电容两端电压升高，此时电压已经高于输入电压了。升压完毕。 说起来升压过程就是一个电感的能量传递过程。充电时，电感吸收能量，放电时电感放出能量。 如果电容量足够大，那么在输出端就可以在放电过程中保持一个持续的电流。如果这个通断的过程不断重复，就可以在电容两端得到高于输入电压的电压。 一些补充 1 AA电压低,反激升压电路制约功率和效率的瓶颈在开关管,整流管,及其他损耗
(含电感上). 1.电感不能用磁体太小的(无法存应有的能量),线径太细的(脉冲电流大,会有线损大). 2 整流管大都用肖特基,大家一样,无特色,在输出3.3V时,整流损耗约百分之 十. 3 开关管,关键在这儿了,放大量要足够进饱和,导通压降一定要小,是成功的关键.总共才一伏,管子上耗多了就没电出来了,因些管压降应选最大电流时不超过0.2--0.3V,单只做不到就多只并联....... 4 最大电流有多大呢?我们简单点就算1A吧,其实是不止的.由于效率低会超过1.5A,这是平均值,半周供电时为3A,实际电流波形为0至6A.所以咱建议要用两只号称5A实际3A的管子并起来才能勉强对付. 5 现成的芯片都没有集成上述那么大电流的管子,所以咱建议用土电路就够对付洋电路了. 以上是书本上没有直说的知识,但与书本知识可对照印证. 开关管导通时，电源经由电感-开关管形成回路，电流在电感中转化为磁能贮存；开关管关断时，电感中的磁能转化为电能在电感端左负右正，此电压叠加在电源正端，经由二极管-负载形成回路，完成升压功能。既然如此，提高转换效率就要从三个方面着手：1.尽可能降低开关管导通时回路的阻抗，使电能尽可能多的转化为磁能；2.尽可能降低负载回路的阻抗，使磁能尽可能多的转化为电能，同时回路的损耗最低；3.尽可能降低控制电路的消耗，因为对于转换来说，控制电路的消耗某种意义上是浪费掉的，不能转化为负载上的能量。
图一 boost升压电路,开关直流升压电路（即所谓的boost或者step-up电路）原理2007-09-29 13:28the boost converter,或者叫step-up converter，是一种开关直流升压电路，它可以是输出电压比输入电压高。基本电路图见图一。 假定那个开关（三极管或者mos管）已经断开了很长时间，所有的元件都处于理想状态，电容电压等于输入电压。下面要分充电和放电两个部分来说明这个电路 充电过程 在充电过程中，开关闭合（三极管导通），等效电路如图二，开关（三极管）处用导线代替。这时，输入电压流过电感。二极管防止电容对地放电。由于输入是直流电，所以电感上的电流以一定的比率
线性增加，这个比率跟电感大小有关。随着电感电流增加，电感里储存了一些能量。 放电过程 图三 如图三，这是当开关断开（三极管截止）时的等效电路。当开关断开（三极管截止）时，由于电感的电流保持特性，流经电感的电流不会马上变为0，而是缓慢的由充电完毕时的值变为0。而原来的电路已断开，于是电感只能通过新电路放电，即电感开始给电容充电，电容两端电压升高，此时电压已经高于输入电压了。升压完毕。 说起来升压过程就是一个电感的能量传递过程。充电时，电感吸收能量，放电时电感放出能量。如果电容量足够大，那么在输出端就可以在放电过程中保持一个持续的电流。 如果这个通断的过程不断重复，就可以在电容两端得到高于输入电压的电压。 一些补充：AA电压低,反激升压电路制约功率和效率的瓶颈在开关管,整流管,及其他损耗(含电感上). 1 电感不能用磁体太小的(无法存应有的能量),线径太细的(脉冲电流大,会有线损大). 2 整流管大都用肖特基,大家一样,无特色,在输出3.3V时,整流损耗约百分之十.
聚类和分类的区别是什么？一般对已知物体类别总数的识别方式我们称之为分类，并且训练的数据是有标签的，比如已经明确指定了是人脸还是非人脸，这是一种有监督学习。也存在可以处理类别总数不确定的方法或者训练的数据是没有标签的，这就是聚类，不需要学习阶段中关于物体类别的信息，是一种无监督学习。 Haar分类器实际上是Boosting算法的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联，并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法。 在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》【1】和《Robust Real-Time Face Detection》【2】，在AdaBoost 算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。这可以说是人脸检测史上里程碑式的一笔了，也因此当时提出的这个算法被称为Viola-Jones检测器。又过了一段时间，Rainer Lienhart和Jochen Maydt两位大牛将这个检测器进行了扩展《An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection》【3】，最终形成了OpenCV现在的Haar分类器。 Haar分类器= Haar-like特征+ 积分图方法+ AdaBoost + 级联； Haar分类器算法的要点如下： ①使用Haar-like特征做检测。 ②使用积分图（Integral Image）对Haar-like特征求值进行加速。 ③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。 ④使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。 1.Haar-like特征你是何方神圣 Haar-like特征，那么我先说下什么是特征，我把它放在下面的情景中来描述，假设在人脸检测时我们需要有这么一个子窗口在待检测的图片窗口中不断的移位滑动，子窗口每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通过了所有强分类器的筛选，则判定该区域为人脸。 所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么，到底是干什么用的？我这样给出解释，将上面的任意一个矩形放到人脸区域上，然后，将白色区域的像素和减去黑色区域的像素和，得到的值我们暂且称之为人脸特征值，如果你把这个矩形放到一个非人脸区域，那么计算出的特征值应该和人脸特征值是不一样的，而且越不一样越好，所以这些方块的目的就是把人脸特征量化，以区分人脸和非人脸。 为了增加区分度，可以对多个矩形特征计算得到一个区分度更大的特征值，那么什么样的矩形特征怎么样的组合到一块可以更好的区分出人脸和非人脸呢，这就是AdaBoost算法要做的事了。这里我们先放下积分图这个概念不管，为了让我们的思路连贯，我直接开始介绍AdaBoost算法。
Boost电路的结构及工作原理_Boost的应用电路 Boost电路定义Boost升压电路的英文名称为theboostconverter，或者叫step-upconverter，是一种开关直流升压电路，它能够将直流电变为另一固定电压或可调电压的直流电，也称为直流直流变换器（DC/DCConverter）。 直流直流变换器通过对电力电子器件的通断控制，将直流电压断续地加到负载上，通过改变占空比改变输出电压平均值。 假定那个开关（三极管或者mos管）已经断开了很长时间，所有的元件都处于理想状态，那么电容电压等于输入电压。 开关管Q也为PWM控制方式，但最大占空比Dy必须限制，不允许Dy=1的状态下工作。电感Lf在输入侧，成为升压电感。 Boost电路结构下面以UC3842的Boost电路为例介绍Boost电路的结构。 图中输入电压Vi=16~20V，既供给芯片，又供给升压变换。 开关管以UC3842设定的频率周期开闭，使电感L储存能量并释放能量。 当开关管导通时，电感以Vi/L的速度充电，把能量储存在L中。当开关截止时，L产生反向感应电压，通过二极管D把储存的电能以（V o-Vi）/L的速度释放到输出电容器C2中。输出电压由传递的能量多少来控制，而传递能量的多少通过电感电流的峰值来控制。整个稳压过程由二个闭环来控制，即： 闭环1输出电压通过取样后反馈给误差放大器，用于同放大器内部的2.5V基准电压比较后产生误差电压，误差放大器控制由于负载变化造成的输出电压的变化。 闭环2Rs为开关管源极到公共端间的电流检测电阻，开关管导通期间流经电感L的电流在Rs上产生的电压送至PwM比较器同相输入端，与误差电压进行比较后控制调制脉冲的脉宽，从而保持稳定的输出电压。误差信号实际控制着峰值电感电流。 Boost电路的工作原理Boost电路的工作原理分为充电和放电两个部分来说明。 充电过程
Adaboost算法 1、Adaboost算法简介 Adaboost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了Adaboost算法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。与Boosting算法不同的是，Adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 2、Adaboost 算法基本原理 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用Adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。 Adaboost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中n为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大
其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布。在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。依次类推，经过T 次循环，得到T 个弱分类器，把这T 个弱分类器按一定的权重叠加(boost)起来，得到最终想要的强分类器。 Adaboost 算法的具体步骤如下： 设输入的n 个训练样本为：1122{(,),(,),,(,)}n n x y x y x y L ,其中i x 是输入的训练样本，{0,1}i y ∈分别表示正样本和负样本，其中正样本数为l ，负样本数m 。n l m =+，具体步骤如下： ⑴初始化每个样本的权重,()i w i D i ∈； ⑵对每个1,,t T =L (T 为弱分类器的个数)： ①把权重归一化为一个概率分布 ,,,1 t i t i n t j j w w w == ∑ ②对每个特征f ，训练一个弱分类器j h 计算对应所有特征的弱分类器的加权错误率 1()()n j t i j i i i w x h x y ε==≠∑ ③选取最佳的弱分类器t h (拥有最小错误率)：t ε ④按照这个最佳弱分类器，调整权重 11,,i t i t i t w w εβ-+= 其中0i ε=表示被正确地分类，1i ε=，表示被错误地分类
一种实用的BOOST电路 0 引言 在实际应用中经常会涉及到升压电路的设计，对于较大的功率输出，如70W以上的DC ／DC升压电路，由于专用升压芯片内部开关管的限制，难于做到大功率升压变换，而且芯片的价格昂贵，在实际应用时受到很大限制。考虑到Boost升压结构外接开关管选择余地很大，选择合适的控制芯片，便可设计出大功率输出的DC／DC升压电路。 UC3S42是一种电流型脉宽调制电源芯片，价格低廉，广泛应用于电子信息设备的电源电路设计，常用作隔离回扫式开关电源的控制电路，根据UC3842的功能特点，结合Boos t拓扑结构，完全可设计成电流型控制的升压DC／DC电路，且外接元器件少，控制灵活，成本低，输出功率容易做到100W以上，具有其他专用芯片难以实现的功能。 1 UC3842芯片的特点 UC3842工作电压为16~30V，工作电流约15mA。芯片内有一个频率可设置的振荡器；一个能够源出和吸入大电流的图腾式输出结构，特别适用于MoSFET的驱动；一个固定温度补偿的基准电压和高增益误差放大器、电流传感器；具有锁存功能的逻辑电路和能提供逐个脉冲限流控制的PWM比较器，最大占空比可达100％。另外，具有内部保护功能，如滞后式欠压锁定、可控制的输出死区时间等。 由UC3842设计的DC／DC升压电路属于电流型控制，电路中直接用误差信号控制电感峰值电流，然后间接地控制PWM脉冲宽度。这种电流型控制电路的主要特点是： 1)输入电压的变化引起电感电流斜坡的变化，电感电流自动调整而不需要误差放大器输出变化，改善了瞬态电压调整率； 2)电流型控制检测电感电流和开关电流，并在逐个脉冲的基础上同误差放大器的输出比较，控制PWM脉宽，由于电感电流随误差信号的变化而变化，从而更容易设置控制环路，改善了线性调整率； 3)简化了限流电路，在保证电源工作可靠性的同时，电流限制使电感和开关管更有效地工作； 4)电流型控制电路中需要对电感电流的斜坡进行补偿，因为，平均电感电流大小是决定输出大小的因素，在占空比不同的情况下，峰值电感电流的变化不能与平均电感电流变化相对应，特别是占空比，50％的不稳定性，存在难以校正的峰值电流与平均电流的误差，即使占空比<50％，也可能发生高频次谐波振荡，因而需要斜坡补偿，使峰值电感电流与平均电感电流变化相一致，但是，同步不失真的斜坡补偿技术实现上有一定的难度。
电压双象限Buck-Boost电路拓扑及分析 2007年06月09日星期六 18:43 在直流变换中不产生电能形式变化，只产生直流电参数的变化。DC/DC变换器具有成本低、重量轻、可靠性高、结构简单等特点，因此，在工业领域和实验室得到了广泛应用。单象限直流电压变换器电路的特点是输出电压平均值Uo跟随占空比D值而变，但不管D为何值，Uo的极性则始终不变，这对于直流开关稳压电源一类的应用场所是能够满足要求的。但对于直流调速电源，负载为直流电动机时，上述性能便不能满足要求，因而发展了多象限直流电压变换电路。 双象限电路分为输出电流平均值Io极性可变的电路与输出电压平均值Uo极性可变的电路两类，通常前一种电路称为电流双象限电路，后一种电路称为电压双象限电路。电流双象限电路是指输出电流平均值Io的幅值和极性均随控制信号us而变化，但输出电压平均值Uo的极性却始终为正，即电路可运行于第一和第二象限。电压双象限电路是指输出电压平均值Uo的幅值和极性均随控制信号us而变化，但输出电流平均值Io却始终为正，即电路可运行于第一和第四象限。本文将对电压双象限Buck Boost电路进行分析。 1 Buck电路 1.1 电路结构 主电路如图1所示。用电感、内阻和等效电压串联电路表示有源负载，桥的直流输入端并联滤波电容。这是一个全桥电路结构，桥的每臂用全控型器件（S1，S2）和不控型器件（D1，D2）组成。S1及S2的控制采用PWM控制，这样可以调节D值，并且及时检测负载的运行状况，由此控制开关的关断和开通。此电路的元器件、电源、负载均假设为理想的。输出滤波电感足够大，可保证负载电流连
续，且线性升降。 1.2 工作原理 1.2.1 运行于第一象限
Adaboost 算法 1、AdaBoost算法简介 AdaBoost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了AdaBoost算法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。与Boosting算法不同的是，adaBoost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 2、Adaboost 算法基本原理 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用Adaboost 分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。 AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中n 为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布。在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。依次类推，经过T 次循环，得到T 个弱分类器，把这T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。 AdaBoost算法的具体步骤如下： 设输入的n个训练样本为:{(x1,y1)，(x2,y2)，......(xn,yn)}，其中xi是输入的训练样本，yi∈{0,1}分别表示正样本和负样本，其中正样本数为l，负样本数m。n=l+m，具体步骤如下： （1）初始化每个样本的权重w i,i∈D(i); (2)对每个t=1,..., T(T为弱分类器的个数) ①把权重归一化为一个概率分布 ②对每个特征f，训练一个弱分类器h j计算对应所有特征的弱分类器的加权错误率 ③选取最佳的弱分类器h t(拥有最小错误率)：εt ④按照这个最佳弱分类器，调整权重 其中εi =0表示被正确地分类，εi=1，表示被错误地分类
一种adaboost多类分类算法Matlab实现 一、adaboost算法简介 Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。Adaboost算法的伪代码如图1所示。 图1、Adaboost算法 二、多类问题 从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。 目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。 特征向量28个。 样本总数840个； OAA分类器的个数7 个 OAO分类器的个数7（7-1）/2 = 21个。 弱分类器的个数K= 10； 弱分类用BP神经网络 算法的思路： Step1、把数据分成训练集和测试集 Step 2、训练OAA、OAO分类器； Step3、保存相应的分类器和投票权重； Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重； Step5、选择OAA预测值中最大的两个 Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测； Step7、输出测试结果；
目录 一. Boost主电路设计： (2) 1.1占空比D计算 (2) 1.2临界电感L计算 (3) 1.3临界电容C计算（取纹波Vpp<2.2V） (3) 1.4输出电阻阻值 (3) 二. Boost变换器开环分析 (4) 2.1 PSIM仿真 (4) 2.2 Matlab仿真频域特性 (6) 三. Boost闭环控制设计 (9) 3.1闭环控制原理 (9) 3.2 补偿网络的设计（使用SISOTOOL确定参数） (9) 3.3 计算补偿网络的参数 (12) 四．修正后电路PSIM仿真 (12) 五．设计体会 (17)
Boost变换器性能指标: 输入电压：标准直流电压Vin=48V 输出电压：直流电压Vo=220V 参考电压Vref=5V 输出功率：Pout=5Kw 输出电压纹波：Vpp=2.2V Vm=4V 电流纹波：0.25A 开关频率：fs=100kHz 相位裕度：60 幅值裕度：10dB 一. Boost主电路设计： 1.1占空比D计算 根据Boost变换器输入输出电压之间的关系求出占空比D的变化围。
1.2临界电感L计算 选取L>Lc，在此选L=4uH 1.3临界电容C计算（取纹波Vpp< 2.2V） 选取C>Cc，在此选C=100uF 1.4输出电阻阻值 Boost主电路传递函数Gvd（s） 占空比d（t）到输出电压Vo（t）的传递函数为：
二. Boost变换器开环分析 2.1 PSIM仿真 电压仿真波形如下图
电压稳定时间大约1.5毫秒，稳定在220V左右电压稳定后的纹波如下图 电压稳定后的纹波大约为2.2V 电流仿真波形如下图 电流稳定时间大约2毫秒，稳定在22A左右 电流稳定后的纹波如下图
题目：Buck-Boost电路建模及分析 摘要：作为研究开关电源的基础，DC-DC开关变换器的建模分析对优化开关电源的性能和提高设计效率具有重要意义。而Buck-Boost电路作为DC-DC开关变换器的其中一种电路拓扑形式，因其输出电压极性与输入电压相反，而幅度既可比输入电压高，也可比输入电压低，且电路结构简单而流行。 为了达到全面而深入的研究效果，本文对Buck-Boost电路进行了稳态分析和小信号分 析。稳态分析中，首先介绍了电路工作原理，得出了两种工作模式下的电压转换关系式， 并同时可知基于占空比怎样计算其输出电压以及最小最大电感电流和输出纹波电压计算公 式；接着推导了状态空间模型，以在MATLAB中进行仿真；而最后仿真得到的电感电流、输 出电压的变化规律符合理论分析。小信号分析中，首先推导了输出与输入间的传递函数表 达式，以了解低频交流小信号分量在电路中的传递过程；接着分析其零极点，且仿真绘制 波特图进行了验证。 经过推导与研究，稳态分析和小信号分析下仿真得到的变化规律均与理论上的推导一 致。 关键词：Buck-Boost；稳态分析；小信号分析；MATLAB仿真
1.概论 现代开关电源有两种：直流开关电源、交流开关电源。本课题主要介绍直流开关电源，其功能是将电能质量较差的原生态电源，如市电电源或蓄电池电源，转换为满足设备要求的质量较高的直流电源，即将“粗电”转换为“精电”。直流开关电源的核心是DC-DC变换器。 作为研究开关电源的基础，DC-DC开关变换器的建模分析对开关电源的分析和设计具有重要意义。DC-DC开关变换器最常见的三种电路拓扑形式为：降压(Buck)、升压(Boost)和降压-升压(Buck-Boost) [1]，如图1-1所示。其中Buck-Boost变换器因其输出电压极性与输入电压相反，而幅度既可比输入电压高，也可比输入电压低，且电路结构简单而流行。 (a) Buck型电路结构 (b) Boost型电路结构 (c) Buck-Boost型电路结构 图1-1 DC-DC变换器的三种电路结构 本课题针对Buck-Boost变换器的建模分析进行深入研究，以优化开关电源的性能和提高设计效率。
boost升压电路,开关直流升压电路（即所谓的boost或者step-up电路）原理2007-09-29 13:28the boost converter,或者叫step-up converter，是一种开关直流升压电路，它可以是输出电压比输入电压高。 基本电路图见图一。 假定那个开关（三极管或者mos管）已经断开了很长时间，所有的元件都处于理想状态，电容电压等于输入电压。 下面要分充电和放电两个部分来说明这个电路 充电过程
在充电过程中，开关闭合（三极管导通），等效电路如图二，开关（三极管）处用导线代替。这时，输入电压流过电感。二极管防止电容对地放电。由于输入是直流电，所以电感上的电流以一定的比率线性增加，这个比率跟电感大小有关。随着电感电流增加，电感里储存了一些能量。 放电过程 如图，这是当开关断开（三极管截止）时的等效电路。当开关断开（三极管截止）时，由于电感的电流保持特性，流经电感的电流不会马上变为0，而是缓慢的由充电完毕时的值变为0。而原来的电路已断开，于是电感只能通过新电路放电，即电感开始给电容充电，电容两端电压升高，此时电压已经高于输入电压了。升压完毕。 说起来升压过程就是一个电感的能量传递过程。充电时，电感吸收能量，放电时电感放出能量。 如果电容量足够大，那么在输出端就可以在放电过程中保持一个持续的电流。
如果这个通断的过程不断重复，就可以在电容两端得到高于输入电压的电压。 一些补充1 AA电压低,反激升压电路制约功率和效率的瓶颈在开关管,整流管, 及其他损耗(含电感上). 1.电感不能用磁体太小的(无法存应有的能量),线径太细的(脉冲电流大,会有线损大). 2 整流管大都用肖特基,大家一样,无特色,在输出3.3V时,整流损耗约百分之十. 3 开关管,关键在这儿了,放大量要足够进饱和,导通压降一定要小,是成功的关键.总共才一伏,管子上耗多了就没电出来了,因些管压降应选最大电流时不超过0.2--0.3V,单只做不到就多只并联....... 4 最大电流有多大呢?我们简单点就算1A吧,其实是不止的.由于效率低会超过1.5A,这是平均值,半周供电时为3A,实际电流波形为0至6A.所以咱建议要用两只号称5A实际3A的管子并起来才能勉强对付. 5 现成的芯片都没有集成上述那么大电流的管子,所以咱建议用土电路就够对付洋电路了. 以上是书本上没有直说的知识,但与书本知识可对照印证. 开关管导通时，电源经由电感-开关管形成回路，电流在电感中转化为磁能贮存；开关管关断时，电感中的磁能转化为电能在电感端左负右正，此电压叠加在电源正端，经由二极管-负载形成回路，完成升压功能。既然如此，提高转换效率就要从三个方面着手：1.尽可能降低开关管导通时回路的阻抗，使电能尽可能多的转化为磁能；2.尽可能降低负载回路的阻抗，使磁能尽可能多的转化为电能，同
Boost电路学习笔记 Boost电路基本框图： 图1.1 BOOST电路的基本工作方式： 。MOSFET Q导通时为电感采用恒频控制方式，占空比可调。Q导通时间为T ON 充电过程，MOSFET Q关断时，为电感放电过程。 （1）MOSFETQ导通时，等效模型如图1.2。输入电压Vdc流过电感L。二极管D防止电容C对地放电。由于输入是直流电，所以电感L上的电流以一定的比率线性增加，这个比率跟电感大小有关。随着电感电流增加，电感里储存了一些能量。 图1.2 MOSFETQ关断时，等效模型如图1.3。由于电感L的电流不能突变的特性，
流经电感的电流不会马上变为0，而是缓慢由充电完毕时的值变为0。而原来的电路已断开，于是电感只能通过新电路放电，即电感L开始给电容C充电，电容两端电压升高，此时电压已经高于输入电压了。升压完毕。 图1.3 Boost电路波形分析：
图1.4 a I 大于0，BOOST 电路工作于连续模式，a I 等于0，BOOST 电路工作于不连续模式。BOOST 调整器最好工作于不连续模式。 MOSFETQ 导通时，V D 点接地，（假设MOSFET 导通，压降为0）电压为0V ，因 为输入电压恒定Vdc ,所以电感两端承受的电压为Vdc Vdc =-)0(为一个恒定值，因此流经电感的电流线性上升，其斜率为=??t /I L /Vdc ,L 为电感量，此时电感内部的电流变化如图1.4（e ）所示的上升斜坡，而MOSFET 内部的电流如图1.4（c ）所示。 MOSFETQ 关断时，由于电感电流不能突变的特性，电感两端的电压极性颠倒，