LunarLander复现：07、基于LunarLander登陆器的DQN强化学习案例（含PYTHON工程）08、基于LunarLander登陆器的DDQN强化学习（含PYTHON工程）09、基于LunarLander登陆器的Dueling DQN强化学习（含PYTHON工程）

本文介绍了使用SiWave和Ansys Electronics Desktop进行EMMC信号波形与眼图仿真的方法。首先通过SiWave对单信号线进行S参数仿真并导出SNP文件，然后在Circuit中搭建仿真工程，包括导入S2P文件、设置激励源、添加驱动器与接收端的IBIS模型，并插入电压探头。通过瞬态仿真器和眼图仿真器分别获取电压波形和眼图结果。进一步考虑封装耦合效应，导入多个端口的SNP文件进

本文介绍了使用SiWave和Ansys Electronics Desktop进行EMMC信号波形与眼图仿真的方法。首先通过SiWave对单信号线进行S参数仿真并导出SNP文件，然后在Circuit中搭建仿真工程，包括导入S2P文件、设置激励源、添加驱动器与接收端的IBIS模型，并插入电压探头。通过瞬态仿真器和眼图仿真器分别获取电压波形和眼图结果。进一步考虑封装耦合效应，导入多个端口的SNP文件进

LunarLander复现：07、基于LunarLander登陆器的DQN强化学习案例（含PYTHON工程）08、基于LunarLander登陆器的DDQN强化学习（含PYTHON工程）09、基于LunarLander登陆器的Dueling DQN强化学习（含PYTHON工程）

stochastic policies: 这是指实际执行的动作是对概率分布采样得到的，因为TRPO and PPO都是AC框架下的产物，其执行的动作取决于输出策略网络的概率分布的采样。deterministic policies：可以通过网络给每个动作的打分，通过贪婪策略选定最高打分的动作执行。on-policy&off-policy：on-policy就是采样的数据和某个策略强绑定，也就是采样的

本文以 Ansys Siwave 为例，介绍了 PCB 上 eMMC 信号的波形与眼图仿真流程，包括 IBIS 模型导入、仿真向导配置、激励源设置及时域参数选择等关键步骤。结合数据线、时钟线和命令线的不同特点，说明了 PRBS 与自定义比特序列在 SI 分析中的应用方法。随后通过接收端波形和眼图结果，分析了眼高、眼宽、抖动、噪声、ISI、反射与串扰等核心指标的工程意义。整体内容适合作为 Siwav

负载调制平衡放大器Load Modulation Balanced PA，简称LMBA是2016年Cripps大佬分析实践的：An Efficient Broadband Reconfigurable Power Amplifier Using Active Load ModulationLMBA本质是是一种双输入的架构，在实现宽带和高回退方面具备优势。但是与常规的双输入的Doherty、Outp

TRPO强化学习算法主要分为3个部分，分别介绍其理论、细节、实现本文主要介绍TRPO的理论和代码的对应、实践其他算法：07、基于LunarLander登陆器的DQN强化学习案例（含PYTHON工程）08、基于LunarLander登陆器的DDQN强化学习（含PYTHON工程）09、基于LunarLander登陆器的Dueling DQN强化学习（含PYTHON工程）10、基于LunarLander

stochastic policies: 这是指实际执行的动作是对概率分布采样得到的，因为TRPO and PPO都是AC框架下的产物，其执行的动作取决于输出策略网络的概率分布的采样。deterministic policies：可以通过网络给每个动作的打分，通过贪婪策略选定最高打分的动作执行。on-policy&off-policy：on-policy就是采样的数据和某个策略强绑定，也就是采样的

STM32CUBEMX配置教程（十）STM32的ADC读取内部温度传感器