# 研究生项目_Python

**Repository Path**: Violet034/postgraduate-program

## Basic Information

- **Project Name**: 研究生项目_Python
- **Description**: 存储研究生期间使用Python语言编写的项目代码。
在C语言复习结束后将此部分改写为C语言。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2022-11-23
- **Last Updated**: 2024-05-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 研究生期间项目

#### 介绍
存储研究生期间项目代码，主要用于IGBT模块的驱动电路优化，使用Python语言。

#### 软件架构
1.  批量重命名-用于将示波器中采集的10个CSV波形文件和12张图片批量重命名，存储驱动电路相关参数。
2.  数据预处理-双脉冲波形数据提取为动态参数（文件夹路径→CSV文件）。
3.  拟合算法集合-目前使用BP、SVR、线性回归、Xgboost，等待后续添加。
4.  优化算法集合-目前使用PSO、GA，等待后续添加。
5.  XGB_SHAP分析-使用SHAP解释模型对结果进行分析。


#### 安装教程

1.  等待添加requirements.txt文件

#### 使用说明

1.  搭建双脉冲测试电路，采集双脉冲测试波形，将波形命名为'开通电阻-关断电阻-壳温.csv'的格式，例：'03.3-18-80.csv'。
2.  将全部波形文件存储在同一个文件夹中，将文件夹路径赋予数据预处理函数中FolderIn变量，再确定其他路径参数后执行数据预处理程序。
3.  得到的CSV文件前10列为输入数据，后3列为输出数据，可以使用拟合算法集合进行建模。
4.  结果可以使用优化算法集合进行调参，提升预测精度。
5.  模型建立完成后，针对某一组动态参数，选择其中一项参数进行优化，例：开通损耗降低10%，将更改后的结果输入模型得到3个驱动电路参数。
6.  使用优化后的驱动电路参数进行双脉冲测试，观察优化效果是否达到预期。