ibs_model是啥
时间: 2023-12-29 20:04:54 浏览: 31
IBIS模型是一种用于描述电子器件的模型,其中包含了关于器件管脚的缓冲器所需的相关数据信息。IBIS模型的结构包括了关键词和子参数,其中关键词用于表示每个缓冲器的数据,而子参数则包括了缓冲器的类型、输入高电平(Vinh)、输入低电平(Vinl)以及IC芯片的电容(C_comp)等信息。IBIS模型还包括了器件的V/I、V/T曲线、管脚与缓冲器的映射关系、封装参数、电气说明以及管脚的寄生参数等内容。IBIS模型具有特定的语法和书写格式,模型中的各个字段和信息都需要按照其语法格式进行书写。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [信号完整性分析学习--12--IBIS模型](https://blog.csdn.net/qq_29476769/article/details/123302724)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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蓝牙IBS_SLEEP_IND是指在蓝牙连接中,由主设备向从设备发送的命令,用于指示从设备进入睡眠状态。该命令通常在主从设备之间的通信空闲一段时间后发送,以节省从设备的电量。发送该命令的场景包括但不限于:在无数据传输的情况下,主从设备之间的空闲时间超过一定时间;主设备需要对从设备进行升级或配置更改等操作时等。
# 拟合GBM模型 gbm.model <- gbm(x = lung[, -c(1, 2)], y = lung.surv, distribution = "coxph") # 生成预测生存曲线的函数 predict_survival_func <- function(model, newdata) { predict.gbm(model, newdata = newdata, n.trees = 1000, type = "response") } # 计算integrated brier score ibs <- integrated_brier_score(lung.surv, predict_survival_func, model = gbm.model) ibs拆开详细讲解
好的,让我一步一步地解释这段代码。
首先,这段代码使用了GBM(梯度提升树)算法来拟合一个生存分析模型。具体来说,使用`gbm()`函数,其中:
- `x`参数是自变量数据集,这里使用了`lung[, -c(1, 2)]`表示去掉前两列(第一列是序号,第二列是生存时间)后的所有列作为自变量;
- `y`参数是因变量,即生存时间数据;
- `distribution`参数指定了使用的生存分布函数,这里使用了Cox比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)。
这样,`gbm.model`就是一个GBM模型对象。
接下来,定义了一个名为`predict_survival_func`的函数,用于生成预测生存曲线。这个函数需要传入两个参数:
- `model`,即生存分析模型对象;
- `newdata`,即新的观测数据,用于生成预测生存曲线。
在这个函数内部,使用了`predict.gbm()`函数来进行预测,其中:
- `model`参数是GBM模型对象;
- `newdata`参数是新的观测数据集;
- `n.trees`参数指定了使用的决策树个数,这里使用了1000个决策树;
- `type`参数指定了预测类型,这里使用了"response"表示预测生存概率。
最后,使用了一个名为`integrated_brier_score()`的函数来计算综合Brier分数(Integrated Brier Score,IBS)。这个函数需要传入三个参数:
- `lung.surv`,即生存时间数据集;
- `predict_survival_func`,即预测生存曲线生成函数;
- `model`,即生存分析模型对象。
这样,`ibs`就是计算出来的综合Brier分数。