Diskuzní fórum Elektro Bastlírny

Potřebuju algoritmicky najít stejné obvodové celky v netlistu dvouosého řízení čehosi. Ve schematu, popsaném textovým souborem Netlist, je pro každou osu shodné obvodové zapojení, liší se jen referenčními čísly součástek. Je tam také část společná.
Potřebuju vyhledat a vypsat referenční označení párových součástek z první a druhé osy.
Netlis obsahuje seznam součástek, tj. referenční číslo, čísla vývodů s odpovídajícími názvy drátů (netname).
Existuje na to vhodný algoritmus, metoda nebo program?

Tak pokud je to normální text, tak to natáhnu do tabulkáče a libovolně zpracuju, ne?

Konkrétní příklad dat by neškodil, ale určitě je to zase přísně tajný (jako obvykle, že...).

Pokud návrhář není idiot, tak těm součástkám úmyslně přidělí podobná čísla, například v rozsahu 100 až 199 a 200 až 299.

Kdybych měl takovou úlohu algoritmizovat, asi bych začal od součástek s největším počtem spojů v obou netlistech.
Tedy s integrovaným obvodem s nejvíce vývody, který se vyskytuje v obou schématech, a pokud možno v každém jenom jednou.
Ať už by to byl operační zesilovač, nebo něco složitějšího.

Nemám informaci, že by něco takového bylo hotové a dostupné na trhu, ale stejně tak nemůžu vyloučit, že to některý drahý návrhový systém už neobsahuje.
Takovou věc by pak využil návrhář, který je idiot, a spoléhá se na automatické přidělování čísel.

Zná algebra vhodný algoritmus pro určení podobnosti topologie síťových grafů?
Tak třeba nějaká podobnost z rozpoznávání obrazu...? Jak funguje algoritmus rozpoznávání textu?

Asi bude dobrý začátek najít součástky stejné hodnoty se sudým počtem výskytů. A mezi nimi hledat shodné topologie podle hodnot.
A začít párovou součástkou s největším počtem pinů.

Kolik je tam součástek a kolikrát to budeš dělat? Ne, že bych byl proti algoritmizaci, ale aby v tomhle případě nebylo lepší vytisknout si dva papíry, vzít tužku a odškrtávat a zapisovat.

Škoda, že teď nemám času ani za mák, zní to jako zajímavá úloha.
Testovací data by nebyla (jestli to nejde zveřejnit, tak data podobného obvodu ve stejném formátu)?
Vzásadě by to mělo jít řešit různě, od grafů přes statistické metody až po AI.
Grafy jsou klasické algoritmy, to ostatní je spíš černá magie.

Nevronová síť by se dala přirovnat k brůtálně velkému a složitému filtru FIR. Nebo spíš kaskádě brutálních filtrů zapojených zasebou.
Trénování sítě je vlastně hledání koeficientů těch filtrů.

Jestli to budeš dělat ručně, tak se vyplatí začít součástkami s více vývody

Součástek je přes sedmnáct set. Opakované použití časté.

notvl, než to programovat, tak to budu přepisovat ze schématu

ale asi, jestli si to dobře představuju, tak by to mohlo vést na shlukovou analýzu, popřípadě na RBF neurony, používali se (možná i používají) na čtení písma z rastrových obrázků, ale stejně, pokud výsledek má být že odpor R101 je to samé jako R1035 v druhé ose, tak rychlejší bude to ručně přepsat ze schématu

Už v úvodním dotazu kulikus píše, že má textový Netlist.

Zmije píše:Testovací data by nebyla ?

Testovací data získáš snadno.
Vezmeš libovolné schéma, a použiješ funkci automatického přiřazování pozičních čísel.
(Pro začátek bych zkusil nejvýše deset součástek.)

Zmije píše:Testovací data by nebyla (jestli to nejde zveřejnit, tak data podobného obvodu ve stejném formátu)?

Něco připravím.