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一、前言 随着智能驾驶技术的发展， 端到端的解决方案 被越来越多的开发者提及，各大汽车企业争先恐后将端到端智驾方案部署到量产新车型上。过去，智能驾驶方案一直是按照 感知、决策、规划、控制 这类规则驱动（rule-based）的模块化方法推进，然而规则驱动的模块化方案存在“ 规则难以穷举、ODD边界模糊、扩展与维护升级困难 ”等局限性。因此端到端的学习驱动（learning-based）方案应运而生。 端到端的方案具有很多显而易见的优势， 首先，它具备较强的泛化能力 ，可以通过数据发现潜在规律，适应多样化和复杂场景； 其次，端到端可实现全面优化 ，学习驱动直接将输入（如传感器数据）映射到输出（如车辆控制指令），避免了模块化方案中的中间过程（如感知、决策和控制分离）可能导致的信息丢失或误差累积； 此外，端到端可持续学习和升级 ，模型可以通过在线学习或周期性训练，不断吸收新数据，从而适应动态变化的环境需求，如更新的道路法规、复杂的新场景等。 图 1 自动驾驶传统模块化方案与端到端方案 可见，端到端智驾方案优势非常明显，但是对于仿真测试来说却是 “灾难性的挑战” 。过去模块化智驾方案中，感知与规控之间有 显性接口 。无论是SIL仿真还是HIL仿真，可以轻松绕过感知模块，直接对规控进行仿真测试（即使输入合成的低置信度图像或点云，也不对感知进行评测）。而端到端方案的到来， 不再有所谓感知与规控接口 ，原有SIL或HIL仿真方案需要重构。 面向端到端的智驾仿真必须从传感器输出数据切入，提供一种置信度高、一致性好、覆盖率全面、故障注入便捷的全链路闭环仿真方案。 我们探索了一种有效的端到端智驾仿真解决方案，在 仿真引擎 和 数据传输 上进行了大幅优化，以应对端到端带来的挑战，整体框架如 图2 所示。本方案充分利用了智能驾驶的 中间件技术 ，将仿真引擎生成的传感器原始数据（部分为结构化数据）直接传递给智驾应用层，绕过了传感器硬件和驱动，缩短了仿真数据传输链路，规避了仿真系统开发过程带来的复杂适配与调试工作。大大缩短开发周期的同时，还显著降低了整个仿真系统的成本。 图 2 基于软件定义接口和中间件的闭环测试 二、XIL架构仿真 方案核心架构基于 aiSim仿真器 ，采用 XIL架构 ，并提供开放灵活的API接口，满足不同仿真测试需求。无论是传感器模型、车辆动力学，还是场景构建，都有对应的功能模组来实现。 图 3 aiSim XIL架构示意图 aiSim Air引擎支持如 Raster、Raytrace等多种渲染方案 ，并兼容 3DGS/NeRF 等技术，能够在平衡渲染效率和置信度的同时，优化资源占用和数据传输效率。此外作为通过 ISO 26262 ASIL D认证 的仿真工具，aiSim能够在不同传感器和天气条件下提供完全的 确定性和一致性 。 图 4 Raster和Raytrace渲染支持 图 5 兼容三维重建场景 三、灵活先进的场景构建方案 此外，我们采用了多种 先进的场景构建方案 ，极大地增强了测试的灵活性和广度。交互式图形化场景编辑工具支持 OpenScenario 和aiSim自定义的 AimScenario 两种场景格式，能够逐帧回放编辑过程。 图 6 图形化场景编辑工具 高斯泼溅渲染器（GGSR） 则可以在3D重建场景中动态插入物体，优化环境条件，减少伪影，修复镜头下的非一致性问题。 图 7 非一致性修正 图 8 三维重建场景天气环境编辑 图 9 任意视角下多模态效果图 LogSim2WorldSim 进一步通过云端自动化处理和分析原始数据，实现了基于EuroNCAP等法规场景的切片、预测试和回放功能。 图 10 LogSim2WorldSim方案转换流程 在完成场景构建后，通过VRU、建筑物、道路标志和天气等动静态元素， 对场景的边缘条件进行探索 ，确保 端到端测试全面覆盖 。 图 11 场景泛化方案 四、高保真物理传感器模型 在传感器仿真方面 ，通过物理级相机、激光雷达和毫米波雷达模型等丰富模型库的支持，可以实现 快速配置和参数调整 。此外通过精准仿真HDR、高动态范围、动态模糊、曝光等不同的视觉效应，能够确保各种驾驶环境和天气条件下的 高保真度测试 。 图 12 相机模型镜头效应 图 13 镜头不同曝光次数下HDR图像 图 14 不同天气条件下镜头效果 激光雷达和毫米波雷达模型也能有效模拟不同天气条件下的传感器行为，为高效的多目标检测和车道线检测任务 提供可靠数据支持 。 图 15 激光雷达BRDF材质反射 图 16 雨雪天气激光雷达点云输出效应 图 17 激光雷达点云置信度验证 图 18 毫米波雷达点云 五、置信度与仿真结果分析 我们还对采用此方案的仿真结果进行了详细的验证。 例如，在车道线检测任务中，aiSim仿真与真实世界数据之间的召回率一致，达到了 98.45% 的高准确率。多个目标检测任务的测试结果也表明，仿真与实际表现 高度契合 ，尤其在近距离目标的检测中， 召回率表现优异 。 图 19 置信度测试1：车道线检测算法 图 20 置信度测试2：多目标检测 端到端智驾仿真方案还在多个测试环境中展现了出色的表现，包括实车静态和动态测试、车辆模型与动力学模型的集成，支持FMU接口快速接入第三方动力学模型。 图 21 动力学测量和建模 每次仿真结束后，系统会自动生成 SQLite数据库文件 ，方便进行深入的分析和数据挖掘，确保测试结果的全面性和准确性。 图 22 测试结果可视化分析 六、应用案例分享 随着自动驾驶测试需求的日益复杂，基于aiSim为核心的端到端仿真方案凭借其 易于扩展 的特性，可以支持 SiL/HiL等多种应用场景 ，并提供了与 ROS2、Simulink、Matlab 等系统的无缝集成。 图 23 基于DMA视频注入闭环测试方案及监测窗口 我们还尝试探索了 专为GNSS集成域控制器、决策功能快速测试等场景 的测试方案，进一步提高了测试效率，降低了硬件成本。 图 24 GNSS联合仿真方案 七、结语 本次介绍的 端到端智驾仿真测试方案 ，以 aiSim引擎 和 XIL架构 为核心支撑，凭借其 开放的接口设计 、 灵活的场景构建 与 测试功能 ，为自动驾驶技术的验证与优化提供了强有力的支持。无论客户面临的是 提升测试效率 的迫切需求，还是 降低成本 的现实压力，端到端智驾仿真测试方案都能帮助客户轻松应对自动驾驶测试中的种种复杂挑战，实现技术难题的快速解决。

在《手把手教你搭建OpenScenario交通场景（上）》中，我们已经介绍，在动力学仿真软件ModelBase中对车辆、行人、物体和RSU四类实体进行创建后，实体的名称将根据各自类型出现在编辑器左上位置的实体列表中进行显示，并可用于通过点击在编辑器中实现快速查找。 模型库 包括车辆模型和驾驶员模型两部分，其中，关于车辆模型部分，列表中不同的模型将在软件运行动画界面中显示不同样式，并且支持对车辆中心和边界框等外观参数进行编辑；而驾驶员模型部分，则可对体现其驾驶风格的如舒适加/减速度，最小换道距离，超车渴望度等各类参数，是否遵守交通规则等特征进行设置，或对驾驶员模型进行新建或删除。 随机交通 可用于设置场景中是否开启随机交通流功能，在功能开启后可选择周边待生成随机交通车辆的中心实体，设置生成车辆的范围区域、最大数量、类型占比和最大期望速度等信息。如下图所示，随机交通车只生成在图中的暗灰色区域，当随机车辆跑出椭圆区域则会被自动消除，图中椭圆区域的车辆继续行驶。场景中的所有随机车辆均处于自动驾驶模型，车辆采用随机终点。 环境配置 可用于配置场景运行时的环境参数，支持对光照、云层和晴雨雪雾尘天气变化，以及路面积水情况进行模拟，并实现运行动画中的显示效果，在环境配置界面中可供修改的参数及其含义如下表所示： 交通灯配置 在通过道路编辑器进行交通灯添加并与控制器绑定的基础上，在配置界面中能够以每个控制器为单元对交通灯相位总时长，各色交通灯（包括通行--绿色、注意--黄色、停止通行--红色）相位时长占比进行设置，来作为车辆通过各个交叉路口的交通准则。 SCP编辑 SCP指令是通过发送指令的方式控制仿真运行过程中实体的行为。在SCP编辑界面，点击“生成”按钮，可生成勾选框所对应的SCP指令。运行时点击“发送”可将文本框中的指令发送至后端执行。点击“重置”按钮可取消所有勾选并清空输入框。 SCP指令采用了xml的格式，通过节点名称来确定指令的内容，通过节点中的参数确定指令的详细内容。SCP主要包括七类控制指令：交通行为指令（Traffic）、实体控制指令（Player）、环境控制指令（EnvironmentAction）、交通灯控制指令（TrafficLight）、设置参数指令（Set）、动画控制指令（Animator）、接口指令（API）。通过灵活运用各种SCP指令可以搭建更丰富的场景，测试更复杂的功能。 另外，通过点击“生成”按钮来生成的SCP指令也可以复制粘贴到车辆行为设置-触发条件及行为界面中，作为上述以SCP形式进行车辆行为设置的代码内容来使用。 动态监测 动态监测界面可以监测实体在运行时的实时数据，在运行状态时，选中实体，打开动态监测界面，界面中会实时显示该实体的动态参数。各参数的含义如下： · 实体名称：选中实体的名称 · 实体id：选中实体的id · X坐标：选中实体的X坐标 · Y坐标：选中实体的Y坐标 · Z坐标：选中实体的Z坐标 · 实体速度km/h：选中实体的速度 行驶路线列表 行驶路线列表位于场景编辑器的左下方，在行驶路线列表中存放该场景中的车道路线和不规则轨迹。 · 车道路线 ① 新建车道路线：在车道路线列表中，右击“车道路线”，弹出新建选项，点击新建路线，会自动新建出一个空的车道路线表格，此时进入“路线模式”，鼠标光标也将变为十字标志。在场景编辑区域内点击道路即可将指定的道路作为一个路线点添加进表格中，然后可继续在道路中沿着车辆行驶的下游方向选择路线点，高亮显示的车道数量不断增加，最终完成车道路线的创建。 ② 编辑车道路线：对于已经创建的车道路线，可以在车道路线列表中进行选中，然后对车道路线表格中的路线点进行删除，或通过点击“新建路线点”按钮进入车道路线编辑模式，在该路线下游继续添加路线点以实现路线的进一步延伸。 ③ 删除车道路线：对于已经创建的车道路线，可以在车道路线列表中进行选中，然后右键点击“删除路线”选项进行整条车道路线的删除。 · 不规则轨迹 不规则轨迹是由多个坐标点根据一定的连接方式确定的运行轨迹，ModelBase支持以Polyline（折线）、Clothoid（羊角螺旋线）、Nurbs（B样条曲线）三种方式对选定的坐标点进行自动连接。 ① 新建不规则轨迹：在车道路线列表中，右击“不规则轨迹”，弹出新建选项，点击新建路线，会自动新建出一个空的不规则轨迹表格，此时进入“不规则轨迹模式”，鼠标光标也将变为十字标志。在场景编辑区域内点击任意区域即可作为一个轨迹点添加进表格中，在点击的过程中，新增的轨迹点将与上一个轨迹点已选定的轨迹类型进行自动链接，最终形成一条理想的不规则轨迹。 ② 编辑不规则轨迹：对于已经创建的不规则轨迹，可以在不规则轨迹列表中进行选中，然后对不规则轨迹表格中的轨迹点进行删除或坐标值修改，或通过点击“新建轨迹点”按钮进入编辑模式，在该轨迹下游继续添加轨迹点以实现轨迹的进一步延长。 ③ 删除/隐藏不规则轨迹：右键不规则轨迹的名称，例如“trajectory_0”，点击删除轨迹，即可将该选中的不规则轨迹删除。点击“隐藏轨迹”，即可将选中的不规则轨迹隐藏。 ④ 导入不规则轨迹：右击“不规则轨迹”，点击“导入轨迹”，弹出选择窗口。“导入轨迹”功能支持导入 或 格式的GPS轨迹文件，其中每一列数据需要满足对应的数据格式，例如：数据文件第一列为时间，第二列为纬度，其余各列以此类推。“导入轨迹” 实际是根据设置的参考经纬度将一系列经纬度轨迹点转换为世界坐标系下的轨迹点，暂时只用到轨迹点经纬度信息。目前支持导入的类型包括*.txt格式的文本文件、*.xls、*.xlsx 格式的Excel文件。 在完成上述两种行驶路线的创建后，车道路线和不规则轨迹将分别出现在编辑器左下角的列表中，并在车辆行为配置--初始状态子界面中，选择基于“指定不规则轨迹”或“指定车道路线”的行驶路线控制模式时进行对应使用，随后被设置车辆将沿该路线进行行驶。 ModelBase是经纬恒润自主研发的综合驾驶测试仿真软件，具备车辆动力学模型及智能驾驶场景仿真能力，可用于乘用车、商用车的整车电控系统、ADAS系统的设计、测试和验证。可以覆盖电控系统的整个开发周期，包括早期的算法仿真测试（MIL/SIL），控制器的硬件在环测试（HIL），半实物台架测试（如电机台架、动力系统台架、整车台架等），以及车辆在环测试（VIL）。 了解更多 ModelBase软件可免费申请试用，请致电 010-64840808转6117或发邮件至market_dept@hirain.com（联系时请说明来自面包房社区）

OpenScenario是一种专为自动驾驶系统仿真测试设计的场景描述语言，它基于XML格式，旨在提供一个标准化、模块化的框架，用于定义和重现复杂的道路交通场景。该语言不仅能够详细描绘车辆、行人、交通信号及其他动态交通参与者的行为模式，还涵盖了环境条件（如天气、光照）和道路基础设施的设定，为自动驾驶系统的验证提供了丰富且逼真的测试环境。 与OpenDRIVE专注于静态道路网络建模不同，OpenScenario更多地聚焦于动态交通场景的构建，它允许开发者灵活设定车辆间的交互逻辑、事故触发条件、紧急避让情形等，以全面评估自动驾驶系统在各种极端或异常状况下的反应能力。通过OpenScenario，开发者能够创建从简单的直行、转弯测试到复杂的城市拥堵、高速公路超车、夜间行驶等多种场景，确保自动驾驶系统在面对真实世界复杂多变的交通环境时，能够做出安全、合理的决策。 经纬恒润动力学仿真软件ModelBase基于OpenScenario1.0标准，开发内嵌了场景编辑器，可用于对仿真测试过程中的车辆行驶道路模型之外，继续进行周边动态场景的搭建。从搭建的形式上，软件支持通过导入OpenScenario1.0格式文件来实现场景的自动复现，然后可利用场景编辑器在此基础上进行编辑修改，或是从零开始进行动态交通场景的创建。从两者的关系来看，交通场景依赖于道路模型存在，而在同一个道路模型下，可创建多个不同交通场景，并支持通过选择激活的形式进行待运行场景间的切换。当然，编辑后的交通场景也可以OpenScenario格式对外导出使用。 下面我们来一起看一下场景编辑器的功能和操作使用方法，场景编辑器的操作界面如下图所示。 菜单栏 场景编辑器的菜单栏中包括文件、编辑和窗口三个选项，通过将鼠标放着在选项上将自动弹出其对应的下拉选项，然后可使用鼠标左键单击进行具体的功能选择，其中： · 文件：用于对场景文件进行操作，包括新建、打开、保存和地址另存为 · 编辑：囊括了工具栏中的场景编辑工具，可在交通场景编辑过程中进行使用 · 窗口：用于管理编辑器布局中窗口的显示和关闭 工具栏 为便于用户在交通场景搭建过程中对编辑工具进行快速调用，编辑器将菜单栏--编辑中的工具显示在工具栏，通过鼠标左键单击可直接进行选择或切换，包括以下几个方面。 · 创建车辆 进入车辆模式，点击后的鼠标光标在编辑器内将变为蓝色小车图标，通过在道路中再次点击来进行放置，从而实现一个车辆实体的初步创建。创建完成后，界面中将自动弹出“车辆行为设置”对话框，可对车辆信息和行驶路线等初始状态进行预设，并以“触发条件+车辆行为”组合的形式对行驶过程中车辆的行为变化情况进行预设，其中需要重点关注的有： ① 在初始状态--车辆信息中，新增车辆默认为非主车（交通车），将自动生成命名并在编辑器界面中显示为蓝色；通过选择为主车以后，可通过“名称”下拉选项与工程中已创建的车辆动力学模型进行绑定，主车在编辑器界面中显示为黄色，以示与交通车之间的区别。 ② 在初始状态--行驶路线中，选择“指定不规则轨迹”或“指定车道路线”模式前，需提前定义与之对应的“轨迹”或“路线”，之后可在下拉选项中进行选用。 ③ 在触发条件及行为子界面中，可在车辆行为列表中创建一个或多个event，然后可以测试需求，对event的触发条件进行定义，并选择车辆在此阶段发生的横纵向行为变化。另外，也可以通过SCP指令作为一种特殊的行为定义形式，实现对车辆行为或交通场景变化的控制。 · 创建行人 进入行人模式，点击后的鼠标光标在编辑器内将变为人形图标，通过在道路中或路旁再次点击来进行放置，从而实现对一个行人实体的初步创建。创建完成后，界面中将自动弹出“行人行为设置”对话框，可对行人的位置、外观模型和初速度信息和行驶路线等初始状态进行预设，并以“触发条件+行人行为”组合的形式对不同触发条件下行人的行为变化情况进行预设。例如，可实现定义行人行走的不规则轨迹，然后将触发条件设置为相对于车辆位置进行触发，随后令其行走速度由无到有进行变更，由此可实现行人横穿道路这一交通场景的搭建。 · 创建物体 进入物体模式，点击后的鼠标光标在编辑器内将变为物体图标，通过在道路中或路旁再次点击来进行放置，从而实现对一个物体实体的初步创建。创建完成后，界面中将自动弹出“物体配置”对话框，可对物体的名称，外观（物体模型），放置位置和角度等进行设置。 通过对车辆、行人和物体模型进行选择，ModelBase支持令这些实体在动画界面中呈现出不同的外观样式，如下图所示。 · 创建RSU 进入RSU模式，点击后的鼠标光标在编辑器内将变为RSU图标，通过在道路中或路旁再次点击来进行放置，从而实现对一个RSU实体的初步创建。创建完成后，界面中将自动弹出“V2X信号配置”对话框，可用于对场景中车辆的OBU进行开启/关闭，或对RSU的基础参数和对外发送的事件信息等进行配置。RSU模块主要用于V2X仿真测试工况的搭建，上述V2X配置界面也可以通过工具栏中的“V2X编辑”按钮进行开启。 在完成上述行为设置后，可通过点击界面右下角的“确认”按钮进行关闭，当然，后续如需对实体再次进行修改设置，可通过鼠标左键双击界面中的实体标志重新打开配置界面。至此，创建实体的方法已介绍完毕，了解更多场景搭建教程，敬请关注《手把手教你搭建OpenScenario交通场景（下）》 ModelBase是经纬恒润自主研发的综合驾驶测试仿真软件，具备车辆动力学模型及智能驾驶场景仿真能力，可用于乘用车、商用车的整车电控系统、ADAS系统的设计、测试和验证。可以覆盖电控系统的整个开发周期，包括早期的算法仿真测试（MIL/SIL），控制器的硬件在环测试（HIL），半实物台架测试（如电机台架、动力系统台架、整车台架等），以及车辆在环测试（VIL）。 ModelBase 软件可免费申请试用，只需要发送【姓名、联系电话、邮箱、公司 / 学校名称、部门 / 院系、申请版本（动力学版本 / 智能驾驶版本）】信息到 market_dept@hirain.com 即可。

在自动驾驶领域，实现 高质量的虚拟传感器输出 是一项关键的挑战。所有的架构和实现都会涉及来自质量、性能和功能集成等方面的需求。aiSim也不例外，因此我们会更加关注于多个因素的协调，其中， aiSim传感器实现的神经网络渲染仿真方案 ，在aiSim能够在现有功能上实现多用途扩展的同时，也可以最大程度上保留原始特性。 一、现有问题 从当前学术界对于神经渲染的研究来看，不同的方案都会给虚拟世界带来一定的限制，从而无法让仿真充分发挥作用。我们在aiSim中提供了一种不同且具有更高集成度的方案，即 aiSim的通用高斯泼溅渲染器 （General Gaussian Splatting Renderer），这一方案结合了 渲染速度、集成灵活性和卓越的视觉保真效果 ，为当下的神经网络三维重建技术带来了新的内容。 其中一点就是传统方案中，广角镜头的渲染和处理总是不尽人意，但这一传感器又是自动驾驶仿真中最为常见的用例之一，但在aiSim的方案中我们克服了这一局限性。 二、康谋方案 原始的算法在高斯泼溅投射的处理过程中往往会引入若干限制，阻碍了传感器的合理渲染，主要源于是近似误差（approximation error），当处理FOV更大的镜头时，误差会显著增大。 左边是原始解决方案，它无法从六个摄像头中一致地生成图像。右边是aiSim的解决方案，它消除了这个问题， 并能投射出一致的图像。 这种独有的方案不仅能够处理相机传感器，还能够处理其他基于光线追踪的传感器类型，比如LiDAR和Radar。而在之前的ADAS/AD仿真中，无法扩展到不同传感器模式则是大多数神经渲染解决方案面临的最大挑战之一。 为此，我们重现思考了高斯泼溅解决方案，重建算法流程，通过新一套的高斯泼溅渲染器完美解决了前述的限制，完 美的组合了各种虚拟镜头组合的畸变图像。 1、aiSim通用高斯泼溅渲染器 （1）一致性 aiSim通用 高斯 溅射渲染器和现有光栅化解决方案具有 相当的性能水平 ，即使在硬件在环方案中，也可以模拟高端（4K）多摄像头传感器设置。由于该算法的通用性，您可以从基于光线追踪的传感器模式（如LiDAR和雷达）中一致地获得相同结果。 这意味着您 无需牺牲运行性能 ，因为渲染器可以保持足够快的速度以实时帧率工作。 （2）自由视角 此外，aiSim通用高斯泼溅渲染器还允许您在模拟场景中 自由移动摄像头 ，并使用不同的位置或传感器设置，且不会产生不可预测的伪影或故障。它使您能够近距离亲自查看各种物体表面的复杂细节。由于该算法可用于物理模拟甚至表面重建，因此其应用范围可以进一步扩大。 （3）完善的前置工作 以上的关键在于我们预先结构良好的数据采集和灵活的渲染方案位为所有物理级传感器的仿真提供了坚实的基础。 期待您继续关注康谋之后的文章，我们将分享更多有关aiSim的方案内容。

不知觉间本人从事于硬件开发工作也已经12年之久；不可避免的在项目中使用到运算放大器，也能算了解其特性了吧，说实话这几年已经渐渐不去考虑仿真了，更多时候都是直接根据经验结合估算的方式选用参数然后回板调试的方式，最近因为公司内部的人员培训需要，刚好遇到这本书的评测，就顺手申请了，能拿到手也算幸运之至了，在此需特别感谢作者给了本人一次培训课题的思路，也感谢平台提供的这次机会。 收到书后因为近期项目查bug的原因，只能粗略地看了下全文。给我的感觉是作者在理论研究上达到了很深的水准，各个章节理论衔接实例也比较到位，不过因为专业逻辑性很强的原因，可能更适合有较多经验的工程师或者相关研究人员使用，不建议刚接触电子电路相关的人员上手学习。 全书6个章节。 第1章为基础理论，主要讲解环路稳定性的判定准则，这也是所有稳定性判断的依据，一定要特别认真学习理解。第2/3章是讲解决不稳定情况的两个具体方法_单反馈和双反馈补偿设计，这部分建议结合实例或者过往工作调试的经验来理解更为合适。第4/5章是讲多种常见的运放设计电路实例，很方便读者更深入理解如何合理应用运放，解决不同场景下的问题。 特别值得一提的是，书中对环路增益AOLβ的详细分析，让我觉得相当出彩。书中指出，当AOLβ的相角θ=-180°且|AOLβ|≥1时，电路会发生自激振荡，导致不稳定，这一结论的推导过程严谨且逻辑清晰。另外一大亮点为本书将侧重点集中在仿真计算在运放电路稳定性设计中的应用，而且通过“原理分析、仿真计算、样机测试”三步学习法，详细展示了如何利用仿真软件（如PSpice）对电路进行仿真分析。这种从理论到实践的过渡，使得读者能够直观地看到不同参数设置下电路的稳定性表现，从而更深刻地理解稳定性设计的原理。在仿真计算部分，书中不仅给出了具体的仿真步骤和参数设置方法，还提供了丰富的仿真结果和图表。通过这些图表可以清晰地看到电路在不同频率下的增益和相位变化，从而判断电路的稳定性，这种方法很直观。