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开关电容转换器是一种用于电能转换的电子器件，它可以将直流电能转换为不同电压或电流的形式。合成器研究是指对开关电容转换器的工作原理、性能特点、控制策略等进行研究和分析，以便优化其设计和应用。
在合成器研究中，首先需要对开关电容转换器的工作原理进行深入理解，包括其基本结构、工作模式、电路拓扑等方面的知识。然后可以通过数学建模和仿真分析等方法，对其性能特点进行研究，比如输出电压波形、效率、稳定性等方面的特性。
另外，合成器研究还涉及到对开关电容转换器的控制策略进行优化，包括传统的PWM控制、电流模式控制、电压模式控制等方面的研究。通过对控制策略的优化，可以提高开关电容转换器的性能表现，使其在不同应用场景下具有更好的适用性。
合成器研究是对开关电容转换器的工作原理、性能特点和控制策略进行系统研究和分析，旨在优化其设计和应用，提高其性能表现，推动其在电能转换领域的应用和发展。
本研究致力于开发一种基于可重构转换器的合成器研究，即Reconfigurable-Converter-Synthesiser，旨在实现切换表和线路图的自动生成。我们采用了一种开关电容转换器的设计思路，在电容器之间切换以控制输出电压。该转换器通过可编程技术实现配置存储单元的控制，可根据不同的负载和输入电压需求，实现快速地重新配置。因此，我们的设计方案具有高度的灵活性和适应性，且具有很好的转换效果。
我们的研究主要围绕可重构转换器的合成器展开，以实现切换表和线路图自动生成。如此一来，我们的合成器能够自动生成所需的电路，无需手动输入电路设计，同时也避免了设计中可能出现的误差。我们通过对不同电容值进行数值计算和仿真，对电容切换状态进行控制，以实现转换器工作电路的合成。同时还引入了可编程技术，以便快速、准确地重新配置转换器。最终，我们通过将切换表和线路图输出至Excel表格中，实现了快速、方便的电路设计。
综上，我们的研究提供了一种基于可重构转换器的合成器研究方案，该方案具有重要的实际应用价值。我们的合成器能够自动生成切换表和线路图，极大地提高了设计和开发效率，同时也避免了人为因素带来的设计误差。我们的研究成果将为相关领域的电路合成研究提供新的思路和方法，应用于电路制造方面也具有广泛的发展前景。
主函数：
if __name__ == "__main__":
designer_SPTT,SW_connection,capacitors,top_sw,SW_init= main(["2","3","4"],1)
caps = max(capacitors)
# now we create the dataframe (or excel sheet switching table)
df = pd.DataFrame(designer_SPTT)
df.to_excel("../results/switching_table.xlsx")
# draw the circuit
d = draw_fib(caps,SW_connection,top_sw,SW_init)
#d.draw()
d.save('../results/my_circuit.svg')
if __name__ == "__main__":
designer_SPTT,SW_connection,capacitors,top_sw,SW_init= main(["2","3","4"],1)
caps = max(capacitors)
# now we create the dataframe (or excel sheet switching table)
df = pd.DataFrame(designer_SPTT)
df.to_excel("../results/switching_table.xlsx")
# draw the circuit
d = draw_fib(caps,SW_connection,top_sw,SW_init)
#d.draw()
d.save('../results/my_circuit.svg')
部分代码：
# if ivalid input the list will be empty
#return requested_SPTT
if len(requested_SPTT.keys()) == 0:
#print Invalid input
return 0
# we have multiple VCRs
# this will calaculte the dissimilarity between options
requested_SPTT = flip_connection(lengh_match(requested_SPTT))
mintrans_SPTT = dissimilarity(requested_SPTT)
requested_SPTT = min_dissimilarity(mintrans_SPTT)
# the minmum transition doesn't include the VCR, thereofre, I'm recalculating it here.
selected_VCR = defaultdict(list)
for i in requested_SPTT:
three_count = (i == 3).sum()
temp_VCR = str(calc_VCR(i, np.flip(weights_list[str(len(i)-three_count-2)]),three_count))
selected_VCR[temp_VCR].append(i)
#print ('\nNumber of capacitors needed: ' + str(capacitors) + '\n')
# to order the gain in inc order :
od = OrderedDict(sorted(selected_VCR.items(),key = lambda x: float(Fraction(x[0]))))
# Create dictionary for the order, reversed gains
VCR_CODE,top_gear,top_sw = defaultdict(list),defaultdict(list),defaultdict(list)
# I have used flip with v so I can reverse the order, where the input comes first
for (k, v) in od.items():
w = [("GND" if str(val) == '0' else val) for val in v[0] ]
w = [("Vin" if str(val) == '1' else val) for val in w]
w = [("Vout" if str(val) == '2' else val) for val in w]
w = [("X" if str(val) == '3' else val) for val in w]
# print("Gain: "+str(round(float(Fraction(k)),3)),", State: "+str(w))
VCR_CODE[str(round(float(Fraction(k)), 3))] = w
sptt_code = VCR_CODE
VCR_set = list(sptt_code.keys())
capacitors.sort()
# topswitchies list
for j,i in sptt_code.items():
three_count = i.count("X")
top_sw[three_count].append(i[three_count])
if (three_count>0):
top_gear[j].append(i[three_count])
i[three_count] = "X"
designer_SPTT,SW_connection,SW_init = desiner_code_generator(sptt_code,VCR_set,top_gear,top_sw)
return designer_SPTT,SW_connection,capacitors,top_sw,SW_init 文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]梅纯.开关电容变换器的研究[D].华中科技大学,2007.DOI:10.7666/d.d089490.
[2]梅纯.开关电容变换器的研究[D].华中科技大学,2009.DOI:CNKI:CDMD:2.2009.036841.
[3]邹志鹏.应用于射频LNA的开关电容DC-DC转换器的研究[D].南京航空航天大学,2014.