高速電機由于轉(zhuǎn)速高、體積小、功率密度高，在渦輪發(fā)電機、渦輪增壓器、高速加工中心、飛輪儲能、電動工具、空氣壓縮機、分子泵等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應用。永磁無刷直流電機由于效率高、氣隙大、轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)簡單，因此特別適合高速運行。高速永磁無刷直流電機是目前國內(nèi)外研究的熱點，其主要問題在于：（1）轉(zhuǎn)子機械強度和轉(zhuǎn)子動力學；（2）轉(zhuǎn)子損耗和溫升。本文針對高速永磁無刷直流電機主要問題之一的轉(zhuǎn)子渦流損耗進行了深入分析。轉(zhuǎn)子渦流損耗是由定子電流的時間和空間諧波以及定子槽開口引起的氣隙磁導變化所產(chǎn)生的。首先通過優(yōu)化定子結(jié)構(gòu)、槽開口和氣隙長度的大小來降低電流空間諧波和氣隙磁導變化所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)子渦流損耗；通過合理地增加繞組電感以及采用銅屏蔽環(huán)的方法來減小電流時間諧波引起的轉(zhuǎn)子渦流損耗。其次對轉(zhuǎn)子充磁方式和轉(zhuǎn)子動力學進行了分析。最后制作了高速永磁無刷直流電機樣機和控制系統(tǒng)，進行了空載和負載實驗研究。論文主要工作包括： 一、采用解析計算和有限元仿真的方法研究了不同的定子結(jié)構(gòu)、槽開口大小、以及氣隙長度對高速永磁無刷直流電機轉(zhuǎn)子渦流損耗的影響。對于2極3槽集中繞組、2極6槽分布疊繞組和2極6槽集中繞組的三臺電機的定子結(jié)構(gòu)進行了對比，利用傅里葉變換，得到了分布于定子槽開口處的等效電流片的空間諧波分量，然后采用計及轉(zhuǎn)子集膚深度和渦流磁場影響的解析模型計算了轉(zhuǎn)子渦流損耗，通過有限元仿真對解析計算結(jié)果加以驗證。結(jié)果表明：3槽集中繞組結(jié)構(gòu)的電機中含有2次、4次等偶數(shù)次空間諧波分量，該諧波分量在轉(zhuǎn)子中產(chǎn)生大量的渦流損耗。采用有限元仿真的方法研究了槽開口和氣隙長度對轉(zhuǎn)子渦流損耗的影響，在空載和負載狀態(tài)下的研究結(jié)果均表明：隨著槽開口的增加或者氣隙長度的減小，轉(zhuǎn)子損耗隨之增加。因此從減小高速永磁無刷電機轉(zhuǎn)子渦流損耗的角度考慮，2極6槽的定子結(jié)構(gòu)優(yōu)于2極3槽結(jié)構(gòu)。 二、高速永磁無刷直流電機額定運行時的電流波形中含有大量的時間諧波分量，其中5次和7次時間諧波分量合成的電樞磁場以6倍轉(zhuǎn)子角速度相對轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)，11次和13次時間諧波分量合成的電樞磁場以12倍轉(zhuǎn)子角速度相對轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)，這些諧波分量與轉(zhuǎn)子異步，在轉(zhuǎn)子保護環(huán)、永磁體和轉(zhuǎn)軸中產(chǎn)生大量的渦流損耗，是轉(zhuǎn)子渦流損耗的主要部分。首先研究了永磁體分塊對轉(zhuǎn)子渦流損耗的影響，分析表明：永磁體的分塊數(shù)和透入深度有關(guān)，對于本文設(shè)計的高速永磁無刷直流電機，當永磁體分塊數(shù)大于12時，永磁體分塊才能有效地減小永磁體中的渦流損耗；反之，永磁體分塊會使永磁體中的渦流損耗增加。為了提高轉(zhuǎn)子的機械強度，在永磁體表面通常包裹一層高強度的非磁性材料如鈦合金或者碳素纖維等。分析了不同電導率的包裹材料對轉(zhuǎn)子渦流損耗的影響。然后利用渦流磁場的屏蔽作用，在轉(zhuǎn)子保護環(huán)和永磁體之間增加一層電導率高的銅環(huán)。有限元分析表明：盡管銅環(huán)中會產(chǎn)生渦流損耗，但正是由于銅環(huán)良好的導電性，其產(chǎn)生的渦流磁場抵消了氣隙磁場的諧波分量，使永磁體、轉(zhuǎn)軸以及保護環(huán)中的損耗顯著下降，整體上降低了轉(zhuǎn)子渦流損耗。分析了不同的銅環(huán)厚度對轉(zhuǎn)子渦流損耗的影響，研究表明轉(zhuǎn)子各部分的渦流損耗隨著銅屏蔽環(huán)厚度的增加而減小，當銅環(huán)的厚度達到6次時間諧波的透入深度時，轉(zhuǎn)子損耗減小到最小。 三、對于給定的電機尺寸，設(shè)計了兩臺電感值不同的高速永磁無刷直流電機，通過研究表明：電感越大，電流變化越平緩，電流的諧波分量越低，轉(zhuǎn)子渦流損耗越小，因此通過合理地增加繞組電感能有效的降低轉(zhuǎn)子渦流損耗。 四、研究了高速永磁無刷直流電機的電磁設(shè)計和轉(zhuǎn)子動力學問題。對比分析了平行充磁和徑向充磁對高速永磁無刷直流電機性能的影響，結(jié)果表明：平行充磁優(yōu)于徑向充磁。設(shè)計并制作了兩種不同結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)子：單端式軸承支撐結(jié)構(gòu)和兩端式軸承支撐結(jié)構(gòu)。對兩種結(jié)構(gòu)進行了轉(zhuǎn)子動力學分析，實驗研究表明：由于轉(zhuǎn)子設(shè)計不合理，單端式軸承支撐結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速達到40，000rpm以上時，保護環(huán)和定子齒部發(fā)生了摩擦，破壞了轉(zhuǎn)子動平衡，導致電機運行失敗，而兩端式軸承支撐結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)子成功運行到100，000rpm以上。 五、最后制作了平行充磁的高速永磁無刷直流電機樣機和控制系統(tǒng)，進行了空載和負載實驗研究。對比研究了PWM電流調(diào)制和銅屏蔽環(huán)對轉(zhuǎn)子損耗的影響，研究表明：銅屏蔽環(huán)能有效的降低轉(zhuǎn)子渦流損耗，使轉(zhuǎn)子損耗減小到不加銅屏蔽環(huán)時的1/2；斬波控制會引入高頻電流諧波分量，使得轉(zhuǎn)子渦流損耗增加。通過計算繞組反電勢系數(shù)的方法，得到了不同控制方式下帶銅屏蔽環(huán)和不帶銅屏蔽環(huán)轉(zhuǎn)子永磁體溫度。采用簡化的暫態(tài)溫度場有限元模型分析了轉(zhuǎn)子溫升，有限元分析和實驗計算結(jié)果基本吻合，驗證了銅屏蔽環(huán)的有效性。
標簽： 無刷直流 電機轉(zhuǎn)子 渦流損耗
上傳時間： 2013-05-18
上傳用戶：zl123!@#
國外著名的電路教材的中文版。周玉坤翻譯。 電路第六版系統(tǒng)地講述了電路中的基本概念、基本理論、基本分析和計算方法。全書共分18章。主要內(nèi)容有電路基本元件、簡單電阻電路分析、電路常見分析法、運算放大器基本應用電路、一階和二階電路的分析、正弦穩(wěn)態(tài)分析及其功率計算、平衡三相電路、拉普拉斯變換及其應用、選頻電路、有源濾波器、傅里葉級數(shù)及傅里葉變換和雙端口網(wǎng)絡(luò)等。書中包含豐富的例題、詳盡的圖表資料，且內(nèi)容新，講解透徹，是一本電路分析的優(yōu)秀教材。
標簽： 電路
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：tfyt
本書首版于1962年，目前已是第六版。得益于作者長期教學經(jīng)驗的積累，本書已被國外許多著名大學選為電子、電力工程領(lǐng)域入門課程的教材。作者從3個最基本的科學定律(歐姆定律、基爾霍夫電壓定律和基爾霍夫電流定律)推導出了電路分析中常用的分析方法及分析工具。書中首先介紹電路的基本參量以及電路的基本概念，然后結(jié)合基爾霍夫電壓和電流定律，介紹節(jié)點和網(wǎng)孔分析法以及疊加定理、電源變換等常用電路分析方法，并將運算放大器作為電路元件加以介紹；交流電路的分析開始于電容、電感的時域電路特性，然后分析RLC電路的正弦穩(wěn)態(tài)響應，并介紹交流電路的功率分析方法，接著還對多相電路、磁耦合電路的性能分析進行了介紹；為了使讀者更深入了解電路的頻域特性，本書還介紹了復頻率、拉普拉斯變換和s域分析、頻率響應、傅里葉分析、二端口網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。作者注重將理論和實踐相結(jié)合，很多例題、練習、章后習題還是正文中的應用實例都取自于業(yè)界的典型應用，這也是本書的一大特色。 本書可作為信息電子類、電氣工程類、計算機類和應用物理類本科生的雙語教學用書，也可作為從事電子技術(shù)、電氣工程、通信工程領(lǐng)域工作的工程技術(shù)人員的參考書
上傳時間： 2013-05-27
上傳用戶：cccole0605
1．通過實驗加深對快速傅立葉變換（FFT）基本原理的理解。 2．了解FFT點數(shù)與頻譜分辨率的關(guān)系，以及兩種加長序列FFT與原序列FFT的關(guān)系。 離散傅里葉變換（DFT）和卷積是信號處理中兩個最基本也是最常用的運算，它們涉及到信號與系統(tǒng)的分析與綜合這一廣泛的信號處理領(lǐng)域。實際上卷積與DFT之間有著互通的聯(lián)系：卷積可化為DFT來實現(xiàn)，其它的許多算法，如相關(guān)、濾波和譜估計等都可化為DFT來實現(xiàn)，DFT也可化為卷積來實現(xiàn)。
上傳時間： 2015-09-06
上傳用戶：王者A
包含了常用的數(shù)值算法，如二乘法、庫塔法、傅里葉等的算法
標簽： 數(shù)值算法
上傳時間： 2013-12-19
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在濾波和信號處理中，利用matlab功能實現(xiàn)二維快速傅里葉變換
上傳時間： 2017-01-11
上傳用戶：sunjet
利用matlab處理圖像中含有橫條紋,漸變條紋,干擾信號,用到圖像的傅里葉變換以及逆變換等。
標簽： matlab 橫條紋 漸變條紋 干擾信號 傅里葉變換
上傳時間： 2015-04-07
上傳用戶：anzhuo100
第1章 緒論 1 1.1 程序設(shè)計語言概述 1 1.1.1 機器語言 1 1.1.2 匯編語言 2 1.1.3 高級語言 2 1.1.4 C語言 3 1.2 C語言的優(yōu)點和缺點 4 1.2.1 C語言的優(yōu)點 4 1.2.2 C語言的缺點 6 1.3 算法概述 7 1.3.1 算法的基本特征 7 1.3.2 算法的復雜度 8 1.3.3 算法的準確性 10 1.3.4 算法的穩(wěn)定性 14 第2章 復數(shù)運算 18 2.1 復數(shù)的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復數(shù)乘法 18 2.1.2 [算法2] 復數(shù)除法 20 2.1.3 【實例5】 復數(shù)的四則運算 22 2.2 復數(shù)的常用函數(shù)運算 23 2.2.1 [算法3] 復數(shù)的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復數(shù)的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復數(shù)指數(shù) 27 2.2.4 [算法6] 復數(shù)對數(shù) 29 2.2.5 [算法7] 復數(shù)正弦 30 2.2.6 [算法8] 復數(shù)余弦 32 2.2.7 【實例6】 復數(shù)的函數(shù)運算 34 第3章 多項式計算 37 3.1 多項式的表示方法 37 3.1.1 系數(shù)表示法 37 3.1.2 點表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數(shù)表示轉(zhuǎn)化為點表示 38 3.1.4 [算法10] 點表示轉(zhuǎn)化為系數(shù)表示 42 3.1.5 【實例7】 系數(shù)表示法與點表示法的轉(zhuǎn)化 46 3.2 多項式運算 47 3.2.1 [算法11] 復系數(shù)多項式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實系數(shù)多項式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復系數(shù)多項式相除 52 3.2.4 [算法14] 實系數(shù)多項式相除 54 3.2.5 【實例8】 復系數(shù)多項式的乘除法 56 3.2.6 【實例9】 實系數(shù)多項式的乘除法 57 3.3 多項式的求值 59 3.3.1 [算法15] 一元多項式求值 59 3.3.2 [算法16] 一元多項式多組求值 60 3.3.3 [算法17] 二元多項式求值 63 3.3.4 【實例10】 一元多項式求值 65 3.3.5 【實例11】 二元多項式求值 66 第4章 矩陣計算 68 4.1 矩陣相乘 68 4.1.1 [算法18] 實矩陣相乘 68 4.1.2 [算法19] 復矩陣相乘 70 4.1.3 【實例12】 實矩陣與復矩陣的乘法 72 4.2 矩陣的秩與行列式值 73 4.2.1 [算法20] 求矩陣的秩 73 4.2.2 [算法21] 求一般矩陣的行列式值 76 4.2.3 [算法22] 求對稱正定矩陣的行列式值 80 4.2.4 【實例13】 求矩陣的秩和行列式值 82 4.3 矩陣求逆 84 4.3.1 [算法23] 求一般復矩陣的逆 84 4.3.2 [算法24] 求對稱正定矩陣的逆 90 4.3.3 [算法25] 求托伯利茲矩陣逆的Trench方法 92 4.3.4 【實例14】 驗證矩陣求逆算法 97 4.3.5 【實例15】 驗證T矩陣求逆算法 99 4.4 矩陣分解與相似變換 102 4.4.1 [算法26] 實對稱矩陣的LDL分解 102 4.4.2 [算法27] 對稱正定實矩陣的Cholesky分解 104 4.4.3 [算法28] 一般實矩陣的全選主元LU分解 107 4.4.4 [算法29] 一般實矩陣的QR分解 112 4.4.5 [算法30] 對稱實矩陣相似變換為對稱三對角陣 116 4.4.6 [算法31] 一般實矩陣相似變換為上Hessen-Burg矩陣 121 4.4.7 【實例16】 對一般實矩陣進行QR分解 126 4.4.8 【實例17】 對稱矩陣的相似變換 127 4.4.9 【實例18】 一般實矩陣相似變換 129 4.5 矩陣特征值的計算 130 4.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩陣全部特征值的QR方法 130 4.5.2 [算法33] 求對稱三對角陣的全部特征值 137 4.5.3 [算法34] 求對稱矩陣特征值的雅可比法 143 4.5.4 [算法35] 求對稱矩陣特征值的雅可比過關(guān)法 147 4.5.5 【實例19】 求上Hessen-Burg矩陣特征值 151 4.5.6 【實例20】 分別用兩種雅克比法求對稱矩陣特征值 152 第5章 線性代數(shù)方程組的求解 154 5.1 高斯消去法 154 5.1.1 [算法36] 求解復系數(shù)方程組的全選主元高斯消去法 155 5.1.2 [算法37] 求解實系數(shù)方程組的全選主元高斯消去法 160 5.1.3 [算法38] 求解復系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當消去法 163 5.1.4 [算法39] 求解實系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當消去法 168 5.1.5 [算法40] 求解大型稀疏系數(shù)矩陣方程組的高斯-約當消去法 171 5.1.6 [算法41] 求解三對角線方程組的追趕法 174 5.1.7 [算法42] 求解帶型方程組的方法 176 5.1.8 【實例21】 解線性實系數(shù)方程組 179 5.1.9 【實例22】 解線性復系數(shù)方程組 180 5.1.10 【實例23】 解三對角線方程組 182 5.2 矩陣分解法 184 5.2.1 [算法43] 求解對稱方程組的LDL分解法 184 5.2.2 [算法44] 求解對稱正定方程組的Cholesky分解法 186 5.2.3 [算法45] 求解線性最小二乘問題的QR分解法 188 5.2.4 【實例24】 求解對稱正定方程組 191 5.2.5 【實例25】 求解線性最小二乘問題 192 5.3 迭代方法 193 5.3.1 [算法46] 病態(tài)方程組的求解 193 5.3.2 [算法47] 雅克比迭代法 197 5.3.3 [算法48] 高斯-塞德爾迭代法 200 5.3.4 [算法49] 超松弛方法 203 5.3.5 [算法50] 求解對稱正定方程組的共軛梯度方法 205 5.3.6 [算法51] 求解托伯利茲方程組的列文遜方法 209 5.3.7 【實例26】 解病態(tài)方程組 214 5.3.8 【實例27】 用迭代法解方程組 215 5.3.9 【實例28】 求解托伯利茲方程組 217 第6章 非線性方程與方程組的求解 219 6.1 非線性方程求根的基本過程 219 6.1.1 確定非線性方程實根的初始近似值或根的所在區(qū)間 219 6.1.2 求非線性方程根的精確解 221 6.2 求非線性方程一個實根的方法 221 6.2.1 [算法52] 對分法 221 6.2.2 [算法53] 牛頓法 223 6.2.3 [算法54] 插值法 226 6.2.4 [算法55] 埃特金迭代法 229 6.2.5 【實例29】 用對分法求非線性方程組的實根 232 6.2.6 【實例30】 用牛頓法求非線性方程組的實根 233 6.2.7 【實例31】 用插值法求非線性方程組的實根 235 6.2.8 【實例32】 用埃特金迭代法求非線性方程組的實根 237 6.3 求實系數(shù)多項式方程全部根的方法 238 6.3.1 [算法56] QR方法 238 6.3.2 【實例33】 用QR方法求解多項式的全部根 240 6.4 求非線性方程組一組實根的方法 241 6.4.1 [算法57] 梯度法 241 6.4.2 [算法58] 擬牛頓法 244 6.4.3 【實例34】 用梯度法計算非線性方程組的一組實根 250 6.4.4 【實例35】 用擬牛頓法計算非線性方程組的一組實根 252 第7章 代數(shù)插值法 254 7.1 拉格朗日插值法 254 7.1.1 [算法59] 線性插值 255 7.1.2 [算法60] 二次拋物線插值 256 7.1.3 [算法61] 全區(qū)間插值 259 7.1.4 【實例36】 拉格朗日插值 262 7.2 埃爾米特插值 263 7.2.1 [算法62] 埃爾米特不等距插值 263 7.2.2 [算法63] 埃爾米特等距插值 267 7.2.3 【實例37】 埃爾米特插值法 270 7.3 埃特金逐步插值 271 7.3.1 [算法64] 埃特金不等距插值 272 7.3.2 [算法65] 埃特金等距插值 275 7.3.3 【實例38】 埃特金插值 278 7.4 光滑插值 279 7.4.1 [算法66] 光滑不等距插值 279 7.4.2 [算法67] 光滑等距插值 283 7.4.3 【實例39】 光滑插值 286 7.5 三次樣條插值 287 7.5.1 [算法68] 第一類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 296 7.5.4 【實例40】 樣條插值法 301 7.6 連分式插值 303 7.6.1 [算法71] 連分式插值 304 7.6.2 【實例41】 驗證連分式插值的函數(shù) 308 第8章 數(shù)值積分法 309 8.1 變步長求積法 310 8.1.1 [算法72] 變步長梯形求積法 310 8.1.2 [算法73] 自適應梯形求積法 313 8.1.3 [算法74] 變步長辛卜生求積法 316 8.1.4 [算法75] 變步長辛卜生二重積分方法 318 8.1.5 [算法76] 龍貝格積分 322 8.1.6 【實例42】 變步長積分法進行一重積分 325 8.1.7 【實例43】 變步長辛卜生積分法進行二重積分 326 8.2 高斯求積法 328 8.2.1 [算法77] 勒讓德-高斯求積法 328 8.2.2 [算法78] 切比雪夫求積法 331 8.2.3 [算法79] 拉蓋爾-高斯求積法 334 8.2.4 [算法80] 埃爾米特-高斯求積法 336 8.2.5 [算法81] 自適應高斯求積方法 337 8.2.6 【實例44】 有限區(qū)間高斯求積法 342 8.2.7 【實例45】 半無限區(qū)間內(nèi)高斯求積法 343 8.2.8 【實例46】 無限區(qū)間內(nèi)高斯求積法 345 8.3 連分式法 346 8.3.1 [算法82] 計算一重積分的連分式方法 346 8.3.2 [算法83] 計算二重積分的連分式方法 350 8.3.3 【實例47】 連分式法進行一重積分 354 8.3.4 【實例48】 連分式法進行二重積分 355 8.4 蒙特卡洛法 356 8.4.1 [算法84] 蒙特卡洛法進行一重積分 356 8.4.2 [算法85] 蒙特卡洛法進行二重積分 358 8.4.3 【實例49】 一重積分的蒙特卡洛法 360 8.4.4 【實例50】 二重積分的蒙特卡洛法 361 第9章 常微分方程(組)初值問題的求解 363 9.1 歐拉方法 364 9.1.1 [算法86] 定步長歐拉方法 364 9.1.2 [算法87] 變步長歐拉方法 366 9.1.3 [算法88] 改進的歐拉方法 370 9.1.4 【實例51】 歐拉方法求常微分方程數(shù)值解 372 9.2 龍格-庫塔方法 376 9.2.1 [算法89] 定步長龍格-庫塔方法 376 9.2.2 [算法90] 變步長龍格-庫塔方法 379 9.2.3 [算法91] 變步長基爾方法 383 9.2.4 【實例52】 龍格-庫塔方法求常微分方程的初值問題 386 9.3 線性多步法 390 9.3.1 [算法92] 阿當姆斯預報校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全區(qū)間積分的雙邊法 399 9.3.4 【實例53】 線性多步法求常微分方程組初值問題 401 第10章 擬合與逼近 405 10.1 一元多項式擬合 405 10.1.1 [算法95] 最小二乘擬合 405 10.1.2 [算法96] 最佳一致逼近的里米茲方法 412 10.1.3 【實例54】 一元多項式擬合 417 10.2 矩形區(qū)域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區(qū)域最小二乘曲面擬合 419 10.2.2 【實例55】 二元多項式擬合 428 第11章 特殊函數(shù) 430 11.1 連分式級數(shù)和指數(shù)積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級數(shù)求值 430 11.1.2 [算法99] 指數(shù)積分 433 11.1.3 【實例56】 連分式級數(shù)求值 436 11.1.4 【實例57】 指數(shù)積分求值 438 11.2 伽馬函數(shù) 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數(shù) 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數(shù) 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實例58】 伽馬函數(shù)和貝塔函數(shù)求值 443 11.2.5 【實例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數(shù) 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數(shù) 450 11.3.4 【實例60】 不完全伽馬函數(shù)求值 451 11.3.5 【實例61】 誤差函數(shù)求值 452 11.3.6 【實例62】 卡方分布函數(shù)求值 453 11.4 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.2 [算法107] 學生分布函數(shù) 457 11.4.3 [算法108] 累積二項式分布函數(shù) 458 11.4.4 【實例63】 不完全貝塔函數(shù)求值 459 11.5 貝塞爾函數(shù) 461 11.5.1 [算法109] 第一類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 461 11.5.2 [算法110] 第二類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 473 11.5.5 【實例64】 貝塞爾函數(shù)求值 476 11.5.6 【實例65】 變型貝塞爾函數(shù)求值 477 11.6 Carlson橢圓積分 479 11.6.1 [算法113] 第一類橢圓積分 479 11.6.2 [算法114] 第一類橢圓積分的退化形式 481 11.6.3 [算法115] 第二類橢圓積分 483 11.6.4 [算法116] 第三類橢圓積分 486 11.6.5 【實例66】 第一類勒讓德橢圓函數(shù)積分求值 490 11.6.6 【實例67】 第二類勒讓德橢圓函數(shù)積分求值 492 第12章 極值問題 494 12.1 一維極值求解方法 494 12.1.1 [算法117] 確定極小值點所在的區(qū)間 494 12.1.2 [算法118] 一維黃金分割搜索 499 12.1.3 [算法119] 一維Brent方法 502 12.1.4 [算法120] 使用一階導數(shù)的Brent方法 506 12.1.5 【實例68】 使用黃金分割搜索法求極值 511 12.1.6 【實例69】 使用Brent法求極值 513 12.1.7 【實例70】 使用帶導數(shù)的Brent法求極值 515 12.2 多元函數(shù)求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導數(shù)的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導數(shù)的一維搜索 519 12.2.3 [算法123] Powell方法 522 12.2.4 [算法124] 共軛梯度法 525 12.2.5 [算法125] 準牛頓法 531 12.2.6 【實例71】 驗證不使用導數(shù)的一維搜索 536 12.2.7 【實例72】 用Powell算法求極值 537 12.2.8 【實例73】 用共軛梯度法求極值 539 12.2.9 【實例74】 用準牛頓法求極值 540 12.3 單純形法 542 12.3.1 [算法126] 求無約束條件下n維極值的單純形法 542 12.3.2 [算法127] 求有約束條件下n維極值的單純形法 548 12.3.3 [算法128] 解線性規(guī)劃問題的單純形法 556 12.3.4 【實例75】 用單純形法求無約束條件下N維的極值 568 12.3.5 【實例76】 用單純形法求有約束條件下N維的極值 569 12.3.6 【實例77】 求解線性規(guī)劃問題 571 第13章 隨機數(shù)產(chǎn)生與統(tǒng)計描述 574 13.1 均勻分布隨機序列 574 13.1.1 [算法129] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的一個隨機數(shù) 574 13.1.2 [算法130] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機數(shù)序列 576 13.1.3 [算法131] 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的一個隨機整數(shù) 577 13.1.4 [算法132] 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機整數(shù)序列 578 13.1.5 【實例78】 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機數(shù)序列 580 13.1.6 【實例79】 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機整數(shù)序列 581 13.2 正態(tài)分布隨機序列 582 13.2.1 [算法133] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個隨機數(shù) 582 13.2.2 [算法134] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機數(shù)序列 585 13.2.3 【實例80】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個隨機數(shù) 587 13.2.4 【實例81】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機數(shù)序列 588 13.3 統(tǒng)計描述 589 13.3.1 [算法135] 分布的矩 589 13.3.2 [算法136] 方差相同時的t分布檢驗 591 13.3.3 [算法137] 方差不同時的t分布檢驗 594 13.3.4 [算法138] 方差的F檢驗 596 13.3.5 [算法139] 卡方檢驗 599 13.3.6 【實例82】 計算隨機樣本的矩 601 13.3.7 【實例83】 t分布檢驗 602 13.3.8 【實例84】 F分布檢驗 605 13.3.9 【實例85】 檢驗卡方檢驗的算法 607 第14章 查找 609 14.1 基本查找 609 14.1.1 [算法140] 有序數(shù)組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無序數(shù)組同時查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無序數(shù)組查找第M小的元素 613 14.1.4 【實例86】 基本查找 615 14.2 結(jié)構(gòu)體和磁盤文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 無序結(jié)構(gòu)體數(shù)組的順序查找 617 14.2.2 [算法144] 磁盤文件中記錄的順序查找 618 14.2.3 【實例87】 結(jié)構(gòu)體數(shù)組和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函數(shù) 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數(shù) 626 14.3.3 [算法147] 向哈希表中插入元素 628 14.3.4 [算法148] 在哈希表中查找元素 629 14.3.5 [算法149] 在哈希表中刪除元素 631 14.3.6 【實例88】 構(gòu)造哈希表并進行查找 632 第15章 排序 636 15.1 插入排序 636 15.1.1 [算法150] 直接插入排序 636 15.1.2 [算法151] 希爾排序 637 15.1.3 【實例89】 插入排序 639 15.2 交換排序 641 15.2.1 [算法152] 氣泡排序 641 15.2.2 [算法153] 快速排序 642 15.2.3 【實例90】 交換排序 644 15.3 選擇排序 646 15.3.1 [算法154] 直接選擇排序 646 15.3.2 [算法155] 堆排序 647 15.3.3 【實例91】 選擇排序 650 15.4 線性時間排序 651 15.4.1 [算法156] 計數(shù)排序 651 15.4.2 [算法157] 基數(shù)排序 653 15.4.3 【實例92】 線性時間排序 656 15.5 歸并排序 657 15.5.1 [算法158] 二路歸并排序 658 15.5.2 【實例93】 二路歸并排序 660 第16章 數(shù)學變換與濾波 662 16.1 快速傅里葉變換 662 16.1.1 [算法159] 復數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復數(shù)據(jù)快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實例94】 驗證傅里葉變換的函數(shù) 671 16.2 其他常用變換 674 16.2.1 [算法162] 快速沃爾什變換 674 16.2.2 [算法163] 快速哈達瑪變換 678 16.2.3 [算法164] 快速余弦變換 682 16.2.4 【實例95】 驗證沃爾什變換和哈達瑪?shù)暮瘮?shù) 684 16.2.5 【實例96】 驗證離散余弦變換的函數(shù) 687 16.3 平滑和濾波 688 16.3.1 [算法165] 五點三次平滑 689 16.3.2 [算法166] α-β-γ濾波 690 16.3.3 【實例97】 驗證五點三次平滑 692 16.3.4 【實例98】 驗證α-β-γ濾波算法 693
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Gabor變換屬于加窗傅立葉變換，Gabor函數(shù)可以在頻域不同尺度、不同方向上提取相關(guān)的特征。另外Gabor函數(shù)與人眼的生物作用相仿，所以經(jīng)常用作紋理識別上，并取得了較好的效果。
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全美經(jīng)典學習指導系列電路 科技出版社 總共367頁導論 2.電路基本概念3.電路定律4.電路的分析方法5.放大器和運算放大器電路 6.波形和信號7.一階電路8.高階電路和復數(shù)頻率9.正弦穩(wěn)態(tài)電路分析10.交流功率 11.多相電路12.頻率響應 ，濾波器和諧振13.二端口網(wǎng)絡(luò)14.互感和變壓器15.使用SPICE進行電路分析16.拉普拉斯變換方法17波形分析的傅里葉方法
標簽： 電氣工程
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