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(fù)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(fù)數(shù)運算 18 2.1 復(fù)數(shù)的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復(fù)數(shù)乘法 18 2.1.2 [算法2] 復(fù)數(shù)除法 20 2.1.3 【實例5】 復(fù)數(shù)的四則運算 22 2.2 復(fù)數(shù)的常用函數(shù)運算 23 2.2.1 [算法3] 復(fù)數(shù)的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復(fù)數(shù)的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復(fù)數(shù)指數(shù) 27 2.2.4 [算法6] 復(fù)數(shù)對數(shù) 29 2.2.5 [算法7] 復(fù)數(shù)正弦 30 2.2.6 [算法8] 復(fù)數(shù)余弦 32 2.2.7 【實例6】 復(fù)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(fù)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(fù)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(fù)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(fù)矩陣相乘 70 4.1.3 【實例12】 實矩陣與復(fù)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(fù)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(fù)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(fù)系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當(dāng)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(dāng)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(dāng)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(fù)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(yīng)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(yīng)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(dāng)姆斯預(yù)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(xué)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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)數(shù)的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導(dǎo)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(dǎo)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(xué)變換與濾波 662 16.1 快速傅里葉變換 662 16.1.1 [算法159] 復(fù)數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復(fù)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
標簽： C 算法 附件 源代碼
上傳時間： 2015-06-29
上傳用戶：cbsdukaf
使用高斯模型對威斯康辛州大學(xué)醫(yī)學(xué)院長期乳腺癌數(shù)據(jù)進行了貝葉斯模式識別。識別率為95以上，可以作為模式識別的重要案例。
標簽： 高斯模型 大學(xué) 數(shù)據(jù) 貝葉斯
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：葉山豪
正弦波發(fā)生器大運用阿斯達是法國阿雙方 威爾uweyr 餓efw98ur wef8u
上傳時間： 2017-06-24
上傳用戶：lnnn30
該文的主要內(nèi)容是對螺管式步進比例電磁鐵磁場的電磁吸力產(chǎn)生機理、結(jié)構(gòu)形式、電磁吸力數(shù)值計算和參數(shù)優(yōu)化設(shè)計等進行分析研究.為了使銜鐵可作長行程的往復(fù)直線運動,在結(jié)構(gòu)上采用無擋鐵式的螺管電磁鐵,這樣電磁吸力主要由漏磁通產(chǎn)生,由麥克斯韋電磁力公式可推知:力的大小和方向可以得到比較大的電磁吸力;另外,該文還對影響電磁吸力的其它因素:軛鐵半徑、銜鐵半徑、槽的尺寸形狀等進行了正交優(yōu)化試驗,弄清了各因素對電磁吸力的影響程度,進一步應(yīng)用Tabu搜索法對各因素進行全局優(yōu)化,得出各參數(shù)最優(yōu)組合方案,并經(jīng)工廠實踐檢驗,結(jié)果較理想.該文還對電磁鐵的動態(tài)特性,也即對整個步進運動過程中電磁吸力、運動速度、位移等與運動時間之間的關(guān)系進行了計算分析,以便工廠可以更好地對電磁鐵的通電時間、運動過程進行控制.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：趙安qw
用單片機制作多功能莫爾斯碼電路:用單片機制作多功能莫爾斯碼電路莫爾斯電碼通信有著悠久的歷史，盡管它已被現(xiàn)代通信方式所取代，但在業(yè)余無線電通信和特殊的專業(yè)場合仍具有重要的地位，這是因為等幅電碼通信的抗干擾能力是其它任何一種通信方式都無法相比的。在短波波段用幾瓦的功率即可進行國際間的通信，收發(fā)射設(shè)備簡單易制成本低廉，所以深受業(yè)余無線電愛好者的喜愛，是業(yè)余無線電高手必備的技能。要想熟練掌握莫爾斯電碼的收發(fā)技術(shù)除了持之以恒的毅力外，還需要相關(guān)的設(shè)備。設(shè)計本電路的目的就是給愛好者提供一個實用和訓(xùn)練的工具。 一、功能簡介 本電路可以配合自動鍵體和手動鍵體，產(chǎn)生莫爾斯碼控制信號，設(shè)有16種速度，從初學(xué)者到操作高手都能適用。監(jiān)聽音調(diào)也有16種,均可以通過功能鍵進行選擇。可以按程序中設(shè)定好的呼號自動呼叫，設(shè)有聽抄練習(xí)功能，聽抄練習(xí)有短碼和混合碼兩種模式，分別對10個數(shù)字和常用的38個混合碼模擬隨機取樣，產(chǎn)生分組報碼，供愛好者提高抄收水平之用，速度低4檔的聽抄練習(xí)是專為初學(xué)者所設(shè)，內(nèi)容是時間間隔較長的單字符。設(shè)有PTT開關(guān)鍵，可以決定是否控制發(fā)射機工作，不需要反復(fù)通斷控制線。無論當(dāng)前處于呼叫狀態(tài)還是聽抄狀態(tài)只要電鍵接點接通則自動轉(zhuǎn)到人工發(fā)報程序。4分鐘內(nèi)不使用電路將自動關(guān)閉電源，只有按復(fù)位鍵才能重新開始工作。先按住聽抄練習(xí)鍵復(fù)位則進入短碼練習(xí)狀態(tài)，其它功能不變。從開機到自動關(guān)機執(zhí)行每個功能都有不同的莫爾斯碼提示音。本電路具有較強的抗高低頻干擾的能力和使用方便的大電流開關(guān)接口，以適應(yīng)不同的發(fā)射設(shè)備。 二、硬件電路原理硬件電路如圖1所示。設(shè)計電路的目的在于方便實用，以免在緊張的操作中失誤，所以除了聽抄練習(xí)鍵外其它鍵沒有定義復(fù)用功能。各鍵的作用在圖中已經(jīng)標出。PTT控制在每次復(fù)位時處于關(guān)閉狀態(tài),每按動一次PTT功能鍵則改變一次狀態(tài)，這樣可以使用軟件開關(guān)控制發(fā)射。 PTT處于控制狀態(tài)時發(fā)光二極管隨控制信號閃亮。考慮到自制設(shè)備及淘汰軍用設(shè)備與高檔設(shè)備控制電流的不同，PTT開關(guān)管采用了2SC2073，可以承受500mA的電流，同時還增加了無極性PTT開關(guān)電路，無論外部被控制的端口直流極性如何加到VT3的極性始終不變，供有興趣的愛好者實驗。應(yīng)該注意，如果被控制的負載是感性，則電感兩端必須并聯(lián)續(xù)流二極管，除自制設(shè)備外成品機在這方面一般沒有什么問題。手動鍵只有一個接點，接通后產(chǎn)生連續(xù)的音頻和發(fā)射控制信號。在本電路中手動鍵的輸入端是P1.5 ，程序不斷檢測P1.5電平，當(dāng)按鍵按下時P1.5電平為0，程序轉(zhuǎn)入手動鍵子程序。 自動鍵的接點分別接到P1.3和P1.4 ，同樣當(dāng)程序檢測到有接點閉合時便自動產(chǎn)生“點”或“劃”。音頻信號從P輸出，經(jīng)VT1放大后推動揚聲器發(fā)音。單片機的I/O口在輸入狀態(tài)下阻抗較高，容易受到高低頻信號干擾，所以在每個輸入端口和三極管的be端并聯(lián)電阻和高頻旁路電容，確保在較長的電鍵連線和大功率發(fā)射時電路工作穩(wěn)定。圖2是印刷電路版圖，尺寸為110mmX85mm，揚聲器用粘合劑直接粘接在電路版有銅箔的面。 三、軟件設(shè)計方法 “點”時間長度是莫爾斯電碼中的基本時間單位。按規(guī)定“劃”的時間長度不小于三個“點”，同字符中“點”與“劃”的間隔不小于一個“點”，字符之間不小于一個“劃”，詞與詞之間不應(yīng)小于五個“點”。在本程序中用條件轉(zhuǎn)移指令來產(chǎn)生“點”時間長度。通過速度功能鍵功可以設(shè)置16種延時參數(shù)。用T0中斷產(chǎn)生監(jiān)聽音頻信號，并將中斷設(shè)為優(yōu)先級，保證在聽覺上純正悅耳。T1用于自動關(guān)機計時，如果不使用任何功能四分鐘后將向PCON 位寫1，單片機進入休眠狀態(tài),此時耗電量僅有幾個微安。自動鍵的“點”或“劃”以及手動鍵的連續(xù)發(fā)音都是子程序的反復(fù)調(diào)用。P1.2對地短接時自動呼叫可設(shè)定為另一內(nèi)容。為了便于熟悉匯編語言的讀者對發(fā)音內(nèi)容進行修改，這里介紹發(fā)音字符的編碼方法。莫爾斯碼的信息與計算機中二進制恰好相同，我們可以用0表示“點”，用1表示“劃”。提示音、自動呼叫、聽抄內(nèi)容等字符是預(yù)先按一定編碼方式存儲在程序中的常數(shù)。每個字符的莫爾斯碼一般是由1至6位“點”、“劃”組成，也就是發(fā)音次數(shù)最多6次。程序中每個字符占用1個字節(jié)，字符時間間隔不占用字節(jié)，但更長的延時或發(fā)音結(jié)束信息占用一個字節(jié)。我們用字節(jié)的低三位表示字節(jié)的性質(zhì)，對于5次及5次以下發(fā)音的字符我們用存儲器的高5位存儲發(fā)音信息，發(fā)音順序由高位至低位，用低3位存儲發(fā)音次數(shù)，發(fā)音時將數(shù)據(jù)送入累加器A，先得到發(fā)音次數(shù)，然后使A左環(huán)移，對E0進行位尋址，判斷是發(fā)“點”還是“劃”，環(huán)移次數(shù)由發(fā)音次數(shù)決定。對于6次發(fā)音的字符不能完全按照上述編碼規(guī)則，否則會出現(xiàn)信息重疊，如果是6次發(fā)音且最后一次是“劃”我們把發(fā)音次數(shù)定義為111B，因為這時第6次位尋址得到的是1。如果第6次發(fā)音是“點”，那么這個字符的低三位定義為000B。字符間隔時間由程序自動產(chǎn)生，更長的時間隔或結(jié)束標志由字節(jié)低三位110B來定義，高半字節(jié)表示字符間隔的倍數(shù)，例如26H表示再加兩倍時間間隔。如果字節(jié)為06H則表示讀字符程序結(jié)束，返回主程序。更詳細的內(nèi)容不再贅述，讀者可閱讀源程序。四、使用注意事項手動鍵的操作難度相對大一些，時間節(jié)拍全由人掌握，其特點是發(fā)出的電碼帶有“人情味”。自動鍵的“點”、“劃”靠電路產(chǎn)生，發(fā)音標準，容易操作，而且可以達到相當(dāng)快的速度，長時間工作也不易疲勞。在干擾較大、信號微弱的條件下自動鍵碼的辨別程度好于手動鍵碼。初學(xué)者初次使用手動鍵練習(xí)發(fā)報要有老師指導(dǎo)，且不可我行我素，一旦養(yǎng)成不正確的手法則很難糾正。在電臺上時常聽到一些讓對方難以抄收的電碼，這可能會使對方反感而拒絕回答。使用自動鍵也應(yīng)在一定的聽抄基礎(chǔ)上再去練習(xí)。在暫時找不老師的情況下可多練習(xí)聽力，這對于今后能夠發(fā)出標準正確的電碼非常有益。
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：sdq_123
亞馬遜網(wǎng)上書店、巴諾書店最佳暢銷書《最后期限》 湯姆·迪馬可（Tom DeMarco）是大西洋系統(tǒng)行會（www.atlsysguild.com）的負責(zé)人之一，同時他也是多塞特家族出版社的三本暢銷書（《人件》（將于今年4月在清華大學(xué)出版社引進出版），與蒂姆·利斯特合著的《軟件藝術(shù)的狀態(tài)》（Software State-of-the-Art），以及《為何軟件開銷那么大？》（Why Does Software Cost So Much?）和一套基礎(chǔ)培訓(xùn)錄像（與蒂姆·利斯特合作的《高產(chǎn)團隊》）的作者。
標簽： atlsysguild DeMarco Tom www
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：ZJX5201314
奎爾薩拉斯的建立 《魔獸爭霸I》前6800年 高等精靈們在戴斯瑞瑪?shù)膸ьI(lǐng)下，離開了卡利姆多去面對大旋渦的挑戰(zhàn)。他們的船只在那世界的廢墟里漂流了很多年，他們逗留期間發(fā)現(xiàn)了神秘的已經(jīng)失落的王國。戴斯瑞瑪，也就是太陽行者，開始在那里尋找充滿著變異能量的地方，來為他的人民建造新的家園。 終于他的船隊在這個王國——后來被人們稱做洛丹倫的地方靠岸了。在向內(nèi)陸進發(fā)后，高等精靈們在寧靜的特瑞斯福林地里建起了一個殖民地。數(shù)年后，他們中的許多人開
標簽： 6800
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：獨孤求源
希姆通sim300的硬件電路圖，包括管腳定義等詳細信息
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：wanqunsheng
《魏斯曼演講圣經(jīng)》是全球頂級商務(wù)溝通大師、世界排名第一的演講教練杰瑞 · 魏斯曼的經(jīng)典演講著作，是創(chuàng)新工場CEO李開復(fù)鼎力推薦的“全球演講第一書”。作者杰瑞 ? 魏斯曼指出：演講者說了什么以及如何說比他展示了什么更重要，在本書中，作者將教給你說的藝術(shù)，讓你在每一次演講中都說服每一位聽眾，這也是你演講制勝的金科玉律。作者杰瑞 · 魏斯曼，曾為微軟、雅虎、思科等500多家全球頂尖企業(yè)CEO做過大量的演講培訓(xùn)，本書是他多年作為演講教練的經(jīng)驗結(jié)晶，濃縮了500多家公司的數(shù)千場關(guān)鍵性演講的精華，作者也是思科成功IPO的幕后推手，思科董事會主席說：“其中2~3美元的漲幅要歸功于韋斯曼。”杰瑞 ·魏斯曼認為：一個糟糕的演講可以毀掉一筆交易，而一個有說服力的演講則完全可以成全一筆價值連城的生意。在書中，作者逐步講解了演講制勝的藝術(shù)與技巧，幫助讀者如何說服挑剔的聽眾，從而大大提高其務(wù)演講的效果目錄新版前言 說的藝術(shù)初版前言 過往的一切拉開了今天的序幕引言 奇跡魔法師第一部分 演講，說服的藝術(shù)第1章 從聽眾出發(fā)警惕演講“五宗罪”聽眾不需要知道所有的一切說服就是從起點到終點讓聽眾共鳴贏在“終點”【分析案例】 網(wǎng)存公司首席執(zhí)行官丹?沃門霍芬，絡(luò)明網(wǎng)絡(luò)首席執(zhí)行官亞歷克斯?納克維第2章 “維惠”的力量你能從中得到什么觸發(fā)聽眾利益的 6 大問題誰是聽眾【分析案例】 布魯克特里公司首席執(zhí)行官吉姆?比克斯比，奈飛公司首席執(zhí)行官里德?哈斯汀斯第3章 頭腦風(fēng)暴，無限可能的藝術(shù)別再照搬資料建構(gòu)框架的4大要點用頭腦風(fēng)暴高效處理資料先定要點，再調(diào)結(jié)構(gòu)【分析案例】Adobe公司總裁查克?葛什克第4章 找到合適的結(jié)構(gòu)千萬別讓聽眾思考16種敘述結(jié)構(gòu)哪種敘述結(jié)構(gòu)適合你選擇結(jié)構(gòu)的5大指導(dǎo)因素結(jié)構(gòu)的力量4個關(guān)鍵問題【分析案例】 英特爾公司研發(fā)負責(zé)人羅伯特?科爾爾，賽瑞克斯公司首席執(zhí)行官杰瑞杰斯，ONI 公司首席執(zhí)行官休?馬丁第5章 開場 90 秒就“抓住”聽眾直接俘獲聽眾7種經(jīng)典的開場白復(fù)合式開場白如何過渡到“目的”告訴聽眾你的演講計劃開場90秒贏得難纏的聽眾【分析案例】 直覺公司創(chuàng)始人官斯科特 ?庫克，雅虎首席執(zhí)行官蒂姆 ?庫格爾，微軟移動設(shè)備全球市場部主管文斯?門迪洛第二部分 讓PPT與演講完美結(jié)合第6章 PPT，演講的視覺交流形式PPT 在演講中的角色你才是演講的主角寓繁于簡讓聽眾眼睛的負擔(dān)降到最低PPT 設(shè)計的 4 中基本類型第7章 讓文本說話短促的要點VS完整的句子切忌要點換行巧做要點型PPT用平行結(jié)構(gòu)減輕聽眾負擔(dān)編輯要點要點的層次要簡潔語言風(fēng)格的3大準則選擇吸引眼球的視覺風(fēng)格文本 PPT 制作的 9 大基本原則第8章 讓數(shù)字發(fā)言數(shù)字型PPT 的價值柱狀圖餅狀圖數(shù)字型PPT 中排版的學(xué)問圖表走勢，左低右高致命的格式細節(jié)第9章 讓故事更流暢全局視野PPT 串聯(lián)的 5 大技巧以演講者為中心掌控全局【分析案例】 Modex 制藥首席執(zhí)行官雅克?埃辛格第三部分 讓演講充滿生命力第10章 激活你的演講反復(fù)表達練習(xí)間隔學(xué)習(xí)內(nèi)部串詞的12種類型應(yīng)對 7大措辭問題【分析案例】 Central Point 軟件公司首席執(zhí)行官查爾斯?羅森伯格第11章 量身定制演講內(nèi)容個性的力量每一場演講都是第一次外部串詞的7種類型為量身打造搜集材料定制化，讓演講事半功倍【分析案例】 Elevation Partners 公司創(chuàng)始人羅杰?麥克納米，思科執(zhí)行副總裁唐?利斯特文第12章 讓 PPT“動”起來動畫的說服力遵循從左向右的認知習(xí)慣PPT 里的電影手法PPT 的動畫效果動畫旁的演講者第13章 虛擬演講的新力量突破人際，超越時空虛擬演講的7大特殊原則和看不見的聽眾交流打造制勝的虛擬演講虛擬演講的明天結(jié)語 打造一場完美的演講附錄 A 演講必備硬件附錄 B 工具箱
標簽： 魏斯曼演講
上傳時間： 2022-04-22
上傳用戶：
電子管輸入阻抗比較高，安裝完后，盡量裝箱接地，可以做到靜如深海。最簡單也可以用個月餅罐來做即可。GE5670效果測試，現(xiàn)在市場價格漲價很利害。成本高了很多現(xiàn)在1個管子價格高達30元。材料使用已算高端，不要和那些6N3和普通件的前級比價格，覺得價格貴可以換6N3，都兼容制作無比簡單，還免調(diào)試，如果沒60V的電源，拿個雙24或者雙33的牛，中間抽頭不接就是，一樣的.以馬蹄斯電路為藍本制作，電路簡潔，采用美國全新原盒GE56702枚。如果覺得美國全新原盒GE5670價格高的話，可以自己買6N3代換，價格少了20多元。估計60多元一套就搞定.電位器是用臺灣16形電位器，GE5670管的高度也比6N3矮很多，裝箱也好裝機器不用露出機外。材料配套使用非常好，偶合是全新WIMA和瑞典EVOX電阻是美國DALE（不喜歡DALE的非標值也可以選718電阻）燈絲電壓是LM317穩(wěn)壓成6V。
標簽： 電子管
上傳時間： 2022-06-27
上傳用戶：
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
