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LU分解法、列

  • 用VHDL編寫的實現二、三、四分頻

    在Quartus II 9.0環境下編寫的VHDL代碼,實現二分頻、三分頻、四分頻功能。

    標簽: VHDL 編寫 分頻

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:哈哈hah

  • 本文集中了數值計算中的矩陣解法

    本文集中了數值計算中的矩陣解法,主要有高斯消元法,列主元消元法,分解法等

    標簽: 數值計算 矩陣

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:ommshaggar

  • Jacobi迭代法求解Poisson方程的MPI并行編程。可以接受參數作為問題剖分大小

    Jacobi迭代法求解Poisson方程的MPI并行編程。可以接受參數作為問題剖分大小,能自動根據問題規模選擇合適的任務劃分(行、列、塊)。速度不錯。精度及問題函數可以自己在編譯前設置。 BY:廖能想

    標簽: Poisson Jacobi MPI 迭代法

    上傳時間: 2016-07-13

    上傳用戶:ynzfm

  • 為LINUX設計一個簡單的二級文件系統。要求做到以下幾點: 1、 可以實現下列幾條命令 Login 用戶登錄 Dir 列文件目錄 Create 創建文件 Delete 刪除文件 Open

    為LINUX設計一個簡單的二級文件系統。要求做到以下幾點: 1、 可以實現下列幾條命令 Login 用戶登錄 Dir 列文件目錄 Create 創建文件 Delete 刪除文件 Open 打開文件 Close 關閉文件 Read 讀文件 Write 寫文件 2、列目錄時要列出文件名、物理地址、保護碼和文件長度。 3、源文件可以進行讀寫保護。

    標簽: Create Delete LINUX Login

    上傳時間: 2016-07-16

    上傳用戶:jeffery

  • C語言算法速查手冊 書本附件

    第1章 緒論 1 1.1 程序設計語言概述 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語言的優點和缺點 4 1.2.1 C語言的優點 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 算法的穩定性 14 第2章 復數運算 18 2.1 復數的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復數乘法 18 2.1.2 [算法2] 復數除法 20 2.1.3 【實例5】 復數的四則運算 22 2.2 復數的常用函數運算 23 2.2.1 [算法3] 復數的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復數的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復數指數 27 2.2.4 [算法6] 復數對數 29 2.2.5 [算法7] 復數正弦 30 2.2.6 [算法8] 復數余弦 32 2.2.7 【實例6】 復數的函數運算 34 第3章 多項式計算 37 3.1 多項式的表示方法 37 3.1.1 系數表示法 37 3.1.2 點表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數表示轉化為點表示 38 3.1.4 [算法10] 點表示轉化為系數表示 42 3.1.5 【實例7】 系數表示法與點表示法的轉化 46 3.2 多項式運算 47 3.2.1 [算法11] 復系數多項式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實系數多項式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復系數多項式相除 52 3.2.4 [算法14] 實系數多項式相除 54 3.2.5 【實例8】 復系數多項式的乘除法 56 3.2.6 【實例9】 實系數多項式的乘除法 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】 解線性實系數方程組 179 5.1.9 【實例22】 解線性復系數方程組 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插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類邊界條件的三次樣條函數插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類邊界條件的三次樣條函數插值 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 308 第8章 數值積分法 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】 有限區間高斯求積法 342 8.2.7 【實例45】 半無限區間內高斯求積法 343 8.2.8 【實例46】 無限區間內高斯求積法 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 矩形區域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區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 430 11.1 連分式級數和指數積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級數求值 430 11.1.2 [算法99] 指數積分 433 11.1.3 【實例56】 連分式級數求值 436 11.1.4 【實例57】 指數積分求值 438 11.2 伽馬函數 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實例58】 伽馬函數和貝塔函數求值 443 11.2.5 【實例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數 450 11.3.4 【實例60】 不完全伽馬函數求值 451 11.3.5 【實例61】 誤差函數求值 452 11.3.6 【實例62】 卡方分布函數求值 453 11.4 不完全貝塔函數 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數 454 11.4.2 [算法107] 學生分布函數 457 11.4.3 [算法108] 累積二項式分布函數 458 11.4.4 【實例63】 不完全貝塔函數求值 459 11.5 貝塞爾函數 461 11.5.1 [算法109] 第一類整數階貝塞爾函數 461 11.5.2 [算法110] 第二類整數階貝塞爾函數 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類整數階貝塞爾函數 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類整數階貝塞爾函數 473 11.5.5 【實例64】 貝塞爾函數求值 476 11.5.6 【實例65】 變型貝塞爾函數求值 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積分求值 490 11.6.6 【實例67】 第二類勒讓德橢圓函數積分求值 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】 使用帶導數的Brent法求極值 515 12.2 多元函數求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導數的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導數的一維搜索 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】 求解線性規劃問題 571 第13章 隨機數產生與統計描述 574 13.1 均勻分布隨機序列 574 13.1.1 [算法129] 產生0到1之間均勻分布的一個隨機數 574 13.1.2 [算法130] 產生0到1之間均勻分布的隨機數序列 576 13.1.3 [算法131] 產生任意區間內均勻分布的一個隨機整數 577 13.1.4 [算法132] 產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列 578 13.1.5 【實例78】 產生0到1之間均勻分布的隨機數序列 580 13.1.6 【實例79】 產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列 581 13.2 正態分布隨機序列 582 13.2.1 [算法133] 產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數 582 13.2.2 [算法134] 產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列 585 13.2.3 【實例80】 產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數 587 13.2.4 【實例81】 產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列 588 13.3 統計描述 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] 有序數組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無序數組同時查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無序數組查找第M小的元素 613 14.1.4 【實例86】 基本查找 615 14.2 結構體和磁盤文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 無序結構體數組的順序查找 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】 結構體數組和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函數 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數 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] 計數排序 651 15.4.2 [算法157] 基數排序 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] 復數據快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復數據快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實數據快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實例94】 驗證傅里葉變換的函數 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的函數 684 16.2.5 【實例96】 驗證離散余弦變換的函數 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

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  • 干式變壓器優化設計及其CAD系統的研究.rar

    由于干式變壓器的優良性能以及在特種場合下對干式變壓器的應用需求,當前我國干式變壓器市場空間廣闊,競爭激烈。但是目前國內許多干式變壓器生產廠家仍然停留在手工設計計算階段,設計的效率低、周期長、人工成本高。干式變壓器原材料的上漲,也加大了廠家的制作成本。以研究、開發實用性干式變壓器CAD系統為目的,本文對該集成軟件的系統分析及相應的實現技術進行了詳細的研究。 首先,在總結干式變壓器手工設計方法的基礎上,借鑒變壓器的通用優化設計模型,結合干式變壓器的特點,建立了干式變壓器的優化設計模型。以鐵芯直徑、窗高、內線圈匝數、外線圈電流密度、內線圈電流密度為變量,采用改進遺傳算法對其進行干式變壓器單機優化設計。該算法將模擬退火思想引入到遺傳算法的選擇機制中,解決了傳統遺傳算法過早收斂的問題。其與傳統遺傳算法優化結果對比表明:新的算法收斂性較好,優化效果較明顯,算法是成功的。并根據Appelbaum序貫分解法的基本思想,通過“共同變量”和“非共同變量”將系列中兼容的各規格變壓器聯系起來,得到系列變壓器優化設計的統一數學模型,然后使用改進后的遺傳算法對中小型干式變壓器中套用同一個機座的系列優化問題進行了探討,并在此基礎上建立了干式變壓器系列優化的軟件優化設計流程。 其次,在軟件設計方面選用C++程序設計語言,采用Visual Basic進行界面編寫,且運用ActiveX技術實現了VB與AutoCAD軟件的連接。該設計不但能夠對干式變壓器進行優化設計,并且添加了CAD制圖功能。本文對數據庫支撐的干式變壓器CAD系統進行了系統設計和研究,詳細探討了該集成軟件的實現技術。 最后,在各項性能指標都滿足國家標準要求的情況下,以SC9-50/10型號和SCB9-1250/10型號的干式變壓器為例進行單機優化,變壓器有效成本分別降低了2.83﹪和1.79﹪;以系列號SC9-50/10四個規格變壓器為例進行系列優化,分別按照不同的權重來進行系列優化設計,優化方案1時,總成本下降了3.26﹪;優化方案2時,總成本下降了3.1﹪。可見,達到了預期效果,干式變壓器成本有效降低。

    標簽: CAD 干式變壓器 優化設計

    上傳時間: 2013-07-23

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  • 整數倍分頻

    整數倍分頻,有多種分頻方式(包括1倍分頻、奇偶數分頻)

    標簽: 整數 分頻

    上傳時間: 2013-06-12

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  • 電路分析基礎pdf

    電路分析基礎電路分析基礎Fundamentals of Electric CircuitsFundamentals of Electric Circuits多媒體教學課件多媒體教學課件北京理工大學北京理工大學Beijing Institute of TechnologyBeijing Institute of Technology 目錄•第一章集總電路中電壓、電流的約束關系•第二章運用獨立電流、電壓變量的分析方法•第四章分解法及單口網絡•第三章疊加方法與網絡函數•第六章電容元件和電感元件•第七章一階電路•第八章二階電路•第十章正弦穩態功率和能量三相電路•第九章阻抗與導納•第十一章電路的頻率響應•第十二章耦合電感和理想變壓器

    標簽: 電路分析基礎

    上傳時間: 2013-11-10

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  • 電子基本技能實訓

    電子元器件   任何一個電子電路,都是由電子元器件組合而成。了解常用元器件的性能、型號規格、組成分類及識別方法,用簡單測試的方法判斷元器件的好壞,是選擇、使用電子元器件的基礎,是組裝、調試電子電路必須具備的技術技能。下面我們首先分別介紹電阻器、電容器、電感器、繼電器、晶體管、光電器件、集成電路等元器件的基本知識1 .電阻器電阻器在電路中起限流、分流、降壓、分壓、負載、匹配等作用。1.1電阻器的分類電阻器按其結構可分為三類,即固定電阻器、可變電阻器(電位器)和敏感電阻器。按組成材料的不同,又可分為炭膜電阻器、金屬膜電阻器、線繞電阻器、熱敏電阻器、壓敏電阻器等。常用電阻器的外形圖如圖1.1 1.2 電阻器的參數及標注方法電阻器的參數很多,通常考慮的有標稱阻值、額定功率和允許偏差等。(1)、標稱阻值和允許誤差 電阻器的標稱阻值是指電阻器上標出的名義阻值。而實際阻值與標稱阻值之間允許的最大偏差范圍叫做阻值允許偏差,一般用標稱阻值與實際阻值之差除以標稱阻值所得的百分數表示,又稱阻值誤差。普通電阻器阻值誤差分三個等級:允許誤差小于±5﹪的稱Ⅰ級,允許誤差小于±10﹪的稱Ⅱ級,允許誤差小于±20﹪的稱Ⅲ級。表示電阻器的阻值和誤差的方法有兩種:一是直標法,二是色標法。直標法是將電阻的阻值直接用數字標注在電阻上;色標法是用不同顏色的色環來表示電阻器的阻值和誤差,其規定如表1.1(a)和(b)。      用色標法表示電阻時,根據阻值的精密情況又分為兩種:一是普通型電阻,電阻體上有四條色環,前兩條表示數字,第三條表示倍乘,第四條表示誤差。二是精密型電阻,電阻體上有五條色環,前三條表示數字,第四條表示倍乘,第五條表示誤差。通用電阻器的標稱阻值系列如表1.2所示,任何電阻器的標稱阻值都應為表1.2所列數值乘以10nΩ,其中n為整數。(2)、電阻器的額定功率    電阻器的額定功率指電阻器在直流或交流電路中,長期連續工作所允許消耗的最大功率。常用的額定功率有1/8W、1/4W、1/2W、1W、2W、5W、10W、25W等。電阻器的額定功率有兩種表示方法,一是2W以上的電阻,直接用阿拉伯數字標注在電阻體上,二是2W以下的炭膜或金屬膜電阻,可以根據其幾何尺寸判斷其額定功率的大小如表1.3。3 電阻器的簡單測試       電阻器的好壞可以用儀表測試,電阻器阻值的大小也可以用有關儀器、儀表測出,測試電阻值通常有兩種方法,一是直接測試法,另一種是間接測試法。(1).直接測試法就是直接用歐姆表、電橋等儀器儀表測出電阻器阻值的方法。通常測試小于1Ω的小電阻時可用單臂電橋,測試1Ω到1MΩ電阻時可用電橋或歐姆表(或萬用表),而測試1MΩ以上大電阻時應使用兆歐表。

    標簽: 電子 技能

    上傳時間: 2013-10-26

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    標簽: matlab DNA 模型 建模

    上傳時間: 2015-06-27

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