交叉耦合控制(cross-coupling control)對誤差的影響
標簽： cross-coupling control 交叉耦合 控制
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：rishian
三軸伺服馬達控制程式利用軟體DDA方式讀回目前位置然後以取樣時間計算出下一點位置取誤差後利用DA將命令電壓送出做三軸控制
上傳時間： 2017-04-02
上傳用戶：firstbyte
設A和B是長度相同的2個字符串。A和B的距離定義為相應位置字符距離之和。2個非空格字符的距離是它們的ASCII碼之差的絕對值。空格與空格的距離為0；空格與其它字符的距離為一定值k。 字符串A的擴展是在A中插入若干空格字符所產生的字符串。在字符串A和B的所有長度相同的擴展中，有一對距離最小的擴展，該距離稱為字符串A和B的擴展距離。 對于給定的字符串A和B，試設計一個算法，計算其擴展距離。
上傳時間： 2014-12-22
上傳用戶：15736969615
產生 正態白噪聲序列 (1) 打印出前50個數 (2) 分布檢驗 (3) 均值檢驗 (4) 方差檢驗 (5) 計算相關函數 Bx(i),i=0,±1,±2,…, ±10。 B(m)=1/1000
上傳時間： 2016-07-15
上傳用戶：kristycreasy
當你認為你已經掌握了PCB 走線的特征阻抗Z0，緊接著一份數據手冊告訴你去設計一個特定的差分阻抗。令事情變得更困難的是，它說：“……因為兩根走線之間的耦合可以降低有效阻抗，使用50Ω的設計規則來得到一個大約80Ω的差分阻抗！”這的確讓人感到困惑！這篇文章向你展示什么是差分阻抗。除此之外，還討論了為什么是這樣，并且向你展示如何正確地計算它。 單線：圖1(a)演示了一個典型的單根走線。其特征阻抗是Z0，其上流經的電流為i。沿線任意一點的電壓為V=Z0*i（ 根據歐姆定律）。一般情況，線對：圖1(b)演示了一對走線。線1 具有特征阻抗Z11，與上文中Z0 一致，電流i1。線2具有類似的定義。當我們將線2 向線1 靠近時，線2 上的電流開始以比例常數k 耦合到線1 上。類似地，線1 的電流i1 開始以同樣的比例常數耦合到線2 上。每根走線上任意一點的電壓，還是根據歐姆定律，
標簽： 差分阻抗
上傳時間： 2013-10-20
上傳用戶：lwwhust
當你認為你已經掌握了PCB 走線的特征阻抗Z0，緊接著一份數據手冊告訴你去設計一個特定的差分阻抗。令事情變得更困難的是，它說：“……因為兩根走線之間的耦合可以降低有效阻抗，使用50Ω的設計規則來得到一個大約80Ω的差分阻抗！”這的確讓人感到困惑！這篇文章向你展示什么是差分阻抗。除此之外，還討論了為什么是這樣，并且向你展示如何正確地計算它。 單線：圖1(a)演示了一個典型的單根走線。其特征阻抗是Z0，其上流經的電流為i。沿線任意一點的電壓為V=Z0*i（ 根據歐姆定律）。一般情況，線對：圖1(b)演示了一對走線。線1 具有特征阻抗Z11，與上文中Z0 一致，電流i1。線2具有類似的定義。當我們將線2 向線1 靠近時，線2 上的電流開始以比例常數k 耦合到線1 上。類似地，線1 的電流i1 開始以同樣的比例常數耦合到線2 上。每根走線上任意一點的電壓，還是根據歐姆定律，
標簽： 差分阻抗
上傳時間： 2013-11-10
上傳用戶：KSLYZ
98年全國大學生數學建模競賽B題“水災巡視問題”，是一個推銷員問題，本題有53個點，所有可能性大約為exp(53),目前沒有好方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個較優解,將所有結點編號為1到53,1到53的排列就是系統的結構,結構的變化規則是:從1到53的排列中隨機選取一個子排列,將其反轉或將其移至另一處,能量E自然是路徑總長度。具體算法描述如下：步1： 設定初始溫度T，給定一個初始的巡視路線。步2 ：步3 --8循環K次步3：步 4--7循環M次步4：隨機選擇路線的一段步5：隨機確定將選定的路線反轉或移動，即兩種調整方式：反轉、移動。步6：計算代價D，即調整前后的總路程的長度之差步7：按照如下規則確定是否做調整：如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進行調整步8:T*0.9-->T,降溫
上傳時間： 2015-03-14
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對稱密碼體制的發展趨勢將以分組密碼為重點。分組密碼算法通常由密鑰擴展算法和加密（解密）算法兩部分組成。密鑰擴展算法將b字節用戶主密鑰擴展成r個子密鑰。加密算法由一個密碼學上的弱函數f與r個子密鑰迭代r次組成。混亂和密鑰擴散是分組密碼算法設計的基本原則。抵御已知明文的差分和線性攻擊，可變長密鑰和分組是該體制的設計要點。
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：shanml
用游標的方法實現對稱差的計算，即 （A-B）+（B-A）
上傳時間： 2016-05-23
上傳用戶：遠遠ssad
本程序能產生大部份實用隨機數：產生一個[0,1]區間內均勻分布偽隨機數、產生多個[0,1]區間內均勻分布偽隨機數、產生任意[a,b]區間內一個均勻分布偽隨機整數、產生任意[a,b]區間內均勻分布偽隨機整數序列、產生一個任意均值與方差的正態分布隨機數、產生任意均值與方差的正態分布隨機數序列
上傳時間： 2013-12-18
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