Q值基本概念 Q值, 品质因素, Quality Factor 是广泛使用于物理和工程领域的一个参数, 这指的是一个机械或非机械的组件里, 共振(谐振)的能量损失比例, 是衡量一个元件或谐振回路性能的一个无量纲单位. 这个元件可以是电感, 电容, 介质谐振器, 声表面波谐振器, 晶体谐振器或LC谐振器等, 对于谐振电路, 当Q值关联损耗时, 直接影响到谐振电路的中间频率及其频率带宽. Q值越高, 那么存储在谐振中的能量损耗就越慢, 谐振就能存在更长的时间.Q值的大小取决于实际应用, 对不同的应用…

电感的Q值又称为品质因数,即在通过一定频率信号时,感抗与等效损耗之比.品质因数越高即系统损耗越小效率越高,一般为50`100,最高500左右,再大就会烧毁.一般Q值与很多因素有关:绕线粗细,长度与直径比.绕线骨架等,频率越高Q越大,介电陶瓷比铁氧体Q大.,高Q值指高频电感使用时的低损耗和高适应性. 电感的高准确率不等于高Q值. 利用 高Q值场合:调谐回路. 避免高Q值场合:电源退耦电路中,LC自谐振不利于频率的消除. 电感的感抗X=2PIFL,设计时谐振频率点应该远高于工作频率,否则谐振时损毁几…

1, 电容模型 电容阻抗可以表示为: 可算得自谐振频率点为: 在该点,容抗与感抗差为0,电容表现出纯电阻性. 2, 阻抗曲线 自谐点是区分电容器呈容性还是感性的分界点.从阻抗曲线看,在自谐点附近阻抗较小,因此去耦电容都有一定的工作范围,只有在自谐点附近电容才有较好的去耦作用. 3, Q值 因为电容可以等效为RLC串行电路, 因此它也会存在品质因素,即Q值. RLC串联电路Q值定义为谐振时感抗(容抗)与串联电阻的比值: 可见Q值仅与电路参数有关,与工作频率无关. 4, Q值与滤波 Q值与电路频率选…

#-*- coding: utf-8 -*- #确定最佳p.d.q值 import pandas as pd #参数初始化 discfile = '../data/discdata_processed.xls' data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from stats…

  本篇博文为追忆以前写过的算法系列第四篇 温故知新 本篇于2009年发表于百度博客,当时还没接触CSDN.所以是文学和技术博客混淆,只是这个程序博文訪问量突破2000,有不少网友评论互动.应该对非常多人有一定的帮助. 程序介绍了数学建模中经典问题的两种解法,即席位分配问题! %适用于全部情况 BY Gu clear all clc %惯例Q值法分配席位,wy为席位数.ps为人数总和,R为分配方案 wy=19; P=[103 63 34] %菜单选项 MENUN=menu('选择方法','…

接收机在中频部分实现模数变换和采样,采样后的信号和数字域的同频相乘,就可以得到基带的I.Q分量.在无线接口传输时,每一种使用特定的载波频率.码(扩频码和扰码)以及载波相对相位(I或Q)的信道都可以理解为一类物理信道. 上行信道的扩频包括两个操作:第一个是信道化操作,它将每一个数据符号转换为若干码片,因此增加了信号的带宽.每一个数据符号转换的码片数称为扩频因子.第二个是扰码操作,在此将扰码加在扩频信号上.在信道化操作时,I路 和 Q路的数据符号分别和正交扩频因子相乘.在扰码操作时,I路 和 Q路的…

t检验可以解决单样本.两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析.t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行. 在算法上,由于线性模型的引入,在SPSS中,方差分析在比较均值.一般线性模型菜单中都可以做. 在适用条件上,方差分析和两独立样本t检验一样,也分别是独立性.正态性.方差齐性. 方差检验的原假设是: n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响 由于是两组以上样本进行分析,那么方差分析除了要说明多个样本均值…

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean…

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最…

1.关联关系映射及查询1.1django默认开启延迟加载所有多对1和1对1如果不使用select_related(),需要会延迟加载获取到相关对象,因为延迟可能会造成n+1次查询的问题,所以便有了select_related()进行急迫抓取:1.2django默认不会去取多对多的的多方,除非使用prefetch_related('roles'), [User的class中申明 roles = models.ManyToManyField("Role") ]1.3django不需要配置1…