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…

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…

#-*- 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','…

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…

1. 在电磁兼容领域,为什么总是用分贝(dB)的单位描述?10mV是多少dBmV? 答:因为要描述的幅度和频率范围都很宽,在图形上用对数坐标更容易表示,而dB就是用对数表示时的单位,10mV是20dBmV. 2. 为什么频谱分析仪不能观测静电放电等瞬态干扰? 答:因为频谱分析仪是一种窄带扫频接收机,它在某一时刻仅接收某个频率范围内的能量.而静电放电等瞬态干扰是一种脉冲干扰,其频谱范围很宽,但时间很短,这样频谱分析仪在瞬态干扰发生时观察到的仅是其总能量的一小部分,不能反映实际的干扰情况. 3. 在…

射频识别(RFID)技术近年来发展迅速,并获得了广泛应用.但作为一种无线射频技术,其电磁兼容(EMC)性能也越来越受到人们的关注.RFID涉及的频率范围甚广,包括低于135kHz.13.56MHz.433MHz.860-960MHz.2.45GHz.5.8GHz等多个频段.本文仅就低于135kHz和13.56MHz两个频段的电感耦合非接触RFID卡的电磁干扰(EMI)问题结合相关国际标准进行介绍和剖析.        电子产品的电磁兼容性        电子产品的电磁兼容性EMC包含两个方面:一…

  1.1 什么是高速电路 信号的最高频率成分是取决于有效频率,而不是周期频率. 高速电路的定义是根据信号的有效频率来计算的,在现实世界中,任何信号都是由多个频率分量的正弦波叠加而成的.定义各正弦波分量的幅值为VN,则VN = 2 / (3.14 x N),可见各级谐波分量的幅值与频率成反比.现实信号,随着频率的升高,其各级谐波分量的幅值比理想方波中相同频率正弦波分量的幅值下降的更快,直到某级谐波分量.其幅值下降到理想方波中对应分量的70%(即功率下降到50%),定义该谐波分量的频率为信号的有效…

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

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…

针对 Deep Q Learning 可能无法收敛的问题,这里提出了一种  fix target 的方法,就是冻结现实神经网络,延时更新参数. 这个方法的初衷是这样的: 1. 之前我们每个(批)记忆都会更新参数,这是一种实时更新神经网络参数的方法,这个方法有个问题,就是每次都更新,由于样本都是随机的,可能存在各种不正常现象,比如你考试得了90分,妈妈奖励了你,但是也有可能是考了90分,被臭骂一顿,因为别人都考了95分以上,当然这只是个例子,正是各种异常现象,可能导致损失忽小忽大,参数来回震荡,无…

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似 既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么 状态价值函数就表示为 v(s)≍f(…

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================…

作者:牛阿链接:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 2017年06月05日更新,最近重写了一遍代码,Flappy Bird Q-learning.你可以在这里试着训练一下,加到最大帧数,在一两分钟内就可以达到10+的分数. 原答案: 最近看到了一个回答.答主用汇编语言写了一个flappy bird并在其之上加了一个Q-learning的算法让…

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…

从这里开始换个游戏演示,cartpole游戏 Deep Q Network 实例代码 import sys import gym import pylab import random import numpy as np from collections import deque from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.models import Sequential EPISODES…

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…

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题. 一.导入需要的包和定义超参数 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import time import random from collections import deque ##################### hyper parameters #################### # Hyper Para…

1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q-Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难.所以论文Human-level control through deep reinforcement learning提出了用Deep Q Network(DQN)来拟合Q-Table,使得Q-Table的更新操作包在一个黑盒里面,使强化学习的过程更加的通用化…

1.loss 是什么 2. Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作.如下式,通过更新参数 θθ 使Q函数逼近最优Q值 深度神经网络可以自动提取复杂特征,因此,面对高维且连续的状态使用深度神经网络最合适不过了. DRL是将深度学习(DL)与强化学习(RL)结合,直接从高维原始数据学习控制策略.而DQN是DRL的其中一种算法,它要做的就是将卷积神经网络(CNN)和Q-Learning结合起来,CNN的输入是原始图像数据(作为状态State),输出则是每个动作Act…

Q准则(Q Criterion)在涡识别中计算效率高,效果也不错,是一种常用的涡提取/识别方法. 了解Q准则需要从速度梯度张量入手,而速度梯度张量可以分解成两部分 \[\frac{\partial u_i}{\partial x_j} = 0.5\left[ \frac{\partial u_i}{\partial x_j} + \frac{\partial u_j}{\partial x_i}\right] + 0.5\left[ \frac{\partial u_i}{\partial x_…

Introduction       专业音频工程师通常使用术语“平衡”来指代差分信号传输.这也告知了我们对称的概念,同时它在差分系统中也是非常重要的.在差分系统中,驱动器有平衡的输出,传输线有平衡的特性,并且接收器有平衡的输入.       通常由两个方法用来处理差分信号:电子法和变压器法.1. 电子的方法有着如成本低.尺寸和重量小以及优异的低频.直流响应等特点.2. 变压器提供的好处是优异的共模抑制比.直流隔离.无功耗(效率几乎为100%),并且抗恶劣的EMC环境干扰.       本文着重…

绝大多数的MCU爱好者对MCU晶体两边要接一个22pF附近的电容不理解,因为这个电容有些时候是可以不要的.参考很多书籍,讲解的很少,往往提到最多的是起稳定作用,负载电容之类的话,都不是很深入理论的分析.问题是很多爱好者不去关心这两个电容,他们认为按参考设计做就行了,本人也是如此,直到有一次一个手机项目就因为这个电容出了问题,损失了几百万之后,才开始真正的考虑这个电容的作用. 其实MCU的振荡电路的真名叫“三点式电容振荡电路”,请参考图片. Y1是晶体,相当于三点式里面的电感,C1和C2就是电容,…

个人感觉使用RC系列射频芯片开发卡片读写器,主要的关键点有两个,分别涉及硬件和软件.软件上的关键是如何正确设置RC系列射频芯片内部的64个寄存器,硬件上的关键则是RC系列射频芯片的天线设计.天线提供了卡片和读写器交换数据的物理通道,直接决定了读写器的读写性能和读写距离,在此基础上加上对64个寄存器的正确操作,读写器才能正常高效的工作. 在数字电路中设计模拟信号的天线还是比较复杂的,因为天线设计牵扯到好多因素,诸如电磁感应.场强.共振.干扰.Q值等等.好在芯片的制造商为了推销产品,多数都提供了参考…

1.如何选择PCB 板材? 选择PCB 板材必须在满足设计需求和可量产性及成本中间取得平衡点.设计需求包含电气和机构这两部分.通常在设计非常高速的 PCB 板子(大于 GHz 的频率)时这材质问题会比较重要. 例如,现在常用的 FR-4 材质,在几个GHz 的频率时的介质损耗(dielectric loss)会对信号衰减有很大的影响,可能就不合用.就电气而言,要注意介电常数(dielectric constant)和介质损在所设计的频率是否合用. 2.如何避免高频干扰? 避免高频干扰的基本思路是…

类别 描述 检视规则 原理图需要进行检视,提交集体检视是需要完成自检,确保没有低级问题. 检视规则 原理图要和公司团队和可以邀请的专家一起进行检视. 检视规则 第一次原理图发出进行集体检视后所有的修改点都需要进行记录. 检视规则 正式版本的原理图在投板前需要经过经理的审判. 差分网络 原理图中差分线的网络,芯片管脚处的P和N与网络命令的P和N应该一一对应. 单网络 原理图中所有单网络需要做一一确认. 空网络 原理图中所有空网络需要做一一确认. 网格 1.原理图绘制中要确认网格设置是否一致.   …

类别 描述 检视规则 原理图需要进行检视,提交集体检视是需要完成自检,确保没有低级问题. 检视规则 原理图要和公司团队和可以邀请的专家一起进行检视. 检视规则 第一次原理图发出进行集体检视后所有的修改点都需要进行记录. 检视规则 正式版本的原理图在投板前需要经过经理的审判. 差分网络 原理图中差分线的网络,芯片管脚处的P和N与网络命令的P和N应该一一对应. 单网络 原理图中所有单网络需要做一一确认. 空网络 原理图中所有空网络需要做一一确认. 网格 1.原理图绘制中要确认网格设置是否一致.   …

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用…

阻抗匹配(impedance matching) 主要用于传输线上,以此来达到所有高频的微波信号均能传递至负载点的目的,而且几乎不会有信号反射回来源点,从而提升能源效益.信号源内阻与所接传输线的特性阻抗大小相等且相位相同,或传输线的特性阻抗与所接负载阻抗的大小相等且相位相同,分别称为传输线的输入端或输出端处于阻抗匹配状态,简称为阻抗匹配. 以前调试天线匹配参数,由于没有仪器,所有数据都是经过计算出来的,所以天线的参数可能始终不是最佳的,现在有了频谱分析仪,所有工作都变的简单了,下面介绍利用频谱分…

8.4 变换器传递函数的图形化构建 第7章推导出的buck变换器小信号等效电路模型在图8.55中再次给出.让我们用上一节的图解方法来构造该变换器的传递函数和端阻抗. Fig. 8.55 Small-signal model of the buck converter, with input impedance Zin(s) and output impedance Zout(s) explicitly defined 输出阻抗\(Z_{out}(s)\)可以通过将\(\hat{d}(s)\)和\…