LC滤波器具有结构简单.设备投资少.运行可靠性较高.运行费用较低等优点,应用很广泛. LC滤波器又分为单调谐滤波器.高通滤波器.双调谐滤波器及三调谐滤波器等几种. LC滤波主要是电感的电阻小,直流损耗小.对交流电的感抗大,滤波效果好.缺点是体积大,笨重.成本高.用在要求高的电源电路中. RC滤波中的电阻要消耗一部分直流电压,R不能取得很大,用在电流小要求不高的电路中.RC体积小,成本低.滤波效果不如LC电路 常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类.若滤波电路元件仅由无源元件(电阻.电容.电感)

1．典型π型RC滤波电路    图7-27所示是典型的兀型RC滤波电路.电路中的Cl.C2是两只滤波电容,Rl是滤波电阻,Cl.Rl和C2构成一节π型RC滤波电路.由于这种滤波电路的形式如同字母π且采用了电阻.电容,所以称为π型RC滤波电路.ADP3211AMNG从电路中可以看出,π型RC滤波电路接在整流电路的输出端.    这一电路的滤波原理是:从整流电路输出的电压首先经过Cl的滤波,将大部分的交流成分滤除,见图中的交流电流示意图. 经过Cl滤波后的电压,再加到由Rl和02构成的滤波电路中,电

LC滤波器概述 LC滤波器也称为无源滤波器,是传统的谐波补偿装置.LC滤波器之所以称为无源滤波器,顾名思义,就是该装置不需要额外提供电源.LC滤波器一般是由滤波电容器.电抗器和电阻器适当组合而成,与谐波源并联,除起滤波作用外,还兼顾无功补偿的需要. LC滤波器是利用电感.电容和电阻的组合设计构成的滤波电路,可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3.5.7)构成低阻抗旁路:单调谐滤波器.双调谐滤波器.高通滤波器都属于无源滤波器. LC滤波器的分类

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

  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

高速电路中的电源设计 高速电路中的电源设计大概分为两种,一种是集总式架构,一种是分布式架构.集总式架构就是由一个电源输入,然后生成多种所需要的电压.如图1所示.这种架构会增加多个DC/DC模块,这样成本不可控,PCB面积也需要增加,但集总式分布架构可以提高整体电源转换效率. 图1 集总分布架构 分布式架构是先由一个模块生成一个中间电压,然后再去转换成其他单板所需要的电压,如图2所示.第一级输出可以要求有较大的噪声和纹波,第二级电源输出所需要的各种电源,这时必须考虑纹波和噪声问题.但分布式也有一个

因为项目中要用到服务器端创建EXCEL模板 无法直接调用EXCEL 查了下发现NPOI很方便很简单就实现了 其中走了点弯路 第一次弄的时候发现输出的值是文本不是数字型无法直接计算公式 然后又发现打开报表公式没有自动计算 后来都解决了 详见代码 #region 报表处理 using (FileStream file = new FileStream(@"C:\Inetpub\wwwroot\ClientBin\RptBasic\Rpt_mrp_DepInOut.xls", FileMod

见证花开!!码上有花 先看效果 尝试点击,IE9+ 画心 清空 ... 请自由点击画布   创意来自于网络 可搜搜[程序员表白] 看上去像是[当耐特]的作品的加工版本 代码 当然要自己写了 能力有限,我只写我会的地方.原图中的花我实在不知道是怎么画的,于是只有自己摸索另一种画法.以下是我的想法: 花瓣 => 花朵 =>动画 每一个花瓣,是一个很曲很曲的曲线构成,那么先思考曲线的画法.以下截图自w3school: 那么将这个曲线更曲一点试试: 完美! 接下来添加几个曲线让花瓣更生动(也是为了达到

前面已经实现了各种的PID算法,然而在某些给定值频繁且大幅变化的场合,微分项常常会引起系统的振荡.为了适应这种给定值频繁变化的场合,人们设计了微分先行算法. 1.微分先行算法的思想 微分先行PID控制是只对输出量进行微分,而对给定指令不起微分作用,因此它适合于给定指令频繁升降的场合,可以避免指令的改变导致超调过大.微分先行的基本结构图: 根据上面的结构图,我们可以推出PID控制器的输出公式,比例和积分是不变的只是微分部分变为只对对象输出积分,记为y,我们对微分部分引入一阶惯性滤波:,可记微分部分

聚类分析(层次聚类分析(Q型聚类和R型聚类).快速聚类分析) 聚类分析的实质:是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类.这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别. 聚类分析的特点:聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类. 1.层次聚类分析 定义:层次聚类分析是根据观察值或变量之间的亲疏程度,将最相似的对象结合在 一起,以逐次聚合的方

关于使用示波器測试纹波的注意事项 使用示波器的AC耦合方式測量 因为示波器的头套easy引人噪声,因此在測试前必需把探头的头套去掉 因为电源的高频噪声非常easy通过小电感就能够滤掉,因此更关心的是中低频的噪声.測试时将示波器的带宽限制调到尽可能的低(20MHz).避免从表笔引入噪声(我之前就吃过这方面的亏) DCDC后端接LDO AMS1117-5V的Datasheet上要求的最低压差(VIN-VOUT)为1.1V到1.25V,这就要求输入要大于5V+1.1V=6.1V,假设输入不满足这个条件

ESP8266 常见问题 本页面收集esp8266常见问题 概述 本文档主要介绍开发者在ESP8266开发中常见的一些问题. 这些问题主要包括以下几大类: 基本概念相关 ESP8266 相关 AiCloud 相关 固件编译调试相关 文档资料相关 以下是各分类的具体问题和解答. 基本概念相关 ESP8266是什么? ESP8266 是高性能无线 SOC,在较小尺寸封装中集成了业界领先的 Tensilica L106 超低功耗 32 位微型 MCU,带有 16 位精简模式,主频支持 80 MHz 和

---恢复内容开始--- 静态电流:静态电流是指没有信号输入时的电流,也就是器件本身在不受外部因素影响下的本身消耗电流. 纹波电压的害处: 1.容易在用设备中产生不期望的谐波,而谐波会产生较多的危害: 2.降低了电源的效率:   3.较强的纹波会造成浪涌电压或电流的产生,导致烧毁用电设备: 4.会干扰数字电路的逻辑关系,影响其正常工作: 5.会带来噪音干扰,使图像设备.音响设备不能正常工作. 纹波电压 纹波电压抑制方法 编辑 抵制纹波电压的方法,常见的有以下几种: 1.在成本.体积允许的情况下,

在上一篇文章中,我们已经了解了Raspkate这一轻量型Web服务器,今天,我们再一起了解下如何基于Raspkate实现简单的RESTful API. 模块 首先让我们了解一下"模块"的概念.Raspkate的模块包含了一组能够提供完整业务功能的HTTP处理器(Handler),例如,在Raspkate的源代码库中,默认提供了两个模块:Default和RaspberryPi,它们分别位于两个不同的C#项目中: Raspkate.Modules.Default Raspkate.Modu

1.简要介绍▪ 计算方法▪ DIFF▪ DEA▪ MACD▪ 构造原理▪ 缺点2.实战技巧3.运用技巧▪ 应用原理▪ 经典用法▪ 实战战法▪ 捕捉卖点▪ 买卖策略▪ 短线实战4.组合指标运用5.一般研判标准 1.简要介绍MACD在应用上应先行计算出快速(一般选12日)移动平均值与慢速(一般选26日)移动平均值.以这两个数值作为测量两者(快速与慢速线)间的"差离值"依据.所谓"差离值"(DIF),即12日EMA数值减去26日EMA数值.因此,在持续的涨势中,12日EM

 一.可供参考的文档资料. raphaeljs官网:http://raphaeljs.com/ w3c关于path的介绍:http://www.w3.org/TR/2003/REC-SVG11-20030114/paths.html mdn关于path的介绍(英文版):https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/SVG/Tutorial/Paths mdn关于path的介绍(中文版):https://developer.mozilla.org/zh-

超几何分布: 超几何分布基于这样一个模型,一个坛子中有N个球,其中m个白球,N-m个黑球,从中随机取n(不放回),令X表示取出来的白球数,那么: 我们称随机变量X满足参数为(n,m,M)的超几何分布. 考察其期望的求法: 几何分布: 在独立重复实验当中,每一次实验成功的概率是p,我们关注使得实验成功一次所需要重复的实验次数n及其对应的概率,很容易看到,我们有如下的分布列: 验证其作为分布列的性质: 几何分布的期望: 根据期望的定义,并在这里设q = 1-p 二项分布: 基于最基础的一个离散型随机

古典统计学问题一开始起源于赌博,让我们看这样一道有关赌博的问题. Q:A.B两人进行n局赌博,A胜的概率是p,现在设置随机变量X表示A赢的局数,当X>np,A给赌场X-np元,否则B给赌场np-X元,那么求解赌场挣钱的期望值? 这个问题中明显有二项分布(伯努利分布)的身影,但是我们面临的困境是,这里是基于二项分布的一个求解随机变量X落在某个范围的概率,如果我们利用二项分布逐项乘开,会得到一个异常繁琐的式子,也是极其不利于计算的. 为了解决这个问题,数学家想到了一个方法:众所周知在连续型随机变量中

  解释器模式(Interpreter)   考虑上图中计算器的例子 设计可以用于计算加减运算(简单起见,省略乘除),你会怎么做?    你可能会定义一个工具类,工具类中有N多静态方法 比如定义了两个方法用于计算a+b 和 a+b-c public static int add(int a,int b){ return a+b; } public static int add(int a,int b,int c){ return a+b-c; } 但是很明显,如果形式有限,那么可以针对对应的形式

题目描述 给你一棵树,你要从\(1\)号点出发,经过这棵树的每条边至少一次,最后回到\(1\)号点,经过一条边要花费\(w_i\)的时间. 你还可以乘车,从一个点取另一个点,需要花费\(c\)的时间. 你最多做\(k\)次车. 问最短时间. \(k\leq n\leq 20000,w,c\leq 50000\) 题解 我们考虑把最终路线中坐车的部分替换成走路. 那么显然不会经过一条边超过两次. 但是每条边都要经过者少一次,所以每条边只能被一个坐车的路线覆盖. 所以我们要选择不超过\(k\)条不相