LC匹配 已知输入输出阻抗,设计LC匹配电路使输入输出阻抗共轭匹配 Step1 Step2 Result1 Result2     微带线单枝匹配 已知源和负载阻抗,求微带线单枝匹配电路 Step1 Result1 Result2     微带线双枝匹配 已知源和负载阻抗,求微带线双枝匹配电路 Step1 Step2 Result1 Result2 Step3 Result3     LPF 手动添加LC并tune Step1 Result1 Step2 Result2     LPF-DA S

#-*- 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

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

  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

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 假设一项工作的工期是10天,预算成本是100元:也就是每天的完成进度是10%左右:每天的成本投入是10元左右.现在,在的第五天末的时候,我们监控项目的时候发现:1.工作只完成了40%2.实际成本已经花费了60元看来项目的执行情况很糟,在进度和成本两个方面都不尽人意,那么到现在,项目情况是如何的呢那么到底糟到什么程度呢?我们用以下指标来说明 1.BCWP,也叫挣值(earned value),

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_