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…

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…

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','…

本节首先介绍常用的E系列标称方法,然后介绍电阻.电容器.电感器.二极管的分类.性能和识别方法,以及简单的实用电路. 一.E系列标称方法 厂家生产的电阻器,并不是包含任何阻值,就像人民币,只有1.2.5三种规格一样. 电阻器.电容器标称值系列通常采用E系列.E系列是一种由几何级数构成的数列.源自Electricity的第一个字母,它是以6√10 ＝1.5 .12√10＝1.2 .24√10＝1.1 为公比的几何级数,分别称为E6系列.E12系列和E24系列.E6系列适用于允差±20%的电阻.电容器…

  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…