《测量电子电路设计滤波器篇》（PDF）作者日)远坂俊昭出版社科学出版社书号7030171829丛书图解实用电子技术丛书页数:260出版时间2006.06第1章概述1.1滤波器的特性与种类1.1.1各种滤波器——本书介绍频率意义上的滤波器1.1.2噪声与滤波器的带宽1.1.3滤波器对白噪声的滤波效果1.1.4防混浠作用的低通滤波器1.1.5高通滤波器(HPF)的作用1.1.6带通滤波器(BPF)的作用1.1.7带阻滤波器(BEF)的作用1.1.8模拟滤波器与数字滤波器1.1.9能够自制的滤波器1.1.10由厂家制作的滤波器1.2滤波器的频率响应与时间响应特性1.2.1滤波器的阶数与衰减陡度1.2.2最大平坦：巴特沃斯特性1.2.3快速调整阶跃响应的贝塞尔特性1.2.4实现陡峭特性的切比雪夫特性1.2.5更加陡峭——椭圆(Elliptic)特性1.2.6滤波器的副作用——对响应特性的影响1.2.7高通滤波器的时间响应特性1.2.8带通滤波器的时间响应特性第2章RC滤波器与RC电路网络的设计2.1最简单的RC滤波器2.1.1RC低通滤波器的特性2.1.2DC前置放大器上附加RC滤波器2.1.3RC滤波器的多级连接2.2加深对RC电路网络的印象2.2.1表现电路网络动作的万能曲线2.2.2设计时利用渐近线2.2.3高频截止／低频截止的A万能曲线2.2.4描述相位返回特性的B万能曲线2.2.5PLL电路中应用的高频截止的B万能曲线2.2.6应用于0P放大器相位补偿的低频截止的B万能曲线第3章有源滤波器的设计3.1概述3.1.1有源滤波器——确定参数值时的自由度高3.1.22阶有源滤波器设计基础3.2有源低通滤波器的设计3.2.1经常使用的正反馈型2阶LPF(增益=1)的构成3.2.25阶巴特沃斯LPF的计算例3.2.3使LPF具有放大率的滤波电路3.2.4正反馈型LPF(增益≠1)的构成3.2.5减小元件灵敏度和失真的多重反馈型LPF3.2.6有源LPF的高频特性3.3有源高通滤波器的设计3.3.1正反馈型2阶HPF的构成3.3.25阶切比雪夫HPF的计算例3.3.3多重反馈型HPF的构成3.4状态可调滤波器的设计3.4.1状态可调滤波器的概念3.4.2反转型与非反转型在特性上的差别3.4.3在可变频率一可变Q的通用滤波器中的应用3.4.4状态可调滤波器模块3.4.5低失真率的双截型滤波器3.5带通滤波器的设计3.5.1将LPF与HPF级联专栏A状态可调滤波器在低失真率振荡器中的应用3.5.2Q-10以下的1个OP放大器的多重反馈型BPF3.5.3中心频率为1kHz，Q=5的带通滤波器3.5.42个放大器的高Q值BPF3.5.5能够用于评价OP放大器噪声的带宽100Hz的BPF3.6带阻滤波器的设计3.6.1使用BPF的带阻滤波器3.6.2测量失真用的双T陷波滤波器附录有源滤波器设计用的归一化表第4章LC滤波器的设计4.1LC滤波器概述4.1.1LC滤波器在10kHz以上的使用价值高4.1.2利用归一化表和模拟器使设计变得简单4.1.3LC滤波器的两种类型4.2LC滤波器的设计4.2.1低通LC滤波器的设计4.2.2归一化表的使用方法4.2.3由低通滤波器(LPF)变换为高通滤波器(HPF)4.2.4变换为带通滤波器(BPF)专栏B函数台式计算机的应用4.2.5BPF的带宽越窄响应越慢4.3LC滤波器的实验制作4.3.1附有5阶低通滤波器的前置放大器4.3.2巴特沃斯BPF的试制第5章模拟LC型有源滤波器的设计5.1模拟LC的概念5.1.1不希望使用线圈5.1.2实现FDNR的电路5.2实用的FDNR滤波器的设计5.2.15阶LPF的设计5.2.2特点——不受OP放大器直流漂移的影响5.2.3注意最大输入电平5.2.4信号源电阻为0Ω的FDNR滤波器5.2.5信号源电阻为0Ω的FDNR5阶低通滤波器的试制5.2.6抗误差用7阶切比雪夫滤波器的设计5.2.7特性的检验5.2.8利用高速A／D转换器减轻滤波器的负担5.2.9

软件设计说明书版本：V1.0 文档编号 保密等级 作者 最后修改日期 审核人 最后审批日期 批准人 最后批准日期 修订记录日期 版本 修订说明 修订人 目录 1 引言 1 1.1 文档控制 1 1.2 目的 1 1.3 范围 1 1.4 定义、首字母缩写词和缩略语 1 1.5 参考资料 1 1.6 概述 1 2 整体说明 1 2.1 业务背景 1 2.2 功能模型 1 2.3 用例模型概述 12.3.1 子系统一 1 2.4 假设和依赖关系 1 3 包1：出入库 2 3.1 冲补帐务－样例1 23.1.1 系统用例 23.1.2 类关系图 23.1.3 类图 33.1.4 顺序图 4 3.2 冲补入库单－样例2 43.2.1 入库单冲账 43.2.2 入库单补账 6 引言 文档控制 目的 范围 定义、首字母缩写词和缩略语 参考资料 概述 整体说明 业务背景[此小节应说明软件的业务背景，包括组织机构、业务流程等。
] 功能模型[此小节应说明用例包的组织，以用例包的形式来表达软件的功能。
] 用例模型概述子系统一用例图[此小节应说明此子系统下的用例图。
]主角列表[此小节以列表的形式说明此子系统相关的主角。
]用例列表[此小节以列表的形式说明此子系统相关的用例。
] 假设和依赖关系[本节说明所有重要的技术可行性假设、子系统或构件可用性假设，或者可作为此文档所述软件可行性的基础的其他与项目有关的假设。
] 包1：出入库画出包图、核心业务处理流程、状态转换图来说明核心业务的工作方式。
冲补帐务－样例1系统用例类关系图类图实体类边界类控制类顺序图分仓保管帐建帐处理流程备注：去掉价位一栏；
收获年限改为“年限“，入库年限改为非必输项；
国别改为必输项；
等级改为非必输项；
增加建帐的修改功能：只能修改等级、入库年限、产地。
冲补入库单－样例2入库单冲账前台界面名称：account_grainin_strike.jsp界面说明：序号 界面名称 表 字段 字段含义 备注1 编号 入库单 RC_RKD_RKDBH 入库单编号 顺序号 入库单 RC_RKD_SXH 顺序号 计划安排表 入库单 RC_RKD_RKJHAPBNM 入库计划安排表内码 需要转化为编号 计划明细 入库单 RC_RKD_JHMXNM 计划明细内码 需要转化为编号 入库通知单编号 入库单 RC_RKD_ZGKRKTZDNM 直管库入库通知单内码 需要转化为编号 客户名称 入库单 RC_RKD_KHNM,RC_RKD_KHMC 客户名称客户内码 合同号 入库单 RC_RKD_HTNM,RC_RKD_HTH 合同号合同内码 到库时间 入库登记信息 RC_RKDJXX_DKSJ 到库时间 收获年份 入库单 RC_RKD_NX 年限 等级 入库检验信息 RC_RKJYXX_WLDJNM 物料等级内码 后台服务功能简介 入库账务服务包名 com.digitalchina.zcl.stock.account类名 AccountGraininServer方法名称 参数 返回值 描述 入库单补账前台界面名称：account_grainin_repair.jsp界面说明：序号 界面名称 表 字段 字段含义 备注1 编号 入库单 RC_RKD_RKDBH 入库单编号 顺序号 入库单 RC_RKD_SXH 顺序号 扣杂 入库检验信息 RC_RKJYXX_KZZ 扣杂质(%) 扣水% 入库检验信息 RC_RKJYXX_KSF 扣水份(%) 备注 入库检验信息 RC_RKJYXX_JYYJBZ 检验意见备注 3 选择类型 入库检验信息 RC_RKJJXX_JJLX 检斤类型 0，称重；
1，标准包 毛重 入库检验信息 RC_RKJJXX_MZ 毛重 水分扣量 入库检验信息 RC_RKJJXX_SFKL 水分扣量 杂质扣量 入库检验信息 RC_RKJJXX_ZZKL 杂质扣量 其它扣量 入库检验信息 RC_RKJJXX_QTKL 其它扣量 后台服务功能简介 入库账务服务包名 com.digitalchina.zcl.stock.account类名 AccountGraininServer方法名称 参数 返回值 描述补账repairAccount 被补入库单内码 入库单补账；
根据被补单据产

摄影测量学中的解析法空中三角摄影测量，C#语言编写，包括相对定向，模型连接，绝对定向和数据检验几个部分，可用于GIS专业及测绘专业方面学习或者计算使用。
本程序使用Txt文本文档导入，利用Input类与Matrix类解决Txt数据导入，与矩阵计算的问题

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

经检验，方便可用，输入为一幅灰度图像，彩色图像可采用rgb2gray转换，输出为图像的15个特征，可广泛应用于图像特征提取，图像检索及图像质量评价领域！

1、目的规范二次电源模块的测试方法。
本测试规范包括二次电源模块的测试项目、测试目的、接线图、测试方法。
2、适用范围适用于二次电源模块的测试。
3、引用/参考标准3.1、CISPR22-1993（96后出版）3.2、GB/T16821-1997通信用电源设备通用实验方法3.3、邮电部标准《通信用直流一直流模块进网质量认证检验实施细则》3.4、电工电子产品环境试验国家标准汇编

文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。

卡方检验matlab源程序

JTGF801-2017公路工程质量检验评定标准第一册土建工程

中联操作宝典-医技卷（10万多字，400多页）一、检验系统管理篇二、影像系统管理篇三、健康体检管理篇四、血库系统管理篇

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。