本书主要阐述常用的直流电机，变压器，同步电机，异步电机的结构和原理及运行功能，并对电机试验和电机控制作了介绍

网口hub数据手册低，成本方案，芯片体积小，功耗低，单3.3v供电，5个rj45口。
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为了提升某型飞机配电系统电能转换与分配的高可靠性，利用变结构控制方法，以Dobson和Chiang的配电系统为模型，设计一个电压调理器。
该调理器以电压为控制输入，通过改变变压器的匝数比控制输入电压，利用滑模变结构控制理论选取适当顺滑平面，使配电系统输出稳定的趋近顺滑平面，最终达到电压调理的目的。
通过Matlab仿真，验证了该方案的可行，达到了设计要求。

实验一三点式正弦波振荡器（模块1）一、实验目的1.掌握三点式正弦波振荡器电路的基本原理，起振条件，振荡电路设计及电路参数计算。
2.通过实验掌握晶体管静态工作点、反馈系数大小对振荡幅度的影响。
图1-1正弦波振荡器（4.5MHz）将开关S3拨上S4拨下，S1、S2全部断开，由晶体管Q3和C13、C20、C10、CCI、L2构成电容反馈三点式振荡器的改进型振荡器——西勒振荡器，电容CCI可用来改变振荡频率。
振荡器的频率约为4.5MHz振荡电路反馈系数:F=振荡器输出通过耦合电容C3（10P）加到由Q2组成的射极跟随器的输入端，因C3容量很小，再加上射随器的输入阻抗很高，可以减小负载对振荡器的影响。
射随器输出信号Q1调谐放大，再经变压器耦合从J1输出。
三、实验步骤1.根据图在实验板上找到振荡器各零件的位置并熟悉各元件的作用。
2.研究振荡器静态工作点对振荡幅度的影响。
3.将开关S3拨上S4拨下，S1、S2全拨下，构成LC振荡器。
4.改变上偏置电位器RA1，记下发射极电流，并用示波器测量对应点的振荡幅度VP-P（峰—峰值）记下对应峰峰值以及停振时的静态工作点电流值。
5.经测量，停振时的静态工作点电流值为2.23mA6.分析输出振荡电压和振荡管静态工作点的关系，按以上调整静态工作点的方法改变Ieq，并测量相应的，且把数据记入下表。
Ieq(mA)1.201.401.591.802.23Up-p（mV）304348384428停振7.晶体振荡器：将开关S4拨上S3拨下，S1、S2全部拨下，由Q3、C13、C20、晶体CRY1与C10构成晶体振荡器（皮尔斯振荡电路），在振荡频率上晶体等效为电感。
8.拍摄晶振正弦波如下：f=4.19MHz四、实验结果分析分析静态工作点、反馈系数F对振荡器起振条件和输出波形振幅的影响，并用所学理论加以分析。
答：晶体管的起振条件是约等于0.6V，使静态工作点处于此电压附近，并加入正反馈。
同时随着静态电流的增大，输出波形的幅度也增大。
增长到一定程度后，由于晶体管的非线性特性和电源电压的限制，输出波形振幅不再增长，振荡建立的过程结束，放大倍数的值下降至稳定。
|AF|=1，输出波形振幅维持在一个确定值，电路构成动态平衡。
五、实验仪器1．高频实验箱1台2．双踪示波器1台3．万用表1块

本压缩包含①变压器封装库.PcbLib②变压器原理图.SchLib封装是3D封装，为本人长期整理积累，希望对大家有协助！

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matlab/simulink电力电子仿真三相半波整流电路，在电路中，当功率进一步增加或由于其他原因要求多相整流时，三相整流电路就被提了出来。
图1所示就是三相半波整流电路原理图。
在这个电路中，三相中的每一相都单独构成了半波整流电路，其整流出的三个电压半波在时间上依次相差120度叠加，整流输出波形不过0点，并且在一个周期中有三个宽度为120度的整流半波。
因此它的滤波电容器的容量可以比单相半波整流和单相全波整流时的电容量都小。
整流电路就是把交流电能转换为直流电能的电路。
大多数整流电路由变压器、整流主电路和滤波器等组成。
它在直流电动机的调速、发电机的励磁调节、电解、电镀等领域得到广泛应用。
整流电路的种类有很多，有半波整流电路、单相桥式半控整流电路、单相桥式全控整流电路、三相半可控整流电路、三相桥式全控整流电路等。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
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《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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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。