《电路基础》是一本深入浅出的电路理论学习资料,被广泛用于国内外的高等教育课程中。
这份PDF版本是由经典教材经过整理,包含了丰富的书签,方便读者快速定位和查阅相关章节,是学习电路理论的理想资源。
电路基础是电子工程、通信技术、自动化等多个领域的基石,它涵盖了电阻、电容、电感、电压、电流等基本概念,以及欧姆定律、基尔霍夫定律等基本定律。
以下是这份教材可能涵盖的一些关键知识点:1.**电路元件**:电路中的基本元件包括电阻、电容和电感。
电阻表示元件对电流的阻碍,单位为欧姆(Ω);
电容储存电荷,单位为法拉(F);
电感储存磁场能量,单位为亨利(H)。
2.**电路模型**:电路模型是用抽象的元件来代表实际电路的一种方式,如串联电路、并联电路、混联电路等,帮助我们理解和分析电路行为。
3.**电压与电流**:电压是电能传输的原因,单位为伏特(V),电流是电荷流动的现象,单位为安培(A)。
两者之间的关系由欧姆定律描述:电流=电压/电阻。
4.**基尔霍夫定律**:包括电流定律(KCL)和电压定律(KVL)。
KCL指出,任何节点处流入的电流总和等于流出的电流总和;
KVL则表明,闭合回路中的电压降之和等于电源电压之和。
5.**交流电路**:除了直流电路,电路基础还包括交流电路的学习,涉及复数表示、阻抗、相位差、谐振等概念。
6.**电源**:电源提供电路所需的电压或电流,有直流电源(如电池)和交流电源(如发电机)两种。
7.**功率与能量**:功率是电流做功的速率,单位为瓦特(W);
能量则是电流在一定时间内做的功,单位为焦耳(J)。
8.**网络分析方法**:包括电阻串并联计算、星形-三角形变换、源的等效变换、超前滞后网络分析、诺顿定理和戴维宁定理等。
9.**滤波器设计**:通过选择适当的电容和电感组合,可以设计低通、高通、带通和带阻滤波器,以滤除特定频率范围内的信号。
10.**电路仿真**:利用电路模拟软件,如Multisim或LTSpice,可以帮助学生在不实际搭建电路的情况下理解电路行为。
这本《电路基础》教材将这些知识点系统地组织起来,结合实例和习题,帮助初学者逐步建立起电路理论体系。
书签功能则使得学习者可以迅速找到感兴趣的章节,提高学习效率。
无论是自学还是课堂学习,这本书都是一个宝贵的参考资料。
2025/1/1 14:34:49 11.13MB 综合文档
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图像的统计特性,融合,傅里叶变换等等,原创
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用C/C++语言实现如下函数:1. boollu(double*a,int*pivot,intn);矩阵的LU分解。
假设数组anxn在内存中按行优先次序存放。
此函数使用高斯列选主元消去法将其就地进行LU分解。
pivot为输出参数,pivot[0,n)中存放主元的位置排列。
函数成功时返回false,否则返回true。
2. boolguass(doubleconst*lu,intconst*p,double*b,intn);求线代数方程组的解设矩阵Lunxn为某个矩阵anxn的LU分解,在内存中按行优先次序存放。
p[0,n)为LU分解的主元排列。
b为方程组Ax=b的右端向量。
此函数计算方程组Ax=b的解,并将结果存放在数组b[0,n)中。
函数成功时返回false,否则返回true。
3. voidqr(double*a,double*d,intn);矩阵的QR分解假设数组anxn在内存中按行优先次序存放。
此函数使用HouseHolder变换将其就地进行QR分解。
d为输出参数,d[0,n)中存放QR分解的上三角对角线元素。
4. boolhouseholder(doubleconst*qr,doubleconst*d,double*b,intn);求线代数方程组的解设矩阵qrnxn为某个矩阵anxn的QR分解,在内存中按行优先次序存放。
d[0,n)为QR分解的上三角对角线元素。
b为方程组Ax=b的右端向量。
函数计算方程组Ax=b的解,并将结果存放在数组b[0,n)中。
函数成功时返回false,否则返回true。
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用matlab实现了小波变换对图像的分割
2024/12/31 3:40:58 5KB 小波变换
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在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域,往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位,而目前传统的检测方法是Hough变换,计算复杂,对资源需求大,且不利于实时控制.本文利用圆形几何对称的性质,采用基于颜色分类方法,提出一种非Hough变换的圆的检测方法,从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的.设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序,通过对足球机器人定位的验证,表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点,为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.
2024/12/29 11:46:23 856KB 非Hough变换; 图像识别;
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小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10,编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20)L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20)h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%
2024/12/29 6:42:54 2KB 小波变换 matlab
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VB-CAD比例,移动,镜像,旋转变换源码
2024/12/27 15:25:16 9KB VB-CAD比例,移动,镜像,旋
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android仿日历翻页特效,数字翻转变换,翻页特效
2024/12/26 7:42:16 15.47MB android 仿翻页
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系统的讲述了图像处理的基本方法,包括轮廓提取,去噪,图像增强,图像变换,图像压缩等,并相对应的配备了部分关键源代码
2024/12/24 10:21:53 8.07MB c语言 数字图像处理
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数字音频水印算法大全倒谱音频水印算法复倒谱水印算法基于能量比的小波域音频水印算法基于小波与复倒谱变换的音频数字水印算法面向公共信息传播的音频水印算法音频特征提取方法
2024/12/24 8:26:31 3.16MB 音频 水印算法
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡