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產(chǎn)品型號：VK1621B(兼容替代HT1621B) 產(chǎn)品品牌：VINTEK/元泰 封裝形式：LQFP48 LQFP44 SSOP48 DIP28 產(chǎn)品年份：新年份 聯(lián)系人：許先生 聯(lián)系QQ：191 888 5898 聯(lián)系手機：188 9858 2398 工程服務(wù)，技術(shù)服務(wù)支持，價格具有優(yōu)勢！ VK1621B 是128模式（32x4），內(nèi)存映射和多功能液晶驅(qū)動程序。S / W的VK1621配置特性使得它適合于多種LCD應(yīng)用包括液晶顯示模塊和顯示子系統(tǒng)。只用三或四線的主機控制器連接VK1621之間的接口要求。VK1621包含一個電源關(guān)閉命令來降低功耗。 VK1621產(chǎn)品特征: ★ 工作電壓：2.4V ~ 5.2V ★ 內(nèi)置RC振蕩器★ 外部的32.768kHz晶體或喚頻率源的輸入 ★ 1 / 2或1 / 3 偏壓選擇，和1 / 2或1 / 3或1 / 4液晶顯示應(yīng)用程序的選擇 ★ 內(nèi)部時間基準頻率源 ★ 兩個可選蜂鳴器的頻率（2／3） ★ 關(guān)機命令降低功耗 ★ 內(nèi)置的時基發(fā)生器和看門狗 ★ 時基或WDT溢出輸出 ★ 8種時基/定時器的時鐘源 ★ 32x4 LCD驅(qū)動器 ★ 內(nèi)置32x4位顯示RAM ★ 三線串行接口 ★ 內(nèi)部LCD驅(qū)動頻率源 ★ 軟件配置特征 ★ 數(shù)據(jù)模式和命令模式指令的R / W地址自動遞增 ★ 三種數(shù)據(jù)訪問模式 ★ 提供 VLCD引腳來調(diào)整 LCD 工作電壓 ★ 此篇產(chǎn)品敘述為功能簡介，如需要完整產(chǎn)品PDF資料可以聯(lián)系許先生索取！ 市場部許碩 深圳市永嘉微電科技有限公司 網(wǎng)址：www.szvinka.com 地址: 廣東省深圳市寶安區(qū)西鄉(xiāng)大道正泰來商務(wù)大廈3A層 深圳市永嘉微電科技有限公司 郵編: 518101 電話: 0755-83251722 傳真: 0755-27912655 手機: 188 9858 2398 Q Q：191 888 5898 郵箱：zes1688@163.com 生意無論大小，做人首重誠信！本公司全體員工將既往開來，再接再厲。爭取為各位帶來更專業(yè)的技術(shù)支持，更優(yōu)質(zhì)的銷售服務(wù)，更高性價比的好產(chǎn)品.竭誠希望能與各位客戶朋友深入合作，攜手共進，共創(chuàng)雙贏！謝謝
標簽： 1621 1056 1072 1088 VK 額溫槍 測溫 耳溫槍
上傳時間： 2020-03-28
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快速傅里葉變換，fft應(yīng)用實例。供學習，供參考。 原理：快速傅里葉變換 (fast Fourier transform), 即利用計算機計算離散傅里葉變換（DFT)的高效、快速計算方法的統(tǒng)稱，簡稱FFT。快速傅里葉變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。采用這種算法能使計算機計算離散傅里葉變換所需要的乘法次數(shù)大為減少，特別是被變換的抽樣點數(shù)N越多，F(xiàn)FT算法計算量的節(jié)省就越顯著。
上傳時間： 2021-07-14
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第1章 引 言產(chǎn)業(yè)界人士和觀察家（甚至包括那些經(jīng)過多年外層空間旅行剛剛返回這個世界的人）都已經(jīng)很清楚，因特網(wǎng)（ I n t e r n e t）發(fā)展所達到的地位和其所產(chǎn)生的現(xiàn)象都不同于本世紀或上世紀所提出的任何一種技術(shù)。 I n t e r n e t的延伸和影響范圍、有關(guān) I n t e r n e t 出版物、以及包括美國在線（A O L）、美國電報電話公司（ AT & T）和微軟公司等I n t e r n e t產(chǎn)業(yè)界的大量風險投資者，這一切都會使我們有一種紛繁迷亂的感覺。所有這些都是通過這樣或那樣的方式與 I n t e r n e t連接起來。I n t e r n e t也是Joe Sixpack和Fortune 1000這樣的網(wǎng)站每天都關(guān)心、考慮和使用的唯一技術(shù)。或許I n t e r n e t是世界上少有的幾個能夠以相同的平等程度來對待每一個用戶的實體組織之一。一個企業(yè)的首席執(zhí)行官（ C E O）如果想給公司提供更好的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)保證，他必須建立一個專用網(wǎng)絡(luò)。而在I n t e r n e t中，每一個人對網(wǎng)絡(luò)的訪問都是平等的。I n t e r n e t的發(fā)展并沒有損害到那些在過去 1 5 0年中所發(fā)展起來的其他技術(shù)。的確，電話技術(shù)是相當重要的，它可以使我們能夠在雙方不見面的情況下通過聲音與線路另一端的人通話。同樣，汽車也改變了我們的生活，汽車的出現(xiàn)能夠使我們在一天之內(nèi)跨越更大的距離，而這個距離要比任何其他動物多出一個數(shù)量級。電燈、無線電和電視都曾經(jīng)是改善我們?nèi)粘Ｉ畹氖种匾募夹g(shù)，擴展了我們在非睡眠狀態(tài)的時間，向我們傳播各種信息，使我們享受更多的娛樂。我們已經(jīng)在很大程度上解決了生存問題。大多數(shù)人的飯桌上有足夠的食品、有溫暖的住所，并且都有一個工作場所，可以每天早出晚歸地工作。我們也可以不必被動地接收各種電視節(jié)目，而可以輕松地使用遙控器選擇欣賞自己喜愛的頻道。I n t e r n e t除了有把事情變得更好的能力外，也可能會把事情搞得更糟。在好的一方面，I n t e r n e t能夠使我們在世界范圍同人們進行對等通信；使我們能夠訪問那些存儲在數(shù)以百萬計的網(wǎng)絡(luò)計算機上的幾乎無限的大量信息。一些功能強大的搜索引擎能夠使我們更加簡單和迅速地實現(xiàn)對有用、有意義的信息資源的定位。不同階段的商務(wù)活動，包括從最初的偶然興趣直到成熟的采購定單等，都可以在 I n t e r n e t上完成。甚至于許多人已經(jīng)開始幻想在將來的某天，I n t e r n e t能使我們不再需要每天早起去上班了。人們可以靠在枕頭上使用一臺膝上型計算機（或許將來可能出現(xiàn)的任何先進的計算機）通過撥接 I n t e r n e t對所有的商務(wù)活動和某些消遣娛樂進行管理和維護。在不利的一方面，I n t e r n e t也可能使我們成為有電子怪癖的人，使我們?nèi)狈εc其他人進行直接交流的能力。人們僅有的非睡眠時間都將被耗費在計算機的熒光屏前，不停地鍵入I n t e r n e t地址（U R L）或指向其他的超級鏈接。最令人不安的是，由于“等待回應(yīng)（ W F R E，waiting for reply）”而浪費的時間是不可挽回的。 W F R E現(xiàn)象的出現(xiàn)是由于I n t e r n e t上太擁塞、太慢，以至于你的瀏覽器似乎進入了一個永久“等待回應(yīng)”的狀態(tài)。有時候它只是幾秒鐘的問題；另一些情況下可能是幾分鐘。你在 W F R E狀態(tài)下盯著計算機熒光屏等待所花費的時間第一部分 概 述是相當大的，這些時間的總和可能會是一個令人吃驚的數(shù)字，其數(shù)量級或許是幾個月甚至幾年。我們所討論的要點在于：1) Internet已經(jīng)經(jīng)歷了巨大的增長過程，并且這種增長將會繼續(xù)。2) 不論是居民用戶或者是團體用戶， I n t e r n e t都受到了同等的歡迎。對于后者， I n t e r n e t還意味著新的收入增長點。3) 一些實力很強并且有創(chuàng)造力的產(chǎn)業(yè)巨頭正在致力于 I n t e r n e t的應(yīng)用，以便為其企業(yè)自身及其消費者提供有利條件。無庸置疑，不論是偶爾對 I n t e r n e t的臨時使用還是正式規(guī)范地應(yīng)用I n t e r n e t，都將導致對I n t e r n e t更多的興趣和廣告宣傳。與此同時，也將伴隨著 I n t e r n e t應(yīng)用和及其流量的成比例的增長。4) 目前I n t e r n e t的帶寬和容量還是缺乏的，這導致了 I n t e r n e t上不穩(wěn)定的響應(yīng)時間和不可預(yù)知的性能。同時產(chǎn)生的問題是， I n t e r n e t是否有能力支持未來的、高帶寬需求的、時延敏感的應(yīng)用？或者說I n t e r n e t是否有能力支持居民對帶寬容量的適度增長的需求？我們是如何進入了這樣一個不穩(wěn)定的狀態(tài)呢？這個問題有若干答案，但其中沒有一個是真正有權(quán)威性的解釋，或許還有一些是可以根本不考慮的。首先， I n t e r n e t是其自身成功的一個受害者。每一天都有新的用戶加入到 I n t e r n e t中，越來越多的人不停地使用瀏覽器通過一個We b站點搜尋他們所感興趣的下一個 We b站點。由于訪問 I n t e r n e t的價格僅是電話的市話費用附加一個適度的費率，因此并沒有一個價格上的保護手段來防止某些瀏覽者對 I n t e r n e t資源的長時間占用。另一種資源的缺乏不一定是由于網(wǎng)絡(luò)資源的不足引起的，而更大程度上是由于服務(wù)器的資源不足造成的。對某些服務(wù)器或服務(wù)器陣列來說，突發(fā)性的連接請求所引起的負荷和突發(fā)的頻度可能大大超過了這些服務(wù)器的處理能力。這種突發(fā)的大量的連接請求一般發(fā)生在大量的客戶試圖同時訪問同一個 We b服務(wù)器的時候。這個問題可以被認為是一個臨時性的問題，因為服務(wù)器的供應(yīng)商通常會不斷地提供新型的內(nèi)容服務(wù)器主機、負載平衡器、 We b緩存器等來使該問題得到緩解 。另一個問題是某些鏈路可能正好沒有足夠的帶寬來支持業(yè)務(wù)所提供的流量負荷。這個問題的部分解決方案當然是增加更多的帶寬；一些新的技術(shù)，如波分復用（ W D M）技術(shù)，似乎可以為用戶提供幾乎無限的帶寬。所有這些我們上述所討論的問題都是造成 I n t e r n e t及I n t r a n e t（I n t r a n e t是I n t e r n e t在企業(yè)范圍內(nèi)的一個著名的復制品）性能極其不穩(wěn)定的重要因素。在這些問題中，有很多都已經(jīng)被研究清楚了；雖然其中有些諸如價格等問題是不可能在一夜之間得到解決的，但是我們至少已經(jīng)知道解決方案是存在的，并且可以在不久的將來得到應(yīng)用。然而，有關(guān)I n t e r n e t性能和基于I P協(xié)議進行網(wǎng)絡(luò)互連的最基本問題，很大程度上還在于基本 I P路由轉(zhuǎn)發(fā)處理過程和該功能的實現(xiàn)平臺。
標簽： ip交換技術(shù)
上傳時間： 2022-07-27
上傳用戶：fliang
acm HDOJ 1051WoodenSticks Description: There is a pile of n wooden sticks. The length and weight of each stick are known in advance. The sticks are to be processed by a woodworking machine in one by one fashion. It needs some time, called setup time, for the machine to prepare processing a stick. The setup times are associated with cleaning operations and changing tools and shapes in the machine. The setup times of the woodworking machine are given as follows: (a) The setup time for the first wooden stick is 1 minute. (b) Right after processing a stick of length l and weight w , the machine will need no setup time for a stick of length l and weight w if l<=l and w<=w . Otherwise, it will need 1 minute for setup.
標簽： WoodenSticks Description length wooden
上傳時間： 2014-03-08
上傳用戶：netwolf
Doolittle 分解法，數(shù)值分析中的重要方法，是LU分解的基礎(chǔ)算法
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：qiao8960
看n2實例 #Create a simulator object set ns [new Simulator] #Define different colors for data flows #$ns color 1 Blue #$ns color 2 Red #Open the nam trace file set nf [open out-1.nam w] $ns namtrace-all $nf set f0 [open out0.tr w] set f1 [open out1.tr w] #Define a finish procedure proc finish {} { global ns nf $ns flush-trace #Close the trace file close $nf #Execute nam on the trace file exit 0 } #Create four nodes set n0 [$ns node] set n1 [$ns node] set n2 [$ns node] set n3 [$ns node] #Create links between the nodes $ns duplex-link $n0 $n2 1Mb 10ms
標簽： simulator Simulator different Create
上傳時間： 2016-07-02
上傳用戶：wfl_yy
width = gdk_pixbuf_animation_get_width(ani) height = gdk_pixbuf_animation_get_height(ani) current_frame_list = gdk_pixbuf_animation_get_frames(ani) pixmap = gdk_pixmap_new(w->window, width, height, -1) clean_pixmap = gdk_pixmap_new(w->window, width, height, -1) if (w->style->bg_pixmap[GTK_STATE_NORMAL]) { GdkPixmap *bg = w->style->bg_pixmap[GTK_STATE_NORMAL] GdkGC *gc GdkGCValues values values.tile = bg values.fill = GDK_TILED gc = gdk_gc_new_with_values(w->window, &values, GDK_GC_FILL|GDK_GC_TILE) gdk_gc_set_ts_origin(gc, (w->allocation.width - width)/2, (w->allocation.height-height)/2) gdk_draw_rectangle(clean_pixmap,gc, TRUE, 0, 0, width, height) gdk_gc_destroy(gc) } else { gdk_draw_rectangle(clean_pixmap, w->style->bg_gc[GTK_STATE_NORMAL], TRUE, 0, 0, width, height) }
標簽： gdk_pixbuf_animation_get_height gdk_pixbuf_animation_get_width ani height
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：thinode
第1章 緒論 1 1.1 程序設(shè)計語言概述 1 1.1.1 機器語言 1 1.1.2 匯編語言 2 1.1.3 高級語言 2 1.1.4 C語言 3 1.2 C語言的優(yōu)點和缺點 4 1.2.1 C語言的優(yōu)點 4 1.2.2 C語言的缺點 6 1.3 算法概述 7 1.3.1 算法的基本特征 7 1.3.2 算法的復雜度 8 1.3.3 算法的準確性 10 1.3.4 算法的穩(wěn)定性 14 第2章 復數(shù)運算 18 2.1 復數(shù)的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復數(shù)乘法 18 2.1.2 [算法2] 復數(shù)除法 20 2.1.3 【實例5】 復數(shù)的四則運算 22 2.2 復數(shù)的常用函數(shù)運算 23 2.2.1 [算法3] 復數(shù)的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復數(shù)的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復數(shù)指數(shù) 27 2.2.4 [算法6] 復數(shù)對數(shù) 29 2.2.5 [算法7] 復數(shù)正弦 30 2.2.6 [算法8] 復數(shù)余弦 32 2.2.7 【實例6】 復數(shù)的函數(shù)運算 34 第3章 多項式計算 37 3.1 多項式的表示方法 37 3.1.1 系數(shù)表示法 37 3.1.2 點表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數(shù)表示轉(zhuǎn)化為點表示 38 3.1.4 [算法10] 點表示轉(zhuǎn)化為系數(shù)表示 42 3.1.5 【實例7】 系數(shù)表示法與點表示法的轉(zhuǎn)化 46 3.2 多項式運算 47 3.2.1 [算法11] 復系數(shù)多項式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實系數(shù)多項式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復系數(shù)多項式相除 52 3.2.4 [算法14] 實系數(shù)多項式相除 54 3.2.5 【實例8】 復系數(shù)多項式的乘除法 56 3.2.6 【實例9】 實系數(shù)多項式的乘除法 57 3.3 多項式的求值 59 3.3.1 [算法15] 一元多項式求值 59 3.3.2 [算法16] 一元多項式多組求值 60 3.3.3 [算法17] 二元多項式求值 63 3.3.4 【實例10】 一元多項式求值 65 3.3.5 【實例11】 二元多項式求值 66 第4章 矩陣計算 68 4.1 矩陣相乘 68 4.1.1 [算法18] 實矩陣相乘 68 4.1.2 [算法19] 復矩陣相乘 70 4.1.3 【實例12】 實矩陣與復矩陣的乘法 72 4.2 矩陣的秩與行列式值 73 4.2.1 [算法20] 求矩陣的秩 73 4.2.2 [算法21] 求一般矩陣的行列式值 76 4.2.3 [算法22] 求對稱正定矩陣的行列式值 80 4.2.4 【實例13】 求矩陣的秩和行列式值 82 4.3 矩陣求逆 84 4.3.1 [算法23] 求一般復矩陣的逆 84 4.3.2 [算法24] 求對稱正定矩陣的逆 90 4.3.3 [算法25] 求托伯利茲矩陣逆的Trench方法 92 4.3.4 【實例14】 驗證矩陣求逆算法 97 4.3.5 【實例15】 驗證T矩陣求逆算法 99 4.4 矩陣分解與相似變換 102 4.4.1 [算法26] 實對稱矩陣的LDL分解 102 4.4.2 [算法27] 對稱正定實矩陣的Cholesky分解 104 4.4.3 [算法28] 一般實矩陣的全選主元LU分解 107 4.4.4 [算法29] 一般實矩陣的QR分解 112 4.4.5 [算法30] 對稱實矩陣相似變換為對稱三對角陣 116 4.4.6 [算法31] 一般實矩陣相似變換為上Hessen-Burg矩陣 121 4.4.7 【實例16】 對一般實矩陣進行QR分解 126 4.4.8 【實例17】 對稱矩陣的相似變換 127 4.4.9 【實例18】 一般實矩陣相似變換 129 4.5 矩陣特征值的計算 130 4.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩陣全部特征值的QR方法 130 4.5.2 [算法33] 求對稱三對角陣的全部特征值 137 4.5.3 [算法34] 求對稱矩陣特征值的雅可比法 143 4.5.4 [算法35] 求對稱矩陣特征值的雅可比過關(guān)法 147 4.5.5 【實例19】 求上Hessen-Burg矩陣特征值 151 4.5.6 【實例20】 分別用兩種雅克比法求對稱矩陣特征值 152 第5章 線性代數(shù)方程組的求解 154 5.1 高斯消去法 154 5.1.1 [算法36] 求解復系數(shù)方程組的全選主元高斯消去法 155 5.1.2 [算法37] 求解實系數(shù)方程組的全選主元高斯消去法 160 5.1.3 [算法38] 求解復系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當消去法 163 5.1.4 [算法39] 求解實系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當消去法 168 5.1.5 [算法40] 求解大型稀疏系數(shù)矩陣方程組的高斯-約當消去法 171 5.1.6 [算法41] 求解三對角線方程組的追趕法 174 5.1.7 [算法42] 求解帶型方程組的方法 176 5.1.8 【實例21】 解線性實系數(shù)方程組 179 5.1.9 【實例22】 解線性復系數(shù)方程組 180 5.1.10 【實例23】 解三對角線方程組 182 5.2 矩陣分解法 184 5.2.1 [算法43] 求解對稱方程組的LDL分解法 184 5.2.2 [算法44] 求解對稱正定方程組的Cholesky分解法 186 5.2.3 [算法45] 求解線性最小二乘問題的QR分解法 188 5.2.4 【實例24】 求解對稱正定方程組 191 5.2.5 【實例25】 求解線性最小二乘問題 192 5.3 迭代方法 193 5.3.1 [算法46] 病態(tài)方程組的求解 193 5.3.2 [算法47] 雅克比迭代法 197 5.3.3 [算法48] 高斯-塞德爾迭代法 200 5.3.4 [算法49] 超松弛方法 203 5.3.5 [算法50] 求解對稱正定方程組的共軛梯度方法 205 5.3.6 [算法51] 求解托伯利茲方程組的列文遜方法 209 5.3.7 【實例26】 解病態(tài)方程組 214 5.3.8 【實例27】 用迭代法解方程組 215 5.3.9 【實例28】 求解托伯利茲方程組 217 第6章 非線性方程與方程組的求解 219 6.1 非線性方程求根的基本過程 219 6.1.1 確定非線性方程實根的初始近似值或根的所在區(qū)間 219 6.1.2 求非線性方程根的精確解 221 6.2 求非線性方程一個實根的方法 221 6.2.1 [算法52] 對分法 221 6.2.2 [算法53] 牛頓法 223 6.2.3 [算法54] 插值法 226 6.2.4 [算法55] 埃特金迭代法 229 6.2.5 【實例29】 用對分法求非線性方程組的實根 232 6.2.6 【實例30】 用牛頓法求非線性方程組的實根 233 6.2.7 【實例31】 用插值法求非線性方程組的實根 235 6.2.8 【實例32】 用埃特金迭代法求非線性方程組的實根 237 6.3 求實系數(shù)多項式方程全部根的方法 238 6.3.1 [算法56] QR方法 238 6.3.2 【實例33】 用QR方法求解多項式的全部根 240 6.4 求非線性方程組一組實根的方法 241 6.4.1 [算法57] 梯度法 241 6.4.2 [算法58] 擬牛頓法 244 6.4.3 【實例34】 用梯度法計算非線性方程組的一組實根 250 6.4.4 【實例35】 用擬牛頓法計算非線性方程組的一組實根 252 第7章 代數(shù)插值法 254 7.1 拉格朗日插值法 254 7.1.1 [算法59] 線性插值 255 7.1.2 [算法60] 二次拋物線插值 256 7.1.3 [算法61] 全區(qū)間插值 259 7.1.4 【實例36】 拉格朗日插值 262 7.2 埃爾米特插值 263 7.2.1 [算法62] 埃爾米特不等距插值 263 7.2.2 [算法63] 埃爾米特等距插值 267 7.2.3 【實例37】 埃爾米特插值法 270 7.3 埃特金逐步插值 271 7.3.1 [算法64] 埃特金不等距插值 272 7.3.2 [算法65] 埃特金等距插值 275 7.3.3 【實例38】 埃特金插值 278 7.4 光滑插值 279 7.4.1 [算法66] 光滑不等距插值 279 7.4.2 [算法67] 光滑等距插值 283 7.4.3 【實例39】 光滑插值 286 7.5 三次樣條插值 287 7.5.1 [算法68] 第一類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 296 7.5.4 【實例40】 樣條插值法 301 7.6 連分式插值 303 7.6.1 [算法71] 連分式插值 304 7.6.2 【實例41】 驗證連分式插值的函數(shù) 308 第8章 數(shù)值積分法 309 8.1 變步長求積法 310 8.1.1 [算法72] 變步長梯形求積法 310 8.1.2 [算法73] 自適應(yīng)梯形求積法 313 8.1.3 [算法74] 變步長辛卜生求積法 316 8.1.4 [算法75] 變步長辛卜生二重積分方法 318 8.1.5 [算法76] 龍貝格積分 322 8.1.6 【實例42】 變步長積分法進行一重積分 325 8.1.7 【實例43】 變步長辛卜生積分法進行二重積分 326 8.2 高斯求積法 328 8.2.1 [算法77] 勒讓德-高斯求積法 328 8.2.2 [算法78] 切比雪夫求積法 331 8.2.3 [算法79] 拉蓋爾-高斯求積法 334 8.2.4 [算法80] 埃爾米特-高斯求積法 336 8.2.5 [算法81] 自適應(yīng)高斯求積方法 337 8.2.6 【實例44】 有限區(qū)間高斯求積法 342 8.2.7 【實例45】 半無限區(qū)間內(nèi)高斯求積法 343 8.2.8 【實例46】 無限區(qū)間內(nèi)高斯求積法 345 8.3 連分式法 346 8.3.1 [算法82] 計算一重積分的連分式方法 346 8.3.2 [算法83] 計算二重積分的連分式方法 350 8.3.3 【實例47】 連分式法進行一重積分 354 8.3.4 【實例48】 連分式法進行二重積分 355 8.4 蒙特卡洛法 356 8.4.1 [算法84] 蒙特卡洛法進行一重積分 356 8.4.2 [算法85] 蒙特卡洛法進行二重積分 358 8.4.3 【實例49】 一重積分的蒙特卡洛法 360 8.4.4 【實例50】 二重積分的蒙特卡洛法 361 第9章 常微分方程(組)初值問題的求解 363 9.1 歐拉方法 364 9.1.1 [算法86] 定步長歐拉方法 364 9.1.2 [算法87] 變步長歐拉方法 366 9.1.3 [算法88] 改進的歐拉方法 370 9.1.4 【實例51】 歐拉方法求常微分方程數(shù)值解 372 9.2 龍格-庫塔方法 376 9.2.1 [算法89] 定步長龍格-庫塔方法 376 9.2.2 [算法90] 變步長龍格-庫塔方法 379 9.2.3 [算法91] 變步長基爾方法 383 9.2.4 【實例52】 龍格-庫塔方法求常微分方程的初值問題 386 9.3 線性多步法 390 9.3.1 [算法92] 阿當姆斯預(yù)報校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全區(qū)間積分的雙邊法 399 9.3.4 【實例53】 線性多步法求常微分方程組初值問題 401 第10章 擬合與逼近 405 10.1 一元多項式擬合 405 10.1.1 [算法95] 最小二乘擬合 405 10.1.2 [算法96] 最佳一致逼近的里米茲方法 412 10.1.3 【實例54】 一元多項式擬合 417 10.2 矩形區(qū)域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區(qū)域最小二乘曲面擬合 419 10.2.2 【實例55】 二元多項式擬合 428 第11章 特殊函數(shù) 430 11.1 連分式級數(shù)和指數(shù)積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級數(shù)求值 430 11.1.2 [算法99] 指數(shù)積分 433 11.1.3 【實例56】 連分式級數(shù)求值 436 11.1.4 【實例57】 指數(shù)積分求值 438 11.2 伽馬函數(shù) 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數(shù) 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數(shù) 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實例58】 伽馬函數(shù)和貝塔函數(shù)求值 443 11.2.5 【實例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數(shù) 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數(shù) 450 11.3.4 【實例60】 不完全伽馬函數(shù)求值 451 11.3.5 【實例61】 誤差函數(shù)求值 452 11.3.6 【實例62】 卡方分布函數(shù)求值 453 11.4 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.2 [算法107] 學生分布函數(shù) 457 11.4.3 [算法108] 累積二項式分布函數(shù) 458 11.4.4 【實例63】 不完全貝塔函數(shù)求值 459 11.5 貝塞爾函數(shù) 461 11.5.1 [算法109] 第一類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 461 11.5.2 [算法110] 第二類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 473 11.5.5 【實例64】 貝塞爾函數(shù)求值 476 11.5.6 【實例65】 變型貝塞爾函數(shù)求值 477 11.6 Carlson橢圓積分 479 11.6.1 [算法113] 第一類橢圓積分 479 11.6.2 [算法114] 第一類橢圓積分的退化形式 481 11.6.3 [算法115] 第二類橢圓積分 483 11.6.4 [算法116] 第三類橢圓積分 486 11.6.5 【實例66】 第一類勒讓德橢圓函數(shù)積分求值 490 11.6.6 【實例67】 第二類勒讓德橢圓函數(shù)積分求值 492 第12章 極值問題 494 12.1 一維極值求解方法 494 12.1.1 [算法117] 確定極小值點所在的區(qū)間 494 12.1.2 [算法118] 一維黃金分割搜索 499 12.1.3 [算法119] 一維Brent方法 502 12.1.4 [算法120] 使用一階導數(shù)的Brent方法 506 12.1.5 【實例68】 使用黃金分割搜索法求極值 511 12.1.6 【實例69】 使用Brent法求極值 513 12.1.7 【實例70】 使用帶導數(shù)的Brent法求極值 515 12.2 多元函數(shù)求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導數(shù)的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導數(shù)的一維搜索 519 12.2.3 [算法123] Powell方法 522 12.2.4 [算法124] 共軛梯度法 525 12.2.5 [算法125] 準牛頓法 531 12.2.6 【實例71】 驗證不使用導數(shù)的一維搜索 536 12.2.7 【實例72】 用Powell算法求極值 537 12.2.8 【實例73】 用共軛梯度法求極值 539 12.2.9 【實例74】 用準牛頓法求極值 540 12.3 單純形法 542 12.3.1 [算法126] 求無約束條件下n維極值的單純形法 542 12.3.2 [算法127] 求有約束條件下n維極值的單純形法 548 12.3.3 [算法128] 解線性規(guī)劃問題的單純形法 556 12.3.4 【實例75】 用單純形法求無約束條件下N維的極值 568 12.3.5 【實例76】 用單純形法求有約束條件下N維的極值 569 12.3.6 【實例77】 求解線性規(guī)劃問題 571 第13章 隨機數(shù)產(chǎn)生與統(tǒng)計描述 574 13.1 均勻分布隨機序列 574 13.1.1 [算法129] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的一個隨機數(shù) 574 13.1.2 [算法130] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機數(shù)序列 576 13.1.3 [算法131] 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的一個隨機整數(shù) 577 13.1.4 [算法132] 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機整數(shù)序列 578 13.1.5 【實例78】 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機數(shù)序列 580 13.1.6 【實例79】 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機整數(shù)序列 581 13.2 正態(tài)分布隨機序列 582 13.2.1 [算法133] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個隨機數(shù) 582 13.2.2 [算法134] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機數(shù)序列 585 13.2.3 【實例80】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個隨機數(shù) 587 13.2.4 【實例81】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機數(shù)序列 588 13.3 統(tǒng)計描述 589 13.3.1 [算法135] 分布的矩 589 13.3.2 [算法136] 方差相同時的t分布檢驗 591 13.3.3 [算法137] 方差不同時的t分布檢驗 594 13.3.4 [算法138] 方差的F檢驗 596 13.3.5 [算法139] 卡方檢驗 599 13.3.6 【實例82】 計算隨機樣本的矩 601 13.3.7 【實例83】 t分布檢驗 602 13.3.8 【實例84】 F分布檢驗 605 13.3.9 【實例85】 檢驗卡方檢驗的算法 607 第14章 查找 609 14.1 基本查找 609 14.1.1 [算法140] 有序數(shù)組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無序數(shù)組同時查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無序數(shù)組查找第M小的元素 613 14.1.4 【實例86】 基本查找 615 14.2 結(jié)構(gòu)體和磁盤文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 無序結(jié)構(gòu)體數(shù)組的順序查找 617 14.2.2 [算法144] 磁盤文件中記錄的順序查找 618 14.2.3 【實例87】 結(jié)構(gòu)體數(shù)組和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函數(shù) 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數(shù) 626 14.3.3 [算法147] 向哈希表中插入元素 628 14.3.4 [算法148] 在哈希表中查找元素 629 14.3.5 [算法149] 在哈希表中刪除元素 631 14.3.6 【實例88】 構(gòu)造哈希表并進行查找 632 第15章 排序 636 15.1 插入排序 636 15.1.1 [算法150] 直接插入排序 636 15.1.2 [算法151] 希爾排序 637 15.1.3 【實例89】 插入排序 639 15.2 交換排序 641 15.2.1 [算法152] 氣泡排序 641 15.2.2 [算法153] 快速排序 642 15.2.3 【實例90】 交換排序 644 15.3 選擇排序 646 15.3.1 [算法154] 直接選擇排序 646 15.3.2 [算法155] 堆排序 647 15.3.3 【實例91】 選擇排序 650 15.4 線性時間排序 651 15.4.1 [算法156] 計數(shù)排序 651 15.4.2 [算法157] 基數(shù)排序 653 15.4.3 【實例92】 線性時間排序 656 15.5 歸并排序 657 15.5.1 [算法158] 二路歸并排序 658 15.5.2 【實例93】 二路歸并排序 660 第16章 數(shù)學變換與濾波 662 16.1 快速傅里葉變換 662 16.1.1 [算法159] 復數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復數(shù)據(jù)快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實例94】 驗證傅里葉變換的函數(shù) 671 16.2 其他常用變換 674 16.2.1 [算法162] 快速沃爾什變換 674 16.2.2 [算法163] 快速哈達瑪變換 678 16.2.3 [算法164] 快速余弦變換 682 16.2.4 【實例95】 驗證沃爾什變換和哈達瑪?shù)暮瘮?shù) 684 16.2.5 【實例96】 驗證離散余弦變換的函數(shù) 687 16.3 平滑和濾波 688 16.3.1 [算法165] 五點三次平滑 689 16.3.2 [算法166] α-β-γ濾波 690 16.3.3 【實例97】 驗證五點三次平滑 692 16.3.4 【實例98】 驗證α-β-γ濾波算法 693
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電阻類3D封裝表貼插裝電阻可調(diào)電阻功率電阻封裝庫AD庫PCB庫共100個（ALTIUM 3D封裝庫），列表如下：Component Count : 100Component Name-----------------------------------------------FLQ-0R03FLQ-40A-75mVFLQ-50-3FLQ-50AFLQ-60A-75mVFLQ-OAR5R005FLFFUSE-1210FUSE-1808FUSE-2920IGBT-BSM200GB60DLCIGBT-FF200R12KT4R0.5WR0.25wR1/1-HR1/2-HR1/2-VR1/4-HR1/4-VR1/8R1/16R1W -LR1W-WR2W-LR2W-WR2W-W-1R3W-HR3W-VR608XAR0402R0402SR0603R0805R1206R1210R1808R1812R2010R2512RD20D561KRES ADJ1RES ADJ2RES ADJ3RES-3224WRES-3296PRES-3296WRES-3296XRES-POT-TRRES-POT4MM-2RES-pot3306FRES-RK16312RES-RP8RES-RP9RES-RT-PJ-3314JRES-RV3224WRES-RV3296PRES-RV3296WRES-RV3296XRES-RV3386RES-VR-3RES-VR1RES-VR2RES-VR3RES-VR4RES-VR5RES-VR6RES-VR3296PRES-VR3296WRES-VR3296XRES-VR3306RES-VR3362PRES-VR3362WRES-VR3386RGG-5W-VRGG-5W-WRGG-5W-W-2RGG-10W-WRGG-10W-W -2RGG-20W-Wrgg-R3W-WRGG-R5W-TRGG-R5W-Vrgg-R5W2-wRX21-8WRX27-1VRX27-5W-LRX27-5W-WRX27-7WTVR-5DTVR-7DTVR-10DTVR-14DTVR-14D-NTCTVR-20DTVR-RD15TVR-RD20TVR-RV0.6TVR-RV7DTVR-RV8D-20TVR-RV14DTVR-RV20D
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說明：1，測試交流電源（Test AC Power Supply）：A.中國（China）：AC 220V+/-2%50Hz+/-2%B.美國（United States of America）：AC 120V+/-2%60Hz+/-2%。C.英國（Britain）：AC 240V+/-2%50Hz+/-2%D.歐洲（Europe）：AC 230V+/-2%50Hz+/-2%E.日本（Japan）：AC 100V+/-2%60Hz+/-2%F.墨西哥（Mexico）：AC 127V+/-2%60Hz+/-2%2，測試溫度條件（Test Temperature Conditions）：25℃+/-2℃。3，測試以右聲道為準（Standard Test Use Right Channell）4，信號由AUX插座輸入（Signal From AUX Jack Input）。5，測試以音量最大，音調(diào)和平衡在中央位置（電子音調(diào)在正常狀態(tài)）。（Test Volume Setup Max，Equalizer And Balance Setup Center）。6，標準輸出（Standard Output）：A.輸入1 KHz頻率信號（Input 1 KHz Frequency Signal）B.左右聲道輸入信號測試右聲道（L&R Input Signal Test Use R Channel）C.額定輸出功率満（Rating Output Power Full）10 W，標準輸出定為1w.（Rating Output Power Full 10 w，Standard Output Setup 1 W）D.額定輸出功率1W到10w，標準輸出定為500 mW（Rating Output Power 1 W To 10 W，Standard Output Setup 500 mW）E.額定輸出功率小于1w，標準輸出定為50 mW（Rating Output Power Not Full 1 W，Standard Output Setup 50 mW）F.標準輸出電壓以V-VPR為準（Standard Output Voltage Use V-V/PR）。G.V-V/PR中P為額定輸出功率，R為喇叭標稱阻抗。
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