一、問題描述若要在n個城市之間建役通信網絡，只福要架設n-1條級路即可．如何以最低的經濟代價建設這個通信網，是一個網的最小生成樹問題。二、基本要求 （1）利用克魯斯卡爾算法求圖的最小生成樹。 （2）能實現教科書6.5節中定義的抽象數據類型MFSet.以此表示構造生成樹過程中的連通分量。 (3 ) 以文本形式輸出生成樹中各條邊以及他們的權值．三、需求分析 1、構造圖結構。 2、利用克魯斯卡爾算法求圖的最小生成樹。 3、完成生成樹的輸出。
上傳時間： 2017-08-24
上傳用戶：wlcaption
這個程序可以自定義顏色選擇框，因為matlab自帶的uisetcolor在編譯后的.exe中運行會導致窗口最小化，所以可以自定義顏色選擇框
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：蠢蠢66
求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3，構造4階的自相關矩陣R的基于MUSIC算法的功率譜估計的MATLAB程序
上傳時間： 2017-08-31
上傳用戶：franktu
自帶有漢化包和生級功能，只需解壓文件安裝一下，點一下升級包，之后會有漢化包出來，解壓漢化包，把漢化的文件與安裝之后的BIN文件里的文件替換即可。
標簽： protues
上傳時間： 2015-06-16
上傳用戶：aiyuyi886
第1章 緒論 1 1.1 程序設計語言概述 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語言的優點和缺點 4 1.2.1 C語言的優點 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 算法的穩定性 14 第2章 復數運算 18 2.1 復數的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復數乘法 18 2.1.2 [算法2] 復數除法 20 2.1.3 【實例5】 復數的四則運算 22 2.2 復數的常用函數運算 23 2.2.1 [算法3] 復數的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復數的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復數指數 27 2.2.4 [算法6] 復數對數 29 2.2.5 [算法7] 復數正弦 30 2.2.6 [算法8] 復數余弦 32 2.2.7 【實例6】 復數的函數運算 34 第3章 多項式計算 37 3.1 多項式的表示方法 37 3.1.1 系數表示法 37 3.1.2 點表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數表示轉化為點表示 38 3.1.4 [算法10] 點表示轉化為系數表示 42 3.1.5 【實例7】 系數表示法與點表示法的轉化 46 3.2 多項式運算 47 3.2.1 [算法11] 復系數多項式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實系數多項式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復系數多項式相除 52 3.2.4 [算法14] 實系數多項式相除 54 3.2.5 【實例8】 復系數多項式的乘除法 56 3.2.6 【實例9】 實系數多項式的乘除法 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】 解線性實系數方程組 179 5.1.9 【實例22】 解線性復系數方程組 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插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類邊界條件的三次樣條函數插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類邊界條件的三次樣條函數插值 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 308 第8章 數值積分法 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] 自適應高斯求積方法 337 8.2.6 【實例44】 有限區間高斯求積法 342 8.2.7 【實例45】 半無限區間內高斯求積法 343 8.2.8 【實例46】 無限區間內高斯求積法 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] 阿當姆斯預報校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全區間積分的雙邊法 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 矩形區域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區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 430 11.1 連分式級數和指數積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級數求值 430 11.1.2 [算法99] 指數積分 433 11.1.3 【實例56】 連分式級數求值 436 11.1.4 【實例57】 指數積分求值 438 11.2 伽馬函數 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實例58】 伽馬函數和貝塔函數求值 443 11.2.5 【實例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數 450 11.3.4 【實例60】 不完全伽馬函數求值 451 11.3.5 【實例61】 誤差函數求值 452 11.3.6 【實例62】 卡方分布函數求值 453 11.4 不完全貝塔函數 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數 454 11.4.2 [算法107] 學生分布函數 457 11.4.3 [算法108] 累積二項式分布函數 458 11.4.4 【實例63】 不完全貝塔函數求值 459 11.5 貝塞爾函數 461 11.5.1 [算法109] 第一類整數階貝塞爾函數 461 11.5.2 [算法110] 第二類整數階貝塞爾函數 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類整數階貝塞爾函數 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類整數階貝塞爾函數 473 11.5.5 【實例64】 貝塞爾函數求值 476 11.5.6 【實例65】 變型貝塞爾函數求值 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積分求值 490 11.6.6 【實例67】 第二類勒讓德橢圓函數積分求值 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】 使用帶導數的Brent法求極值 515 12.2 多元函數求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導數的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導數的一維搜索 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】 求解線性規劃問題 571 第13章 隨機數產生與統計描述 574 13.1 均勻分布隨機序列 574 13.1.1 [算法129] 產生0到1之間均勻分布的一個隨機數 574 13.1.2 [算法130] 產生0到1之間均勻分布的隨機數序列 576 13.1.3 [算法131] 產生任意區間內均勻分布的一個隨機整數 577 13.1.4 [算法132] 產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列 578 13.1.5 【實例78】 產生0到1之間均勻分布的隨機數序列 580 13.1.6 【實例79】 產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列 581 13.2 正態分布隨機序列 582 13.2.1 [算法133] 產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數 582 13.2.2 [算法134] 產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列 585 13.2.3 【實例80】 產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數 587 13.2.4 【實例81】 產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列 588 13.3 統計描述 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] 有序數組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無序數組同時查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無序數組查找第M小的元素 613 14.1.4 【實例86】 基本查找 615 14.2 結構體和磁盤文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 無序結構體數組的順序查找 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】 結構體數組和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函數 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數 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] 計數排序 651 15.4.2 [算法157] 基數排序 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] 復數據快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復數據快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實數據快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實例94】 驗證傅里葉變換的函數 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的函數 684 16.2.5 【實例96】 驗證離散余弦變換的函數 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
標簽： C 算法 附件 源代碼
上傳時間： 2015-06-29
上傳用戶：cbsdukaf
選Activate Product 然後下一步 進到了註冊畫面 將註冊機打開選擇Aster V7 2x 按Get Num產生註冊碼 將註冊碼複製到Aster的註冊畫面上,按下面的"其它" 將硬體代碼複製 將硬體代碼貼上註冊機上的Hardware ID後,按Get Key產生啟動碼後複製到註冊畫面的最下方.按下一步即可啟動
上傳時間： 2016-08-22
上傳用戶：921005047
LED 一般是恒流操作的，如何改變 LED 的亮度呢？答案就是 PWM 控制。在一定的 頻率的方波中，調整高電平和低電平的占空比，即可實現。比如我們用低電平點亮一個 LED 燈，我們假設把一個頻率周期分為 10 個時間等份，如果方波中的高低電平占空比是 9：1， 這是就是一個比較暗的亮度，如果方波中高低電平占空比是 10：0，這時，全部是高電平， 燈是滅的。如果占空比是 5：5，就是一個中間亮度，如果高低比是 1：9，是一個比較亮的 亮度，如果高低是 0：10，這時全部是低電平，就是最亮的。 實際上應用中，電視屏幕墻中的幾十百萬 LED 象素都是這樣控制的，而且每一個象素 都有紅綠藍 3 個 LED，每個 LED 可以變化的亮度是幾百到幾萬或者更多的級別，以實現真 彩色的顯示。還有在您的手機中，背光燈的亮度如果是可以變化的，也應該是這種工作方式。 目前的城市彩燈也有很多都使用了 LED，需要控制亮度是也是 PWM 控制。 下面來分析我們的例程，在這個例程中，我們將定時器 2 溢出定為 1/1200 秒。每 10 次脈沖輸出一個 120HZ 頻率。這每 10 次脈沖再用來控制高低電平的 10 個比值。這樣，在 每個 1/120 秒的方波周期中，我們都可以改變方波的輸出占空比，從而控制 LED 燈的 10 個 級別的亮度。 為什么輸出方波的頻率要 120HZ 這么高？因為如果頻率太低，人眼就會看到閃爍感 覺。一般起碼要在 60HZ 以上才感覺好點，120HZ 就基本上看不到閃爍，只能看到亮度的變 化了。 下面請看程序，程序中有比較多的注釋： ――――――――――――――――――――――― #define uchar unsigned char //定義一下方便使用 #define uint unsigned int #define ulong unsigned long #include <reg52.h> //包括一個 52 標準內核的頭文件 sbit P10 = P1^0; //要控制的 LED 燈 sbit K1= P3^2; //按鍵 K1 uchar scale;//用于保存占空比的輸出 0 的時間份額,總共 10 份 char code dx516[3] _at_ 0x003b;//這是為了仿真設置的 //模擬 PWM 輸出控制燈的 10 個亮度級別 void main(void) // 主程序 { uint n; RCAP2H =0xF3; //賦 T2 的預置值，溢出 1 次是 1/1200 秒鐘 RCAP2L =0x98; TR2=1; //啟動定時器 ET2=1; //打開定時器 2 中斷 EA=1; //打開總中斷 while(1) //程序循環 { ;//主程序在這里就不斷自循環，實際應用中，這里是做主要工作 for(n=0;n<50000;n++); //每過一會兒就自動加一個檔次的亮度 scale++; if(scale==10)scale=0; } } //1/1200 秒定時器 2 中斷 timer2() interrupt 5 { static uchar tt; //tt 用來保存當前時間在一秒中的比例位置 TF2=0; tt++; if(tt==10) //每 1/120 秒整開始輸出低電平 { tt=0; if(scale!=0) //這里加這一句是為了消除滅燈狀態產生的鬼影 P10=0; } if(scale==tt) //按照當前占空比切換輸出高電平 P10=1; } ―――――――――――――――――― 在主程序中，每延時一段時間，就自動換一個占空比，以使亮度自動變化，方便觀察。 編譯，運行，看結果。 可以看到，LED 的亮度以每種亮度 1 秒左右不斷變化，共有 10 個級別。
上傳時間： 2017-11-06
上傳用戶：szcyclone
：消落帶土壤由于在水陸交替的特殊生境和復雜的地球化學共同作用下形成，具有獨特的理化性質和生態功能。各營養鹽 含量在時間和空間上具有較高的變異性，土壤中有機質的分布及遷移和轉化均受到復雜的影響。針對官廳水庫流域上游媯水 河段消落帶，選擇典型消落帶落水區，對該區土壤有機質含量的時空分布特征進行研究。結果表明：1)研究區消落帶土壤有機 質含量較為貧瘠，變化范圍在1．64—26∥蠅之間，平均值僅為13．169／kg，變異系數達50．59％。說明消落帶由于季節性干濕交 替的特殊水文條件的影響，土壤養分的分布具有較高的空間異質性。淹水頻繁區有機質含量平均值為15．74∥婦，高于長期出 露區的10．12∥k，且變異系數為41．38％，小于長期出露區的54．98％。說明淹水頻繁區對土壤養分的持留能力更強，且周期性 的淹水條件使得研究區近岸具有相似的生境類型，不同采樣點土壤有機質含量的差異相對較小。2)不同植物群落下．蘆葦和 香蒲群落土壤有機質含量最高，平均值為17．089／kg；含量最低的是以小葉楊和白羊草為主的中旱生植物帶，平均值為9．12，∥ kg；其次是酸模葉蓼、大刺兒菜為優勢物種的濕生植物帶，土壤有機質含量平均值為15．499／kg。3)不同土壤層次有機質含量差 異較大，總體變化趨勢均由表層向下逐漸減少，各層之間體現出顯著差異性(P<0．05)。研究區土壤C／N變化范圍在1．64— 18．95，平均值為8．95。說明研究區土壤碳氮比相對較低，有機質的腐殖化程度較高，且長期出露區土壤有機質更容易發生分 解，C的累積速度遠小于N。土壤C／N垂直分布大致呈先增大后減小趨勢，在30cm處達到最大值，而后隨著土壤深度的增加逐 漸減小。4)消落帶土壤有機質分布的影響因素分析中，土壤有機質與全磷呈極顯著正相關，相關系數為0．62(P<0．01)：與土壤 全氮和C／N呈顯著正相關(R=0．57，O．60；P<0．05)。這說明研究區土壤全磷、全氮、C／N和有機質明顯具有相同的變化趨勢．和 有機質存在相互影響。其次，土壤有機質和濕度在呈顯著負相關(R=一O．51；P<0．05)，表明研究區土壤濕度對有機質含量具有 顯著的影響。氣候因子中，溫度對研究區土壤有機質的分布具有顯著的影響，相關系數為一0．51(P<0．05)。植被因子中．植被 覆蓋度和土壤有機質含量呈顯著正相關，相關系數為0．64，表明植被因子也是影響土壤有機質分布的重要因素之一。
上傳時間： 2018-08-13
上傳用戶：閩外莯莯
PCB聯盟網-科普知識--《電子封裝材料與工藝》 學習筆記 54頁本人主要從事 IC 封裝化學材料（電子膠水）工作，為更好的理解 IC 封裝產業的動態和技術，自學了《電子封裝材料 與工藝》，貌似一本不錯的教材，在此總結出一些個人的學習筆記和大家分享。此筆記原發在本人的“電子中，有興趣的朋友可以前去查看一起探討第一章 集成電路芯片的發展與制造 1、原子結構：原子是由高度密集的質子和中子組成的原子核以及圍繞它在一定軌道（或能級）上旋 轉的荷負電的電子組成（Neils Bohr 于 1913 年提出）。當原子彼此靠近時，它們之間發生交互作用 的形成所謂的化學鍵，化學鍵可以分成離子鍵、共價鍵、分子鍵、氫鍵或金屬鍵； 2、真空管（電子管）： a.真空管問世于 1883 年 Edison（愛迪生）發明白熾燈時，1903 年英格蘭的 J.A.Fleming 發現了真 空管類似極管的作用。在愛迪生的真空管里，燈絲為陰極、金屬板為陽極； b.當電子管含有兩個電極（陽極和陰極）時，這種電路被稱為二極管，1906 年美國發明家 Lee DeForest 在陰極和陽極之間加入了一個柵極（一個精細的金屬絲網），此為最早的三極管，另外更 多的電極如以致柵極和簾柵極也可以密封在電子管中，以擴大電子管的功能； c.真空管盡管廣泛應用于工業已有半個多世紀，但是有很多缺點，包括體積大，產生的熱量大、容 易燒壞而需要頻繁地更換，固態器件的進展消除了真空管的缺點，真空管開始從許多電子產品的使 用中退出； 3、半導體理論： a.在 IC 芯片制造中使用的典型半導體材料有元素半導體硅、鍺、硒，半導體化合物有砷化鎵（GaAs）、 磷砷化鎵（GaAsP）、磷化銦（InP）； b.二極管（一個 p-n 結），當結上為正向偏壓時可以導通電流，當反向偏壓時則電流停止； c.結型雙極晶體管：把兩個或兩個以上的 p-n 結組合成一個器件，導致了之！
上傳時間： 2022-02-06
上傳用戶：
對于國內金屬化電容器研究現狀進行闡述，并對電容器自愈性展開討論。
標簽： 薄膜電容器
上傳時間： 2022-02-09
上傳用戶：1208020161
