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蒙特卡洛

蒙特卡羅模擬

蒙特卡羅模擬，包括隨機數生成，蒙特卡洛模型，用fortran語言編寫

標簽： 蒙特卡羅模擬

上傳時間： 2013-12-11

上傳用戶：wcl168881111111
文件中包含了詳細的8PSK調制解調的原理和代碼

文件中包含了詳細的8PSK調制解調的原理和代碼，并對8PSK調制進行了蒙特卡洛仿真（有源代碼）

標簽： 8PSK 調制解調代碼

上傳時間： 2017-01-18

上傳用戶：chfanjiang
一個比較專業的數值計算軟件了

一個比較專業的數值計算軟件了，是采用蒙特卡洛算法寫的

標簽： 比較數值計算軟件

上傳時間： 2014-12-20

上傳用戶：tuilp1a
利用縱風作用下隨機彈道系統成形濾波器,把成形濾波器的微分方程與外彈道角運動方程及質點彈道方程聯立,便構成為易于求解的完整的外彈道隨機動力學模型。在具體的數字仿真實施過程中,采用尾翼延時張開技術來減小散

利用縱風作用下隨機彈道系統成形濾波器,把成形濾波器的微分方程與外彈道角運動方程及質點彈道方程聯立,便構成為易于求解的完整的外彈道隨機動力學模型。在具體的數字仿真實施過程中,采用尾翼延時張開技術來減小散布的措施,利用經典的統計試驗法——蒙特卡洛法得出了不同平均風速下的火箭彈角散布與尾翼延張時間的關系的仿真曲線。仿真結果表明,有色噪聲的白化是完全可行,同時也從實例中證明了成形濾波器理論的正確性也得到在一定風速下的最佳尾翼延張時間。

標簽： 彈道隨機成形濾波器方程

上傳時間： 2014-01-16

上傳用戶：dongbaobao
C語言算法速查手冊書本附件

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

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28個實際問題建模MATLAB源程序代碼: MATLAB DCT水印源程序代碼.rar MATLAB

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標簽： matlab

上傳時間： 2021-11-28

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一個好用的頻偏估計算法的matlab仿真程序

用蒙特卡洛模擬的方法計算美式期權的價格以及基本描述,ofdm系統仿真含16qam調制 fft 加窗加cp等模塊，這是一個好用的頻偏估計算法的matlab仿真程序

標簽： matlab

上傳時間： 2022-03-22

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統計信號處理基礎 - 估計與檢測理論

《統計信號處理基礎：估計與檢測理論》是一部經典的有關統計信號處理的權威著作。全書分為兩卷，分別講解了統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。第一卷詳細介紹了經典估計理論和貝葉斯估計，總結了各種估計方法，考慮了維納濾波和卡爾曼濾波，并介紹了對復數據和參數的估計方法。本卷給出了大量的應用實例，范圍包括高分辨率譜分析、系統辨識、數字濾波器設計、自適應噪聲對消、自適應波束形成、跟蹤和定位等；并且設計了大量的習題來加深對基本概念的理解。第二卷全面介紹了計算機上實現的最佳檢測算法，并且重點介紹了現實中的信號處理應用，包括現代語音通信技術及傳統的聲吶/雷達系統。本卷從檢測的基礎理論開始，回顧了高斯、c2、F、瑞利及萊斯概率密度；講解了高斯隨機變量的二次型，以及漸近高斯概率密度和蒙特卡洛性能評估；介紹了基于簡單假設檢驗的檢測理論基礎，包括Neyman-Pearson定理、無關數據的處理、貝葉斯風險、多元假設檢驗，以及確定性信號和隨機信號的檢測。最后詳細分析了適合于未知信號和未知噪聲參數的復合假設檢驗。

標簽： 信號處理

上傳時間： 2022-04-14

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pspice教程(基礎篇加進階篇)

在這個教程中，我們沒有提到關于網絡表中的Pspice的網絡表文件輸出，有關內容將會在后面提到！而且我想對大家提個建議：就是我們不要只看波形好不好，而是要學會分析，分析不是分析的波形，而是學會分析數據，找出自己設計中出現的問題有時候大家可能會看到，其實電路并沒有錯，只是有時候我們的仿真設置出了問題，需要修改。有時候是電路的參數設計的不合理，也可能導致一些莫明的錯誤！我覺得大家做一個分析后自己看看OutFile文件！點面，就可以看到詳細的情況了！基本的分析內容：1.直流分析2.交流分析3.參數分析4.瞬態分析進階分析內容：1.最壞情況分析.2.蒙特卡洛分析3.溫度分析4.噪聲分析5.傅利葉分析6.靜態直注工作點分析數字電路設計部分淺談附錄A：關于Simulation Setting的簡介附錄B：關于測量函數的簡介附錄C：關于信號源的簡介

標簽： pspice

上傳時間： 2022-07-06

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