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
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上傳時間： 2016-02-19
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#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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結構體的具體尺寸如下所示：a=1.20h=0.620其中介質錐的介電常數E=2.0。選定工作頻率為f=15GHz相對應的真空中的波長為0=20mm，這樣結構體的兒何尺寸己經完全確定，下面介紹求解的全過程選定求解方式為（Solution Type）Driven modal1.建立所求結構體的幾何模型（單位：mm）。由于此結構體的幾何形狀較簡單，使用工具欄中的Draw命令可直接畫出，這里不再贅述述。畫出的結構體如圖4.1.2所示。2.充結構體的材料選定結構體中的錐體部分，添加其介電常數Er=20的介質材料注：如果HSS中沒有提供與所需參數完全相同的材料，用戶可以通過新建材料或修改已有材料，使其參數滿足用戶需求設定結構體的邊界條件及其激勵源a.選定結構體的貼片部分，設定其為理想導體（PerE）。b.畫出尺寸為X×Y×Z=70mm×70mm×40mm的長方體作為輻射邊界，并設定其邊界條件為輻射邊界條件（Radiation Boundary）。c.由于要求出結構體的RCS，因此設定激勵源為平面入射波（Incident Wave Source）。如圖4.1.3所示。4.設定求解細節，檢驗并求解a.設定求解過程的工作頻率為f=15GHz.其余細節設定如圖4.1.4所示。b.設定遠區輻射場的求解（Far Field Radiation Sphere欄的設定）。c.使用 Validation check命令進行檢驗，無錯誤發生，下一步運行命令 Analyze，對柱錐結構體進行求解。如圖4.1.5和4.1.6所示。
上傳時間： 2022-03-10
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|- 9.配套數據手冊 - 0 B|- 8.面包板接線軟件 - 0 B|- 7.物聯網實驗 - 0 B|- 6.圖形化編程 - 0 B|- 5.實驗接線圖 - 0 B|- 4.視頻教程 - 0 B|- 3.案例程序 - 0 B|- 2.開發環境 - 0 B|- 10.輔助軟件 - 0 B|- 1.學前先看 - 0 B|- CLB.ico - 17.00 kB|- Autorun.inf - 23 B
上傳時間： 2022-06-06
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB濾光）安森美半導體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT，為汽車先進駕駛輔助系統(ADAS)應用確立了一個新基準。新器件能捕獲1080p高動態范圍(HDR)視頻，還具備支持汽車安全完整性等級B(ASIL B)的特性。LFM技術(專利申請中)消除交通信號燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍，令交通信號閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導體的DR-Pix?技術，提供雙轉換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像，并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達4重曝光的HDR，以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動態范圍。AR0231AT能同步支持多個攝相機，以易于在汽車應用中實現多個傳感器節點，和通過一個簡單的雙線串行接口實現用戶可編程性。它還有多個數據接口，包括MIPI(移動產業處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關鍵特性還包括可選自動化或用戶控制的黑電平控制，支持擴頻時鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現狀：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝，現提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環境溫度)，將完全通過AEC-Q100認證。
標簽： 圖像傳感器
上傳時間： 2022-06-27
上傳用戶：XuVshu
Dongle泛指任何能插到電腦上的小型硬體，PC TV dongle則是用來在PC上觀看電視節目所用的擴充裝置。一般來說，依照採用的電視訊號規格，PC TV dongle可區分成兩大類：若使用的訊源為數位訊號，則屬於數位PC TV dongle；若使用的是類比訊號，則屬於類比PC TV dongle。全球各地皆有不同的採納階段，且推行的廣播標準也不盡相同。
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：lifangyuan12
特點： 精確度0.1%滿刻度 可作各式數學演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A|/ 16 BIT類比輸出功能 輸入與輸出絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(input/output/power) 寬范圍交直流兩用電源設計 尺寸小,穩定性高
上傳時間： 2014-12-23
上傳用戶：ydd3625
PCB Layout Rule Rev1.70, 規範內容如附件所示, 其中分為: (1) ”PCB LAYOUT 基本規範”:為R&D Layout時必須遵守的事項, 否則SMT,DIP,裁板時無法生產. (2) “錫偷LAYOUT RULE建議規範”: 加適合的錫偷可降低短路及錫球. (3) “PCB LAYOUT 建議規範”:為製造單位為提高量產良率,建議R&D在design階段即加入PCB Layout. (4) ”零件選用建議規範”: Connector零件在未來應用逐漸廣泛, 又是SMT生產時是偏移及置件不良的主因,故製造希望R&D及採購在購買異形零件時能顧慮製造的需求, 提高自動置件的比例.
上傳時間： 2013-10-28
上傳用戶：zhtzht
特點(FEATURES) 精確度0.1%滿刻度 (Accuracy 0.1%F.S.) 可作各式數學演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A| (Math functioA+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi&Lo)/|A|/etc.....) 16 BIT 類比輸出功能(16 bit DAC isolating analog output function) 輸入/輸出1/輸出2絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(Dielectric strength 2KVac/1min. (input/output1/output2/power)) 寬范圍交直流兩用電源設計(Wide input range for auxiliary power) 尺寸小,穩定性高(Dimension small and High stability)
上傳時間： 2013-11-24
上傳用戶：541657925
