用模擬退火算法求解旅行商問題 T(t+1)＝k×T(t) 式中k為正的略小于1.00的常數(shù)，t為降溫的次數(shù)
標簽： 1.00 模擬退火算法 旅行商問題 常數(shù)
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：kristycreasy
陣列信號處理中的KT法進行DOA估計，很好的學習空間譜估計的例子哦
標簽： DOA 陣列信號處理
上傳時間： 2016-10-31
上傳用戶：許小華
Bardzzo przydatny skrypt do nauki matlaba nie tylko dla pocz膮tkuj膮cych ale r貿(mào)wniez dla tych KT貿(mào)偶y chc膮 pog艂臋bi膰 swoj膮 wiedz臋
標簽： przydatny dla Bardzzo matlaba
上傳時間： 2017-05-13
上傳用戶：hakim
Factor factor[簡明英漢詞典] [ˈ fæ KTə ] n. 1 因素, 要素 2 〈數(shù)〉因子, 因數(shù) 詞條指正 - Google 搜索
標簽： n. Factor factor Google
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：問題問題
高精度慣性加速度計能夠?qū)崿F(xiàn)實時位移檢測，在當今民用和軍用系統(tǒng)如汽車電子、工業(yè)控制、消費電子、衛(wèi)星火箭和導彈等中間具有廣泛的需求。在高精度慣性加速度計中，特別需要穩(wěn)定的低噪聲高靈敏度接口電路。事實上，隨著傳感器性能的不斷提高，接口電路將成為限制整個系統(tǒng)的主要因素。 本論文在分析差動電容式傳感器工作原理的基礎上，設計了針對電容式加速度計的全差分開環(huán)低噪聲接口電路。前端電路檢測傳感器電容的變化，通過積分放大，產(chǎn)生正比于電容波動的電壓信號。 本論文采用開關電容電路結(jié)構(gòu)，使得對寄生不敏感，信號靈敏度高，容易與傳感器單片集成。為了得到微重力加速度性能，設計電容式位移傳感接口電路時，重點研究了噪聲問題和系統(tǒng)建模問題。仔細分析了開環(huán)傳感器中的不同噪聲源，并對其中的一些進行了仿真驗證。建立了接口電路寄生電容和寄生電阻模型。 為了更好的提高分辨率，降低噪聲的影響如放大器失調(diào)、1/f噪聲、電荷注入、時鐘饋通和KT/C噪聲，本論文采用了相關雙采樣技術(shù)（CDS）。為了限制接口電路噪聲特別是熱噪聲，著重設計考慮了前置低噪聲放大器的設計及優(yōu)化。由于時鐘一直導通，特別設計了低功耗弛豫振蕩器，振蕩頻率為1．5M。為了減小傳感器充電基準電壓噪聲，采用兩級核心基準結(jié)構(gòu)設計了高精度基準，電源抑制比高達90dB。 TSMC 0．18μm工藝中的3．3V電壓和模型，本論文進行了spectre仿真。 關鍵詞：MEMS；電容式加速度計；接口電路；低噪聲放大器；開環(huán)檢測
標簽： MEMS 傳感器 弱信號
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：hphh
PCB線寬和電流關系公式 先計算Track的截面積，大部分PCB的銅箔厚度為35um（即 1oz）它乘上線寬就是截面積，注意換算成平方毫米。 有一個電流密度經(jīng)驗值，為15~25安培/平方毫米。把它稱上截面積就得到通流容量。 I=KT（0.44）A（0.75）， 括號里面是指數(shù)， K為修正系數(shù)，一般覆銅線在內(nèi)層時取0.024，在外層時取0.048 T為最大溫升，單位為攝氏度（銅的熔點是1060℃） A為覆銅截面積，單位為square mil. I為容許的最大電流，單位為安培。 一般 10mil=0.010inch=0.254mm 1A ， 250mil=6.35mm 8.3A ？倍數(shù)關系，與公式不符 ？
標簽： PCB 寬 電流
上傳時間： 2013-10-11
上傳用戶：ls530720646
上傳時間： 2013-11-12
上傳用戶：ljd123456
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(KT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
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上傳時間： 2014-12-19
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