根據基爾霍夫定律：節點上∑i=0和回路中∑u=0這兩個公式，無論是在正旋穩態下還是在暫穩態電路中表達網絡變量間的關系時都只取決于網絡的布局即節點和支路的相互關系，而與支路的特性即支路由那些元件組成及其參數的量值都沒有關系。因此當我們根據網絡來建立節點電流方程及回路電壓方程時，無須畫出電路元件。這種節點與支路相互關系以表示電路結構的圖，稱為網絡的圖。在網絡的圖中，為建立KCL、KVL方程，取支路電壓、支路電流關聯參考方向，在圖中的支路上標明。
標簽： 基爾霍夫定律 回路 節點
上傳時間： 2016-02-16
上傳用戶：gdgzhym
仿真使用EWB人為設置故障,模擬電路可能發生斷路、短路等現象時的狀態,完整表達定理的適用范圍,通過傳統驗證和仿真軟件的對比,讓兩者匹配到最佳狀況。實驗顯示,使用EWB對電路可實現全面仿真,為真實實驗的設計和調試奠定了基礎。
標簽： EWB 基爾霍夫定律 仿真實驗
上傳時間： 2013-11-20
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第一章 基 礎 知 識由電阻、電容、電感等集中參數元件組成的電路稱為集中電路。1.1 電路與電路模型1.2 電路分析的基本變量1.3 電阻元件和獨立電源元件1.4 基爾霍夫定律1.5 受 控 源1.6 兩類約束和KCL，KVL方程的獨立性1.1 電路與電路模型1.電路2.電路的形式與功能 電路的功能基本上可以分成兩大類。一類是用來實現電能的轉換、傳輸和分配。電路的另一類功能則是在信息網絡中，用來傳遞、儲存、加工和處理各種電信號。 圖1-2所示的是通信網的基本組成框圖。通常把輸入電路的信號稱為激勵，而把經過電路傳輸或處理后的信號稱為響應。 3.電路模型與集中電路 構成電路的設備和器件統稱為電路部件，常用的電路部件有電池、發電機、信號發生器、電阻器、電容器、電感線圈、變壓器、晶體管及集成電路等。 基本的電路參數有3個，即電阻、電容和電感。 基本的集中參數元件有電阻元件、電感元件和電容元件，分別用圖1-3(a)，(b)和(c)來表示。
標簽： 電路分析基礎 教程
上傳時間： 2013-10-20
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本書首版于1962年，目前已是第六版。得益于作者長期教學經驗的積累，本書已被國外許多著名大學選為電子、電力工程領域入門課程的教材。作者從3個最基本的科學定律(歐姆定律、基爾霍夫電壓定律和基爾霍夫電流定律)推導出了電路分析中常用的分析方法及分析工具。書中首先介紹電路的基本參量以及電路的基本概念，然后結合基爾霍夫電壓和電流定律，介紹節點和網孔分析法以及疊加定理、電源變換等常用電路分析方法，并將運算放大器作為電路元件加以介紹；交流電路的分析開始于電容、電感的時域電路特性，然后分析RLC電路的正弦穩態響應，并介紹交流電路的功率分析方法，接著還對多相電路、磁耦合電路的性能分析進行了介紹；為了使讀者更深入了解電路的頻域特性，本書還介紹了復頻率、拉普拉斯變換和s域分析、頻率響應、傅里葉分析、二端口網絡等內容。作者注重將理論和實踐相結合，很多例題、練習、章后習題還是正文中的應用實例都取自于業界的典型應用，這也是本書的一大特色。 本書可作為信息電子類、電氣工程類、計算機類和應用物理類本科生的雙語教學用書，也可作為從事電子技術、電氣工程、通信工程領域工作的工程技術人員的參考書
標簽： 工程 電路分析
上傳時間： 2013-05-27
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ogura(小倉)老師在京都大學講授波散射的資料，從基爾霍夫近似到微擾法，最后提到了他的隨機泛函的方法，小倉老師是隨即泛函用于博散射的鼻祖，電磁界的知名人士。
標簽： ogura 大學 散射
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：libenshu01
基爾霍夫定理 電阻電路等效變換 線性電阻的分析方法 電路定理 電容電感原件 一階電路 二階電路 向量法基礎 正旋電路的分析 電路頻率響應 偶爾電感和理想變壓器 二端口網絡 非線性電阻電路 網絡方程的矩陣形式 使用MATLAB計算電路
標簽： 電路 理論
上傳時間： 2016-01-06
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采用霍夫變換法對雷達目標進行起始，解決了機動目標的非線性強的問題，得到精確的航跡起始初值信息，并將初值信息作為無跡卡爾曼濾波目標跟蹤的初始輸入，實現對機動目標的跟蹤。較其它的算法，霍夫-無跡卡爾曼濾波具有更高的精度。實驗仿真，證明了其有效性。
標簽： 卡爾曼濾波 目標檢測
上傳時間： 2014-01-04
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利用灰色系統進行預測的幾篇好論文: BP神經網絡_灰色系統聯合模型預測軟基沉降量 非線性時間序列神經網絡預測方法的研究及應用 股票投資價值灰色馬爾可夫預測 股票投資價值灰色系統模型及應用 灰色關聯神經網絡模型在股指預測中的應用 灰色理論與模型及在車輛擁有量預測中的應用 灰色神經網絡交通事故預測比較 灰色神經網絡預測模型的應用 灰色-神經網絡綜合預測模型
標簽： 灰色系統 投資 價值 股票
上傳時間： 2014-12-05
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針對目標和背景具有空間連續性的特點，提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機場的運動目標檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性；然后構造馬爾科夫隨機場，提出一種馬爾科夫隨機場能量函數代價項的構造方法，通過最小化其能量函數得到目標分割結果。實驗結果證明，該運動目標檢測算法對背景擾動和光照變化具有更好的魯棒性，錯誤檢測率更低。
標簽： 核密度估計 隨機場 運動目標檢測
上傳時間： 2014-01-20
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霍夫曼編碼源代碼(VC)
標簽： VC 編碼 源代碼
上傳時間： 2014-01-09
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