代码搜索：磁场分布
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代码结果 3,825
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txt pcb设计规则.txt
PCB设计的ESD抑止准则
PCB布线是ESD防护的一个关键要素，合理的PCB设计可以减少故障检查及返工所带来的不必要成本。在PCB设计中，由于采用了瞬态电压抑止器(TVS)二极管来抑止因ESD放电产生的直接电荷注入，因此PCB设计中更重要的是克服放电电流产生的电磁干扰(EMI)电磁场效应。本文将提供可以优化ESD防护的PCB设计准则。
电路环路
电流通过感应进入到电路环路，这些 ...
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txt 87.txt
中国/科技/信息/农业/水稻/专家/指导/发布/南方/早稻/后期/田间/管理/技术/指导/意见/当前/位置/技术/前沿/农林/畜牧/农业/水稻/专家/指导/发布/南方/早稻/后期/田间/管理/技术/指导/意见/作者/发布/时间/来源/中国/科学/技术/信息/研究/加工/整理/农民/日报/日报/我国/早稻/生产/主要/分布/华南/长江/中下游/稻区/全国/早稻/面积/目前/各地/早稻/进入/大田/中 ...
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txt 06-86.txt
例6-86 某种电子元件的寿命X(以小时计)服从正态分布，μ、σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下
159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250
149 260 485 170
问是否有理由认为元件的平均寿命大于225(小时)？
解：未知σ2，在水平α=0.05下检验假设：H0：μ
www.eeworm.com/read/432412/8606271
m pzplotz.m
function pzplotz(b,a)
% pzplotz(b,a) 按给定系数向量b,a在z平面上画出零极点分布图
% b - 分子多项式系数向量
% a - 分母多项式系数向量
% a,b向量可从z的最高幂降幂排至z^0,也可由z^0开始,按z^-1的升幂排至z的最负幂.
N = length(a); M = length(b); pz = []; zz = [];
www.eeworm.com/read/432412/8606618
m pzplotz.m
function pzplotz(b,a)
% pzplotz(b,a) 按给定系数向量b,a在z平面上画出零极点分布图
% b - 分子多项式系数向量
% a - 分母多项式系数向量
% a,b向量可从z的最高幂降幂排至z^0,也可由z^0开始,按z^-1的升幂排至z的最负幂.
N = length(a); M = length(b); pz = []; zz = [];
www.eeworm.com/read/429840/8786867
m examp4_34.m
A=[1 2 3 4; 2 2 1 1; 2 4 6 8; 4 4 2 2]; B=[1;3;2;6];
C=[A B]; [rank(A), rank(C)]
Z=null(A,'r') % 解出规范化的化零空间
x0=pinv(A)*B % 得出一个特解
a1=randn(1); a2=rand(1); % 取不同分布的随机数
x=a1*Z(:,1)+a2*
www.eeworm.com/read/283244/9033999
cpp gould.cpp
/*
x(i,j)--水库入流（年，月径流量）
A(i)--蓄水状态变量
S(i,j)--月初蓄水量
S1(i)--年末蓄水量
Q(i,j)--年转移概率矩阵
IND(j)--年末出现小于等于某一状态的总次数
PI(i)--水库稳定蓄水概率分布
FY(i)--条件供水破坏概率（相对破坏年数）
FM(i)
www.eeworm.com/read/181678/9241584
m lab2_2.m
% lab2_2
% 实现自适应谱线增强,画出输出信号y'(n)和误差信号e(n)的波形
clear
clc
% 初始化
D=20; % 由第一小题，满足D>2
N=500;
M=5;
delta=0.005; % 确定步长
H=zeros(M,N);
% 产生一个均匀分布,均值为零,功率为0.01的白噪声信号v(n)
www.eeworm.com/read/376593/9312861
m examp4_34.m
A=[1 2 3 4; 2 2 1 1; 2 4 6 8; 4 4 2 2]; B=[1;3;2;6];
C=[A B]; [rank(A), rank(C)]
Z=null(A,'r') % 解出规范化的化零空间
x0=pinv(A)*B % 得出一个特解
a1=randn(1); a2=rand(1); % 取不同分布的随机数
x=a1*Z(:,1)+a2*
www.eeworm.com/read/365163/9876490
m myparzen.m
%function p=Parzen(xi,x,h1,f)
%xi为样本，x为概率密度函数的自变量的取值，
%h1为样本数为1时的窗宽，f为窗函数
%返回x对应的概率密度函数值
clc,clear;
Num=2000; % 样本数
%产生服从正态分布的随机样本
xi=mvnrnd([0 1 ],eye(2),N