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场效应三极管

场效应三极管,称单极型三极管,依靠一种极性的载流子(多数载流子)参与导电。
  • MPLUS

    结构方程模型必备,可用于路径分析,结构方程分析,中介效应、调节效应分析等

    标签: MPLUS

    上传时间: 2019-09-30

    上传用户:long641

  • 多智能体避障

    基于人工势场的多智能体的避障,使用MATLAB编程

    标签: 多智能体 人工势场 避障 matlab

    上传时间: 2019-12-16

    上传用户:ASHENYAOGAO

  • 89C52方波发生器源程序+PCB

    基于stc89C52的方波发生器 /*2018.08月制作完成;STC89C51,贴片,共阳LED *T0-计时25 微秒溢出中断一次;P1.0 P1.1为增加、减少键P0.7 输出方波 变量的定义:  pwm 设定的频率数 connter_1 根据设定频率计算后的,定时器溢出的次数值 connter : 定时器0计数溢出数 led_seg_code: 数码管7 段码 晶振:12M  ,共阴数码管或三极管驱动共阳数码管 */ /*用单片机产生频率可调的方波信号。输出方波的频率范围为1Hz-200Hz,频率误差比小于0.5%。 要求用"增加"、"减小"2 个按钮改变方波给定频率,按钮每按下一次,给定频率改变的步进步长为1Hz, 当按钮持续按下的时间超过2 秒后,给定频率以10 次/秒的速度连续增加(减少),输出方波的频率要求在数码管上显示。 P1.0,P1.1分别为增加和减小按键*/

    标签: 89C52 PCB 方波发生器 源程序

    上传时间: 2020-02-09

    上传用户:jmkl128

  • 地球物理中的有限单元法

    地球物理正演,有限单元法应用于位场延拓,重磁正演,直流电法正演等。

    标签: 有限单元法 物探

    上传时间: 2020-05-03

    上传用户:465475

  • 霍尔传感器

    介绍了霍尔效应、霍尔元件以及霍尔集成电路。最后介绍了霍尔传感器在启程 上的具体应用情况。

    标签: 霍尔传感器

    上传时间: 2020-06-17

    上传用户:xyz431

  • 使用霍尔效应传感器的无刷直流 (BLDC) 电机梯形控制

    本文档对无刷直流 (BLDC) 电机的使用进行了说明。 虽然可将无刷特点应用 于几种类型的电机(交流同步电机、 步进电机、 开关磁阻电机和交流感应电机) , BLDC  具有梯形反电动势和(120 电角宽度) 矩形定子电流 的永磁同步机器被广泛使用,  其次, 无刷直流驱动器显示出极高的机械功率密度。这份应用报告涵盖了 280x 控制器和从 BLDC 电机驱动中获得高性能的某些系统注意事项。

    标签: BLDC 霍尔效应传感器 无刷直流 控制 电机

    上传时间: 2020-10-21

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  • 单层MoS2的研究概述

    单层的MoS2作为一种新型半导体材 料,在场效应晶体管、光发射二极管、 光伏器件和光催化等领域具有极大的潜 在应用价值。本文对单层的MoS2的制 备、应用及理论研究进行简单的概述。

    标签: MoS2

    上传时间: 2020-11-08

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  • 电磁场理论

    磁场理论,清华大学电子与信息技术系列教材。王 蔷 李国定 龚 克 编著 详细讲述电内 容 提 要 本书系统地介绍了电磁场理论的基本内容 , 包括静电场、恒定磁场、准静态场、 时变场、电磁波在无界空间的自由传播、导波和电磁波的激励。比较系统地介绍了 求解电磁问题的几种严格的解析方法 ,也讨论了近年来出现的计算电磁学中常用 的几种数值计算方法的基本原理, 并介绍了电磁场理论在电磁兼容性中的应用。 为便于读者掌握基本理论 , 对重要的物理概念从不同的角度加以阐述 ,并在各章中 都列出了较多的典型例题和习题。 该书适于作为高等院校无线电技术专业本科生的教材 , 也可供从事电磁场理 论、微波技术、天线和电磁兼容性领域工作的科技人员阅读和参考。

    标签: 电磁场

    上传时间: 2021-01-15

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  • 30mm-300mm轻型变焦物镜光学系统设计

    设计了一组长焦距轻量型变焦光学系统,焦距为30mm~300mm,视场角为1.1°~11.4°,F数为3.5。由于变焦系统焦距较长,并且需要在控制口径的前提下减轻质量,经过对变焦理论进行分析并结合实际情况,采取正组补偿,运用Zemax软件,对变焦系统同时进行像质优化

    标签: mm 300 30 轻型 光学 系统设计

    上传时间: 2021-01-28

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  • 可解释的机器学习

    机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测,这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。 在探索了可解释性的概念之后,你将学习简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法,如特征重要性和累积局部效应,以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。 所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的?它们的优缺点是什么? 如何解释它们的输出?本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。 这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型,较少涉及到计算机 视觉和⾃然语⾔处理任务。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型 可解释的⼈阅读本书。

    标签: 机器学习

    上传时间: 2021-02-08

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