function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %该函数用有限差分法求解有两种介质的正方形区域的二维拉普拉斯方程的数值解 %函数返回迭代因子、迭代次数以及迭代完成后所求区域内网格节点处的值 %a为正方形求解区域的边长 %r1,r2分别表示两种介质的电导率 %up,under分别为上下边界值 %num表示将区域每边的网格剖分个数 %deta为迭代过程中所允许的相对误差限 n=num+1; %每边节点数 U(n,n)=0; %节点处数值矩阵 N=0; %迭代次数初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %两介质电导率之比 U(1,1:n)=up; %求解区域上边界第一类边界条件 U(n,1:n)=under; %求解区域下边界第一类边界条件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用线性赋值对上下边界之间的节点赋迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代条件：不满足相对误差限要求的节点数目G不为零 Un=U; %完成第n次迭代后所有节点处的值 G=0; %每完成一次迭代将不满足相对误差限要求的节点数目归零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代时网格节点处的值 if j==1 %第n+1次迭代左边界第二类边界条件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的网格节点处的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代两介质分界面（与网格对角线重合）第二类边界条件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右边界第二类边界条件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %显示迭代次数 Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有节点处的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代与第n次迭代所有节点值的相对误差 err(1,1:n)=0; %上边界节点相对误差置零 err(n,1:n)=0; %下边界节点相对误差置零 G=sum(sum(err>deta))%显示每次迭代后不满足相对误差限要求的节点数目G end
标签： 有限差分
上传时间： 2018-07-13
上传用户：Kemin
理想解排序法和秩和比法，通过计算每个方案到理想方案的相对贴近度，来对方案进行排序，从而选出最优方案
标签： 排序
上传时间： 2019-05-18
上传用户：781931647
FIR 数字滤波器的基本概念，线性相位 FIR 滤波器的条件和特点、幅度函数 特点、零点位置的基本特点与性质；窗函数设计法的基本概念与方法，各种窗函数的性能和设计步骤，线性相位 FIR 低通、高通、带通和带阻滤波器的设计方法，频率采样设计法的基本概念和线性相位的实现方法。几种线性相位的特点，熟悉和掌握矩形窗、三角形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼 窗、凯塞窗设计 IIR 数字滤波器的方法，熟悉和掌握频率抽样设计法的线性相位的设计方法，并对各种线性相位的频率抽样法的设计给出调整和改进。 利用 MATLAB 进行各类 FIR 数字滤波器的设计方法。
上传时间： 2019-12-24
上传用户：wukkx
基于传递矩阵法的压路机振动轴动态特性这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
标签： 振动轴
上传时间： 2021-12-07
上传用户：20125101110
基于层次分析法的模糊综合评价这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
标签： 层次分析
上传时间： 2022-03-05
上传用户：kingwide
1997年，国际象棋名家卡斯帕罗夫象棋对弈IBM超级电脑深蓝，最后结果是大师输了。2016年，世界顶级围棋高手李世石与AI围棋对决，最后竟以1:4惨败于谷歌阿尔法狗。今年4月，AI电竞团队OpenAI Five与人类战队对决《dota》，2:0 完胜世界冠军OG战队。人工智能凭什么能够战胜人类?答案是AI背后的超级计算机算力。AI通过算力处理大量的相关数据，并以神经网络不断学习成长，最终获得技能，战胜人类选手。算力经济，算力时代，算力改变世界，算力驱动未来。现在很多领域都在谈论算力，到底什么是算力?
标签： 人工智能
上传时间： 2022-05-30
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一． eMMC的概述eMMC (Embedded MultiMedia Card) 为MMC协会所订立的内嵌式存储器标准规格，主要是针对手机产品为主。eMMC的一个明显优势是在封装中集成了一个控制器， 它提供标准接口并管理闪存， 使得手机厂商就能专注于产品开发的其它部分，并缩短向市场推出产品的时间。这些特点对于希望通过缩小光刻尺寸和降低成本的NAND供应商来说，具有同样的重要性。二． eMMC的优点eMMC目前是最当红的移动设备本地存储解决方案，目的在于简化手机存储器的设计，由于NAND Flash 芯片的不同厂牌包括三星、KingMax、东芝(Toshiba) 或海力士(Hynix) 、美光(Micron) 等，入时，都需要根据每家公司的产品和技术特性来重新设计，过去并没有哪个技术能够通用所有厂牌的NAND Flash 芯片。而每次NAND Flash 制程技术改朝换代，包括70 纳米演进至50 纳米，再演进至40 纳米或30 纳米制程技术，手机客户也都要重新设计， 但半导体产品每1 年制程技术都会推陈出新， 存储器问题也拖累手机新机种推出的速度，因此像eMMC这种把所有存储器和管理NAND Flash 的控制芯片都包在1 颗MCP上的概念，逐渐风行起来。eMMC的设计概念，就是为了简化手机内存储器的使用，将NAND Flash 芯片和控制芯片设计成1 颗MCP芯片，手机客户只需要采购eMMC芯片，放进新手机中，不需处理其它繁复的NAND Flash 兼容性和管理问题，最大优点是缩短新产品的上市周期和研发成本，加速产品的推陈出新速度。闪存Flash 的制程和技术变化很快，特别是TLC 技术和制程下降到20nm阶段后，对Flash 的管理是个巨大挑战，使用eMMC产品，主芯片厂商和客户就无需关注Flash 内部的制成和产品变化，只要通过eMMC的标准接口来管理闪存就可以了。这样可以大大的降低产品开发的难度和加快产品上市时间。eMMC可以很好的解决对MLC 和TLC 的管理， ECC 除错机制(Error Correcting Code) 、区块管理(BlockManagement)、平均抹写储存区块技术 (Wear Leveling) 、区块管理（ Command Managemen）t，低功耗管理等。eMMC核心优点在于生产厂商可节省许多管理NAND Flash 芯片的时间，不必关心NAND Flash 芯片的制程技术演变和产品更新换代，也不必考虑到底是采用哪家的NAND Flash 闪存芯片，如此， eMMC可以加速产品上市的时间，保证产品的稳定性和一致性。
标签： emmc
上传时间： 2022-06-20
上传用户：jiabin
本课题采用了基于高频电压信号注入法的永磁同步电动机的无传感器矢量控制方法，此种方法利用内置式电机的凸极性的特性，适合于电机在低速运行状态下对转子位置和转速进行估算，对运行中的电机参数变化不敏感，系统具有较强的鲁棒性。本文采用了以内置式电动机为研究对象，首先分析了永磁同步电动机的结构和数学模型，并介绍了矢量控制坐标变换方法、空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）。进而阐述高频电压信号注入法的原理，建立数学模型。然后提出高频电压信号注入的方式，通过对载有转子位置信息的高频信号进行处理，对转子的磁极位置和转速等信息进行估计计算。本文还通过使用Matlab/Simulink仿真平台，建立了基于高频信号注入法原理的永磁同步电动机的无传感器控制仿真模型，实验结果验证了此种算法的可行性。最后通过使用德州仪器公司生产的TMS320F28335为核心芯片，搭建了控制系统电路，并同时介绍了系统的电源电路、控制电路、电流检测电路、电流保护电路等硬件电路。另外对控制算法中的主要部分，包括PWM中断程序、矢量控制程序、数字滤波器的算法都进行了介绍。最后的实验结果表明，这种无传感器的矢量控制方法适用于电机在低速时的控制要求，动态性能较好，能够准确跟踪转子的实际位置，估算转子转速，控制系统的鲁棒性较好，实现了无传感器控制的实验目的。
上传时间： 2022-06-30
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原书推介：贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，是一本关于数学建模的成功样本。个人观感：这本书是讲生成模型（贝叶斯模型）的，大家可能平时关注判别模型多一些，但是如果你知道领域中的一些知识，生成模型更有效，它需要的样本更少，训练时间更短。书是好书，从python角度阐述了贝叶斯思维，探讨了一些建模和计算方法，并且给出了一个很实用的python框架。 但是翻译实在是烂，很多地方同一个段落里的相同概念都会翻译成不同的中文词汇，简直令人发指！这书的英文原版 PDF 可以免费下载，需要一起对照着看才能看懂。
上传时间： 2022-06-30
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由于海思平台的I2C不是原生态的I2C，GT厂家提供的触摸屏驱动无法直接移植，因此基于海思平台对驱动做了相应的修改，供参考使用
上传时间： 2022-07-05
上传用户：aben
