#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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信道建模与仿真 英文课本课后答案 原码信道建模与仿真 英文课本课后答案 原码信道建模与仿真 英文课本课后答案 原码信道建模与仿真 英文课本课后答案 原码
上传时间： 2018-11-28
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全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现 的随书代码
上传时间： 2021-08-13
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随着材料技术以及开关电源技术的进步，照明领域开启了新的时代。IFD照明作为第四代光源具有节能、环保、高效、长寿命的特点，其正在逐步替代传统白炽灯作为LED灯具的核心部分，LED驱动电源一直是国内外集成电路设计公司重点研究的领域。LED灯具应用于家庭中小功率照明场合时，用户希望其电源具有结构简单，成本低、性能稳定、效率高、安全性高的优点，而市场上现阶段能满足这一特点的ACDC型LED驱动电源不多，因此该类型驱动电源也成为当前研究的重点本文主要任务是根据项目要求对ACDC型LED恒流驱动驱动电源模型进行分析，然后利用 SIMetrix软件对模型进行建模与仿真，通过对驱动电源模型的研究促进集成电路设计人员对恒流驱动电源工作原理的理解进而加快产品研发速度以及提高产品的质量。在建模过程中，首先通过分析和总结不同的恒流控制方式及电路拓扑结构，确定驱动电源模型采用的控制方式为单闭环峰值电流控制模式，其拓扑结构为反激式拓扑结构。然后通过对不同状态下驱动电源的逻辑分析，设计驱动电源的逻辑和功能电路结构。针对当前众多电力电子软件在电子电路建模方面存在的弊端，如仿真收敛性差仿真速度慢、占用系统资源等，本文选用 SIMetrix软件对驱动电源进行建模仿真，该软件可以很好地克服其他软件在仿真收敛性、仿真速度以及占用系统资源等方面的缺点。仿真结果表明驱动电源模型正确。最后，设计基于该驱动模型流片样品的驱动电源测试电路，并搭建测试平台。对驱动电源进行的相关性能测试，测试结果表明驱动电源的负载电流控制精度可达5%，其实测最大效率可达782%，不同故障状态下的功能测试结果表明电源能准确启动保护。因此，根据测试数据分析的结果可以看出该驱动电源在恒流特性、保护功能及效率都满足设计要求，同时通过仿真结果与测试结果的对比分析，也进一步验证了模型的正确性关健词：LED恒流驱动拓扑结构逻辑分析 SIMetrix建模断续模式
上传时间： 2022-03-16
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PID温度控制器作为一种重要的控制设备,在化工、食品等诸多工业生产过程中得到了广泛的应用.但是,一般的PID温度控制器,必须由工程人员根据经验,手动调节PID参数.这对于需要经常对PID参数进行调整的用户十分不方便,限制了控制器的应用.本课题的研究目的在于设计出一种能够自动整定PID参数、且控制精度高的PID温度控制器,以满足工业生产中对高性能温度控制器的需求.同时,本温度控制器要能够与PLC(可编程逻辑控制器)配合使用,由PLC来控制本控制器的工作.本文通过理论分析和编程仿真,设计出一种控制性能优良的PID参数自整定控制算法,并开发了控制器的硬件电路及控制程序.本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)采用理论分析与公式推导的方法,设计出了基于阶跃辨识、基于继电辨识和基于Fuzzy推理的三种切实可行的PID参数自整定方法.采用Matlab对这三种PID参数自整定方法进行了建模与仿真,选择了综合性能最好的一种方法应用于本温度控制器中,满足了产品的控制指标要求.(2)通过设计基于单片机的控制电路,实现了本系统的控制功能.(3)通过设计基于CPLD的通讯电路和通讯协议,实现了本温度控制器与PLC的通讯功能.(4)通过设计数据结构和算法,使温度控制器控制软件具有较高的运行效率.本文中通过理论分析与建模仿真设计出了PID参数自整定算法,为以后更高性能的此类算法的开发提供了一条可行的途径;温度控制器电路的设计和控制程序的开发,对其它同类产品的开发具有一定的参考价值.
上传时间： 2022-05-23
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化石能源日趋枯竭，核能发展受限，能源问题愈来愈成为全人类所不可避免的一个严峻挑战。光伏发电技术是太阳能利用的主要形式。基于提高太阳能转换效率的最大功率点跟踪（Maximum power point tracking，简称MPPT）的提出与应用为光伏发电系统的优化利用提供了坚实的基础。本文针对MPPT技术开展了细致的工作计划，完成了以MPPT控制器为核心的光伏发电系统设计和仿真，较好地解决了能量转换低下的问题。首先，总体介绍了光伏发电系统。其次，阐述了光伏发电系统基本原理。然后就MPPT控制器的实现部分-DCDC变换电路，阐述了电路CCM工作模式，利用两种方法对Buck和Boost电路进行了建模和仿真分析.Boost电路设计简便、可升压，且能够保证一直工作于CCM下，具有更实用的特点，更进一步地，说明了传统MPPT算法的实现原理和控制流程，仿真研究表明改进型变步长扰动观察法在光强变化时具有较好的跟踪控制性能，但是温度变化时跟踪效果差。针对传统算改进型扰动观察发法不能很好地响应环境的变化同时存在严重振荡，偏差较大的情况，提出一种人工智能控制方法--模糊控制法，进行系统分析，模糊控制规则确定以及FIS编辑器参数设置等，完成了系统的设计。最后搭建出光伏发电MPPT人工智能控制系统的仿真模型，设置相关参数。通过仿真结果的比较和分析验证了模糊控制法的有效性和可行性。
上传时间： 2022-06-21
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
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一本不错的书，在上课学基于电网络的MATLAB编程之中学习的
上传时间： 2022-07-27
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程序清单A中收录了产生PPM-TH和PAM-DS这两个信号源的所有函数；程序清单B中收录了加性高斯白噪声（AWGN）信道建模，正交和非正交单脉冲PPM-TH接收机结构，以及反极性PAM-DS单脉冲接收机结构仿真所需的所有函数。
上传时间： 2013-12-22
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TKS仿真器B系列快速入门
上传时间： 2013-10-31
上传用户：aix008
