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一、选择正确答案填入空内。 (1)测试放大电路输出电压幅值与相位的变化,可以得到它的频率响应,条件是 A.输入电压幅值不变,改变频率 B.输入电压频率不变,改变幅值 C.输入电压的幅值与频率同时变化 (2)放大电路在高频信号作用时放大倍数数值下降的原因是,而 低频信号作用时放大倍数数值下降的原因是 A耦合电容和旁路电容的存在 B.半导体管极间电容和分布电容的存在。 C半导体管的非线性特性 D放大电路的静态工作点不合适
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第五章放大电路的频率响应 自测题 一、选择正确答案填入空内。 (1)测试放大电路输出电压幅值与相位的变化,可以得到它的频率响 应,条件是 A.输入电压幅值不变,改变频率 B.输入电压频率不变,改变幅值 C.输入电压的幅值与频率同时变化 (2)放大电路在高频信号作用时放大倍数数值下降的原因是,而 低频信号作用时放大倍数数值下降的原因是 A耦合电容和旁路电容的存在 B.半导体管极间电容和分布电容的存在。 C半导体管的非线性特性 D放大电路的静态工作点不合适
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第二章2矩阵的秩 2.1.1矩阵的行秩与列秩、矩阵的转置 定义2.1矩阵的行秩与列秩。 一个矩阵A的行向量组的秩成为A的行秩它的列向量组的秩称为A的列秩。 命题2.1矩阵的行(列)初等变换不改变行(列)秩 证明只需证明行变换不该行秩。容易证明经过任意一种初等行变换,得到的行向 量组与原来的向量组线性等价,所以命题成立。证毕。 定义2.2矩阵的转置 把矩阵A的行与列互换之后,得到的矩阵A称为矩阵A的转置矩阵 命题2.2矩阵的行(列)初等变换不改变列(行)秩
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案例 根据二手数据,家庭食物的替代品HMR将 会是下个世纪的主要家庭食品。HMR是一种便于 携带的、高质量的外卖食物,在食品行业中发展最 迅速,也最具商机。 NPD Group(位于华盛顿的 一家调研公司)最近报道说,1996年美国餐馆食 物的外卖销量有史以来第一次超过了餐馆内的就餐 销量(外卖销量在餐馆的总销量中占51%)。据 食品营销学会(Food Marketing Institute)去年 的一项研究显示,38%的消费者说他们经常在家吃 外卖的现成食物。最近麦肯锡 McKinsey&Co.) 所做的一项研究认为,在1998年至005年之间 食品销售的所有增长几乎都来自食品服务,这种 服务可定义为食品至少是部分地在家外做好
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自然科学与工程技术中种种运动发展过程与平衡现象各自遵守一定的规律。这些规律的定量表述一般地呈现为关于含有未知函数及其导数的方程。我们将只含有未知多元函数及其偏导数的方程,称之为偏微分方程。方程中出现的未知函数偏导数的最高阶数称为偏微分方程的阶。如果方程中对于未知函数和它的所有偏导数都是线性的,这样的方程称为线性偏微分方程,否则称它为非线性偏微分方程。初始条件和边界条件称为定解条件,未附加定解条件的偏微分方程称为泛定方程。对于一个具体的问题,定解条件与泛定方程总是同时提出。定解条件与泛定方程作为一个整体,称为定解问题
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在前面几章中,我们已经了解了如何使用ASP源代码在 Microsoft back office中插入 些应用程序和服务。在本章中,将通过使用数据协作对象( Collaboration Data Objects, CDO)来集中研究Ema应用程序和服务之间的相互作用。特别是,将介绍CDO的一个子集, 即用于NT服务器的数据协作对象( Collaboration Data Objects for Windows NT Server, CDONTS 先从CDO的演化发展以及CDO和 CDONTS的区别开始,然后再研究CDO和 CDONTS的发 展趋势 作为本章的主体,将研究 CDONTS对象模型,通过一些利用 CDONTS的应用程序例子来 总结一下 CDONTS。下一章将更进一步地研究CDO
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人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法,对于连续值和离散值的属性都可以使用,并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数,只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间,迭代减小网络的误差以拟合训练数据
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当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型
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第一学期第二十八次课 命题如果n维空间V上的线性变换A的矩阵相似于对角矩阵,则A在任一不变子空 间M上(的限制)的矩阵相似于对角矩阵。 证明若V上的线性变换A的矩阵相似于对角矩阵,则V可以分解为特征子空间的直 和。记A的所有特征值为,2,2,则V=V4V,取M=nV, 断言M=M1M2⊕M,首先要证明M=M1+M2+…M “2”显然:“”a∈M,则存在a1∈V,使a=a1+a2+…+a,两边 同时用A(j=1,2,…,t-1)作用,得到表达式
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第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1 证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0 在C内有非零解向量 ( a:a 显然Aa=a=a'a'=a'a'a==a'aa=aa=aa=1从而 入|=1 推论正交矩阵的特征值只能是±1 命题设A是n维欧氏空间V上的正交变换,若A的特征多项式有一个根=e
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