LC并联电路在正弦稳态下的传递函数推导(LC并联谐振选频电路)
LC并联电路在正弦稳态下的传递函数推导(LC并联谐振选频电路)
本文通过 1.解微分方程、2.阻抗模型两种方法推导 LC 并联选频电路在正弦稳态条件下的传递函数,并通过仿真验证不同频率时 vo(t) 与 vi(t) 的幅值相角的关系。
电路介绍
已知条件
电路结构如下
- R:电阻值
- C:电容值
- L:电感值
- 输入电源vi(t)
v i ( t ) = V I c o s ( w t ) v_i(t) = V_Icos(wt) vi(t)=VIcos(wt)
其中
V I :输入电压的幅值 w :输入电源的角频率 w 2 π :输入正弦信号的频率 \begin{array}{c} V_I: 输入电压的幅值\\ w: 输入电源的角频率\\ \frac{w}{2\pi} :输入正弦信号的频率 \end{array} VI:输入电压的幅值w:输入电源的角频率2πw:输入正弦信号的频率
理论计算
1.解微分方程法
解微分方程法常用的四个步骤
- 根据节点法列写微分方程
- 找出特解 vp(t)
- 找出对应的齐次方程的通解 vh(t)
- 根据初始条件计算通解中的常数参数
总的通解为特解+齐次解
v ( t ) = v p ( t ) + v h ( t ) v(t) = v_p(t) + v_h(t) v(t)=vp(t)+vh(t)
v p ( t ) v_{p}(t) vp(t) ,特解
v h ( t ) v_{h}(t) vh(t) ,齐次解
1.1 列些微分方程
前置知识
- 电容伏安特性: i = C d v d t i = C\frac{dv}{dt} i=Cdtdv
- 电感伏安特性: v = L d i d t v = L\frac{di}{dt} v=Ldtdi
- 电感伏安特性的积分形式:
1 L ∫ − ∞ t v d t = i \frac{1}{L} \begin{aligned} \int\limits_{-\infty}^t v \mathrm{d} t \end{aligned} = i L1−∞∫tvdt=i
节点法列方程
v i ( t ) − v o ( t ) R = C d v o ( t ) d t + 1 L ∫ − ∞ t v o ( t ) d t \frac{v_i(t) - v_o(t)}{R} = C\frac{dv_o(t)}{dt} + \frac{1}{L} \begin{aligned} \int\limits_{-\infty}^t v_o(t) \mathrm{d} t \end{aligned} Rvi(t)−vo(t)=Cdtdvo(t)+L1−∞∫tvo(t)dt
整理移相得
v i ( t ) R = C d v o ( t ) d t + 1 L ∫ − ∞ t v o ( t ) d t + v o ( t ) R \frac{v_i(t)}{R} = C\frac{dv_o(t)}{dt} + \frac{1}{L} \begin{aligned} \int\limits_{-\infty}^t v_o(t) \mathrm{d} t \end{aligned} +\frac{v_o(t)}{R} Rvi(t)=Cdtdvo(t)+L1−∞∫tvo(t)dt+Rvo(t)
等式两边对 t 微分,且带入 $
v_i(t) = V_Icos(wt)
$ 可得:
− w V I s i n ( w t ) R = C d v o 2 ( t ) d t 2 + 1 R d v o ( t ) d t + 1 L v o ( t ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = \\ C\frac{dv_o^2(t)}{dt^2} +\frac{1}{R}\frac{dv_o(t)}{dt} + \frac{1}{L}v_o(t) \end{array} R−wVIsin(wt)=Cdt2dvo2(t)+R1dtdvo(t)+L1vo(t)
1.2 找特解
设 vo(t) 的特解的形式为 v p ( t ) = A c o s ( w t + ϕ ) v_p(t) = Acos(wt+\phi) vp(t)=Acos(wt+ϕ),其中 A 和 ∅ 为要求得未知量,将 vp(t) 带入微分方程,可得:
− w V I s i n ( w t ) R = − C w 2 A c o s ( w t + ϕ ) − 1 R w A s i n ( w t + ϕ ) + 1 L A c o s ( w t + ϕ ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = -Cw^2Acos(wt+\phi) \\ -\frac{1}{R}wAsin(wt+\phi) + \frac{1}{L}Acos(wt+\phi) \end{array} R−wVIsin(wt)=−Cw2Acos(wt+ϕ)−R1wAsin(wt+ϕ)+L1Acos(wt+ϕ)
利用三角函数的公式可得:
− w V I s i n ( w t ) R = − C w 2 A c o s ( w t ) c o s ( ϕ ) + C w 2 A s i n ( w t ) s i n ( ϕ ) − w A R s i n ( w t ) c o s ( ϕ ) − w A R c o s ( w t ) s i n ( ϕ ) + A L c o s ( w t ) c o s ( ϕ ) − A L s i n ( w t ) s i n ( ϕ ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = -Cw^2Acos(wt)cos(\phi) + \\ Cw^2Asin(wt)sin(\phi)-\frac{wA}{R}sin(wt)cos(\phi) \\ -\frac{wA}{R}cos(wt)sin(\phi) + \frac{A}{L}cos(wt)cos(\phi)\\ -\frac{A}{L}sin(wt)sin(\phi) \end{array} R−wVIsin(wt)=−Cw2Acos(wt)cos(ϕ)+Cw2Asin(wt)sin(ϕ)−RwAsin(wt)cos(ϕ)−RwAcos(wt)sin(ϕ)+LAcos(wt)cos(ϕ)−LAsin(wt)sin(ϕ)
合并同类项
− w V I s i n ( w t ) R = ( A L − C w 2 A ) c o s ( w t ) c o s ( ϕ ) + ( C w 2 A − A L ) s i n ( w t ) s i n ( ϕ ) − w A R s i n ( w t ) c o s ( ϕ ) − w A R c o s ( w t ) s i n ( ϕ ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = \\ (\frac{A}{L}-Cw^2A)cos(wt)cos(\phi) + \\ (Cw^2A-\frac{A}{L})sin(wt)sin(\phi)-\\ \frac{wA}{R}sin(wt)cos(\phi) \\ -\frac{wA}{R}cos(wt)sin(\phi) \end{array} R−wVIsin(wt)=(LA−Cw2A)cos(wt)cos(ϕ)+(Cw2A−LA)sin(wt)sin(ϕ)−RwAsin(wt)cos(ϕ)−RwAcos(wt)sin(ϕ)
提公因式
− w V I s i n ( w t ) R = ( A L − C w 2 A ) ( c o s ( w t ) c o s ( ϕ ) − s i n ( w t ) s i n ( ϕ ) ) − w A R ( s i n ( w t ) c o s ( ϕ ) + c o s ( w t ) s i n ( ϕ ) ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = \\ (\frac{A}{L}-Cw^2A)(cos(wt)cos(\phi)\\ -sin(wt)sin(\phi))\\ -\frac{wA}{R}(sin(wt)cos(\phi) \\ +cos(wt)sin(\phi)) \end{array} R−wVIsin(wt)=(LA−Cw2A)(cos(wt)cos(ϕ)−sin(wt)sin(ϕ))−RwA(sin(wt)cos(ϕ)+cos(wt)sin(ϕ))
利用三角函数公式合并
− w V I s i n ( w t ) R = ( A L − C w 2 A ) c o s ( w t + ϕ ) − w A R s i n ( w t + ϕ ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = \\ (\frac{A}{L}-Cw^2A)cos(wt+\phi) \\ -\frac{wA}{R}sin(wt+\phi) \end{array} R−wVIsin(wt)=(LA−Cw2A)cos(wt+ϕ)−RwAsin(wt+ϕ)
根据以下公式
A 1 c o s ( θ ) − A 2 s i n ( θ ) = A 1 2 + A 2 2 s i n ( θ − t a n − 1 ( A 1 A 2 ) ) \begin{array}{c} A_1cos(\theta) - A_2sin(\theta)\\ =\sqrt{A_1^2+A_2^2}sin(\theta-tan^{-1}(\frac{A_1}{A_2})) \end{array} A1cos(θ)−A2sin(θ)=A12+A22sin(θ−tan−1(A2A1))
可以继续合并化简为:
− w V I s i n ( w t ) R = ( A L − C w 2 A ) 2 + ( w A R ) 2 ∗ s i n ( w t + ϕ − t a n − 1 ( A L − C w 2 A w A R ) ) \begin{array}{c} \frac{-wV_Isin(wt)}{R} = \\ \sqrt{(\frac{A}{L}-Cw^2A)^2+(\frac{wA}{R})^2}*\\ sin(wt+\phi-tan^{-1}(\frac{\frac{A}{L}-Cw^2A}{\frac{wA}{R}})) \end{array} R−wVIsin(wt)=(LA−Cw2A)2+(RwA)2∗sin(wt+ϕ−tan−1(RwALA−Cw2A))
令对应位置相等,可得
− w V I R = ( A L − C w 2 A ) 2 + ( w A R ) 2 \begin{array}{c} \frac{-wV_I}{R} = \sqrt{(\frac{A}{L}-Cw^2A)^2+(\frac{wA}{R})^2} \end{array} R−wVI=(LA−Cw2A)2+(RwA)2
ϕ = t a n − 1 ( R ( 1 − C w 2 L ) w L ) \begin{array}{c} \phi = tan^{-1}(\frac{R(1-Cw^2L)}{wL}) \end{array} ϕ=tan−1(wLR(1−Cw2L))
化简上式可得
( w V I ) 2 R 2 = ( A L − C w 2 A ) 2 + ( w A R ) 2 \begin{array}{c} \frac{(wV_I)^2}{R^2} = (\frac{A}{L}-Cw^2A)^2+(\frac{wA}{R})^2 \end{array} R2(wVI)2=(LA−Cw2A)2+(RwA)2
分解因式
( w V I ) 2 R 2 = A 2 L 2 + ( C w 2 A ) 2 − 2 A L C w 2 A + ( w A R ) 2 \begin{array}{c} \frac{(wV_I)^2}{R^2} = \\ \frac{A^2}{L^2}+(Cw^2A)^2-2\frac{A}{L}Cw^2A+(\frac{wA}{R})^2 \end{array} R2(wVI)2=L2A2+(Cw2A)2−2LACw2A+(RwA)2
两边同时乘以 L2R2
( L w V I ) 2 = A 2 R 2 + ( L R C w 2 A ) 2 − 2 A 2 L R 2 C w 2 + ( L w A ) 2 \begin{array}{c} (LwV_I)^2 = A^2R^2+(LRCw^2A)^2\\ -2A^2LR^2Cw^2+(LwA)^2 \end{array} (LwVI)2=A2R2+(LRCw2A)2−2A2LR2Cw2+(LwA)2
提出 A 移项整理得
A 2 = ( L w V I ) 2 R 2 + ( L R C w 2 ) 2 − 2 L R 2 C w 2 + ( L w ) 2 \begin{array}{c} A^2 = \frac{(LwV_I)^2}{R^2+(LRCw^2)^2 -2LR^2Cw^2+(Lw)^2} \end{array} A2=R2+(LRCw2)2−2LR2Cw2+(Lw)2(LwVI)2
分式上下同时除以 (Lw)2 得
A 2 = V I 2 ( R L w ) 2 + ( R C w ) 2 − 2 R 2 C L + 1 \begin{array}{c} A^2 = \frac{V_I^2}{(\frac{R}{Lw})^2+(RCw)^2-\frac{2R^2C}{L}+1} \end{array} A2=(LwR)2+(RCw)2−L2R2C+1VI2
两边开方,同时只取正解
A = V I ( R L w ) 2 + ( R C w ) 2 − 2 R 2 C L + 1 \begin{array}{c} A = \frac{V_I}{\sqrt{(\frac{R}{Lw})^2+(RCw)^2-\frac{2R^2C}{L}+1}} \end{array} A=(LwR)2+(RCw)2−L2R2C+1VI
因此,可得 vp 为
v p ( t ) = A c o s ( w t + ϕ ) v_p(t) = A cos(wt + \phi) vp(t)=Acos(wt+ϕ)
其中:
A = V I ( R L w ) 2 + ( R C w ) 2 − 2 R 2 C L + 1 \begin{array}{c} A = \frac{V_I}{\sqrt{(\frac{R}{Lw})^2+(RCw)^2-\frac{2R^2C}{L}+1}} \end{array} A=(LwR)2+(RCw)2−L2R2C+1VI
ϕ = t a n − 1 ( R ( 1 − C w 2 L ) w L ) \begin{array}{c} \phi = tan^{-1}(\frac{R(1-Cw^2L)}{wL}) \end{array} ϕ=tan−1(wLR(1−Cw2L))
1.3 找通解
微分方程对应的齐次方程为
0 = C d v o 2 ( t ) d t 2 + 1 R d v o ( t ) d t + 1 L v o ( t ) \begin{array}{c} 0 = C\frac{dv_o^2(t)}{dt^2} +\frac{1}{R}\frac{dv_o(t)}{dt} + \frac{1}{L}v_o(t) \end{array} 0=Cdt2dvo2(t)+R1dtdvo(t)+L1vo(t)
设齐次微分方程解的形式为
v h = A e s t \begin{array}{c} v_h = Ae^{st} \end{array} vh=Aest
其中 A 和 s 为待确定的参数,带入可得
0 = C A s 2 e s t + 1 R s A e s t + 1 L A e s t \begin{array}{c} 0 = CAs^2e^{st} + \frac{1}{R} sAe^{st} + \frac{1}{L}Ae^{st} \end{array} 0=CAs2est+R1sAest+L1Aest
不考虑 A 为 0 的情况,约掉同类项后可得
0 = C s 2 + 1 R s + 1 L \begin{array}{c} 0 = Cs^2 + \frac{1}{R} s + \frac{1}{L} \end{array} 0=Cs2+R1s+L1
解得
s 1 = − ( 1 R − 1 R 2 − 4 C L ) 2 C \begin{array}{c} s_1 = \frac{-(\frac{1}{R}-\sqrt{\frac{1}{R^2} - \frac{4C}{L}})}{2C} \end{array} s1=2C−(R1−R21−L4C)
s 2 = − ( 1 R + 1 R 2 − 4 C L ) 2 C \begin{array}{c} s_2 = \frac{-(\frac{1}{R}+\sqrt{\frac{1}{R^2} - \frac{4C}{L}})}{2C} \end{array} s2=2C−(R1+R21−L4C)
可得
v h = A 1 e s 1 t + A 2 e s 2 t \begin{array}{c} v_h = A_1e^{s_1t} + A_2e^{s_2t} \end{array} vh=A1es1t+A2es2t
因为 C > 0,L > 0,所以
( 1 R 2 − 4 C L ) < 1 R 2 \begin{array}{c} (\frac{1}{R^2} - \frac{4C}{L}) < \frac{1}{R^2} \end{array} (R21−L4C)<R21
所以
( 1 R − 1 R 2 − 4 C L ) > 0 \begin{array}{c} (\frac{1}{R}-\sqrt{\frac{1}{R^2} - \frac{4C}{L}}) > 0 \end{array} (R1−R21−L4C)>0
所以 s1 < 0,s2 < 0
同时,我们讨论的是正弦稳态的情况下的响应,所以 t 趋近于无限长,此时
A 1 e s 1 t → 0 , A 2 e s 2 t → 0 A_1e^{s_1t} \rightarrow 0,\qquad A_2e^{s_2t} \rightarrow 0 A1es1t→0,A2es2t→0
所以 vh = 0。
1.4 根据初始条件确定参数
由于稳态条件下通解为 0, 所以这一步不需要了。
1.5 最终的解
至此,用微分方程的方法得到的最终的解为
v o ( t ) = v p ( t ) + v h ( t ) v_o(t) = v_p(t) + v_h(t) vo(t)=vp(t)+vh(t)
即
v o ( t ) = A c o s ( w t + ϕ ) v_o(t) = A cos(wt + \phi) vo(t)=Acos(wt+ϕ)
其中:
A = V I ( R L w ) 2 + ( R C w ) 2 − 2 R 2 C L + 1 \begin{array}{c} A = \frac{V_I}{\sqrt{(\frac{R}{Lw})^2+(RCw)^2-\frac{2R^2C}{L}+1}} \end{array} A=(LwR)2+(RCw)2−L2R2C+1VI
ϕ = t a n − 1 ( R ( 1 − C w 2 L ) w L ) \begin{array}{c} \phi = tan^{-1}(\frac{R(1-Cw^2L)}{wL}) \end{array} ϕ=tan−1(wLR(1−Cw2L))
2.阻抗模型方法
阻抗模型下的电路示意图
2.1 基础知识
电阻的阻抗模型:
Z R = R Z_R = R ZR=R
电容的阻抗模型:
Z C = 1 j w C Z_C = \frac{1}{jwC} ZC=jwC1
电感的阻抗模型:
Z L = j w L Z_L = jwL ZL=jwL
阻抗模型里,输入输出都是复数。
复数输入 Vi 为:
V i = V I e j w t V_i = V_Ie^{jwt} Vi=VIejwt
复数输出 Vo 为:
V o = V O e j w t + ϕ V_o = V_Oe^{jwt + \phi} Vo=VOejwt+ϕ
2.2 计算过程
阻抗模型的适用条件是正弦稳态条件下,可以直接利用分压法进行计算。
V o ( t ) = V i ( t ) Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L V_o(t) = V_i(t) \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} Vo(t)=Vi(t)ZR+ZC//ZLZC//ZL
其中
Z C / / Z L = 1 j w C + 1 j w L Z_C // Z_L = \frac{1}{jwC + \frac{1}{jwL}} ZC//ZL=jwC+jwL11
带入,可得
Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L = 1 j w C + 1 j w L R + 1 j w C + 1 j w L \begin{array}{c} \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} = \frac{\frac{1}{jwC + \frac{1}{jwL}}}{R+\frac{1}{jwC + \frac{1}{jwL}}} \end{array} ZR+ZC//ZLZC//ZL=R+jwC+jwL11jwC+jwL11
分子分母同时除以
1 j w C + 1 j w L \frac{1}{jwC + \frac{1}{jwL}} jwC+jwL11
可得
Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L = 1 R ( j w C + 1 j w L ) + 1 \begin{array}{c} \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} = \frac{1}{R(jwC+\frac{1}{jwL})+1} \end{array} ZR+ZC//ZLZC//ZL=R(jwC+jwL1)+11
继续化简
Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L = 1 j ( R w C − R w L ) + 1 \begin{array}{c} \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} = \frac{1}{j(RwC-\frac{R}{wL})+1} \end{array} ZR+ZC//ZLZC//ZL=j(RwC−wLR)+11
用复数的角坐标表示
Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L = 1 1 + ( R w C − R w L ) 2 e j t a n − 1 ( R w C − R w L ) \begin{array}{c} \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} = \frac{1}{\sqrt{1+(RwC-\frac{R}{wL})^2}e^{jtan^{-1}(RwC-\frac{R}{wL})}} \end{array} ZR+ZC//ZLZC//ZL=1+(RwC−wLR)2ejtan−1(RwC−wLR)1
拆分并化简倒数为负指数
Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L = 1 1 + ( R w C − R w L ) 2 e − j t a n − 1 ( R w C − R w L ) \begin{array}{c} \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} = \frac{1}{\sqrt{1+(RwC-\frac{R}{wL})^2}} e^{-jtan^{-1}(RwC-\frac{R}{wL})} \end{array} ZR+ZC//ZLZC//ZL=1+(RwC−wLR)21e−jtan−1(RwC−wLR)
将Vi(t),Vo(t)以及上边的传递函数带入
V o ( t ) = V i ( t ) Z C / / Z L Z R + Z C / / Z L \begin{array}{c} V_o(t) = V_i(t) \frac{Z_C // Z_L}{Z_R + Z_C//Z_L} \end{array} Vo(t)=Vi(t)ZR+ZC//ZLZC//ZL
可得
V O e j ( w t + ϕ ) = V I e j w t 1 1 + ( R w C − R w L ) 2 e − j t a n − 1 ( R w C − R w L ) \begin{array}{c} V_Oe^{j(wt + \phi)} = \\ V_Ie^{jwt}\frac{1}{\sqrt{1+(RwC-\frac{R}{wL})^2}} e^{-jtan^{-1}(RwC-\frac{R}{wL})} \end{array} VOej(wt+ϕ)=VIejwt1+(RwC−wLR)21e−jtan−1(RwC−wLR)
合并化简可得
V O e j ( w t + ϕ ) = V I 1 + ( R w C − R w L ) 2 e j ( w t − t a n − 1 ( R w C − R w L ) ) \begin{array}{c} V_Oe^{j(wt + \phi)} =\\ \frac{V_I}{\sqrt{1+(RwC-\frac{R}{wL})^2}} e^{j(wt-tan^{-1}(RwC-\frac{R}{wL}))} \end{array} VOej(wt+ϕ)=1+(RwC−wLR)2VIej(wt−tan−1(RwC−wLR))
取对应项相等,可得
V O = V I 1 + ( R w C − R w L ) 2 \begin{array}{c} V_O= \frac{V_I}{\sqrt{1+(RwC-\frac{R}{wL})^2}} \end{array} VO=1+(RwC−wLR)2VI
ϕ = − t a n − 1 ( R w C − R w L ) \phi =-tan^{-1}(RwC-\frac{R}{wL}) ϕ=−tan−1(RwC−wLR)
根据欧拉公式展开,并取虚部即为要求的时域部分的结果
v o ( t ) = V O c o s ( w t + ϕ ) v_o(t) = V_Ocos(wt+\phi) vo(t)=VOcos(wt+ϕ)
其中
V O = V I 1 + ( R w C − R w L ) 2 V_O= \frac{V_I}{\sqrt{1+(RwC-\frac{R}{wL})^2}} VO=1+(RwC−wLR)2VI
ϕ = − t a n − 1 ( R w C − R w L ) \phi =-tan^{-1}(RwC-\frac{R}{wL}) ϕ=−tan−1(RwC−wLR)
与微分方程计算的结果一致。
绘制函数曲线
传递函数
使用函数绘制工具,以 w 作为变量,绘制传递函数的曲线,并调整 L,R,C 参数,观察不同参数对传递函数的影响,绘制演示如下
下面视频是不同 w 下的幅值变化曲线,可以观察到改变 L 可以调整谐振频率,更改 C 既会影响谐振频率,又会改变通频带的胖瘦(品质因数 Q ),更改 R 只改变胖瘦(品质因数 Q ),不改变谐振频率,在谐振频率处传递函数的幅值为1,说明输出幅值与输入幅值相等。
LC并联电路传递函数幅值随w的变化
下面是不同 w 下的相角变化曲线,上下的角度是正负 90°,改变 R 不会改变谐振频率,在谐振频率相角为 0°。
LC并联电路相角随w的变化
通过曲线图可以看到,电阻会影响品质因数,但是不会改变谐振频率,谐振频率处的输出信号幅值与输入相等,相角偏移为0,说明谐振时,输出与输入完全一致。
谐振频率为:
F = 1 2 π L C F = \frac{1}{2\pi\sqrt{LC}} F=2πLC1
电路的品质因数 Q 为谐振频率 与 带宽的比值,带宽是幅值为幅值为谐振点幅值的 0.707 倍时的频率点的差值,因此,波形越瘦,电路的品质因数越高,改变电阻可以改变品质因数。
仿真验证
下图仿真在谐振点时输入信号与输出信号完全相同
下图是扫频的仿真,可以看到,在谐振点处传递函数幅值最大为 1,且相角为0.
参考
正弦稳态:https://www.bilibili.com/video/BV1ts411v7Ep?p=17
阻抗模型:https://www.bilibili.com/video/BV1ts411v7Ep?p=19
电路的 Q 值: https://www.crystal-radio.eu/enlckring.htm#q
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GPU工具分类 实话实说,暂时只有英伟达的GPU才能实现比较方便的基因组分析集成化解决方案,其他卡还需要努力呀,或者需要商业公司或学术团体的努力开发呀!FPGA等这种专用卡的解决方案也是有的,比如某测序仪厂家…...

【零散技术】详解Odoo17邮件发送(一)
序言:时间是我们最宝贵的财富,珍惜手上的每个时分 Odoo的邮件功能十分强大,在非常多的场景中可以看见其应用,例如原生的用户邀请,报价单发送,询价单发送等等.... 那么抛开原生自带的功能,我们如何巧妙的通过代码进行自…...
函数题 6-5 求自定类型元素的最大值【PAT】
文章目录 题目函数接口定义裁判测试程序样例输入样例输出样例 题解解题思路完整代码AC代码 编程练习题目集目录 题目 要求实现一个函数,求N个集合元素S[]中的最大值,其中集合元素的类型为自定义的ElementType。 函数接口定义 ElementType Max( Element…...

Python---爬虫
文章目录 目录 前言 一.Http请求/响应模块 requests模块 二.文本筛选模块 re模块 XPath模块 XPath 路径表达式 XPath 语法元素 三. 爬虫模板 爬虫案例 前言 Python爬虫是一种通过自动化程序爬取互联网上的信息的技术。爬虫可以自动访问网页并提取所需的数据,比…...

设计模式之组合设计模式
一、组合设计模式概念 组合模式 (Component) 是一种结构型设计模式,将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。 组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有唯一性。 适用场景 想要表示对象的部分-整体层次结构。想要客户端忽略组合对象与单个对象的…...

Java汽车销售管理
技术架构: springboot mybatis Mysql5.7 vue2 npm node 有需要该项目的小伙伴可以添加我Q:598748873,备注:CSDN 功能描述: 针对汽车销售提供客户信息、车辆信息、订单信息、销售人员管理、财务报表等功能&…...

js TypeError: Cannot read property ‘initialize’ of undefined
js TypeError: Cannot read property ‘initialize’ of undefined 在JavaScript开发旅程中,遇到TypeError: Cannot read property ‘initialize’ of undefined这样的错误提示,无疑是令人沮丧的。这个错误通常意味着你试图访问一个未定义对象的initiali…...

【Motion Forecasting】【摘要阅读】BANet: Motion Forecasting with Boundary Aware Network
BANet: Motion Forecasting with Boundary Aware Network 这项工作发布于2022年,作者团队来自于OPPO。这项工作一直被放在arxiv上,并没有被正式发表,所提出的方法BANet在2022年达到了Argoverse 2 test dataset上的SOTA水准。 Method BANet…...

Cpp快速入门语法(下)(2)
文章目录 前言一、函数重载概念与使用C为何支持函数重载? 二、引用概念语法特性权限(常引用)使用场景与指针的区别 三、内联函数四、auto关键字(C11)五、基于范围的for循环(C11)六、指针空值nullptr(C11)总结 前言 承前启后,正文开始! 一、函…...

【GO开发】MacOS上搭建GO的基础环境-Hello World
文章目录 一、引言二、安装Go语言三、配置环境变量(可跳过)四、Hello World五、总结 一、引言 Go语言(Golang)因其简洁、高效、并发性强等特点,受到了越来越多开发者的喜爱。本文将带你一步步在Mac操作系统上搭建Go语…...
探索轻量级语言模型 GPT-4O-mini 的无限可能
随着人工智能技术的日益发展,语言模型正逐渐成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。其中,GPT-4O-mini 作为一个轻量级大模型,以其强大的功能和易用性吸引了众多关注。本文将带您了解 GPT-4O-mini 的出色表现、应用场景以及如何免费使用这…...
CSS 笔记 1
1. CSS 优先级, 内部大于外部。 2. 几个属性: flex-grow: 1; 让 当前元素 在剩余空间中, 占据尽可能多的高度,确保它能在中间居中。 max-height: 300px; 限制最大高度 300 像素, flex-grow: 1; 导致占的太满了&#x…...

2024/9/16 dataloader、tensorboard、transform
一、pytorch两大法宝元素 假设有一个名为pytorch的包 dir():用于打开包,看里面的内容 help():用于查看具体的内容的用处 二、python文件,python控制台和jupyter的使用对比 三、pytorch读取数据 pytorch读取数据主要涉及到两个类࿱…...

MPNet:旋转机械轻量化故障诊断模型详解python代码复现
目录 一、问题背景与挑战 二、MPNet核心架构 2.1 多分支特征融合模块(MBFM) 2.2 残差注意力金字塔模块(RAPM) 2.2.1 空间金字塔注意力(SPA) 2.2.2 金字塔残差块(PRBlock) 2.3 分类器设计 三、关键技术突破 3.1 多尺度特征融合 3.2 轻量化设计策略 3.3 抗噪声…...

CTF show Web 红包题第六弹
提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框,很难让人不联想到SQL注入,但提示都说了不是SQL注入,所以就不往这方面想了 先查看一下网页源码,发现一段JavaScript代码,有一个关键类ctfs…...
在rocky linux 9.5上在线安装 docker
前面是指南,后面是日志 sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y docker version sudo systemctl start docker sudo systemctl status docker …...
java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...

2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件
1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹,并新增内容 3.创建package文件夹...

USB Over IP专用硬件的5个特点
USB over IP技术通过将USB协议数据封装在标准TCP/IP网络数据包中,从根本上改变了USB连接。这允许客户端通过局域网或广域网远程访问和控制物理连接到服务器的USB设备(如专用硬件设备),从而消除了直接物理连接的需要。USB over IP的…...
return this;返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请,不同级别的经理有不同的审批权限: // 抽象处理者:审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...
Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?
导语: Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题,这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开,结合典型面试题及实战场景,帮你厘清重点,打破模板式回答,…...

Proxmox Mail Gateway安装指南:从零开始配置高效邮件过滤系统
💝💝💝欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「storms…...