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孙剑芬 《数字社区&智能家居》2014,(25):5947-5949,5957
配合理论课程在实验中增加了EDA仿真软件用于电子电路辅助教学,通过运用multisim8对负反馈放大电路进行虚拟仿真实验,研究了引入负反馈对交流放大电路性能的影响。仿真实验结果与理论分析结果相一致。实践证明在电子电路实验教学中应用multisim8的可行性,对高校学生实际操作能力的提高有重大的意义。 相似文献
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孙剑芬 《数字社区&智能家居》2014,(9):5947-5949
配合理论课程在实验中增加了EDA仿真软件用于电子电路辅助教学,通过运用multisim8对负反馈放大电路进行虚拟仿真实验,研究了引入负反馈对交流放大电路性能的影响。仿真实验结果与理论分析结果相一致。实践证明在电子电路实验教学中应用multisim8的可行性,对高校学生实际操作能力的提高有重大的意义。 相似文献
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在电子技术中,几乎所有实用的放大器都离不开负反馈。反馈的判断在模拟电子技术中已成为学习的重点和难点。但在职业技术教学过程中,笔者发现许多教材中对此判断方法表述篇幅过多、系统性不强,深感理论分析入门的枯燥乏味和艰辛。为了有效地解决这一问题,作者通过多年的教学探索和实践,归纳了放大电路反馈的各种判断方法,使之更简便,易于学生掌握。 相似文献
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辛元 《电子制作.电脑维护与应用》1997,(3):20-21
各种电子设备,如收音机、电视机、录音机、扩音机中都离不开各种电子放大器。放大器的作用是将微弱的电信号加以放大,或是将电信号逐级放大到一定幅度,驱动电路终端负载工作。如收音机从天线接收到的无线电信号是十分微弱的,它必须经过几级放大,才能推动扬声器播放出声音来。放大器在电子设备中可以说举足轻重、不可或缺。初学电子技术首先从放大器入门,对认识电路,读懂电路图是十分必要的。当前集成电路大行其道,或有人认为没有必要再从晶体管分立元件电路学起,孰不知,集成电路的基础正是晶体管电路的集合。一 相似文献
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传感器电桥电路非线性误差的反馈补偿法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍一种传感器电桥电路输出非线性误差的反馈补偿方法,在实践中获得较为满息的效果,从而避免了一般使用的线性化电路和软件补偿等方法使电路较为复杂和成本较高的缺点,有实用价值。 相似文献
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本文介绍了一种放大电路特性测试装置,可以完成测量放大电路的输入输出电阻、增益、截止频率以及频率特性(幅频特性和相频特性),并显示输出的信号波形,另外还具有学习并检测放大器故障原因、测量输出失真度(THD)并判断是否失真以及非线性失真类型的功能。 相似文献
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放大电路是模拟电子技术学习的一个重要模块,其中关于反馈类型的判别问题,传统的方法步骤繁多,概念易混淆,很多教材和参考书都没有给出一个清晰、简便的方法,教学过程当中老师也很难给学生讲解清楚,往往只讲负反馈的分类,判别方法一带而过,经过不断地探究和与专家的交流,总结出一套完整的判别负反馈类型判别的新方法,并与传统方法进行比对,讲此方法用于教学实践中,收到了良好的效果。 相似文献
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采用粒子群优化算法,以电压增益、共模抑制比、输入电阻平方根的三者乘积对输出电阻的比作为适应度函数,对差分 共射两级直接耦合电压串联负反馈放大电路中的电阻做自适应优化。结果显示,只要对电路交流指标加以约束,适应度函数值总会减小。当分别对增大电压增益和减小输出电阻进行限制后,电压增益总是尽量小,输出电阻总是尽量大,以使适应度函数在给定约束下取得最大。经EWB软件对优化参数仿真,结果满足线性放大要求。同时说明了可以调整适应度函数形式,找到最佳电路参数,以满足工程上对放大器指标的不同需求。 相似文献
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宽带直流放大器在微弱信号监测和测量电路系统中应用非常广泛,本论文提出了一种基于差分放大电路原理,并采用高速宽带集成运放作为主放大器,来设计宽带直流放大器的具体方法。 相似文献
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脑电与心电信号作为2种重要的生物电信号,长期以来一直被用作重要的生理、心理指标。从技术角度分类,此类医疗传感器的电极可以分为两大类:湿电极和干电极,其中后者又可以进一步分为接触式干电极和非接触式干电极。目前绝大部分场合仍使用传统的湿电极,有诸多不便和弊端。对于干电极的研究现在成为全世界的热门课题,主流的方向集中在采用微针穿透技术的接触式干电极,为了实现基于超高输入阻抗放大电路的接触式干电极,将重点引入正反馈阻抗提高技术,并给出电路的设计和分析。 相似文献
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为了提高否定选择算法的性能,提出一种集成点估计的算法。在检测器生成时,采用期望的覆盖率估计值作为算法的一个控制参数,并采用基于基因库的初始检测器生成机制提高检测器的成熟效率。通过人工合成和实际数据集对算法进行了验证,实验结果表明,本算法复杂性较低,所需的检测器数量减少,检测率提高。 相似文献
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This paper aims to establish control theoretical validity of the feedback error learning scheme proposed as an architecture of brain motor control with deep physiological root in computational neuroscience. The feedback error learning method is formulated as a two-degree-of-freedom adaptive control. The stability of the adaptive control law is proved based on the strict positive realness, under the assumption that the plant is stable and stably invertible. Extension to non-invertible cases is also discussed. Some simulation results are given to illustrate the effectiveness of the method. 相似文献