【实用信号源实验报告】 本实验报告主要围绕信号源的设计与制作展开，旨在培养学生对电子电路设计的理解和实践能力。信号源是电子工程中的基础工具，它可以产生不同类型的电信号，如正弦波和方波，供测试和调试其他电路使用。在本实验中，学生将基于光信息科学与技术的专业背景，利用面包板搭建实验电路，并通过连接示波器观察产生的信号波形。 **1. 实验要求** 实验的核心任务是设计一个能在15V电源电压下工作的信号源，其应具备以下功能： - 可产生20Hz至10kHz的连续可调正弦波信号。 - 正弦波频率稳定度需优于10%，非线性失真系数小于3%。 - 可产生同样频率范围的脉冲波，上升和下降时间不超过1us，平顶斜降不超过5%，脉冲占空比可从2%到98%连续调整。 - 信号源应支持频率预置，并能在600Ω负载下提供3V的输出幅度。 **2. 技术指标和设计思路** 设计时需要考虑电路的频率响应、稳定性、失真度和输出特性。正弦波信号源通常采用振荡器电路，而方波信号源可能需要用到比较器或数字电路。选择合适的元件和参数计算是关键步骤。 **3. 参数计算** 为了满足上述技术指标，需要计算元件的参数，包括电阻、电容和电感等，以确保电路在目标频率范围内正常工作且具有良好的频率稳定性。 **4. 信号发生电路** 正弦波信号发生电路可能选用LC或RC振荡器，通过改变电感或电容值来调整频率。方波信号发生电路则可能采用晶体管或运算放大器配置的比较器。 **5. 放大电路** 放大电路用于提升信号源的输出幅度，确保在负载下仍能保持所需电压水平。可以选择运算放大器作为增益控制单元。 **6. 计数显示电路** 计数显示电路用于设置和显示预置频率，可能需要用到数字逻辑电路，如计数器和译码器，配合显示器件（如LED或LCD）显示当前频率。 **7. 电路测试与问题解决** 在实际操作中，学生会遇到频率调节不准确、失真过大或显示错误等问题，需要通过电路测试和分析来调试和完善电路。 **8. 试验总结** 实验结束后，学生需总结设计过程中的挑战、解决方案以及电路性能，反思设计的优点和不足，为以后的项目积累经验。 **9. 总体电路图** 完成的电路图是实验报告的重要组成部分，它清晰地展示了所有组件的连接方式，有助于理解和复现实验。 本实验旨在训练学生的实际操作技能和理论知识的结合，通过信号源的设计，加深对电子电路设计原理的理解，为后续的光信息科学与技术相关课程奠定基础。通过这样的实验，学生不仅能学习到信号源的基本构造和工作原理，还能锻炼独立解决问题的能力。

DynamicsCrm-CustomJobs 版本：3.2.1.1 一个非常强大的 CRM 解决方案，提供了多种选项来控制 CRM 中的调度作业。 特征 行动 操作或工作流 操作将输入参数作为 JSON 成功时删除作业的选项 故障动作 包括最大重试次数 重试时间表 失败和重试到期操作 目标 单个目标或多个目标 对于多个目标 使用 GUI 指定过滤器支持分页 支持分页 计时器 定义执行倒计时 考虑工作时间的选项 经常性工作 支持1分钟粒度 支持“本月的第 n 天”模式 支持排除 可以定义日期范围 可以定义天、月等。 可以对排除项进行分组以便于参考 平台 集成到 CRM 视窗服务 很快：Azure WebJob 支持日志记录，包括每次执行操作的异常详细信息 故障恢复的应急过程 指导 在通用或通用配置表中设置参数值 在自定义作业引擎实体中创建记录 “服务”平台不需要 “启动发动机”

质量块-阻尼器-弹簧系统的鲁棒控制方法及其在MATLAB中的实现。首先，文章解释了该系统的背景和重要性，接着给出了系统的数学模型，并重点讨论了三种鲁棒控制器设计方法：次最优控制、Loopshaping 和 μ综合dk迭代设计。每种方法都进行了详细的步骤讲解，并对闭环系统的鲁棒稳定性和性能进行了全面分析。最后，文章展示了如何利用MATLAB的鲁棒控制工具箱来进行系统建模、性能分析、控制器设计和仿真。 适合人群：机械工程专业学生、控制理论研究人员、自动化工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解二阶机械系统鲁棒控制原理的研究人员和工程师，旨在提升他们在面对复杂模型扰动时设计稳定控制系统的能力。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了实际操作指导，使读者能够在实践中更好地掌握鲁棒控制的方法和技术。

"HFSS软件包下的圆锥（圆形）喇叭天线模型制作与参数调整：自主创造，实验验证，全流程教程指导",HFSS圆锥（圆形）喇叭天线 天线模型，自己做的，附带结果，可改参数，HFSS软件包 （有教程，具体到每一步，可以自己做出来） ,HFSS; 圆锥（圆形）喇叭天线; 模型自制; 参数可改; HFSS软件包; 教程详尽。,HFSS圆锥喇叭天线模型：可自定义参数与结果 在当代通信技术高速发展的背景下，天线的设计和制作逐渐成为工程师和科研人员关注的焦点。HFSS（High Frequency Structure Simulator）是一款广泛使用的三维电磁场仿真软件，它能够帮助工程师设计、分析和优化复杂的天线结构。本文重点介绍如何在HFSS软件环境下，制作圆锥形和圆形喇叭天线模型，并指导如何调整相关参数以达到预期的天线性能。 圆锥喇叭天线和圆形喇叭天线在无线通信领域有广泛的应用，它们能够有效地辐射和接收电磁波，特别是在微波和毫米波段。在设计这种天线时，需要关注的主要参数包括天线的增益、带宽、辐射方向图、驻波比等。通过HFSS软件包，设计者可以对天线进行三维建模和仿真，以精细调整这些参数。 在圆锥形和圆形喇叭天线的设计过程中，首先需要确定天线的基本尺寸和形状。这涉及到天线的开口直径、长径比、锥形角度等关键尺寸的确定。HFSS软件可以导入CAD文件或直接在软件中建模，为天线设计提供了一个灵活的平台。 接下来，工程师需要对天线的馈电方式进行设计。对于喇叭天线来说，常见的馈电方式包括同轴馈电、波导馈电以及微带线馈电等。每种馈电方式都有其独特的优势和局限性，因此，选择合适的馈电方式对于提高天线的整体性能至关重要。 在完成基本结构设计后，HFSS软件强大的仿真功能就开始发挥作用了。设计者可以设置不同的仿真参数，如频率范围、边界条件、激励源等，并对天线进行频率扫描，以获得天线的S参数（即散射参数），包括反射系数（S11）和透射系数（S21）。这些参数可以直观地反映出天线的匹配程度、工作带宽等性能指标。 在仿真过程中，设计者还可以对天线模型进行细致的参数化调整，例如改变喇叭的长度、锥度、壁厚、馈电位置等，观察这些变化对天线性能的影响。通过多次迭代和优化，最终可以得到一个性能优异的天线模型。 此外，HFSS软件还支持对天线进行远场辐射分析，从而获得天线的方向性图谱。通过分析方向性图谱，可以了解天线的主瓣宽度、副瓣电平、前后比等重要参数，这些参数对于评估天线的辐射效率和信号干扰具有重要意义。 完成仿真后，如果天线模型在性能上达到了预期的目标，接下来就可以进行实物的加工和测试。通过对加工出来的天线实物进行测试，可以验证仿真结果的准确性，并对天线进行必要的微调，以保证在实际应用中的性能表现。 整个过程不仅是一次技术操作，更是一个理论与实践相结合的探索过程。对于初学者而言，通过自主创造圆锥（圆形）喇叭天线模型，不仅可以加深对天线理论知识的理解，还能够提升工程实践能力。同时，HFSS软件包的使用使得这一过程更加高效和精确，为天线设计与开发提供了强有力的支持。 此外，天线设计通常还需要考虑实际应用环境的要求。比如在空间通信、雷达探测、移动通信等不同场合，对天线的尺寸、重量、功率承受能力等要求各不相同。因此，在设计天线模型时，还需要综合考虑应用背景，以确保最终产品的实用性和可靠性。 HFSS软件包下圆锥（圆形）喇叭天线模型的制作与参数调整，不仅可以为个人研究提供有益的参考，同时也为相关领域的技术创新和产品开发提供了指导。通过这一全流程的教程指导，设计者能够更加便捷地掌握天线设计的核心技术，并在实践中不断进步和创新。

XC7Z010CLG-400 HDMI文字叠加实验是一个涉及FPGA（现场可编程门阵列）技术的实践项目，具体而言，它使用了Xilinx公司推出的Zynq-7000系列的XC7Z010CLG-400型号。Zynq-7000系列是一个独特的FPGA产品线，它将传统FPGA的可编程逻辑与ARM处理器核心结合起来，形成了一种可扩展的处理平台。这种结合为设计者提供了前所未有的灵活性和性能，尤其适用于需要高度集成的嵌入式系统和复杂的信号处理应用。 在这个项目中，HDMI（高定义多媒体接口）是关键的技术之一。HDMI技术允许设备之间通过一根电缆传输音频和视频数据，而无需进行模拟转换。这项技术的广泛使用使得它成为了数字电视、显示器、投影仪和各种多媒体播放设备的标准接口。 文字叠加是指在视频信号上添加文字信息的过程。在HDMI视频信号中叠加文字信息，通常需要对视频数据流进行实时处理，这正是FPGA擅长的领域。通过FPGA，可以设计并实现高度定制的图像处理算法，如文字叠加，而不必受限于通用处理器的性能瓶颈。 项目中所提及的文件名包含了vivado字样，Vivado是Xilinx公司开发的一款先进的设计工具，用于编程和配置FPGA。该工具支持从设计输入、综合、实现到设备配置的整个设计流程，并且具备了诸如逻辑分析、时序分析和资源分析等高级特性。Vivado工具支持Zynq-7000系列芯片的开发，通过它设计者可以将HDMI文字叠加功能集成到XC7Z010CLG-400 FPGA上。 文件名后面的backup.jou和backup.log后缀表明这些文件可能是Vivado设计软件的备份文件和日志文件。这些文件通常包含有关设计项目的关键信息，例如，设计状态、实现结果、错误和警告信息等。对于设计者来说，这些文件在恢复项目、故障排除或者性能调试方面都是极为宝贵的资源。 从这些文件名中我们可以推测，项目组在开发HDMI文字叠加实验时，可能进行了多次设计迭代和测试，从而产生了这些备份和日志文件。通过分析这些文件，设计者可以了解在项目开发过程中的重要决策点，设计变更，以及最终的设计结果。 由于文件名中包含了多个备份文件，我们可以合理推断，这个HDMI文字叠加实验的设计可能涉及了对FPGA资源的优化配置，或者是对文字叠加算法的多次调整。而在众多的log文件中，有关设计的详细信息、性能分析报告和可能的错误提示等内容，都是项目开发过程中重要的参考资料。 在HDMI文字叠加实验中，设计者需要对视频信号的处理流程有深入的理解，包括如何从视频信号中提取同步信号、如何解析像素数据，以及如何将文字数据正确地嵌入到视频信号中的适当位置。设计者还需要考虑信号的时序问题，确保叠加的文字不会影响到原始视频的播放质量。 此外，由于XC7Z010CLG-400是一个低功耗、高性能的FPGA芯片，它为实现文字叠加功能提供了一个理想的硬件平台。设计者可以充分利用其丰富的I/O接口资源、内置的存储器资源以及高性能的逻辑资源，来实现一个既高效又稳定的文字叠加解决方案。 这个项目不仅展示了FPGA技术在视频处理领域的应用潜力，还体现了Zynq-7000系列芯片在集成处理器核心和逻辑单元方面的优势。HDMI文字叠加实验的成功实施，证明了通过FPGA实现复杂图像处理任务的可行性，同时也为嵌入式系统设计人员提供了宝贵的实践经验。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/e5a15bf692de 本项目是一个基于Python语言开发的自动组卷评卷考试系统，旨在实现自动组卷、考生答题、自动阅卷评分等功能。系统从题库中随机抽取试题组成试卷（满分100分），提供考生考试答题操作界面，并实现自动阅卷评分。项目已完成考试定时、自动组卷、客观题自动判卷、自动评分和考试界面设计等功能。 姓名：刘文晨 学号：2018080901006 学院：计算机科学与工程学院 前端：实现登录和注册功能，核验考生身份。身份正确时进入考试界面，否则需重新输入。考试界面随机分配考题，考生答题后即时判卷打分，完成所有题目后显示总分（85分及以上为合格，否则为不合格）。考试开始后自动计时，超时自动结束考试并统计分数，同时播放音乐。 后端：采用文件读写方式存储信息和题库，便于部署。完成考生身份核验、题库自动组卷，并按前端需求传递数据。 操作系统：Windows 10 编程语言：Python 3.8 文件目录需完整拖拽至本机，所有文件读写会自动检测当前目录。 运行FrontEnd.py启动系统。 测试账号包括管理员账号admin（密码123456）、测试账号test1和test2（密码与账号相同），以及调试用的空账号（无需密码，直接登录）。 界面操作：选择选项后，选项右侧文本框显示当前选项，按确认键完成答题。若答案正确，左上角分数会更新。

《Python语言程序设计》是电子科技大学开设的一门重要课程，主要教授学生如何使用Python进行高效、灵活的编程。这门课程的考核方式包括了平时作业和期末课设两部分，旨在全面评估学生的编程能力和理解力。提供的压缩包文件中包含了四次的平时作业和一次期末课设题目，为学生提供了丰富的实践机会，同时也对他们的Python技能提出了较高要求。 我们来看这四次平时作业。每次作业包含25道编程题，这意味着学生们需要解决100个不同的编程问题，涵盖了Python的基础语法、控制结构、函数、数据结构、错误处理、模块导入等多个方面。这些题目旨在帮助学生巩固课堂所学，提升解决实际问题的能力。例如，可能有的题目会要求实现简单的算法，如排序和搜索；有的可能涉及文件操作，如读写文本或CSV文件；还有的可能涉及面向对象编程，需要学生创建类和对象。这些编程题目的多样性和深度有助于激发学生的学习兴趣，同时也能检验他们在不同情境下的编程技巧。 期末课设通常是一个综合性的项目，它可能要求学生运用整个学期学到的知识来完成一个实际的编程任务。这个阶段，学生们可能需要设计并实现一个功能完备的程序，例如，开发一个小型的Web应用、数据分析工具或者游戏。在这个过程中，他们不仅需要展示出对Python语言的深入理解和熟练运用，还需要具备良好的代码组织能力、调试技巧以及文档编写能力。此外，期末课设通常也鼓励团队合作，培养学生的协作精神和沟通技巧。 在Python语言中，掌握基础语法是至关重要的，包括变量、运算符、流程控制（if-else、for、while）、函数定义和调用、异常处理等。同时，理解并能灵活运用Python的数据结构，如列表、元组、字典和集合，对于解决复杂问题非常关键。另外，Python的内置模块如os、sys、math、random等也是常用于实际编程的工具，学生需要学会如何有效地利用它们来提高代码的效率和可读性。 电子科技大学的《Python语言程序设计》课程通过多样化的作业和课设，旨在培养学生的实际编程能力，使他们能够在遇到问题时迅速找到解决方案，并能够独立完成具有一定规模的项目。通过这些练习，学生不仅可以深化对Python语言的理解，还能锻炼到项目管理和团队协作的技能，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。而"ahao4"这个文件很可能是其中某次作业或课设的解题代码示例，供学生参考和学习。

FJSP的标准测试数据集，包含18个算例。数据来源：S. Dauzère-Pérès and J. Paulli. Solving the General Multiprocessor Job-Shop Scheduling Problem. Technical report, Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit Rotterdam, 1994.

在当前的智能交通系统研究中，准确预测交通流量一直是核心问题之一。随着深度学习技术的发展，其在时间序列预测领域的应用越来越广泛，特别是对于像纽约这样的大都市，出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其流量的实时准确预测对于城市交通管理和规划具有重要意义。 本次研究以纽约市出租车的运行数据为研究对象，利用深度学习模型进行流量预测。通过对出租车GPS轨迹数据的分析，提取出行时间和空间特征，结合天气、节假日、事件等外部因素，建立起了综合的流量预测模型。研究的目标是通过分析历史数据，找出影响出租车流量的关键因素，并建立能够准确预测未来出租车流量变化的模型。 在模型选择方面，研究采用了多种深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，以比较它们在交通流量预测中的表现。CNN擅长从空间特征中提取信息，而RNN及其变种LSTM和GRU则更擅长处理时间序列数据。此外，研究还可能涉及对这些基础模型的改进与优化，例如引入注意力机制、集成学习方法等，以提高预测的精度和稳定性。 在数据预处理方面，原始数据需要经过清洗和标准化处理。清洗主要是去除错误和异常数据，而标准化则包括将数据缩放到统一的范围或者分布，以减少不同特征量级差异对模型训练的影响。此外，为了更好地捕捉时间序列的动态特征，可能还需要对时间序列数据进行重采样，比如将小时级别的数据转换为分钟级别。 研究中还会考虑模型的泛化能力，通过交叉验证、时间序列分割等方法，评估模型在未知数据上的表现。预测模型的性能评价指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。 本研究旨在利用深度学习技术，通过分析大量出租车运行数据，建立高精度的出租车流量预测模型，以期为城市交通管理和规划提供科学依据，减少交通拥堵，提升城市运行效率。

深度学习在出租车流量预测中的应用是当今智能交通系统研究的重要课题之一。出租车流量作为城市交通状态的一个重要指标，直接关系到城市交通的效率和居民出行的便利。运用深度学习技术进行出租车流量预测，能够为交通管理部门提供科学的决策支持，提高交通资源的利用效率，减少拥堵现象。 在进行深度学习模型构建时，首先需要收集相关数据，这包括但不限于出租车的GPS行车轨迹数据、时间、天气情况、节假日、特殊事件等信息。这些数据经过预处理后，可以用来训练和验证深度学习模型。常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型在处理序列数据和空间数据方面表现出色，能够捕捉到数据中的时间序列特征和空间特征，从而提高预测的准确性。 例如，CNN模型擅长从空间角度分析数据，可以用来识别和提取与出租车流量相关的地图特征。而RNN和LSTM模型则善于处理时间序列数据，能够考虑到时间上的连续性，对出租车流量随时间变化的趋势进行预测。在实际应用中，研究者们常常将不同类型的数据和模型相结合，构建混合模型，以期达到更好的预测效果。 此外，深度学习模型的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此优化模型结构和算法至关重要。在模型训练之前，需要对数据进行标准化或归一化处理，以确保模型收敛的速度和效果。同时，选择合适的损失函数和优化器也是提高模型性能的关键。损失函数用于评估模型预测值与实际值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。优化器如Adam、SGD等，则用于调整模型参数以最小化损失函数。 除了模型构建之外，深度学习模型的评估也十分关键。在出租车流量预测的背景下，评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些指标能够从不同角度反映模型的预测性能，帮助研究者找出模型的不足之处，并进行相应的调整。 在完成模型训练和评估之后，最终的目标是将模型部署到实际应用中。这意味着模型需要具备良好的泛化能力，能够在实际城市交通环境中准确预测出租车流量。此外，模型的可解释性和实时性也是实际应用中需要考虑的因素。可解释性有助于交通管理部门理解模型预测结果的原因，而实时性则要求模型能够快速响应输入数据并给出预测结果。 深度学习在出租车流量预测领域的应用是一个复杂的系统工程，涉及数据预处理、模型选择与构建、训练与优化、模型评估以及最终的应用部署等多个环节。通过对这些环节的精细打磨和优化，深度学习模型能够在出租车流量预测上展现出强大的能力和潜力，为解决城市交通问题提供有力的技术支持。深度学习大作业（出租车流量）不仅是一个学术实践的项目，更是对未来智能交通系统发展的一次探索和尝试。