集成运放工作在线性放大区,由理想工作条件得出两个重要规律是 。 A.U+=U-=0,i + = i - B.U+=U-,i + = i -=0 C.U+=U-=0,i + = i -=0 D.U+=U-=0,i +≠i -
时间: 2023-02-09 11:42:13 浏览: 186
A. U = U-, i = i-
B. U = U-, i = i- = 0
集成运放工作在线性放大区,由理想工作条件得出的两个重要规律是:
A. U = U-, i = i-
这表示,在线性放大区,运放的输出电压 U 和输入电压 U- 是相等的,输出电流 i 和输入电流 i- 也是相等的。
B. U = U-, i = i- = 0
这表示,在线性放大区,运放的输出电压 U 和输入电压 U- 是相等的,输出电流 i 和输入电流 i- 都等于 0。
相关问题
Matlab求线性规划问题Max{[0.26(1-a)+0.30a]w1+[0.20(1-a)+0.22]w2+0.22(1-a)+0.24a]w3+[0.24(1-a)+0.26]w4 (1-b)(0.024w1+0.014w2+0.054w3+0.025w4)+b(0.026w1+0.016w2+0.056w3+0.027w4<=0.015b+0.025(1-b) W1+w2+w3+w4=1,wi>=0,(i=1,2,3,4)
可以使用Matlab中的linprog函数来求解线性规划问题。首先需要将目标函数和约束条件转化为标准形式,即将目标函数转化为最小化形式,将约束条件转化为等式和非负性条件。
将目标函数转化为最小化形式:
minimize -[0.26(1-a)+0.30a]w1-[0.20(1-a)+0.22]w2-0.22(1-a)-0.24a]w3-[0.24(1-a)+0.26]w4
将约束条件转化为等式和非负性条件:
(1-b)(0.024w1+0.014w2+0.054w3+0.025w4)+b(0.026w1+0.016w2+0.056w3+0.027w4) <= 0.015b+0.025(1-b)
w1+w2+w3+w4 = 1
w1 >= 0
w2 >= 0
w3 >= 0
w4 >= 0
然后可以使用linprog函数求解:
```matlab
% 目标函数系数
f = [-0.26*(1-a)-0.30*a, -0.20*(1-a)-0.22, -0.22*(1-a)-0.24*a, -0.24*(1-a)-0.26];
% 约束条件左侧系数矩阵
A = [0.024*(1-b), 0.014*(1-b), 0.054*(1-b), 0.025*(1-b)+0.015-b;
0.026*b, 0.016*b, 0.056*b, 0.027*b-0.015+b;
1, 1, 1, 1];
% 约束条件右侧值
b = [0; 0; 1];
% 变量下限
lb = [0; 0; 0; 0];
% 求解
[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb);
```
其中,x为最优解,fval为最优目标函数值。
请简要写出单输入单输出线性定常系统。 x(k)+a1*x(k-1)+......+an*(k-n)=bo*u(k)+...+bn*u(k-n),k=1,2.3…(其中,u(k)为输 入信号,x(k)为理论上的输出值)最小二乘参数辨识算法的计算公式。
单输入单输出线性定常系统的数学模型可以表示为:
y(k) + a1*y(k-1) + ... + an*y(k-n) = b0*u(k) + b1*u(k-1) + ... + bn*u(k-n)
其中,u(k)为系统的输入信号,y(k)为系统的输出信号,a1, a2, ..., an, b0, b1, ..., bn为系统的参数,n为系统的阶数。
最小二乘参数辨识算法的计算公式如下:
将上述线性定常系统的数学模型表示为矩阵形式:
Y = X * theta
其中,
Y = [y(n), y(n+1), ..., y(N)]' 为输出信号的向量;
X = [u(n), u(n+1), ..., u(N); u(n-1), u(n), ..., u(N-1); ...; u(N-n), u(N-n+1), ..., u(N)] 为输入信号和延迟的输入信号组成的矩阵;
theta = [b0, b1, ..., bn, a1, a2, ..., an]' 为待辨识的参数向量;
则最小二乘的目标函数为:
J = ||Y - X * theta||^2
对 theta 求导并令其为 0,可得到参数向量的最优解:
theta = (X' * X)^-1 * X' * Y
其中,^表示矩阵的逆,'表示矩阵的转置。