ti杯2021年全国大学生电子设计竞赛仪器设备和主要元器件清单

时间: 2023-07-30 22:01:56 浏览: 60
2021年全国大学生电子设计竞赛仪器设备和主要元器件清单如下: 1. 仪器设备清单: - 示波器:用于观测和分析信号波形的仪器,常用于电路调试和信号测量。 - 功率源/电源:为电路提供稳定、可靠的电源供电,可调节电压和电流输出。 - 信号发生器:产生各种频率和波形的信号,用于测试电路的性能和响应特性。 - 频谱分析仪:用于测量信号的频谱分布和幅度,分析电路的频率特性。 - 程序控制器:用于程序的编写和运行,常用于嵌入式系统的开发和测试。 2. 主要元器件清单: - 微控制器/单片机:用于处理和控制电子系统的核心芯片,常用于嵌入式系统的设计。 - 传感器:用于感知和检测环境中的物理量或信号,如温度、湿度、光强等。 - 集成电路:包括各种逻辑门、模拟电路和数字电路的集成芯片,用于实现电路功能。 - 电容器/电感器/电阻器:用于调节电路的电容、电感和电阻,实现信号处理和滤波。 - 放大器/运算放大器:用于放大和处理电路的信号,提高电路的放大倍数和精度。 这些仪器设备和主要元器件是电子设计竞赛的基础工具和核心组成部分,能够帮助参赛选手进行电路设计、搭建和调试,实现电子系统的功能和性能优化。参赛选手需要充分了解和熟练使用这些仪器设备和元器件,才能在竞赛中取得优异成绩。同时,随着技术的不断进步和创新,还需要关注新型元器件和仪器设备的发展,以不断提升设计水平和竞争力。
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2022年ti杯北京市大学生电子设计竞赛循迹

2022年ti杯北京市大学生电子设计竞赛中的循迹项目,是一项让参赛者设计和制作具有循迹功能的电子设备的比赛。该比赛旨在提高参赛者的电子设计与制作能力,培养他们的创新思维和团队协作精神。 循迹是一种通过检测地面上的示踪线进行导航的技术。在循迹电子设备的设计过程中,参赛者需要综合运用光电传感器、控制电路和电机等元件,实现设备根据示踪线的变化自动调整方向和速度,以保持沿着示踪线行进的能力。 参赛者需要从电子设计的原理和技术入手,建立一个完善的循迹系统。首先,他们需要选择适当的光电传感器,用于检测地面上的示踪线。然后,通过设计并实现一套能够根据传感器输出信号来控制电机转动和速度的电路,使设备能够保持沿着示踪线行进。此外,还需要考虑设备的能耗问题,尽量降低功耗,延长电池寿命。 除了电子设计能力之外,参赛者还需要具备团队合作和项目管理的能力。他们需要与队友分工合作,分别负责电子硬件设计、程序编写和设备调试等任务,确保项目的顺利进行。同时,参赛者还需要制定合理的时间安排和优化设计方案,以提高设备的稳定性和性能。 通过参加2022年ti杯北京市大学生电子设计竞赛中的循迹项目,参赛者将有机会锻炼自己的实际操作能力,提高电子设计与制作的技术水平,培养创新思维和团队协作精神,为未来的发展奠定坚实的基础。

2022 年全国大学生电子设计竞赛

2022年全国大学生电子设计竞赛是由全国大学生电子设计竞赛组委会主办的一项重要赛事。今年的竞赛包括模拟邀请赛和联赛两个部分。模拟邀请赛将于2022年8月16日至20日在杭州电子科技大学举行,而联赛目前正处于准备阶段。德州仪器(TI)作为冠名商和赞助商,为竞赛提供全方位的支持,包括赛前培训和免费的板卡申请。TI还与多所高校合作,提供培训讲座和课程,供参赛队伍进行赛前准备。免费的开发板申请预计将在4月开放。此外,德州仪器公司还与16个省赛区合作,举办TI杯省级大学生电子设计竞赛联赛,涵盖了全国各地的赛区。为了给备赛学生提供优质的赛前辅导,TI公司与全国大学生电子设计竞赛培训网合作,邀请了多位知名高校的专家,为参赛选手提供详细的赛题解析和重要知识点讲解,帮助他们做好充分的准备。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [2022年TI杯模拟邀请赛与省级大学生电赛正式启动](https://blog.csdn.net/sinat_40967647/article/details/124015134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [2022大学生电子设计竞赛特训营直播课安排-北京革新创展科技有限公司提供](https://blog.csdn.net/gexinvs/article/details/124455113)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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