新概念模拟电路:深入解析与最新知识

需积分: 9 0 下载量 56 浏览量 更新于2024-07-17 收藏 30.73MB PDF 举报
"模电_Password_Removed.pdf" 是一本针对模拟电路学习的书籍,适合有一定基础的读者,尤其是对高中电路知识、戴维宁定理、等效电路和基尔霍夫定律有理解的读者。这本书主要涵盖了放大电路和三极管等核心知识点。 作者杨建国教授具有丰富的学术背景,毕业于西安交通大学,并在此领域有深入的研究和教学经验,他的著作《你好,放大器》以扎实的理论基础和实用性受到广泛好评。 本书名为《新概念模拟电路》,虽然名称可能带有吸引眼球的意图,但内容并非空洞的集合。书中分为148个Section,全面而深入地探讨模拟电子技术的核心主题。作者强调内容的选择以模拟电子技术的实际需求为导向,并且包含了最新的技术发展,如全差分运算放大器和DDS信号源等。 在内容组织上,书中的每个Section都是独立的主题,但整体上形成了一套完整的知识体系。作者特意避免了将不属于模拟电路领域的主题如模数转换器和数模转换器纳入书中,因为这些通常被认为是数字电子学的内容。相反,对于新出现的、在模拟电路中至关重要的技术,作者进行了详细介绍。 此外,书中还提到了小信号精细检测、新型ADC(模数转换器)的研究,以及精细信号产生等具体研究方向,这些都是现代模拟电子技术中的关键领域,特别是低噪声、低失真度和低功耗设计在生物电信号和地震信号检测中的应用。 总体而言,这本书不仅提供了传统模拟电路的基础知识,还融入了现代电子技术的前沿进展,是一本既适合自学也适合教学的参考资料。通过阅读此书,读者可以深化对放大器、三极管等基本组件的理解,同时了解到该领域最新的研究和发展趋势。

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传