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简介：l2月到了，各位读者伴着《桌面黄页》又走过了一年。在这一年里各位陪着黄页共享着快乐、烦恼与成长。我代表黄页的编辑们向大家表示最诚挚的感谢。同时黄页也会不断努力，来回报支持我们，关心我们的读者。我们会在有限的空间里面，为您提供更多、更新的资讯，如果您对我们的杂志有什么意见或建议，欢迎您来函告诉我们，同时您有什么问题您也可以来函咨询。《桌面黄页》随时准备接受您的建议，并且为您提供最大的帮助。

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简介：析了差分放大器的两种负反馈形式及反馈网络的反向传输效应在高性能差分放大器设计中的作用。讨论了差分放大器的输入输出关系、输入输出阻抗、负载、以及信号源阻抗等对差分放大器性能的影响。

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简介：本文就反馈式自适应频率调整清洗机电源在清洗机中的应用,详细的分析了电路的结构与原理.

简介：本文介绍了比传统方法更为经济、高效的直流电源反馈试验法，提出了电能回馈方法。首先对比了新老试验方法不同，然后介绍了实现方案，详述了基准正弦生成电路和DC／AC部分的组成及其原理。最后进行了理论分析和仿真验证，证明该方案符合技术要求。

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简介：介绍了全差分运放的共模反馈原理,并对闭环工作的一级全差分运放结构进行分析,给出了一种电流控制型的高增益共模反馈电路的设计方案。该方案采用标准CMOS0.13μm工艺库,并通过CAD仿真软件验证,结果表明：该共模反馈电路的开环直流增益可达到95dB,补偿后的相位裕度可达到50°,并可在150ns后确保一级全差分运放稳定工作。

简介：为了遏制我国学龄儿童注意力缺陷多动障碍（ADHD）患病率逐年上升的趋势，解决目前的治疗方法都存在一定副作用的问题．本文给出了一种新型的基于心电反馈的注意力缺陷多动障碍矫正仪的设计方法。该方法采用心电反馈技术来调节患者的自主神经平衡状态来实现治疗目的。同时，该矫正仪界面简单、操作方便、针对性强且能实时显示分析结果。

简介：通过分析雷达网截获目标的时差规律及雷达站与监控区域的时空关系,提出了一种新的多雷达情报信息的反馈融合结构。通过考虑如何进行雷达探测目标的控制,实现反向传递函数即反馈控制函数的功能要求,提出了反馈控制原理和计算控制量算法和提高目标截获能力、跟踪能力和目标位置精度等航迹质量指标的新思路,为提升雷达网对电子干扰的对抗能力提供了新策略。

简介：伺服驱动用于自动化系统、机器人、以及专用机器与机床的驱动系统等众多领域。这些要领域均对动力学、速度的稳定性和精度具有一定的要求，而满足这些要求时需要增加控制环的带宽。本文描述了一些基于FPGA的编码器方案以连接伺服驱动。由于数字滤波器在FPGA中的使用，位置信号的质量显著提高。用于伺服驱动后，这种较好的信噪比的信号可实现相对平滑（低噪）的电机电流，并可以提高控制环的增益。

简介：以专业招生的政策给高职院校的招生带来了极大挑战,中职学校学生的专业提升建设成为学校努力的重心,学生考试结果与反馈体系的研究被提上了重要议程。怎样的中职教学与考试评价才能反映学生成长与教师能力提升的评价标准,怎样的评价体系才能提高学生的升学率和学习效率？文章以部分高职院校机械类专业为例进行了研究,构建了学生考试结果与反馈体系,并进行了数理统计与论证。以此促进中等职业学校学生学习、升学及教师教学理论的发展和实践的进行。

简介：古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。

简介：摘要基于BP模型的神经网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，目前为止应用最为广泛且最重要的一种训练前向神经网络的学习算法。本文详细介绍BP算法原理并剖析其性能不足的几个方面，简要介绍优化算法，对模型未来的发展方向进行展望。

简介：梦想中远程遥控自家的空调．以最舒适的温度迎接刚人家门的你：幻想中轻触手机即可完成花圃的灌溉等等．随着中控系统的到来，梦想已成功进入现实。中控系统．作为现代AV系统的神经控制系统．是AV系统化、大型化、网络化不可或缺的重要组成部分。一个AV系统，不论其规模是大是小．也不论其设备多寡．没有中控系统的存在就是效能很低的系统。有了中控系统的加入，

简介：提出了一种光纤传感报警信号的处理技术,光纤传感具有高灵敏度、抗电磁干扰、耐高压抗腐蚀等优点,但报警信号的误报问题一直是光纤周界系统需要解决的问题,而传统的时域门限分析方法对信号的识别准确率不高,不利于降低安防系统报警信号的误报率。利用小波降噪技术,结合信号的时频域特征,构建基于概率的神经网络分类器,可以在很大程度上减少信号的误报。