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高电源抑制比的CMOS带隙基准电压源 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种采用0.5 μm CMOS N阱工艺制作的带隙基准电压源电路,该电路具有高电源抑制比和较低的温度系数。通过将电源电压加到运算放大器上,运算放大器的输出电压为整个核心电路提供偏置电压,整个核心电路的偏置电压独立于电源电压,使得整个带隙基准电路具有非常高的电源抑制比。基于SPECTRE的仿真结果表明,其电源抑制比可达116 dB,在-40℃~85℃温度范围内温度系数为46 ppm/℃,功耗仅为1.45 mW,可以广泛应用于模/数转换器、数/模转换器、偏置电路等集成电路模块中。 相似文献
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综合应用了Google Maps APIJ、avaJ、avaScript、AJAX、ADO.NET数据访问技术、XML读取数据库和解析xml文件等关键技术和方法,在B/S架构下构建了一个基于Google Maps电子地图的能够实现七大奥运城市天气预报、医疗健康、旅游景点、餐饮消费、商业服务等功能模块的奥运服务网站.该网站的建立能够很好地为广大国内外游客形象、直观地了解中国的奥运城市提供方便、快捷的服务. 相似文献
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研究了低速非达西试井解释模型,并利用Laplace变换求得了该模型在Laplace空间下的解析解,对低速非达西模型的求解过程和结果做了进一步的完善。通过对第二类虚宗量贝塞尔函数的积分算法的研究,给出了其在大自变量和小自变量俩种不同情况下的积分算法,分析了两种不同算法在不同情况下的适应程度,结合大量的计算和比较对两种算法的实用范围进行了结合统一,给出了能够精确计算任意自变量的方法,完善了在低速非达西模型中长期存在的一个因计算精度不够而导致典型曲线振荡的问题。最后利用数值反演算法绘制了典型曲线,并和以前算法所得到的典型曲线进行了对比,验证了本文的正确性。 相似文献
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时间序列分类是流式数据事件分析和数据挖掘的基础.针对现有方法损失时间属性、分类准确率低、效率低等问题,提出基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法.该方法对时间序列进行小波阈值去噪,过滤正态曲线噪声,提出基于Gram矩阵的无损时间域图像转换方法,保留事件全部信息.改进时间序列CNN分类方法,在卷积层计算引入Toeplitz卷积核矩阵,实现矩阵乘积替换卷积运算.引入Triplet网络思想,构建T-CNN分类模型,通过计算同类事件与不同类事件间的相似度优化CNN的平方损失函数,提高T-CNN模型梯度下降的收敛速率及分类准确性.实验表明,相比现有方法,T-CNN时间序列分类方法能够提高35%的分类准确率、35%的分类精确率及40%的分类效率. 相似文献
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