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美发会员管理系统源码几千元在淘宝买的奉献给大家有安装说明

于 2020-11-28 发布
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tsinghua.edu.cn印装者:清华大学印刷厂经销:全国新华书店开本:185mm×260mm印张:21字数:522千字版次:2016年6月第1版印次:2016年6月第1次印刷印数:1~1500定价:59.00元产品编号:06269401在电子电路和系统中,噪声是个重要问题。噪声污染有用信号,并使信号包含的信息增加了不确定性。电子噪声是影响检测系统性能的主要因素之一。在通信系统中,噪声可能导致信息传输错误。即使在噪声阈值较高的数字电路和计算机系统中,严重的噪声可能造成存储位的变化和程序运行混乱噪声包括内部固有噪声和外部干扰噪声。内部固有噪声是由载流子的随机运动引起的,有些固有噪声源可以通过在制造过程中提高加工质量加以控制,但其中大多数是基础噪声,不取决于技术。而外部干扰噪声是由外部噪声源发岀,经过某种耦合渠道对电路污染的结果。这两种噪声具有不同原因,它们需要不同的处理方法,在多数书籍和文献中,这两种噪声都是分别对待的,外部干扰噪声通常是电磁兼容性(EMC)相关书籍的主题。但是,这两种噪声引起的问题是类似的,应该综合在一起考虑。在处理其中的一种噪声时,有理由必须把另一种噪声也考虑在内。例如,当处理弱信号的电路无法正常工作时,污染了有用信号的噪声是源自于该电路本身还是从外部拾取的,从用户的角度来看都是无关紧要的。在这两种情况下噪声都会掩盖信号,在最坏的情况下则不能恢复信息内容。因此,只努力抑制电路的固有噪声,但缺乏抵御干扰噪声的保护手段,电路的噪声特性就会大打折扣。另外,在设计屏蔽措施时,努力把干扰噪声降低到固有噪声幅度之下,往往没有多大意义。本书涵盖上述两种噪声,致力于分析和解释电子系统中各种噪声的来源和性质,介绍各种噪声源的机制和模型,说明不同噪声的特性和耦合方式,以及线性电路中的噪声分析方法和噪声特性测量方法,介绍各种噪声的抑制措施,给出低噪声设计的规则和方法。许多种噪声具有随机性,其描述方式和分析方法不同于确定性信号,不太容易理解,本书第1章首先介绍随机噪声的基本原理和特性,这是后续各章及延续阅读的理论基础。第2~5章致力于固有噪声,这种噪声取决于电子器件和电路设计。第2章介绍各种固有噪声源的特性和描述方法;第3章介绍各种噪声参数和噪声分析方法;第4章介绍电子系统中常见的电子器件的噪声源、噪声模型和噪声特性;第5章介绍常用的噪声性能测量方法。前言第6~8章致力于外部干扰噪声,这种噪声受设备的物理结构和电路布局的影响很大。第6章介绍各种干扰噪声源和干扰耦合途径,除电磁噪声外,还特别介绍机械原因或温度扰动引起的噪声;第7章介绍干扰噪声抑制方法,重点是屏蔽和接地;第8章介绍常见干扰噪声源的噪声产生机制和预防措施。第9章介绍低噪声电路设计的方法和技术,包括选择低噪声有源器件,确定电路组态和工作点,噪声匹配的实现等,特别分析了反馈对噪声性能的影响。本书可用作电子、通信、自动化、测试技术与仪器等专业的高年级本科生或研究生教材,也可供涉及电子噪声和电磁兼容性的工程技术人员参考。由于作者水平所限,书中难免存在缺点和错误,恳请广大读者批评指正高晋占2015年10月于清华园符号說明1.基本符号X电抗的通用符号,单位为Ω频率通用符号,单位为Hz导纳的通用符号,单位为Sfo中心频率,单位为Hz阻抗的通用符号,单位为Ω截止频率,单位为Hz角频率通用符号,单位为rad/s电流通用符号,单位为A2.线性系统符号距离或长度,单位为mA(t)幅度函数电压通用符号,单位为V)相位函数器件内部的等效电阻,单位为9G(a)幅频特性函数B系统频带宽度,单位为Hz相频特性函数B电纳的通用符号,单位为Sh(t)冲激响应函数C电容的通用符号,单位为FH(j)频率响应函数E数学期望运算子H()传递函数电导的通用符号,单位为SH(x1)离散传递函数电流的有效值,单位为A3.随机噪声符号平均直流电流,单位为A噪声电压L电感的通用符号,单位为H噪声电流互感的通用符号,单位为H噪声电压的均方值P功率的通用符号,单位为W噪声电流的均方值R电阻或等效电阻,单位为ΩE电路的输入电阻,单位为Ω噪声电压的有效值,En=√eR电路的输出电阻,单位为噪声电流的有效值,n=√R负载电阻,单位为Ω噪声电压的平方根谱密度,单位R信号源内阻,单位为Ω为V/√Hz电压的有效值,单位为V噪声电流的平方根谱密度,单位热力学温度(旧称绝对温度),单为A/√Hz位为K热噪声电压符号说明热噪声电流共射接法下集射极之间的微变电散弹噪声电压阻散弹噪声电流场效应管漏源之间的等效电阻1/f噪声电压导通电阻1/f噪声电流二极管,场效应管的漏极F噪声系数( noise factor)场效应管的栅极噪声因数( noise figure),单位为dBS场效应管的源极S信噪比二极管电流,漏极电流B等效噪声带宽共射接法下的基极电流△f窄带宽度共射接法下的集电极电流p(x)x的概率密度函数共射接法下的发射极电流x的均值共基接法下的电流放大倍数,a=x的方差△Ic/△Ix的标准差共射接法下的电流放大倍数,B=x的均方值△Ic/△IBC2(x)x的自协方差函数共射接法下的直流电流放大倍Cx(x)x的归一化自协方差函数数,B=Ic/IBCx(z)x和y的互协方差函数5.其他符号Cx(x)x和y的归一化互协方差函数电磁辐射速度,c=2.998×10m/sR2(r)x的自相关函数h普朗克( Planck)常数,h=6.62R2(x)x和y的互相关函数1034JsS(f)噪声的功率谱密度函数k玻耳兹曼( Boltzmann)常数,k=S2(f)噪声电压的功率谱密度函数1.38×1023J/K(f)噪声电流的功率谱密度函数电子电荷,q=1.602×10-°C2(f)x的功率谱密度函数波长,mS2(f)x和y的互功率谱密度函数介质的介电常数p(x)x的归一化自相关函数自由空间的介电常数,Eo=8.85×(x)x和y的归一化互相关函数10 pF/mmJ|雅可比( Jacobi)行列式对自由空间的相对介电常数,En=4.半导体器件参数符号基极介质的磁导率C集电极自由空间的磁导率,A0=4x发射极10Hm1=4x×10pH/mmfr晶体管的特征频率,即共射接法对自由空间的相对磁导率,=下电流放大倍数为1的频率,单/0位为Hz介质的电导g跨导铜的电导,=5.82×107S/m基区体电阻对铜的相对电导,01=a/0rb’e发射结的微变等效电阻CMRR共模抑制比第1章随机噪声基础1.1随机噪声概述…………1.1.1噪声定义与分类1111.1.2内部固有噪声和外部干扰噪声比较1.1.3噪声的影响1.2随机噪声的概率分析方法…3471.3随机噪声的统计特征…1.3.1均值、方差与均方值········,····,·,,··,,,,,,······,·······,·,,1.3.2相关函数与协方差函数…1.3.3功率谱密度函数151.4常见随机噪声171.4.1白噪声与有色噪声171.4.2窄带噪声………………………………………………………191.5随机噪声通过电路系统的响应…211.5.1随机噪声通过线性系统的响应……………………………211.5.2随机噪声通过非线性系统的响应24第2章电子系统中的固有噪声源……………………………………………………292.1热噪声302.1.1热噪声的起源…302.1.2热噪声的特性……………………302.2扩散噪声……………………………………352.3散弹噪声362.4量子噪声………………………………………………………………………………39Ⅵ目录2.5产生-复合噪声(G-R噪声)…………………………………………………………402.61/f噪声…422.7爆裂噪声……………………………………………………………………452.8雪崩噪声…第3章噪声参数与噪声分析503.1.功率和增益3.1.1功率的各种常用定义513.1.2资用功率和资用功率增益…3.1.3可交换功率和可交换功率增益553.2等效噪声带宽…563.3线性一端口的噪声参数……603.3.1等效噪声电阻…………………………………613.3.2等效噪声温度623.3.3其他噪声参数……633.4线性二端口的噪声模型与噪声参数653.4.1E-Ⅰ噪声模型及等效输入噪声电阻…………………3.4.2等效输入噪声温度………693.4.3工作噪声温度……………723.4.4噪声系数……733.4.5噪声测度………………………………………………………………813.5二端口噪声分析………833.5.1二端口的噪声模型变换…………………………………………………833.5.2等效噪声源相关时二端口的噪声分析…………84第4章电子器件噪声884.1电阻噪声………884.1.1电阻的噪声机制与噪声指标…………………………894.1.2低噪声电阻的选择4.2电容、电感和电池噪声934.3半导体二极管的噪声特性…………………………………………………………954.4双极型晶体管(BJT)的噪声特性……994.4.1BJT的结构、等效电路和噪声源………………………………………994.4.2BJT的噪声参数1024.4.3BJT噪声的频率分布……………………………………………………1044.5场效应管(FET)的噪声特性1075.1FET的结构与噪声源…………1074.5.2FET的噪声等效电路与噪声参数1104.6运算放大器的噪声特性………………………………………………………113目录4.6.1运算放大器的等效输入噪声模型………………………………1134.6.2运算放大器噪声性能计算1164.7传感器电路噪声分析………………………………………………………122第5章噪声性能测量1335.1噪声测量常用方法……1335.2噪声测量中的检波器和平均器………………………………………………………1365.3噪声功率和有效值的测量误差1404噪声功率谱密度测量………………………………………………………1425.5二端口等效输人噪声测量1465.6噪声系数测量…………………………………………………………………1475.7噪声温度测量……1545.8其他噪声性能的测量和计算………………………………………………1575.9噪声发生器160第6章干扰噪声1666.1外部噪声源………………………………………1676.1.1自然噪声源…1686.1.2电磁噪声源1706.1.3静电噪声源…1736.1.4非电起源的干扰噪声源………………………………………………1746.1.5干扰噪声的频谱分布1766.2干扰噪声耦合途径……………………………………………………………1776.2.1传导耦合…1796.2.2电场耦合………………………………………………………1836.2.3磁场耦合………1866.2.4电磁辐射耦合………1916.2.5耦合模式……………………………193第7章干扰噪声抑制方法…1967.1电磁屏蔽………………………………………………………………………1967.1.1场传播与波阻抗1977.1.2屏蔽层的吸收损耗……………………………………………………2007.1.3屏蔽层的反射损耗2027.1.4屏蔽层中的多次反射…………………………………………2067.1.5屏蔽效能分析与综合2087.1.6影响屏蔽效能的其他因素…………………………………2117.1.7屏蔽总结2147.2电缆屏蔽层接地216
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    物流网络选址与路径优化问题的模型与启发式解法120交通运输工程学报2006年(i∈T)(10表1小规模问题的计算结果Tab. 1 Computation result of smalF-scaled problem(xh+xbk)-z≤1(i∈T,∈Ck∈K)(11)最优解∈TUC(j∈C问题规模目标值运行时间/s(12)NG= 3, NT=3, Nc= 83885k≤s1(≤c1121=∑体k∈(13NG=3,Nr=3,Nc=10421.221U-U+Nx≤N-1(i,∈S,k∈K)(14)NG=3,Nr=3,Nc=126850580∈TNG=3,NT=3,Nc=148741162000注:Nc为供应商数量,Nr为配送中心数量,Nc为客户数量ba≤B(g∈G)(16用启发式算法求得初期解xi∈/Q1(i,j∈T∪C,k∈K)(17)l0;∈/0,1∈T(18通过交换配送中心间的路径进行第1次解的改善∈/O,1∈T,j∈C)(19)yk∈/0,1(i∈C,k∈K)(20)通过交换同一路径中客户的位置(2-OPT法)进行第2次解的改善式中:G为供应商的集合;T为配送中心的集合;C为客户的集合;K为车辆的集合;Qk为车辆k的最通过交换不同路径中的客户进行第3次解的改善大载质量:S为C的部分集合;C为从点到点j的距离;B为供应商g的最大供应量;V为配送中心SA模块的最大货物通过量;D,为客户j的需求量;H2为配送中心i的固定费用;L为从供应商g到配送中是否满足终止条件心i的单位运输费用;Fk为车辆k的固定费用;a为解的输出与通过量有关的系数;xk为对于车辆k,如果点i以后的访问点是点j,即为1,否则为0;y为如果点j图1基于SA的混合启发式算法的货物由车辆k配送,即为1,否则为0;v;为如果FiMixed heuristic algorit hm based on sa使用配送中心i,即为1,否则为0;z为如果客户j传统启发式算法与智能启发式算法相结合的混合算由配送中心提供服务,即为1,否则为0;pa为从供法,以期在短时间内求得全局最优解应商g到配送中心的供应量。其中x、3计算分析和pg为决策变量。2问题的求解为了对SA的参数进行设定,进行了预备实验并确定参数如下:初始温度To为200冷却率α为为了验证上述数学模型的正确性,用数理规划07,与温度相关的循环次数调整参数β为.1,最商用软件 LINGO8.0对小规模问题进行了数值计大循环次数将按照问题规模的大小做适当的设定,算,结果见表1。可以看出,随着问题的规模扩大,数据采用人工生成数据,在200km×200km的区计算时间急剧增加;当客户达到14个时,计算时间域内随机生成指定个数的供应商、配送中心和客户,长达45h,显然无法满足解决现实问题的需要。为并生成距离矩阵和客户需求量;采用C语言编程,了满足解决现实问题的需要,有必要开发岀一种能计算结果见表2。从表2中的结果比较可以看出,够在合理的时间内求得准最优解的近似算法。表2最优解与近似解比较传统启发式算法能够在短时间内求得局部最优Tab 2 Comparison of optimal solution and approxi mate solution解,但往往容易陷于局部最优,而无法求得全局最优最优解近似解问题规模解。智能启发式算法能够求得全局最优解,但计算时目标值运行时间/s目标值运行时间/s%间相对较长。如果能够将两者结合起来,既可以防止N=3N=3,Nc=838533965求解过程陷于局部搜索无法跳出,保证全局解的搜3N=3NG=10+2122112100索,又可以缩短搜索时间达到在短时间内求得全局N-3-3Nc12|60s0620110最优解的目的。基于上述考虑本文提出了图1的将ublishrigfoustAingnsestrvcu,trttp/www.urrhi.rctNG=3,Nr=3,Nc=1487411620008895第3期陈松岩,等:物流网络选址与路径优化问题的模型与启发式解法121本算法求得的近似解与 LINGO80计算的最优解心,再从配送中心到客户这一典型的物流过程,涉及之间的误差很小,但计算时间却大大缩短了。依据运输与配送2个阶段和供应商、配送中心和客户3结果虽然无法判定所提岀的混合启发式算法对于大个层次,提出了多供应商、多物流中心情况下的物流规模问题的有效性,但可以看岀,对于求解小规模问路径与配送路径优化问题,给岀了问题的数学模型,题是有效和良好的。对于大规模问题,将利用实例利用传统启发式算法与模拟退火法开发了混合近似进行计算验证。解法,通过人工生成数据和实例计算验证,可以看出4应用实例所提出的数学模型可以准确地描述此类问题,具有良好的适应性,所提出的混合近似解法能够在短时在应用实例中,将港口作为供应商来考虑,以进间内求解问题并得到接近于最优解的近似解,具有口货物从港口经配送中心配送到客户过程中发生的较高的实用价值。但本模型没有考虑库存问题与供费用最小化为目的,以港口的数量和位置、配送中心应商的成本问题,无法达到物流网络中各个环节的数量和位置作为对象进行优化。实例的区域选择山整体优化,有待于今后进一步研究。东省,候选港口为天津港、烟台港、威海港、青岛港参考文献日照港和连云港等6处,候选配送中心设置于山东省除港口城市以外的13个地级市,设定客户分别位References于90个县(包括县级市)。为了分析候选港口和配1 I anen g Flpo C. Spatial de composit ion for a multI送中心的数量及位置与目标值之间的关系,在计算of Production Economics, 2000, 64(1/2/3): 177186过程中,候选港口和配送中心的数量分别从1开始(21 Melkote s, Das kin m s. a n in te grated model of facil ity loca tion增加(港口的位置为随机选择),计算结果见图2、3and transportat ion netw ork design[ J. Transport ation Research part A,2001,35(6):5155386[3] Goets chalckx M, Vidal C J Dogan K Modeling and design ofglobal logistics s yst ems: a review of integrated strat e gic an dt act ical models and design algorithm s[ J European Journal of005◇◇0◇◇◇◇◇◇◇Operat ional Research, 2002, 143 (1):118135791113[4] H wang H S Design of suppl y chain logist ics sy stem con sider-港口数量配送中心数量ing service level[ J. Computers and Industrial Engineerin g,图2港口数量与图3配送中心数量与2002,43(1/2):283297目标函数值关系目标函数值关系[5] WuT H, Low C, Bai J W. Heurist ic s ol ution s to mu ltt depotFig2 Relation of ob ject value Fig 3 Relation of ob ject valuelocatioN rou tin g pr ob lems[ J]. Computers and Operations Re-and ports numberand changing depots num besearch,2002,29(10):13931415可以看出,随着候选港口数量的增加.目标值呈[6 Syam ss. A model and met hodologies for the locat ion p rob lem下降趋势,说明可供选择的港口越多,求得最优解的with logist ical components[ J]. Computers and Operations Re机会越大,但本例中,当候选港口的数量增加到5个se arch,200)2,29(9):l173-1193时,目标值达到最小(实际被选中的港口为3个);候[7 Amiri A. Designing a distribution network in a suppl y chainsystem[ J]. European Jou rnal of O perat ional Research, 2004选配送中心数量的变化也呈相同的趋势,当候选配171(2):567576送中心数量达到9个时,目标值达到最小(实际被选8 G ena m, Syarif a. Hybrid genetic algorit hm for mult+ time pe-中的配送中心为8个);本实例的计算时间都在8sriod production/ distribution planning[ J1. Computers and Ir以内,虽然无法判断所求解为最优解,但从计算结果dustrial Engineering, 2005, 48(4): 799809来看,基本接近最优,因此可以认为本算法对于求解9工丰元,潘福全张丽霞等基于交通限制的路网最优路径算大规模问题也是有效和良好的法J.交通运输工程学报,2005,5(1):9295Wang Feng yuan, Pan Fuquan, Zhang Li xia, et al. Opti mal5结语path algorithm of road netw ork with traffic rest riction[ JIJourn al of Traffic and Trans port ation Engin eering, 2005, 5(1)本文将研究范围界定在商品从供应商到配送中9295.(in Ch ineseo1994-2012ChinaacAdemicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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