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Matlab
忆
阻器memristor-nature06932_2008_453_80.pdf
Matlab
忆
阻器memristor-nature06932_2008_453_80.pdf 作为Matlab初学者,好多东西要学习。 源代码可以实现
忆
阻器的I-V曲线,但显然不够灵活,必须手动调整参数。 现在想将其中的参数ratio,v0,ω0变成可调节范围的, 还不知道怎样做,如果将参数直接放入方程不知能解不, 如果能解,在获得结果s后,怎样把参数换成数值,貌似subs函数,只能替换t。 希望有心人一起扩展此程序,在网上有mathematica实现的例子 http://demonstrations.wolfram.com/CurrentVoltageCharacteristicsOfAMemristor/ 我的下一步是做GUI,并实现动画。希望做的更好。
2022-03-14 22:53:24
341KB
matlab
1
使用runge kutta方法的
忆
阻器Matlab建模:给出了使用runge kutta方法的
忆
阻器模型的Matlab代码。-matlab开发
忆
阻器有多种型号。 在给定的理想
忆
阻器
忆
阻器模型中,给出了具有Joglekar窗和Prodromakis窗的
忆
阻器非线性边界漂移模型。 通过取消注释所需的窗口方程并注释掉其他窗口方程,我们可以选择上述模型之一。
2022-03-14 22:44:42
2KB
matlab
1
忆
阻器Simulink建模和图形用户界面设计
研究了惠普
忆
阻器的电荷控制和磁通量控制模型,构建了
忆
阻器的 Simulink 模型,给出了相应的仿真结果 .设计了一种基于 MATLAB 的图形用户界面,能直观地展示
忆
阻器特性 . 通过该界面,可以选择或设定输入电压的类型、参数及
忆
阻器模型的参数,简单方便地观察对应的输出结果,为人们更直观地学习和研究
忆
阻器提供一种有效的方法 .
2022-03-11 10:39:00
1.54MB
忆阻器;电荷
磁通量;
Simulink
模型;图形用户界面
1
基于Simulink的
忆
阻器模型 (2014年)
为了使
忆
阻器具有与其他器件相结合的能力,本文在惠普实验室提出的
忆
阻器物理模型电路关系的基础上,在Simulink中用二种方法对
忆
阻器进行了双端口建模,方便准确的实现了对于
忆
阻器的仿真。与编写M文件、构建图形用户界面和搭建输入输出模型的建模方法相比。基于Simulink的双端口模型不仅能够方便准确的观察
忆
阻器的输入输出特性,而且具有更广阔的应用范围,对于
忆
阻器的研究有一定的指导作用。
2022-03-11 10:37:59
261KB
自然科学
论文
1
现代交流伺服系统-[秦
忆
].pdf
现代交流伺服系统-[秦
忆
].pdf
2022-03-10 16:04:54
6.51MB
交流伺服系统
1
(完整版)三年级语文《九月九日
忆
山东兄弟》教案.pdf
(完整版)三年级语文《九月九日
忆
山东兄弟》教案.pdf
2022-01-16 17:01:41
9KB
文档
一个新的基于
忆
阻器的超混沌系统及其电路实现
首先推导了两个基于磁控
忆
阻器模型的串联
忆
阻器的特性及磁通电荷关系, 然后通过使用这个
忆
阻系统获得一个新颖的四维超混沌系统, 它有两个正的李雅普诺夫指数. 通过观察各种混沌吸引子、 功率谱和分岔图可看到丰富的动力学现象. 最后, 建立了模拟该系统的SPICE电路. SPICE仿真结果与数值分析一致, 这进一步显示了该超混沌系统的混沌产生能力
2022-01-07 23:41:53
1.4MB
忆阻器;超混沌系统;混沌吸引子;电路实现
1
忆
阻器模型:这是对
忆
阻器的模拟,一种记
忆
电阻器-matlab开发
记
忆
电阻器或
忆
阻器是除传统元件 R、L 和 C 之外的第四种基本无源非线性元件。
忆
阻器是 LO Chua 于 1971 年发现的,但最近被 HP 实验室的研究人员发现。 预计它将不仅在文献上而且在纳米电子行业中都将发生巨大的变化。 这是在 Simulink/Matlab 中运行的
忆
阻器的模拟,并使用 Dmitri B. Strukov 等人最近发表的两篇论文中给出的参数值构建。 自然和 Yogesh N. Joglekar 等人在欧洲物理学杂志上。
2022-01-07 08:16:42
1.86MB
matlab
1
忆
阻器Simulink建模和图形用户界面设计① (2011年)
研究了惠普
忆
阻器的电荷控制和磁通量控制模型,构建了
忆
阻器的Simulink模型,给出了相应的仿真结果.设计了一种基于MATLAB的图形用户界面,能直观地展示
忆
阻器特性.通过该界面,可以选择或设定输入电压的类型、参数及
忆
阻器模型的参数,简单方便地观察对应的输出结果,为人们更直观地学习和研究
忆
阻器提供一种有效的方法.
2022-01-07 08:03:38
328KB
自然科学
论文
1
多种连接模型的
忆
阻神经网络学习 (2014年)
忆
阻器以其独特的非易失性、天然的记
忆
功能以及纳米级尺寸,在人工神经网络、信号处理和模式识别等方面展现了巨大的应用前景。采用了基于STDP学习规则的
忆
阻神经网络,运用了网络自适应突变以及网络拓扑结构变化的基因算法,其中包括隐藏层神经元个数,连接权重以及神经网络突触模型的变化。比较了基于HP线性
忆
阻器模型,非线性
忆
阻器模型以及阈值模型这3种不同
忆
阻器模型的
忆
阻神经网络,并提出了学习效果更好的混合型
忆
阻神经网络。
2022-01-02 18:43:46
1.29MB
自然科学
论文
1
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