我听到越来越多的客户在问“通过不同负载阻抗的信号链的增益是如何变化的？”；“当以dB测量时，电压增益和功率增益何时重合？”若你们中的任何人有相同的问题，我想与Analog Wire的听众一起分享问题的答案。因此，我们开始吧... 　　在具有50欧姆终端的单端信号路径中，增益计算非常容易，因为电压增益（20 * log（Vout / Vin））等于功率增益（10 * log（Pout / Pin））。但是，当负载的阻抗或源变化时，事情变得有点复杂。例如，在许多无线电接收器通道中，50欧姆单端信号在被高性能ADC（如ADC16DV160）数字化之前被转换为200欧姆差分信号。

在multsim软件环境下，设计一个数字控制增益放大器。在控制键的作用下，放大器的增益能够依次在1至8之间转换，并用LED数码管显示放大器的增益。

使用模拟比例积分微分 (PID) 控制器的温度控制是一种非常简单的电路，是确保热电冷却器 (TEC) 的设置点能够对温度或者激光进行调节的有效方法。比例积分项协同工作，精确地伺服TEC的电流，以维持控制器的温度设置点。与此同时，微分项对完成上述工作的速率进行调节，从而优化总体系统响应。

自适应增益滑模观测器，用于永磁直线同步电动机的无传感器控制

设计了一种适用于流水线A/ D 转换器的全差分跨导放大器， 通过采用单端放大器的增益增强方法， 使运算放大器即具有较高的直流增益， 又有较小的面积及较好的版图匹配性。

MAX262是CMOS双二阶通用开关电容有源滤波器，由微处理器精确控制滤波函数。可构成各种带通、低通、高通、陷波和全通配置，且不需外部元件。每个MAX262器件含有两个二阶滤波器，在程序控制下设置中心频率f0、品质因数Q和滤波器工作方式。

（2）二阶高通无限增益多路反馈电路(MFB)

决策树 概念 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed e

 设计了一种新型的覆盖X 波段的宽带圆极化2×2 天线阵，具有高增益、低副瓣和良好的圆极化性能。该
阵列以Vivaldi 天线为基本单元，采用旋转对称的十字形结构，四端口等幅馈电且相位依次为0°，90°，180°和
270°。此天线阵在整个X 波段内阻抗匹配良好，轴比均低于3 dB。采用矩形栅栏和底部扼流环结构将天线地板上
的表面电流集中在槽线附近并降低后向辐射，从而获得低副瓣和高增益。频段内的峰值增益为10.7 dB，前后比大
于20 dB。两个主平面的方向图对称性良好且基本重合。各天线单元间的低耦合使得天线阵的交叉极化很低。实物
测试结果与仿真结果基本吻合。

从稳态条件铥离子(Tm3+)粒子速率方程出发,进行合理的近似,得出掺铥光纤放大器(TDFA)增益的解析表达式.计算了三种不同参数的TDFA的增益,解析解与实验数据及数值求解结果比较显示,一致性相当好.