在本系列第 1 部分《电路测试主要运算放大器参数》一文中，我们介绍了一些基本运算放大器测试，例如失调电压 (VOS)、共模抑制比 (CMRR)、电源抑制比 (PSSR) 和放大器开环增益 (Aol)。本文我们将探讨输入偏置电流的两种测试方法。选择哪种方法要取决于偏置电流的量级。我们将介绍器件测试过程中需要考虑的各种误差源。本系列的下篇文章将介绍一款可配置测试电路，其可帮助您完成本文所介绍的所有测量
2021-12-30 16:03:00
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Johns Hopkins Studies in the Mathematical Sciences in association with the Department of Mathematical Sciences,The Johns Hopkins University
2021-12-29 10:55:55
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10.1 集成运放概述
10.2 放大电路中的负反馈
10.3 集成运放的基本运算电路
10.4 信号处理中常用的运算放大电路
10.5 信号发生电路
10.6 使用运放应注意的几个问题
2021-12-29 09:34:02
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矩阵运算
矩阵加减法：A+B、A-B
矩阵乘法：A*B
矩阵的数乘：a*A=A*a=[ A(i,j)*a ] (a为标量)
矩阵除法：B/A=B*inv(A) ≠ A\B=inv(A)*B
矩阵的共轭转置：A'
方阵的行列式：det(A)
方阵的逆：inv(A)
方阵的乘方：A^a (a为标量)
方阵的特征值与特征向量：[V，D]=eig(A)
2021-12-28 21:08:29
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本文实例讲述了Python线性方程组求解运算。分享给大家供大家参考，具体如下：
求解线性方程组比较简单，只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了。比如我们要求以下方程的解，这是一个非齐次线性方程组：
3x_1 + x_2 – 2x_3 = 5
x_1 – x_2 + 4x_3 = -2
2x_1 + 3x_3 = 2.5
代码如下：
# coding=utf-8
import numpy as np
from scipy.linalg import solve
a = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]])
b =
2021-12-27 23:39:32
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