无线和核心网指标计算公式说明 本文讲解了无线和核心网指标计算公式的说明，涵盖了常用的网络优化指标，是网络优化人员的必备材料。这些指标包括网络接通率、随机接入成功率、交换系统接通率、无线系统接通率、无线掉话率、系统接通率、话音接通率、2G 无线系统接通率等。 网络接通率是指用户应答数、被叫忙数、用户不应答数、不可及数的总和，用于最差端局统计。随机接入成功率是指随机接入成功次数除以随机接入请求次数的百分比。交换系统接通率是指发送 IAI 次数、语音寻呼次数、被叫用户忙次数等除以业务信道分配成功次数的百分比。 无线系统接通率是指主叫比例乘以随机接入成功率乘以业务信道分配成功率加上1减去主叫比例乘以寻呼成功率乘以业务信道分配成功率。无线掉话率是指无线掉话总次数除以 TCH 分配总次数的百分比。 系统接通率是指交换系统接通率乘以无线系统接通率。话音接通率是指无线接通率乘以交换机接通率，亦称为全网接通率。2G 无线系统接通率是指主叫比例乘以随机接入成功率乘以 TCH 分配成功率加上1减去寻呼成功率乘以 TCH 分配成功率的百分比。 系统试呼总次数是指该地区交换机接受的各种用户的话音试呼总次数。系统应答总次数是指该地区交换机接受的各种用户的话音应答总次数。有效呼叫总次数是指总呼叫数减去所拨为空号、不全、有误等数目。 系统掉话率是指无线掉话总次数除以交换侧系统应答总次数的百分比。寻呼成功率是指第一次寻呼成功次数除以第一次寻呼总数的百分比，表示系统的寻呼效率。寻呼次数是指主叫侧完成电路搭建并顺利要到了被叫所在局的漫游号码后，对被叫进行的 LAC 区域或者全局区域的呼叫。 系统寻呼总次数是指该地区交换机发出的各种用户的寻呼总次数。被叫响应总次数是指 GSM 用户做被叫时，交换机对用户发出的振铃总次数。无线寻呼成功率是指寻呼成功次数除以寻呼尝试次数的百分比，取自所有的端局(VMSC)，移动用户做被叫或接收短消息过程中端局(VMSC)向所属用户发起寻呼情况的统计。

通达信是一款在中国广受欢迎的金融证券分析软件，它的强大功能在于用户可以通过编写公式来定制自己的技术指标。《通达信公式函数说明大全2012》是一部详细讲解通达信软件中各种公式和函数使用的参考资料，对于投资者和分析师来说是不可或缺的工具。 一、通达信公式系统 通达信的公式系统是其核心特性之一，允许用户自定义技术指标、选股条件等。公式系统由一系列函数和运算符组成，通过组合这些元素，用户可以构建出复杂的技术分析模型。 二、公式函数详解 1. **时间序列函数**：如DATE、TIME、CLOSE等，用于获取当前日期、时间或收盘价等数据，是构建指标的基础。 2. **数学与统计函数**：包括MA（移动平均线）、REF（引用前一个周期的值）、SUM（求和）等，用于计算各种统计指标。 3. **条件判断函数**：如IF、AND、OR，用于设置条件并根据条件执行不同的操作。 4. **技术指标函数**：如RSI（相对强弱指数）、MACD（平滑异同移动平均线）、KDJ（随机指标）等，这些都是预设的常用技术指标，用户可以直接调用。 5. **画图函数**：如DRAWLINE、DRAWTEXT，用于在图表上绘制线条、文字等，增强图形表现力。 6. **其他辅助函数**：如COUNT（统计满足条件的周期数）、STICKLINE（画棒状图）等，为公式提供更多的功能。 三、实例解析 文档中会包含各种函数的实际应用示例，例如： - 如何利用MA函数计算不同周期的移动平均线； - 如何使用IF函数进行多条件判断，构造复杂的选股策略； - 如何通过DRAWTEXT函数在图表上标注关键价位或信息。 四、学习与实践 掌握通达信公式函数，需要理论学习与实际操作相结合。初学者可以通过阅读文档中的说明，理解每个函数的作用和用法，然后在通达信软件中尝试编写公式，实时查看结果，逐步提高编写技巧。 五、进阶应用 除了基本的函数，高级用户还可以探索更复杂的功能，如编写自定义指标公式、编写条件选股公式、开发插件等，以实现个性化分析和自动化交易。 《通达信公式函数说明大全2012》是学习和精通通达信公式的必备资料，通过深入学习，用户可以充分发挥通达信的强大功能，提升投资分析效率，制定更为精准的交易策略。

这个DEMO主要是用设计模式实现的数学公式解析，可以实现常见的加减乘除 整除 甚至支持函数等运算，所有运算符和函数都支持扩展,自认为做的不错，欲知详情下载看看吧` // 2013-8-14 22:16 ~ 2013-8-15 8:46 MathFuncParser 公式解析核心框架（不要改动） RegisterMath 扩展运算符或函数，需要在这里引用扩展单元，并注册相应的类 FuncFactor 函数扩展的例子 UnaryOperator 一元运算符扩展的例子 BinaryOperator 二元运算符扩展的例子 MainFrm 使用的范例

在编程领域，Delphi是一种基于Pascal语言的集成开发环境（IDE），以其高效性和灵活性而闻名。本主题聚焦于在Delphi中实现数学公式的解析。解析数学公式是计算机科学中的一个重要方面，它涉及到将人类可读的数学表达式转换为计算机能够理解和执行的代码。在Delphi中处理数学公式，通常需要自定义解析器或者利用现有的库来完成这个任务。 描述中提到的源码`Sqr(1 + 2 > 3 ? 2 : 3)`是一个典型的Delphi表达式，展示了如何在代码中嵌入数学运算和条件判断。让我们逐部分分析这段代码： 1. `Sqr`：这是Delphi内置的一个函数，用于计算平方根。在这里，它被用于求解表达式的结果。 2. `1 + 2 > 3`：这是一个比较操作符，检查1加上2是否大于3。在这个例子中，由于1 + 2等于3，所以这个表达式的结果是`False`。 3. `? 2 : 3`：这是Delphi中的三元运算符，也称为条件运算符。它的格式是`condition ? value_if_true : value_if_false`。如果条件为真，则返回`value_if_true`；否则返回`value_if_false`。由于前面的比较结果为`False`，所以这部分运算符会选取`value_if_false`，即3。 4. 结果：9：根据上面的解释，`Sqr(1 + 2 > 3 ? 2 : 3)`实际上计算的是`Sqr(3)`，因为3的平方根是9。 要实现更复杂的数学公式解析，开发者可能需要编写自己的解析器或使用第三方库。这通常涉及以下步骤： - **词法分析**：将输入的字符串分解为一系列的“标记”（tokens），如数字、运算符、括号等。 - **语法分析**：根据标记构建语法树，这是一种树形结构，表示了公式的结构和层次。 - **语义分析**：对语法树进行操作，比如求值、类型检查等，确保公式符合预期的逻辑。 在Delphi中，你可以使用`System.Math`单元来访问各种数学函数，如三角函数、指数、对数等。对于更复杂的公式解析，可能需要自定义实现或引入如`Jedi`等第三方库，它们提供了更强大的表达式解析和计算功能。 在处理数学公式时，还要考虑错误处理，比如处理未定义的运算（如除以零）、超出数据类型的范围以及无效的表达式。此外，为了提高效率，可以使用编译时计算（如常量折叠）来预计算公式的结果，如果可能的话。 Delphi公式解析是将数学表达式转换为运行时代码的过程，涉及到语言的基础特性、数学函数的调用以及可能的自定义解析逻辑。通过理解这些概念，开发者可以创建能够处理各种复杂数学问题的应用程序。在实际项目中，可能还需要关注性能优化、用户界面交互以及与数据库或其他系统的集成等方面。

《数学公式解析器》 在IT领域，数学公式解析器是一种至关重要的工具，它能够将人类可读的数学表达式转换为计算机可以理解和执行的形式。本项目提供的数学公式解析器包含源码，允许开发者将其集成到自己的系统中，极大地拓展了软件的功能，尤其对于教育、科研、工程计算等领域的应用具有极大的价值。 1. **Delphi编程语言**：作为一款强大的面向对象的编程语言，Delphi被广泛用于开发Windows应用程序。这个解析器是用Delphi编写的，这意味着它利用了Delphi的高效性和易用性，可以快速构建稳定且性能优良的应用。 2. **公式解析技术**：解析器的核心是解析算法，它能够理解并处理各种数学符号和结构。这包括变量、常量、运算符、函数、括号以及更复杂的结构如矩阵、积分、微分方程等。解析器通常采用词法分析（词法器）和语法分析（解析器）两阶段进行，将输入的字符串转化为抽象语法树（AST），便于后续的计算或展示。 3. **源码集成**：提供源码意味着开发者可以直接查看和修改代码，以适应特定需求。这可能涉及到添加新功能、优化性能、修复错误或者调整用户界面。对于有经验的开发者来说，这是一个巨大的优势，因为他们可以根据自己的需求定制解析器。 4. **数学表达式处理**：数学公式解析器需要支持多种数学表达式，例如线性代数中的矩阵运算、微积分中的求导和积分、函数的定义和求值、复数运算等。此外，它还应能处理科学计数法、分数、根号、指数等特殊形式。 5. **性能优化**：一个高效的解析器应当能够快速准确地解析大型或复杂的公式。这可能涉及到算法优化，如使用预编译技术减少重复解析，或者使用缓存机制来存储已经解析过的表达式。 6. **错误处理与调试**：解析器需要具备良好的错误处理机制，当遇到无效或不完整的公式时，能够提供清晰的错误信息，帮助用户定位和修正问题。同时，为了方便开发者调试，源码中应包含丰富的日志记录和断点设置功能。 7. **接口设计**：为了方便集成，解析器的API设计至关重要。它应该简洁、易于理解和使用，同时提供足够的灵活性以适应各种应用场景。开发者需要考虑如何将解析结果返回，以及如何处理输入验证和异常情况。 这个数学公式解析器项目提供了从Delphi编程到公式解析技术的全方位学习和实践机会。通过深入理解并运用这些知识点，开发者可以构建出强大而灵活的数学计算模块，为各种应用增添强大的数学处理能力。

液压缸是液压系统中的执行元件，它通过液压油的流动将液压能转化为机械能，用于驱动机械设备进行直线往复运动。在设计和使用液压缸时，掌握正确的计算公式至关重要，这些公式可以帮助我们精确地确定液压缸的各项性能参数，如流速、流量、推力以及在液压系统中的压降。 我们需要理解几个基本概念： 1. **流速**（V）：指的是液压油在管道或液压缸内单位时间内流动的距离，通常以米每秒（m/s）为单位。 2. **流量**（Q）：是单位时间内流过的液体体积，通常以升/分钟（L/min）或立方米/秒（m³/s）表示。 3. **推力**（F）：液压缸产生的力，与活塞面积和液压压力成正比，计算公式为 F = P × A，其中 P 为液压压力，A 为活塞面积。 液压缸的计算主要包括以下几个方面： 1. **流量计算**：流量 Q 可由以下公式得出：Q = V × A，其中 V 是流速，A 是活塞的有效面积。在实际应用中，我们还需要考虑液压系统的泄漏等因素，所以实际流量可能略低于理论值。 2. **推力计算**：液压缸的推力 F 由液压系统的压力 P 和活塞面积 A 决定，即 F = P × A。这里的压力 P 是指作用在液压油上的压力，而活塞面积 A 是指活塞端面的面积。 3. **速度计算**：液压缸的速度 V 可以通过流量 Q 除以活塞面积 A 得到，即 V = Q / A。但需要注意的是，如果液压缸有杆腔和无杆腔面积不同，速度会受到活塞行程的影响。 4. **压降计算**：在液压系统中，流经管道时由于阻力会产生压降。压降 ΔP 可以用 ΔP = f × L / (2 × D × V²) 计算，其中 f 是管道的摩擦系数，L 是管道长度，D 是管道内径，V 是流速。这个公式适用于理想流体，实际应用中还需要考虑流体的粘性和湍流等因素。 在"液压设计公式.exe"这个程序中，用户可以输入相关的参数，如压力、活塞面积等，程序会自动计算出所需的流速、流量、推力等数据，还可以帮助分析液压系统中管道内的流速和压降，这对于理解和优化液压系统的设计非常有用。 了解并熟练运用这些计算公式，不仅可以确保液压设备的正常运行，还能提高系统效率，减少故障发生。对于液压工程师和维修人员来说，这是必备的专业技能。同时，通过使用专业软件工具，如"液压设计公式.exe"，可以大大简化计算过程，提高工作效率。

"MC34063芯片设计的计算公式及应用讲解" MC34063芯片是一种常用的DC-DC转换器芯片，广泛应用于电子产品的电源设计中。为了帮助读者更好地理解MC34063芯片的设计和应用，下面将对MC34063芯片的计算公式和应用进行详细的讲解。 计算公式 在使用MC34063芯片设计电源时，需要了解一些重要的计算公式。这些公式将帮助读者正确地选择零件参数，并确保电源的稳定工作。 1. 输出电压计算公式： Vout = 1.25V * (1 + R1 / R2) 其中，Vout为输出电压，R1和R2为电阻值。 2. 定时电容计算公式： Ct = 0.000004 * Ton 其中，Ct为定时电容，Ton为工作频率。 3. 限流电阻计算公式： Rsc = 0.33 / Ipk 其中，Rsc为限流电阻，Ipk为峰值电流。 4. 电感计算公式： Lmin = (Vimin - Vces) * Ton / Ipk 其中，Lmin为电感值，Vimin为输入电压范围的最小值，Vces为二极管正向压降，Ton为工作频率。 5. 滤波电容计算公式： Co = Io * Ton / Vp-p 其中，Co为滤波电容，Io为输出电流，Ton为工作频率，Vp-p为波纹系数。 应用讲解 MC34063芯片可以用于设计各种类型的电源，包括DC-DC转换器、恒流恒压充电电路等。 1. DC-DC转换器： MC34063芯片可以用于设计DC-DC转换器，例如 Buck Converter、Boost Converter等。通过选择合适的零件参数，可以实现高效率的电源转换。 2. 恒流恒压充电电路： MC34063芯片可以用于设计恒流恒压充电电路，例如用于给蓄电池进行充电。在这个电路中，MC34063芯片可以实现恒流充电，并在充电完成后自动切换到恒压充电模式。 3. 拓展输出电流： MC34063芯片可以通过外加开关管来拓展输出电流。例如，可以使用达林顿接法或抗饱和驱动技术来提高输出电流。 4. 三路电压输出： MC34063芯片可以用于设计三路电压输出电路。在这个电路中，MC34063芯片可以输出三个不同的电压值，以满足不同设备的电源需求。 5. 具有关断功能的电路： MC34063芯片可以用于设计具有关断功能的电路。例如，可以使用过流饱和功能和关断功能来实现电源的保护和控制。 6. 具有延时启动功能的电路： MC34063芯片可以用于设计具有延时启动功能的电路。例如，可以使用延时启动电路来实现电源的延时启动功能。 MC34063芯片是一个功能强大且灵活的DC-DC转换器芯片，可以用于设计各种类型的电源。通过正确地选择零件参数和应用计算公式，可以实现高效率和可靠的电源设计。

ABAQUS UMAT子程序实现应变梯度塑性理论模拟损伤与断裂详细分析指南（含PDF公式介绍）,基于ABAQUS UMAT子程序实现的应变梯度塑性理论模拟：损伤与断裂的深度分析与实践解析,ABAQUS UMAT子程序实现应变梯度塑性理论模拟损伤和断裂的分析 (包含的文件如图所示，pdf详细介绍子程序的内容，公式等) ,ABAQUS;UMAT子程序;应变梯度塑性理论;模拟损伤和断裂;公式,ABAQUS UMAT子程序：实现应变梯度塑性理论模拟损伤与断裂分析 本文指南旨在深入解析如何利用ABAQUS软件中的UMAT子程序实现应变梯度塑性理论的模拟，以分析材料在受到损伤与断裂时的行为。指南内容全面，从基础理论到实际应用均有详细介绍，并附有PDF文件专门介绍相关公式，为研究者和工程师提供了宝贵的参考资源。 指南首先介绍了ABAQUS软件及其UMAT子程序的基本概念与功能。UMAT子程序是ABAQUS用户扩展材料模型的重要途径，允许用户通过Fortran语言编写自定义材料模型，实现对材料非线性行为的精细描述。应变梯度塑性理论是材料力学领域的一项前沿理论，该理论考虑了材料内部微结构的影响，能够更准确地模拟材料在小尺寸效应下的塑性行为，包括损伤与断裂。 文章详细阐述了应变梯度塑性理论的数学基础，包括材料的本构关系、应变梯度效应和损伤机制。通过子程序将理论模型转化为计算模型，指南展示了如何在ABAQUS中实现这一过程，包括编写UMAT子程序的代码框架、参数设定以及如何将模型嵌入到ABAQUS的仿真分析流程中。 在损伤与断裂模拟方面，指南重点介绍了基于应变梯度塑性理论的损伤演化规律，以及如何通过UMAT子程序来计算损伤变量的变化。此外，还涉及了断裂过程的数值模拟，包括裂纹的起始、扩展和最终断裂的模拟方法。 为了帮助理解，指南中还包含了若干个示例文件，这些文件详细记录了模拟分析的步骤和结果，包括损伤与断裂的模拟案例。这些实例不仅加深了读者对理论的理解，也为实际操作提供了范本。 本指南是一份全面而深入的资源，为使用ABAQUS进行应变梯度塑性理论模拟的研究者和工程师提供了系统的方法论和实操指导。通过本指南的学习，用户能够有效地利用UMAT子程序对材料的损伤与断裂行为进行高精度的模拟与分析。

### 微波网络中的参数矩阵定义、推导及其转换 #### 一、Z矩阵（阻抗矩阵） 在微波工程领域，二端口网络是非常重要的组成部分。为了方便分析和计算，引入了不同的参数矩阵来描述这些网络的行为。首先介绍的是**Z矩阵**。 **定义：** Z矩阵用于描述端口电压与端口电流之间的关系。对于一个二端口网络，假设其两个端口的电压分别为\(U_1\)和\(U_2\)，对应的电流分别为\(I_1\)和\(I_2\)，则可以定义Z矩阵如下： \[ \begin{align*} U_1 &= Z_{11}I_1 + Z_{12}I_2 \\ U_2 &= Z_{21}I_1 + Z_{22}I_2 \end{align*} \] 或者用矩阵形式表示为： \[ \begin{bmatrix} U_1 \\ U_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} Z_{11} & Z_{12} \\ Z_{21} & Z_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} I_1 \\ I_2 \end{bmatrix} \] **特殊性质：** - **对于互易网络**：\(Z_{12} = Z_{21}\) - **对于对称网络**：\(Z_{11} = Z_{22}\) - **对于无耗网络**：每个元素都可以表示为纯虚数，即\(Z_{ij} = jX_{ij}\)，其中\(X_{ij}\)为实数。 **归一化阻抗矩阵**： 为了进一步简化计算，通常会定义归一化的电压和电流，以及相应的归一化阻抗矩阵。设归一化电压和电流为\(u\)和\(i\)，则它们与未归一化的电压和电流之间的关系为： \[ \begin{align*} u &= \frac{U}{Z_0} \\ i &= \frac{I}{Z_0} \end{align*} \] 其中\(Z_0\)为参考阻抗。由此，我们可以得到归一化的Z矩阵为： \[ \begin{bmatrix} u_1 \\ u_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} z_{11} & z_{12} \\ z_{21} & z_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} i_1 \\ i_2 \end{bmatrix} \] 这里的\(z_{ij}\)是归一化后的阻抗矩阵元素。 #### 二、Y矩阵（导纳矩阵） **定义：** Y矩阵是用来描述端口电流与端口电压之间的关系的。对于二端口网络，Y矩阵定义为： \[ \begin{align*} I_1 &= Y_{11}U_1 + Y_{12}U_2 \\ I_2 &= Y_{21}U_1 + Y_{22}U_2 \end{align*} \] 或用矩阵形式表示为： \[ \begin{bmatrix} I_1 \\ I_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} Y_{11} & Y_{12} \\ Y_{21} & Y_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} U_1 \\ U_2 \end{bmatrix} \] **特殊性质：** - **对于互易网络**：\(Y_{12} = Y_{21}\) - **对于对称网络**：\(Y_{11} = Y_{22}\) - **对于无耗网络**：每个元素都是纯虚数，即\(Y_{ij} = jB_{ij}\)，其中\(B_{ij}\)为实数。 **归一化导纳矩阵**： 同样地，可以定义归一化的电压和电流，并据此定义归一化的导纳矩阵。设归一化电压和电流为\(u\)和\(i\)，则有： \[ \begin{align*} u &= \frac{U}{Z_0} \\ i &= \frac{I}{Z_0} \end{align*} \] 归一化的Y矩阵为： \[ \begin{bmatrix} i_1 \\ i_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} y_{11} & y_{12} \\ y_{21} & y_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} u_1 \\ u_2 \end{bmatrix} \] 这里的\(y_{ij}\)是归一化后的导纳矩阵元素。 #### 三、A矩阵（散射参数矩阵） A矩阵主要用于描述网络内部的信号传输情况，尤其是信号在不同端口间的传输关系。它通过定义网络输入和输出端口的电压电流比来描述网络特性。A矩阵的定义如下： \[ \begin{align*} \begin{bmatrix} U_1' \\ I_1' \end{bmatrix} &= \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} U_2 \\ -I_2 \end{bmatrix} \end{align*} \] 其中\(U_1'\)和\(I_1'\)分别表示网络输入端口的电压和电流，\(U_2\)和\(-I_2\)分别表示网络输出端口的电压和负电流。 **特殊性质：** - **对于互易网络**：\(A_{12} = -A_{21}\) #### 四、S矩阵（散射矩阵） S矩阵是微波工程中最常用的参数之一，用来描述二端口网络的散射特性。它定义了网络输入端口和输出端口之间反射和透射的比率。S矩阵的定义如下： \[ \begin{align*} \begin{bmatrix} b_1 \\ b_2 \end{bmatrix} &= \begin{bmatrix} S_{11} & S_{12} \\ S_{21} & S_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} a_1 \\ a_2 \end{bmatrix} \end{align*} \] 其中\(a_i\)和\(b_i\)分别表示入射波和反射波的幅度。 **特殊性质：** - **对于互易网络**：\(S_{12} = S_{21}\) #### 五、T矩阵（传输参数矩阵） T矩阵，也称为传输参数矩阵，用于描述信号在二端口网络内部的传输特性。它可以直观地表示信号从一个端口到另一个端口的传输情况。T矩阵定义如下： \[ \begin{align*} \begin{bmatrix} U_2 \\ I_2 \end{bmatrix} &= \begin{bmatrix} T_{11} & T_{12} \\ T_{21} & T_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} U_1 \\ I_1 \end{bmatrix} \end{align*} \] **特殊性质：** - **对于互易网络**：\(T_{11}T_{22} - T_{12}T_{21} = 1\) ### 参数矩阵之间的转换 不同参数矩阵之间可以通过特定的数学变换进行转换，以便于根据实际应用场景选择最适合的参数矩阵进行分析和设计。以下是一些基本的转换公式： - **Z到Y**： \[ \begin{bmatrix} Y_{11} & Y_{12} \\ Y_{21} & Y_{22} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} Z_{11} & Z_{12} \\ Z_{21} & Z_{22} \end{bmatrix}^{-1} \] - **Y到Z**： \[ \begin{bmatrix} Z_{11} & Z_{12} \\ Z_{21} & Z_{22} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} Y_{11} & Y_{12} \\ Y_{21} & Y_{22} \end{bmatrix}^{-1} \] - **Z到S**： \[ \begin{bmatrix} S_{11} & S_{12} \\ S_{21} & S_{22} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{Z_{11}-Z_0}{Z_{11}+Z_0} & \frac{2Z_{12}}{Z_{11}+Z_{22}+Z_0} \\ \frac{2Z_{21}}{Z_{11}+Z_{22}+Z_0} & \frac{Z_{22}-Z_0}{Z_{22}+Z_0} \end{bmatrix} \] - **S到Z**： \[ \begin{bmatrix} Z_{11} & Z_{12} \\ Z_{21} & Z_{22} \end{bmatrix} = Z_0 \begin{bmatrix} \frac{1+S_{11}}{1-S_{11}} & \frac{2S_{12}}{1-S_{11}S_{22}} \\ \frac{2S_{21}}{1-S_{11}S_{22}} & \frac{1+S_{22}}{1-S_{22}} \end{bmatrix} \] 通过上述定义和转换，可以灵活地在不同参数矩阵间进行切换，从而更好地理解微波网络的工作原理，并为其设计提供理论支持。

excel手撕神经网络，小白也能看懂的神经网络