本程序支持用户输入一般表达式，然后输出其对应的函数图形，例如：一次（二次……）函数，三角函数，双曲余弦，双曲正弦，双曲正切，幂函数，指数函数（以10为底，以e为底）。另外，还支持一些供选择的数学图形，例如：圆，椭圆，三叶玫瑰线，四叶玫瑰线，阿基米德螺线，心形线。

提出了一种新颖的微机械谐振式微流量传感器。该传感器采用电磁激励方式。传感器主要由1个3μm厚H型谐振器、1个40μm厚的悬臂梁平板(2000μm×5000μm)以及连接平板和框架的2根40μm厚的支撑梁组成。谐振器采用低应力富硅氮化硅SiN制作,可以方便地使用湿法腐蚀释放谐振器,从而简化工艺流程,提高成品率。文中分析了理论模型、有限元仿真(FEA)、工艺制造和测试结果。测试结果显示,传感器在1 SLM(标准L/min)流量下,频率漂移为500 Hz,分辨率达到5/1000。但在输出(谐振器频率漂移)和输入(气体流量)间存在二次曲线关系。

网上多数是64、256、360个数据的正弦表。对1K数据表的资源很难找，先提供1KROM的正弦16Bit数据表,1K正弦查值表和十进制对应表。

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这是一款利用HTML5 Canvas来模拟三角函数sin图像生成原理，非常直观。随着左侧圆形转动对应的绘制出三角函数sina的正玄函数曲线图像。

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VC 小实验报告：Sin正弦波曲线绘制，包括了坐标方面的技巧和波形绘制方面的知识，都可以从本示例中学习到，源代码简单，运行效果请看截图所示。

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

珍藏cordic算法文档，适合入门。 介 绍 了CORDIC 算法的基 本原 理，分析 了 CORDIC算法的具体计算方法。以计算正弦、余弦为例，给 出了CORDIC 算法的迭代结构流程 ，并 以 Altera 公 司开发 的 ED A 工具 Q uartusII 作为编译 、仿真平台 ，给出用FPGA 实现的硬件仿真结果，选用 Cyclone 系列中的 E PIC6Q240C8 器件，完成了 CORDIC算法的FPGA实现。

x(n)=cos⁡(0.5πn)+0.2sin(0.2πn),n=0,⋯9，求出x(n)的离散傅立叶变换，并画出其幅度谱