运算放大器篇-第八章 有源滤波器设计 128 采样函数 δ(t)的频域图 δ( )如下： 经过滤波的信号跟 δ( )卷积如下： 可以看到在频域轴上，频谱周期延拓。在滤波器的过渡带内会产生频谱混叠，只要混叠区 域不干扰到有用信号频谱（混叠区域幅度足够小或者避开有用信号区域）就不会产生错误。根 据频谱的对称性，0 到 fs/2 的区域被称为奈奎斯特域。由于实际中滤波器不能做到 0 过渡带， 所以采样率 fs要大于信号带宽 fa的数倍。回顾完信号采样定理，我们来看一个具体的例子。 假设我们感兴趣信号的最高频率为 100Hz，幅度为 0-4Vpp，我们使用 2ksps 的采样率对 信号采样，期望达到 12 位的精度，如下图： Fa＝100H 为我们感兴趣的最高频率，我们设置它为低通滤波器的-3dB 截止频率。Fs 为 采样率 2kHz，根据奈奎斯特采样定律，超过 fs/2 的信号将混叠到 0-fs/2 频段中，其中 fs-fa 到 fs 间的频率成分将混叠回 0-fa 频段内，为了保证 0-fa 频段内 12 位的精度，即 72dB 的动态范 围（72db=20*log (2^12) 计算 12 位 ADC 的动态范围），高于 fs-fa 的频率分量都应该被低通滤 波器限制在-72dBc 以下（将 ADC 的最大量程归一化后为 0db，则 12bit ADC 能测量到的最小 信号为-72db，要使混叠到带内的信号不干扰 ADC 采样，则需要衰减到-72db 以下）。所以我 们的过渡带为 fs-fa＝1.9kHz，阻带衰减量为 72dB。

运算放大器篇-第八章 有源滤波器设计 140 由于 Delta-Sigma ADC 常常用数 MHz 的采样率对数 Hz 的信号进行过采样，因此在模拟 滤波器端，Delta-Sigma ADC 通常只需要一个简单的 RC 滤波器，这个 RC 滤波器可能会大大 提高你的设计精度： 8.6 多阶滤波器如何增强过渡带的陡峭度 大家都有一个概念，就是滤波器阶数越多过渡带越陡峭。如果问这个作用的原理，估计 多数人回答不出来。数学分析来解释太过冗长，这里用一个实际的例子，介绍一下多级滤波 器增加过渡带陡峭度的原理。从这个例子中也可以看到一种分析问题的方法，以及 TINA-TI 仿真在模拟电路中的重要性。

7.4 元件的布局布线 7.4.1 元件放置策略 开关电源电路中包括控制器，MOS管，电感，输入输出电容和反馈信号链路。这个元件分 为功率器件和小信号器件，有些器件中有高 di/dt 的电流，所以对于元件的放置有很多讲究， 关系到电路的性能和稳定性。  先设计电源通道布局。为高电流通路设计一个干净的能量通路，保持对称的多相布局。  把输出电流回路连回到输入电源 GND也许会有帮助  放置感应电阻和电感，然后放置 FET和输入电容。  时刻注意所需的覆铜宽度。  保证输入和输出穿过电容器。 有一种说法，控制器是设计部分最重要的，因此，应当从控制器开始设计。事实远非如 此。应该从功率通道元件开始，因为它们体积大，需要更粗的连线。布小信号线要比布较粗 的功率线容易的多。

为实现智能小车的全方位控制,以 Atmega16A 单片机为系统控制核心、安卓智能手机为遥控平台、HC-06为车载蓝牙模块,设计了一款智能小车.利用LabVIEW制作人机交互界面,通过无线方式采集小车的运动状态数据来判断小车的速度和方向.根据小车的状态数据,在人机交互界面中模拟小车的运动.结果表明:该系统能监测小车的运动状态,实现运动模拟及轨迹绘制,可为后期地质灾害监测应用的研究奠定基础.

椭圆轨迹绘制MATLAB程序，采用等弦差法，验证可行，显示椭圆轨迹

基于MATLAB的根轨迹绘制与性能分析 基于MATLAB的根轨迹绘制与性能分析

Implementation of Trajectory classes and functions built on top of GeoPandas MovingPandas MovingPandas 基于 GeoPandas 实现了一个 Trajectory 类和相应的方法。 您可以在 MyBinder 笔记本中试用 MovingPandas - 无需安装：文档 官方文档托管在 ReadTheDocs 上：https://movingpandas.readthedocs.io 简介 基于常见简单特征的数据模型，其中轨迹由带时间戳的几何图形组成，可以轻松实现在 GIS 环境中，但它们缺乏对时间维度的支持，例如持续时间和速度的函数。 与此形成鲜明对比的是，Pandas 数据分析库的开发重点是时间序列。 通过选择 Pandas 数据结构（1D 系列和 2D DataFrames）作为 MovingPandas 的基础，我们可以访问该库的内置功能，包括：对时间戳和其他列类型的灵活索引； 内存高效的稀疏数据结构，用于大部分丢失或大部分不变的数据； 一个集成的“分组依据”引擎，用于

利用百度地图API进行的测试，包括线路规划，轨迹绘制等

（节目中的评论是意大利语，对不起。） 程序“perteig”将矩阵 M、扰动矩阵 B 和整数 T 作为输入。 T 定义最终绘图的准确性。 M 是我们开始的矩阵。 该程序使用 t=n/T (n=0,1,2,...,T) 计算 M+tB 并在每一步绘制复平面上该矩阵的特征值。 所以，当我们将 B 添加到 M 时，我们终于可以看到 M 的本征值如何在复平面上移动。 为了进行一些随机探索，函数'randevoeig(n,kA,kB,T)'定义了两个随机复整数矩阵A和B（大小系数分别为kA和kB），并将它们写入文件中。 .csv; 然后，它运行 perteig(A,B,T)。

主要介绍了在vue中高德地图引入和轨迹的绘制的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧