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7月21日 live space又改版了改版好难看啊,尤其是整合Windows Live(tm) 的title还有live search bar的那条横杠不知道有多不和谐。IE负担又加重了,资源占用率迅速飙升,以前轻量级的space这样改掉的话,我不骂街也会有人骂的。
回头再仔细找找改版后的优点,在ie里面打字太卡了,cpu要吃不消了。 7月8日 二零零七年七月七日 七七事变七十周年祭数据选择器有TTL的如74LS151,152,153或者还有CMOS产品等,但都不外乎4选1,8选1或者16选1等等。输入一般都有三个地址输入端A2 A1 A0,还有n个数据输入Di(i=0,1,...,n),之后就是一个输出端口Y。当然控制端口也是有的,通常为一个低电平有效的S非。
利用数据选择器构成组合逻辑电路的方法就是把设计要求的逻辑函数Y=F(A,B,C,D...)写成标准的最小项之和,从中窥探数据输入D0到Dn的预设值,然后由A2A1A0三个地址输入端来控制Y的输出。当然由函数形式直接观察最好。倘若变量较多,使用卡诺图仍然可以解决问题,不过我们这回不是为了得到最简式因此不要乱画圈了。
譬如,用8选1的数据选择器和门电路设计一个带有高位借位输出和低位借位输入的一位全减器。减跟加对计算机比起来不过是互逆的运算,但我们这样的习惯十进制灵长类动物还是应该好好研究一番(尤其是借位部分)二进制的减法运算的。这样才能列写正确的真值表。
又或者,用8选1的数据选择器设计实现逻辑功能 Y=∑m(4,8,9,10,11,14,15)。我们利用Y的卡诺图来确定从D0到D7的数据输入值。
在此,令ABC为地址输入,作出Y的卡诺图如下
AB\CD 00 01 11 10 00 _____ _____
01 1 _____
11 1 1
10 1 1 1 1
使用下划线两两一组划起来做什么呢?两两一组可以保留作为地址输入的ABC变量,看出D在最小项中的变化并圈出最小项出来
m0 m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7
D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
0 0 D非 0 0 1 1 1 //对于m2,A非BC非D非=1而A非BC非D=0,所以D的为止可看出D2应取值D非。
最后的事情就是在选择器上划线路了,space不能涂鸦否则我马上画给你看。
另外,今天是二零零七年七月七日,一九三七年的这一天爆发了七七事变,日军掀起了全面的侵华战争而国军第29路军打响了抗日的第一枪。八年艰苦卓绝的抗战已离我们远去。一晃七十载,我也只好围绕着图书馆努力奋斗。
为勿使国耻重演而读书。
为洗雪国耻而战斗。
由于其先辈的错不悔过,日本这个岛国及其上的岛民将会背负那样一种本应在上个世纪就还清的债务而生活下去。我会努力做好自己的事情不让这样数典忘祖的败类苟延残喘下去。我会好好学习天天向上,为了祖国强盛的那一天努力贡献自己,否则债不认怎么还,否则东汉便有的“汉倭奴国王”的玉玺他们什么时候才心悦诚服的尊崇。
7月7日 July 06, 2007信号的卷子已经要用“钻营”这样意味深长的动词来搭配了。看两个例子:
后项差分:
x(n)=u(n+2)-u(n-2), y(n)=∨x(n) //倒三角。 呵呵,有谁第一反应会是倒三角表达了后项差分的运算? 正如△x(n)是前项差分的意思。
好吧, y(n)=x(n)-x(n-1)=δ(n+2)-δ(n-2)
靠左靠右算法:
时常会碰到这种问题,说给出f1(t)和f2(t)的波形(通常均为矩形波形),然后令y(t)=f1(t)*f2(t)。最后问你y(6)=?
当然我们完全可以把这两个波形在一个坐标轴上反褶,移位乱七八糟瞎搞一番之后弄出来卷积的结果,找到t=6的值填上去。
只是,这种基础性的思维在这种争分夺秒的考卷上显然不是钻营的最佳切入点。
告诉你吧,我们的钻营其实也就是把恶心的f1(t)和f2(t)离散化,做成有限长的序列然后离散卷积嘛,这样就方便了。
但靠左靠右算法会告诉我们,离散化的时候取值在n=k时别忘记分辨f(k-)和f(k+)异同,f(t)在连续的部分还好说,那些间断点的取值若解答者选靠左那么全部靠左离散出序列(即间断点都取f(k-)),反之亦然。这就是同学给我的伟大算法精髓。
之后简单了,比方说吧,
f1(t)→{0,0,1,1,2,2} f2(t)→{0,2,2}
↑ ↑
n=1 n=1 //n=1这样的标记相当之重要,因为没有它最后的答案也无从求起。
之后就是万恶的卷积咯,离散可以用竖式相乘,简便快捷,也是把时域函数离散化卷积的目的。
0 0 1 1 2 2
0 2 2
————————
2 2 4 4
2 2 4 4
0 0 0 0 0 0 //利用序列首位定位卷积结果
————————
2 4 6 8 4
从定位行中间从n=1数到6,对应的结果式6,那么我们得出结论,y(6)=f1(6)*f2(6)=6。
还有今天碰到的俩频域矩形卷积,怎么办呢。唯一快速有效的做法只有一个积分为斜变信号另外一个微分为冲击信号,之后图解法得出结果。哎,为了得到这样的方法我今天浪费了多少青春。
诸如此类的钻营真让我觉得厌恶的要命。大家都用来耍这类小脑瓜聪明的话我们势必也会一点一点钻进自己掘出的深井无法挣脱。
7月4日 July 04. 2007v1(t)=Sa(t/2) e(t)=v1(t-T)-v1(t) H(jw)=e^(-jwt0) |w|<1 求r(t)
时域和频域反复变换
令e(t) <-> E(jw),v1(t) <-> V1(jw)则r(t)=e(t)*h(t) <->
R(jw)=E(jw)H(jw)
=V1(jw)e^(-jwT)e^(-jwt0) - V1(jw)e^(-jwt0)
<->
r(t)=Sa(t/2-T-t0)-Sa(t/2-t0) 得解。
我居然异想天开得要积分积出来,积到天荒地老啊…… |
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