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数字电子学是电子学的一个领域,涉及数字信号的研究和使用或产生数字信号的设备工程。这与模拟电子学和模拟信号相反。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电气工程代写|数字电路代写digital circuit代考|EE365

电气工程代写|数字电路代写digital circuit代考|DIFFERENTIAL AMPLIFIERS

A differential amplifier is any two-input amplifier that has an output proportional to the difference of the inputs. The defining equation for a differential amplifier is then:
$$
y_o=A\left(x_{i 1}-x_{i 2}\right),
$$
where the output, $y_o$, and the inputs $\left{x_i\right}$ could be either voltages or currents. Previous discussions in this chapter have explored two differential amplifiers: the difference amplifier (shown in Figure 1.20) and the basic OpAmp itself. Each of these two examples has an output voltage that is proportional to the difference of two input voltages. In the case of the difference amplifier, the output expression was derived to be:
$$
v_o=\frac{R_B}{R_A}\left(v_{i 2}-v_{i 1}\right),
$$
if the resistor values were chosen so that
$$
\frac{R_A}{R_B}=\frac{R_C}{R_D} .
$$
Ideally this amplifier (or any differential amplifier) is sensirive only to the difference in the two input signals, and is completely insensitive to any common component of the two signals. That is, if the difference in inputs remains constant, the output should not vary if the average value of the two inputs changes. Unfortunatély, a diffëpential amplifiêr rareely meéts this goal, and the output has a slight dependence on the average of the input signals. The output for this type of imperfect differential amplifier is given by:
$$
v_o=A_{D M} v_{i D M}+A_{C M} v_{i C M}=A_{D M}\left(v_{i 2}-v_{i 1}\right)+A_{C M}\left(\frac{v_{i 2}+v_{i 1}}{2}\right),
$$
where
$A_{D M}=$ the amplification of the input signal difference, $v_2-v_1$,
and
$A_{C M}=$ the amplification of the input signal average, $\frac{\left(v_2+v_1\right)}{2}$.
The quality of a differential amplifier is displayed in its ability to amplify the differential signal while suppressing the common signal. A measure of this quality is the ratio of the differential gain to the amplification of the average (or common) part of the input signals. The measure of quality is named Common-mode rejection ratio (CMRR) and is usually expressed in decibels (dB). The defining equation for CMRR is:
$$
\mathrm{CMRR}=20 \log {10}\left|\frac{A{D M}}{A_{C M}}\right|
$$

电气工程代写|数字电路代写digital circuit代考|NON-IDEAL CHARACTERISTICS OF OPAMPS

In this section the most significant limitations of the non-ideal Operational Amplifier are discussed. A fundamental understanding of these non-ideal properties allows the electronics designer to choose circuit topologies and parameter values so that the performance of real, practical circuitry closely approximates the ideal case. The concept of an ideal OpAmp has allowed the use of simplified circuit analysis techniques to determine the performance of OpAmp circuits and concentration on the design philosophy behind the various OpAmp circuit topologies. The ideal OpAmp was defined with the following properties:

  • Infinite Voltage Gain
  • Infinite Input Resistance
  • Zero Output Resistance
  • Output Independent of Power Source Characteristics
  • Properties Independent of Input Frequency
    A number of non-ideal characteristics have been considered briefly in prior sections of this chapter:
  • Output Saturation
  • Finite Input Resistance
  • Finite Voltage Gain
  • Non-zero Output Resistance
    These characteristics will be further discussed along with the following additional non-ideal characteristics:
  • Input Parameter Variations
  • Output Parameter Limitations
  • Supply and Package Related Parameters
  • In addition, the performance of an $\mathrm{OpAmp}$ is dependent on the frequency of the input signals. In many low-frequency applications this frequency dependence is not significant: $\mathrm{OpAmps}$ are commonly used in the audio frequency range and beyond without significant distortion. A discussion of frequency dependent behavior and its close relative, slew rate, is beyond the scope of this section: a discussion of the frequency dependence of OpAmp circuit performance can be found in Section $9.9$ (Book 3).
电气工程代写|数字电路代写digital circuit代考|EE365

数字电路代考

电气工程代写|数字电路代写digital circuit代考|DIFFERENTIAL AMPLIFIERS

差分放大器是任何两输入放大器,其输出与输入之差成正比。差分放大器的定义方程为:
$$
y_o=A\left(x_{i 1}-x_{i 2}\right),
$$
哪里的输出, $y_o$ 和输入《left 的分隔符缺失或无法识别 可以是电压或电流。本章前面的讨论探讨了两种差分放大器: 差分放大器 (如图 $1.20$ 所示) 和基本运算放大器本身。这两个示例中的每一个都具有与两个输入电压之差成比例的输出电压。在差分放大器的情兄下,输出表 达式为:
$$
v_o=\frac{R_B}{R_A}\left(v_{i 2}-v_{i 1}\right),
$$
如果选择了电阻值,使得
$$
\frac{R_A}{R_B}=\frac{R_C}{R_D} .
$$
理想情况下,该放大器 (或任何差分放大器) 仅对两个输入信号的差异敏感,而对两个信号的任何共同分量完全不敏感。也就是说,如果输入的差异 保持不变,那么如果两个输入的平均值发生变化,则输出不应发生变化。不幸的是,差分放大器很少能达到这个目标,并且输出稍微依赖于输入信号 的平均值。这种类型的不完美差分放大器的输出由下式给出:
$$
v_o=A_{D M} v_{i D M}+A_{C M} v_{i C M}=A_{D M}\left(v_{i 2}-v_{i 1}\right)+A_{C M}\left(\frac{v_{i 2}+v_{i 1}}{2}\right),
$$
在哪里
$A_{D M}=$ 输入信号差的放大, $v_2-v_1$

$A_{C M}=$ 输入信号平均值的放大, $\frac{\left(v_2+v_1\right)}{2}$.
差分放大器的质量表现在其放大差分信号同时抑制公共信号的能力上。这种质量的衡量标准是差分增益与输入信号的平均 (或公共) 部分的放大率之 比。质量度量称为共模抑制比 (CMRR),通常以分贝 $(\mathrm{dB})$ 表示。CMRR 的定义方程为:
$$
\mathrm{CMRR}=20 \log 10\left|\frac{A D M}{A_{C M}}\right|
$$

电气工程代写|数字电路代写digital circuit代考|NON-IDEAL CHARACTERISTICS OF OPAMPS

在本节中,将讨论非理想运算放大器的最重要限制。对这些非理想特性的基本了解使电子设计人员能够选择电路拓扑和参数值,以便真实、实用电路的性能非常接近理想情况。理想运算放大器的概念允许使用简化的电路分析技术来确定运算放大器电路的性能,并专注于各种运算放大器电路拓扑背后的设计理念。理想的运算放大器具有以下属性:

  • 无限电压增益
  • 无限输入电阻
  • 零输出电阻
  • 输出与电源特性无关
  • 与输入频率无关
    的特性 在本章前面的章节中已经简要考虑了一些非理想特性:
  • 输出饱和
  • 有限输入电阻
  • 有限电压增益
  • 非零输出电阻
    这些特性将与以下额外的非理想特性一起进一步讨论:
  • 输入参数变化
  • 输出参数限制
  • 供应和包装相关参数
  • 此外,一个性能运算放大器取决于输入信号的频率。在许多低频应用中,这种频率依赖性并不显着:运算放大器常用于音频范围及以上,无明显失真。频率相关行为及其密切相关的压摆率的讨论超出了本节的范围:关于运算放大器电路性能的频率相关性的讨论可以在第9.9(第 3 册)。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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