Evolving evolutionary algorithms using multi expression programming

Evolving Evolutionary Algorithms

using Multi Expression Programming

Mihai Oltean and Crina Gro?s an

Department of Computer Science

Faculty of Mathematics and Computer Science

Babe?s-Bolyai University,Kog?a lniceanu1

Cluj-Napoca,3400,Romania.

{moltean,cgrosan}@cs.ubbcluj.ro

Abstract.Finding the optimal parameter setting(i.e.the optimal pop-

ulation size,the optimal mutation probability,the optimal evolutionary

model etc)for an Evolutionary Algorithm(EA)is a di?cult task.In-

stead of evolving only the parameters of the algorithm we will evolve

an entire EA capable of solving a particular problem.For this purpose

the Multi Expression Programming(MEP)technique is used.Each MEP

chromosome will encode multiple EAs.An nongenerational EA for func-

tion optimization is evolved in this paper.Numerical experiments show

the e?ectiveness of this approach.

1Introduction

Evolutionary Algorithms(EAs)[2,5]are nonconventional tools for solving dif-?cult real-world problems.They were developed under the pressure generated by the inability of classical(mathematical)methods to solve some real-world problems.Many of these unsolved problems are(or could be turned into)opti-mization problems.Solving an optimization problem means?nding of solutions that maximize or minimize a criteria function[2].

Many EAs were proposed for dealing with optimization problems.Many so-lution representations and search operators were proposed and tested within a wide range of evolutionary models.There are several natural questions that are to be answered in all of these evolutionary models:which is the optimal popula-tion size?,which is the optimal individual representation?,which are the optimal probabilities for applying speci?c genetic operators?,which is the optimal num-ber of generations before halting the evolution?etc.

A breakthrough arose in1995when Wolpert and McReady unveiled their work on the No Free Lunch(NFL)theorems[8].The NFL theorems state that all of the black-box algorithms perform equally well over the entire set of op-timization problems.(A black-box algorithm does not take into account any information about the problem or the particular instance being solved.)The magnitudes of the NFL results stroke all of the e?orts for developing a uni-versal black-box optimization algorithm able to solve best all the optimization problems.

In their attempt to solve problems,men delegated computers to develop algorithms able to perform certain tasks.The most prominent e?ort in this direction is Genetic Programming(GP)[3],an evolutionary technique used for breeding a population of computer programs.Instead of evolving solutions for a particular problem instance,GP is mainly intended for discovering computer programs able to solve particular classes of problems.(This statement is only partially true,since the discovery of computer programs may be also viewed as a technique for solving a particular problem instance.The following could be an example of a problem:’Find a computer program that calculates the sum of the elements of an array of integers.’)

There are many such approaches so far in the GP literature[1].The evolving of deterministic computer programs able to solve speci?c problems requires a lot of e?ort.

Instead of evolving deterministic computer programs we will try to evolve a full-featured evolutionary algorithm(i.e.the output of our main program will be an EA able to perform a given task).Thus we will work with EAs at two levels:the?rst(macro)level consists of a steady-state EA[6]which uses a?xed population size,a?xed mutation probability,a?xed crossover probability etc. The second(micro)level consists of the solution encoded in a chromosome from the GA on the?rst level.

Having this aim in view we use an evolutionary model similar to Multi Ex-pression Programming(MEP)[4]1which is very suitable for evolving computer programs that may be easily translated into an imperative language(like C or Pascal).The evolved EA is a nongenerational one(i.e.there is no cycle during evolution).

The paper is organized as follows:the MEP technique is described in section 2.The model used for evolving EAs is presented in section3.The way in which the?tness of an MEP individual is computed is described in section4.Several numerical experiments are performed in section5.

2MEP technique

The Multi Expression Programming(MEP)technique is described in this sec-tion.

2.1The MEP Algorithm

In this paper we use steady-state[6]as the underlying mechanism for MEP. The steady-state MEP algorithm starts with a randomly chosen population of individuals.The following steps are repeated until a termination condition is reached:Two parents are selected(out of4individuals)by using a binary tour-nament procedure[3]and they are recombined with a?xed crossover probability. By the recombination of two parents two,o?spring are obtained.The o?spring 1MEP source code is available at www.mep.cs.ubbcluj.ro.

are mutated and the best of them replaces the worst individual in the current population(if the o?spring is better than the worst individual in the current population).

2.2The MEP representation

The MEP genes are(represented by)substrings of variable length.The number of genes in a chromosome is constant and it represents the chromosome length.Each gene encodes a terminal(an element in the terminal set T)or a function symbol (an element in the function set F).A gene encoding a function includes pointers towards the function arguments.Function parameters always have indices of lower values than the position of that function itself in the chromosome.

According to the proposed representation scheme,the?rst symbol in a chro-mosome must be a terminal symbol.In this way only syntactically correct pro-grams are obtained.

Example

We use a representation where the numbers on the left positions stand for gene labels(or memory addresses).Labels do not belong to the chromosome, they are provided only for explanatory purposes.An example of a chromosome is given below(assuming that T={a,b,c,d}and F={+,-,*,/}):

1:a

2:b

3:+1,2

4:c

5:d

6:+4,5

7:*2,6

2.3The MEP phenotypic transcription

This section is devoted to describing the way in which the MEP individuals are translated into computer programs.

The MEP chromosomes are read in a top-down fashion starting with the?rst position.A terminal symbol speci?es a simple expression.A function symbol speci?es a complex expression(formed by linking the operands speci?ed by the argument positions with the current function symbol).

For instance,genes1,2,4and5in the previous example encode simple expressions formed by a single terminal symbol.These expressions are:E1=a; E2=b;E4=c;E5=d.

Gene3indicates the operation+on the operands located at positions1and 2of the chromosome.Therefore gene3encodes the expression:E3=a+b.

Gene6indicates the operation+on the operands located at positions4and 5.Therefore gene6encodes the expression:E6=c+d.

Gene7indicates the operation*on the operands located at positions2and 6.Therefore gene7encodes the expression:E3=b?(c+d).

We have to choose one of these expressions(E1,...,E7)to represent the chromosome.There is neither theoretical nor practical evidence that one of them is better than the others.Thus,we choose to encode multiple solutions in a single chromosome.Each MEP chromosome encodes a number of expressions equal to the chromosome length(the number of genes).The expression associated to each chromosome position is obtained by reading the chromosome bottom-up from the current position,by following the links provided by the functions pointers. The?tness of each expression encoded in a MEP chromosome is computed in a conventional manner(the?tness depends on the problem being solved).The best expression encoded in a MEP chromosome is chosen to represent the chromosome (the?tness of a MEP individual equals the?tness of the best expression encoded in that chromosome).

3The Evolutionary Model

In order to use MEP for evolving EAs we have to de?ne a set of terminal symbols and a set of function symbols.When we de?ne these sets we have to keep in mind that the value stored by a terminal symbol is independent of other symbols in the chromosome and a function symbol changes the solution stored in another gene.

An EA usually has4types of genetic operators:

–Initialize-randomly initializes a solution,

–Select-selects the best solution among several already existing solutions

–Crossover-recombines two already existing solutions,

–Mutate-varies an already existing solution.

These operators will act as symbols that may appear into an MEP chromo-some.The only operator that generates a solution independent of the already existing solutions is the Initialize operator.This operator will constitute the ter-minal set.The other operators will be considered function symbols.Thus,we have T={Initialize},F={Select,Crossover,Mutate}.

A MEP chromosome C,storing an evolutionary algorithm is:

1:Initialize{Randomly generates a solution.}

2:Initialize{Randomly generates another solution.}

3:Mutate1{Mutates the solution stored on position1}

4:Select1,3{Selects the best solution from those}

{stored on positions1and3}

5:Crossover2,4{Recombines the solutions on positions2and4} 6:Mutate4{Mutates the solution stored on position4}

7:Mutate5{Mutates the solution stored on position5}

8:Crossover2,6{Recombines the solutions on positions2and6}

This MEP chromosome encodes multiple evolutionary algorithms.Each EA is obtained by reading the chromosome bottom up,starting with the current gene and following the links provided by the function pointers.Thus we deal with EAs at two di?erent levels:a micro level representing the evolutionary algorithm encoded in a MEP chromosome and a macro level GA,which evolves MEP individuals.The number of genetic operators(initializations,crossovers, mutations,selections)is not?xed and it may vary between1and the MEP chromosome length.These values are automatically discovered by the evolution. The macro level GA execution is bound by the known rules for GAs(see[2]).

For instance,the chromosome de?ned above encodes8EAs.They are given in Table1.

Table1.Evolutionary Algorithms encoded in the MEP chromosome C EA1EA2EA3EA4

i1=Initialize i1=Initialize i1=Initialize i1=Initialize

i2=Mutate(i1)i2=Mutate(i1)

i3=Select(i1,i2) EA5EA6EA7EA8

i1=Initialize i1=Initialize i1=Initialize i1=Initialize

i2=Initialize i2=Mutate(i1)i2=Initialize i2=Initialize

i3=Mutate(i1)i3=Select(i1,i2)i3=Mutate(i1)i3=Mutate(i1)

i4=Select(i1,i3)i4=Mutate(i3)i4=Select(i1,i3)i4=Select(i1,i3)

i5=Crossover(i1,i4)i5=Crossover(i2,i4)i5=Mutate(i4)

i6=Mutate(i5)i6=Crossover(i2,i5)

Remarks:

(i)In our model the Crossover operator always generates a single o?spring from

two parents.The crossover operators generating two o?spring may also be designed to?t our evolutionary model.

(ii)The Select operator acts as a binary tournament selection.The best out of two individuals is always accepted as the selection result.

(iii)The Initialize,Crossover and Mutate operators are problem dependent.

4Fitness assignement

We have to compute the quality of each EA encoded in the chromosome in order to establish the?tness of a MEP individual.For this purpose each EA encoded in a MEP chromosome is run on the particular problem being solved.

Roughly speaking the?tness of a MEP individual is equal to the?tness of the best solution generated by one of the evolutionary algorithms encoded in that MEP chromosome.But,since the EAs encoded in a MEP chromosome use

pseudo-random numbers it is likely that successive runs of the same EA generate completely di?erent solutions.This stability problem is handled in the following manner:each EA encoded in a MEP chromosome is executed(run)more times and the?tness of a MEP chromosome is the average of the?tness of the best EA encoded in that chromosome over all runs.In all of the experiments performed in this paper each EA encoded into a MEP chromosome was run200times.

5Numerical experiments

In this section,we evolve an EA for function optimization.For training purposes we use the Griewangks function[7].

Griewangks test function is de?ned by the equation(1).

f(x)=

1

4000

n

i=1

x2i?

n

i=1

cos

x i

√

i

+1(1)

The domain of de?nition is[?500,500]n.We use n=5in this paper.The optimal solution is x0=(0,...,0)and f(x0)=0.Griewangk’s test function has many widespread local minima which are regularly distributed.

An important issue concerns the representation of the solutions evolved by the EAs encoded in an MEP chromosome and the speci?c genetic operators used for this purpose.The solutions evolved by the EAs encoded in MEP chromo-somes are represented by using real values[2](i.e.a chromosome of the second level EA is an array of real values).By initialization,a random point within

the de?nition domain is generated.The convex crossover withα=1

2and the

Gaussian mutation withσ=0.5are used.

5.1Experiment1

In this experiment we are interested in seeing the way in which the quality of the best evolved EA improves as the search process advances.The MEP algorithm parameters are:Population size=100;Code length=3000genes; Number of generations=100;Crossover kind=Uniform;Crossover probability =0.7;Mutations/chromosome=5;Terminal set={Initialize};Function set ={Select,Crossover,Mutate}.The results of this experiment are depicted in Fig.1.

Fig.1clearly shows the e?ectiveness of our approach.The MEP technique is able to evolve an EA for solving optimization problems.The quality of the best evolved EA is8.5at generation0.That means that the?tness of the best solution obtained by the best evolved EA is8.5(averaged over200runs).This is a good result,knowing that the worst solution over the de?nition domain is about313.After100generations the quality of the best evolved EA is3.36.

Fig.1.The?tness of the best individual in the best run and the average(over10runs) of the?tness of the best individual over all runs.

5.2Experiment2

We are also interested in seeing how the structure of the best evolved EA changed during the search process.

The evolution of the number of the genetic operators used by the best evolved EA is depicted in Fig.2.

Fig.2.The?tness of the best individual in the best run and the average(over10runs) of the?tness of the best individual over all runs.

From Fig.2it can be seen that the number of the genetic operators used by the best EA increases as the search process advances.For instance the averaged number of Initializations in the best EA from generation0is27,while the averaged number of Initializations in the best evolved EA(after100generations)

is43.The averaged number of Mutations is small(less than18)when compared to the number of occurrences of other genetic operators.

6Conclusions and further work

A minutely described method for evolving evolutionary algorithms has been proposed in this paper.The numerical experiments emphasize the robustness and the e?ectiveness of this approach.

Further numerical experiments will analyze the relationship between the MEP parameters(such as the population size,the chromosome length,and the mutation probability)and the ability of the evolved EA to?nd optimal solutions. It is expected that an increased population size will bring about a substantial increase in the evolved EA performances.

The generalization ability of the evolved EA(how well it will perform on some new test problems)will also be studied.A larger set of functions should be used in order to increase the generalization ability.

An important issue is related to the amount of memory required by the evolved EA.No optimization regarding the memory used by the evolved EA was done in this paper.For instance,if the evolved EA performs20Initializations, 25it Selections,50Crossover and15it Mutations,the memory required by the algorithm is110times the memory required for storing an individual.It is obvious that this amount of memory can be reduced because some memory locations can be overridden by newly created individuals.A simple algorithm that checks whether a memory location will be accessed or not in the future can be used for this purpose.

References

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report SFI-TR-02-010,Santa Fe Institute(1995)

实验六 集成运算放大器的应用模拟运算

实验六 集成运算放大器的应用（一） 模拟运算电路 预习部分 一、实验目的 1. 研究由集成运算放大器组成的比例、加法、减法和积分等基本运算电路的功能。 2. 掌握运算放大器的使用方法，了解其在实际应用时应考虑的一些问题。 二、实验原理 集成运算放大器是一种具有高电压放大倍数的直接耦合多级放大电路。本实验采用的集成运放型号为μA741，引脚排列如图2-7-1所示。它是八脚双列直插式组件，②脚和③脚为反相和同相输入端，⑥脚为输出端，⑦脚和④脚为正，负电源端，①脚和⑤脚为失调调零端，①⑤脚之间可接入一只几十K Ω的电位器并将滑动触头接到负电源端。 ⑧脚为空脚。 当外部接入不同的线性或非线性元器件组成输入和负反馈电路时，可以灵活地实现各种特定的函数关系。在线性应用方面，可组成比例、加法、减法、积分、微分、对数等模拟运算电路。 1) 反相比例运算电路 电路如图2-7-2所示。对于理想运放， 该电路 的输出电压与输入电压之间的关系为 Uo ＝－（R F / R 1）Ui 为了减小输入级偏置电流引起的运算误差，在 同相输入端应接入平衡电阻 R 2＝R 1‖R F 。 2) 反相加法电路 图2-7-2 反相比例运算电路 图2-7-3反相加法运算电路 电路如图2-7-3所示，输出电压与输入电压之间的关系为 F i F i F O //R //R R R U R R U R R U 2132211 =??? ? ??+-= 图2-7-1 μA741管脚图

3) 同相比例运算电路 图2-7-4(a)是同相比例运算电路，它的输出电压与输入电压之间的关系为 Uo ＝（1＋R F / R 1）Ui R 2＝R 1 // R F 当R 1→∞时，Uo ＝Ui ，即得到如图2-7-4(b)所示的电压跟随器。图中R 2＝R F ，用以减小漂移和起保护作用。一般R F 取10K Ω，R F 太小起不到保护作用，太大则影响跟随性。 (a) 同相比例运算电路 (b) 电压跟随器 图2-7-4 同相比例运算电路 4) 差动放大电路（减法器） 对于图2-7-5所示的减法运算电路，当R 1＝R 2，R 3＝R F 时， 有如下关系式 图2-7-5 减法运算电路 图2-7-6 积分运算电路 5) 积分运算电路 反相积分电路如图2-7-6所示。在理想化条件下，输出电压uo 等于 ()()01 C t i O U dt U RC t U +-=? 式中 Uc(o)是t ＝0时刻电容C 两端的电压值，即初始值。 如果u i (t)是幅值为E 的阶跃电压，并设Uc(o)＝0，则 ()RC E Edt RC t U t O -=-=?01 即输出电压 Uo(t)随时间增长而线性下降。显然R C 的数值越大，达到给定的Uo 值所需的时间就越长。积分输出电压所能达到的最大值受集成运放最大输出范围的限值。 ()121 i i F O U U R R U -=

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部编版语文三年级上册各单元教材分析第一单元 一、单元及课文内容分析 1.本单元主题： 本单元课文主要是围绕“想象生活”这个专题进行编排的。主要由《大青树下的小学》《花的学校》和《不懂就要问》3篇课文组成。目的引导学生学会把握课文的主要内容，体会和想象童年生活的美妙，热爱学习生活，积极向上。 2.本单元重点： （1）阅读时，关注有新鲜感的词语和句子。3篇课文中语句表达非常精妙，学会抓住关键词句理解课文。比如，《大青树下的小学》中的提到的“傣族、景颇族、阿昌族、德昂族”使学生感到这是一所体现民族大团结的学校；《花的学校》中的“湿润的东风走过荒野，在竹林中吹着口笛”是拟人的句子，使花草树木皆有童趣；《不懂就要问》中“学问学问，不懂就要问。 为了弄清楚道理，就是挨打也值得。”感受孙中山勤学好问的精神。教学时，教师要引导学生感受这些词句的含义，学会积累，学会体会。 （2）学习书面表达，体会习作的乐趣。本单元安排了习作《猜猜他是谁》，由于本单元是三年级上册的第一个单元，意味着学生第一次接触到书面表达，第一次有了习作的概念。学会先说后写，抓住人物主要特点写，学习习作的格式。 二、单元教学要点和课时安排 内容教学要点课时教学建议 1大青树下的小学本课讲述了大青树下民族小学学生幸福的学习生活，重点是能够抓住关键句子，产生民族团结的自豪感。1.鼓励学生多种方法识字。 2.借助图片、描写窗外的安静和小动物凑热闹的句子理解课文内容。

2花的学校本课以诗歌的语言描述了雨中花儿在绿草上跳舞、狂欢的情景，重点是想象诗歌所描绘的画面，体会诗歌的语言。 1.多元认字。 2 .能够借助图片、关键句、体会课文富于童真童趣的语言和丰富细腻的想象。 3 *不懂就要问本文讲了孙中山对待学问不懂就问，不怕挨打。重点是按照“阅读提示“的要求独立阅读课文，把握课文的主要内容。 1.根据提示，自己阅读，找出有新鲜感的词句，学会和同学交流。 2.多元识字。 口语交际本次口语交际是以“我的暑假生活”为交际内容。重点是选择别人感兴趣的内容讲清楚。 1.选择别人可能感兴趣的内容重点讲述。 2.恰当使用图片和实物。习作本次习作以《猜猜他是谁》为题目，重点是抓住人物的显著特征去写。 1.抓住让人印象深刻的特点写。 2.注意习作格式：开头空两格。 语文园地本次学习园地主要内容是学会积累词句，学习成语，练习感情朗读，创造名字，理解积累古诗《所见》。重点是积累词句、成语、古诗，会感情朗读，给兴趣小组起个响亮的名字。 1.学会积累好词好句。 2.合作探究法给兴趣小组起名字，图文结合学习古诗。 第二单元 一、单元及课文内容分析

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11. 下面是4名同学百米赛跑成绩统计。 姓名李新金明张峰赵童 成绩/秒14.4 13.7 13.9 14.1 （2）第一名比第三名快多少秒? 12. 1只熊猫每天吃18丁克食物，动物园里有3只熊猫，一周(7天)要准备多少千克食物? 13. 吊车每次吊35吨货物，照这样吊8次，一共吊运货物多少吨？ 14. 根据下图回答问题。 （1）描述丽丽从学校出发，先乘车到艺术学院，然后再步行到爷爷家的路线。她从学校上公交车．先向______行驶______站到超市，再向______行驶______站到图书馆，再向______行驶______站到浴池，再向______行驶______站到健身馆，冉向______行驶______站到公园，最后向______行驶______站即可到艺术学院，她要到爷爷家，还得再向______走______站。 （2）描述丽丽从家到学校的行走路线。 （3）你还能提出哪些数学问题?提示问题并解答． 15. 最贵的文具比最便宜的文具贵多少元？ 16. 操场的跑道是400米，跑了2圈，还差（）是1千米． A .800米 B .600米

最新部编版三年级上册语文近反义词汇总(2019年)

反义词 1《大青树下的小学》 早晨——傍晚鲜艳——暗淡打扮——卸妆 敬爱——轻视敬礼——还礼朗读——默读 安静——喧闹这些——那些好奇——平常 招引——排斥古老——现代粗壮——瘦弱 2《花的学校》 阵雨——晴天荒野——良田狂欢——孤单 放假——开学狂风——和风急急忙忙——慢慢腾腾自然——人工能够——不能双臂——双腿 5《铺满金色巴掌的水泥道》 放晴——转阴明朗——阴暗尽头——起点 平展——坎坷歌唱——说白迟到——早退 6《秋天的雨》 清凉——炎热留意——疏忽香甜——甘苦 丰收——荒歉 8《去年的树》 寒冷——暖和离开——回一定——可能 剩下——缺少山谷——山峰告诉——隐瞒 10《在牛肚子里旅行》 旅行——家居要好——不和咱们——你们

答应—反对做梦——实际可怜——幸福 得及——不及拼命——敷衍 大吃一惊——神情自若马上——缓慢 刚才——后光亮——昏暗 12《总也倒不了的老屋》 安心——担心主人——客人注意——大意 根本——关键漂亮——丑陋 15《搭船的鸟》 母亲——父亲外祖父——外祖母用力——乏力船头——船尾翠绿——枯黄静悄悄——闹哄哄捕鱼——放鱼 16《金色的草地》 乡下——都市盛开——凋谢常常——偶尔 一本正经——嬉皮笑脸而是——不是 合拢——分开有趣——无聊喜爱——厌恶 睡觉——起床 18《富饶的西沙群岛》 群岛——孤岛部分——全体优美——丑恶 交错——重叠海底——天上海面——天空 成群结队——形单影只周身——部分 宝贵——低贱祖国——异国发展——倒退 必将——未必

19《海滨小城》 远处——近处满载——空虚靠岸——出海 整洁——杂乱 20《美丽的小兴安岭》 东北——西南挡住——让开显得——隐藏 名贵——廉价巨大——渺小 21《大自然的声音》 美妙——丑恶轻柔——粗野温柔——暴躁 激动——冷静合奏——独奏充满——空虚 喜欢——厌恶所有——部分轻快——沉重 合唱——独唱 22《父亲、树林和鸟》 父亲——母亲童年——暮年茫然——明白 轻声——大声生怕——无畏问题——答案 抖动——镇静沉重——轻快 23《带刺的朋友》 无数——少数新月——满月后院——前厅 忽然——逐渐圆乎乎——瘦巴巴赶忙——迟缓注视——无视暗暗——公开兴许——一定 清楚——模糊活动——静止匆匆——慢慢 散落——集合归拢——摊开急火火——慢悠悠聪明——愚笨本事高明——一事无成

运算放大电路实验报告

实验报告 课程名称：电子电路设计与仿真 实验名称：集成运算放大器的运用 班级：计算机18-4班 姓名：祁金文 学号：5011214406

实验目的 1.通过实验，进一步理解集成运算放大器线性应用电路的特点。 2.掌握集成运算放大器基本线性应用电路的设计方法。 3.了解限幅放大器的转移特性以及转移特性曲线的绘制方法。 集成运算放大器放大电路概述 集成电路是一种将“管”和“路”紧密结合的器件，它以半导 体单晶硅为芯片，采用专门的制造工艺，把晶体管、场效应管、 二极管、电阻和电容等元件及它们之间的连线所组成的完整电路 制作在一起，使之具有特定的功能。集成放大电路最初多用于各 种模拟信号的运算（如比例、求和、求差、积分、微分……）上， 故被称为运算放大电路，简称集成运放。集成运放广泛用于模拟 信号的处理和产生电路之中，因其高性价能地价位，在大多数情 况下，已经取代了分立元件放大电路。 反相比例放大电路 输入输出关系: i o V R R V 12-=i R o V R R V R R V 1 212)1(-+=

输入电阻:Ri=R1 反相比例运算电路 反相加法运算电路 反相比例放大电路仿真电路图

压输入输出波形图 同相比例放大电路 输入输出关系: i o V R R V )1(12+=R o V R R V R R V 1 2i 12)1(-+=

输入电阻:Ri=∞ 输出电阻:Ro=0 同相比例放大电路仿真电路图 电压输入输出波形图

差动放大电路电路图 差动放大电路仿真电路图 五：实验步骤： 1.反相比例运算电路 （1）设计一个反相放大器，Au=-5V，Rf=10KΩ，供电电压为±12V。

最新部编三年级上册语文期中复习资料完美版(全)

部编教材三年级上册期中复习资料 一、多音字 ji ǎ（假如） b ēi （背包） qu ān （画圈） ji à（放假） b èi （背书） ju àn （羊圈） ti āo （挑选） l éi （果实累累） zh ēng （挣扎） ti ǎo （挑动） l ě i （积累） zh èng （挣脱） l èi （劳累） y īn ɡ（应该） ɡū（骨碌） j ī（几乎） y ìn ɡ（回应） ɡǔ（骨头） j ǐ（几个） ch ǔ（相处） sh āo （稍后） q ū（弯曲） ch ù（住处） sh ào （稍息） q ǔ（歌曲） p ēn （喷水） hu ǎng （明晃晃） d ā（答应） p èn （喷香） hu àng （摇晃） d á（回答） ma （是吗） d ān （担心） y ā（压力） m á（干吗） d àn （挑担） y à（压根） zh ōng （中间） t án （弹琴） sh ān （扇动） zh òng （打中） d àn （子弹） sh àn （扇子） 二、形近字组词。 粗（粗壮） 杨（杨树） 荒（荒野） 壮（壮大） 假 背 圈 挑 累 挣 应 骨 几 处 稍 曲 喷 晃 答 吗 担 压 中 弹 扇

祖（祖国）扬（飞扬）慌（惊慌）妆（化妆） 爱（喜爱）挑（挑动）径（路径）惊（惊奇） 暖（温暖）跳（跳高）经（经常）掠（掠过） 旅（旅游）列（排列）绒（绒毛）饱（吃饱） 族（民族）例（照例）线（电线）泡（泡泡） 三、易错词语 绒球荒野罚站衣裳照例鸦雀无声双臂粘贴地板地毯熨帖凌乱雨靴增添一枚衔接歌吟篱落篱笆脚印舒展围裙温暖根茎贮藏奶酪墙壁路径花瓣钥匙颗粒小偷苏轼杜牧泰戈尔叶绍翁安徒生丹麦 比喻拟人夸张排比反问 1.与“人体”有关的的四字词， 摇头晃脑披头散发张牙舞爪提心吊胆面红耳赤手忙脚乱眼疾手快口干舌燥七嘴八舌心灵手巧呆头呆脑手舞足蹈 2.与四个季节有关的四字词。 （1）春天：春回大地春暖花开柳绿花红万物复苏（2）夏天：烈日炎炎烈日当空艳阳高照骄阳似火

【人教版】三年级数学上册期末专项复习：填空题

三年级数学上册填空题复习汇总 一、填空 钟面上有（）个大格，每格大格有（）个小格。 2时=（）分 4分=（）秒 75秒=（）分（）秒 180分=（）时 65分=（）时（）分 2分15秒=（）秒 3时18分=（）分 1千米=（）米 6千米+1千米=（）米 500-300=（） 9000千克=( )吨 4吨-3000千克= 1200千克-200千克= 2.4吨=（）千克 5千米=（）米 10千米=（）米 6米=（）分米 100毫米=（）厘米（）米=4千米 9000千克=( )吨10厘米=（）分米 59厘米=（）分米（）厘米；100分米-80厘米=（）厘米；12吨-200千克=（）千克；2500千克-500千克=（）吨 1小时＝（）分 1分＝（）秒 玉米每袋重100千克,( ) 袋就是1吨. 个数加27 之后等于92,这个数是( ) 1．我们生活、学习和劳动都有一定的时间，（）可以告诉我们时间。 2．钟面上有（）个大格（从一个数到下一个数），时针走一大格的时间是（）小时，时针走一大格，分钟正好走一圈，是（）分钟。分针走1小格，秒针走1圈，是（）秒。 4．钟面上时针指着8，分针指着12是（）时整。 5．钟面上时针指着6，分针指着12是（）时整。这时时针和分针在一条直线上。 6．钟面上时针走过7，分针从12起走了30个小格，这一时刻是（）

时（）分。 7．时针在9和10之间，分针指着7，是（）时（）分。 8．在钟面上秒针走了3个数字，走了（）秒，走了8个数字是走了（）秒。 9．从上海开往南京的火车，甲车是6:50开，乙车是7:30开，（）车开的早。 10．小军每天6:20起床，小青每天6:25起床，（）起床早。 11．跑60米，小红用14秒，小英用12秒，小云用13秒。三人中（）跑的最快。 12．月亮每秒绕地球行8千米，地球绕太阳每秒行29千米。地球比月亮每秒多行（）千米。 13．声音每秒在空气中行332米，炮弹每秒比声音快667米，炮弹每秒飞行（）米。 14. 我们学过的时间单位有（）、（）和（），其中（）是最小的时间单位。 15. 钟面上一共有（）个大格，每个大格分成了（）个小格，钟面上一共有（）个小格。时针走一大格的时间是（）；分针走一小格的时间是（）；16. 时针走一大格，分针走（）小格，分针走了（）分；秒针走一圈，分针走（）小格，是（）分。17. 时针从数字3走到数字6，经过的时间是（）；分针从数字3走到数字6，经过的时间是（）；秒针从数字3走到数字6，经过的时间是（）。 18. 8：30：25是（）时（）分（）秒。 19. 一节课是（）分钟，课间休息（）分钟，再加上（）分钟就是一小时。 20. （）时整，时针、分针重合。

电工电子实验报告实验4.6运算放大器的线性应用

一、实验目的 1．进一步理解运算放大器线性应用电路的结构和特点。 2．掌握电子电路设计的步骤，学会先用电子设计软件进行电路性能仿真和优化设计，再进行实际器件构成电路的连接与测试方法。 3．掌握运算放大器线性应用电路的设计及测试方法。 二、实验仪器与器件 1.双路稳压电源1台 2.示波器 1台 3. 数字万用表1台 4. 集成运算放大器μA741 2块 5. 定值电阻若干 6.电容若干 信号源3块 8.电位器2只 三、实验原理及要求 运算放大器是高放大倍数的直流放大器。当其成闭环状态时，其输入输出在一定范围内为线性关系，称之为运算放大器的线性应用。运放线性应用时选择合理的电路结构和外接器件，可构成各种信号运算电路和具有各种特定功能的应用电路。选择适当个数的运算放大器和阻容元件构成电路实现以下功能： 1. U o=Ui 2．U O= 5U i1+U i2（R f=100k）； 3．U O= 5U i2-U i1（R f=100k）； 4．U O= - +1000∫u idt）（C f=μF）； 5．用运放构成一个输出电压连续可调的恒压源(要求用一个运放实现 )； 6．用运放构成一个恒流源(要求用一个运放实现 )； 7. 用运放构成一个RC正弦波振荡器（振荡频率为500Hz）。 四、实验电路图及实验数据 1. U o=Ui 2．U O= 5U i1+U i2（R f=100k）

3．U O= 5U i2-U i1（R f=100k）； 4．U O= - +1000∫u idt）（C f=μF）； 5．用运放构成一个输出电压连续可调的恒压源(要求用一个运放实现 )； 6．用运放构成一个恒流源(要求用一个运放实现 )； 7. 用运放构成一个RC正弦波振荡器（振荡频率为500Hz） 五. 分析实验数据和波形可知：电路仿真得到的结果要比实测结果更接近于理论计算值，可能原因有1. 实验室中的电子元件有误差 2. 一些电阻在实验室中没有，遂用阻值接近的电阻代替 六. 试验中遇到的故障：在实物搭建第二个电路的时候输入正确的电压值却得不到应得的输出电压，经检查发现第二个运算放大器未接15V的电源 七. 心得体会 在进行电子电路设计的时候，应首先用电子设计软件进行电路性能仿真和优化设计，再进行实际器件构成电路的链接与测试，以缩短设计时间，减少设计成本，并提高成功率。

最新部编版三年级上册语文全部知识点汇总(完整版)(精选)

第一单元一、易读错的字 惠崇(chóng) 芦芽(yá) 泥融(róng) 鸳鸯(yuān yāng) 减(jiǎn)少河豚(tún) 伶(líng）俐掠(lüè)过荡漾(yàng) 几痕(hén) 形(xíng)成沾(zhān)水 闲散(sǎn) 凑(còu)成饱胀(zhàng) 破裂(liè) 姿势(zīshì) 随(suí)风 仿(fǎng)佛昆(kūn）虫款(kuǎn)款地 瞎(xiā)子备忘录(lù) 黑绸(chóu) 二、易写错的字 融：左下里面是“点、撇、横、竖”；崇：上下结构，下面是“宗”； 聚：上下结构，下面是“”； 倦：右下部分是“”，不要写成“巳”；瓣：左中右结构，中间是“瓜”； 露：上面的雨字头写法为“”。 三、重点词语 融化燕子鸳鸯优惠崇高芦芽 梅花小溪广泛减法绝句杜甫 花草春风取长补短凑成吹拂 聚拢赶集形成掠过偶尔沾水 疲倦纤细痕迹乌黑剪刀活泼 春日轻风洒落加入春光湖面 电线花瓣莲蓬饱胀破裂姿势 仿佛随风舞蹈停止荷花清香 赶紧圆盘眼前画家本领飘动 了不起花骨朵儿

四、多音字 行h áng （银行）x íng （行走）得d ěi （我得）d é（得到） 地de （高兴地）d ì（地球）杆g ǎn （枪杆儿）g ān （电线杆） 散s àn （散步）s ǎn （闲散）圈ju àn （羊圈）qu ān （圆圈） 佛f ó（佛像）f ú（仿佛）挨ái （挨冻）āi （挨着） 骨ɡǔ（骨头）ɡū（花骨朵）蚂m ǎ（蚂蚁）m ā（蚂螂） 五、形近字 芽（芦芽）牙（牙齿）庐（庐山）芦（芦芽） 粘（糖粘牙）沾（沾水） 辨（分辨）瓣（花瓣）账（账目））胀（饱胀） 篷（帐篷）蓬（莲蓬） 资（资助）姿（姿势）拂（拂尘）佛（仿佛） 班（班级）斑（斑纹） 巨（巨大距（距离） 稠（稠密）绸（绸缎） 馍（馍馍）膜（膜翅） 六、近义词 融—溶 暖—热 满—遍 欲—想 尽—完 添—增 偶尔—偶然 轻快—轻盈 平添—增添 聚拢—聚集 姿势—姿态 清香—芳香 雪白—洁白 破裂—分裂 仿佛—好像 琢磨—考虑 形象—形态 灵敏—敏捷 可能—也许 讨厌—厌恶 七、反义词 迟—早 香—臭 暖—冷 外—里（内） 短—长 晴—阴 减—加 晚—早 聚拢—分散 平添—缩减 乌黑—雪白 轻快—笨重 活泼—呆板 先知—后觉 偶尔—经常 伶俐—迟钝 展开—合拢

2018年人教版三年级上册数学专项练习

2018年人教版三年级上册数学专项练习 三年级上册数学应用题集 姓名：学号： 15、五年级（5）班开联欢晚会，同学们布置教室，按照顺序“蓝黄黄红红红红”反复挂气球。 （1）买了48个红气球，要买几个蓝气球，几个黄气球？ （2）如果一共买了84个气球，其中红色气球有多少个？蓝色气球多少个？ 16、哪个药店的药品便宜些？ 17、小红全家去旅游，一共照了362张照片，每本相册25.如果每页放4张照片，3本这样的相册够吗？4本呢？ 18、谁打字打的快？ 19、 (1)至少要运多少次？ （2）一次运多少千克？ 20、明明去游泳馆游泳，他在游泳道内游了5个来回，共游了500米，这个游泳道有多长？

21、某班要举行朗诵比赛，每位学生的比赛时间规定为3分钟，兰兰准备了一篇840个字的演讲稿，赛前试读时，她用了5分钟，要顺利参加比赛，请你帮她想想办法，她该怎么做？ 计算： 竖式 582÷4=330÷8=607×4= 725÷6=587＋693= 验算验算 脱式计算 486÷6－301436－67＋33 （437+388）÷5360－60÷6 22、学校进回5箱书，每箱156本，如果平均分给6个年级每个年级多少本？ 23、填空：（1）教师节是（）月（）日。 （2）中国共产党的生日是（）月（）日。 （3）中华人民共和国是（）年（）月（）日成立的，到今年的10月1日经过了（）周年。中华人民共和国成立100周年时是（）年。 (4)、兰兰去年满12岁，可是只过了3个生日，她的生日是（）月（）日。 (5)、足球比赛从下午2时30分开始，到16时30分结束，

经过了（）时. (6)、小明去看电影，13时40分开始，电影播放110分钟，电影（）时（）分结束。 (7)、兰兰每天早上穿衣需要3分钟，叠被需要2分钟，梳头需要4分钟，吃饭需要10分钟，听英语15分钟，兰兰最快做完这些事需要（）分钟。 （8）、平年一年共（）天，一年共（）月，（）个大月，（）个小月。闰年2月最后一天是2月（）日。最小的时间单位是（），最大的时间单位是（）。 24、李爷爷用篱笆为一个如下图的长方形菜地，篱笆共用了26米，这个菜地的长是多少米？ 25、学校运来6个书架，每个书架有7层，每层可放75本书，现有3000本图书，这些书架放的下么？ 26、果农李爷爷一共采集了4500葡萄，已经卖掉2000千克，剩下的装了3车，平均每车装多少千克？ 27、某校三年级5个班捐款如下： 一班二班三班四班五班 263元215元204元226元227元 （1）平均每个班捐款多少元？

2016东南大学模电实验1运算放大器的基本应用

东南大学电工电子实验中心 实验报告 课程名称：模拟电子电路实验 第 1 次实验 实验名称：运算放大器的基本应用 院（系）：吴健雄学院专业：电类强化班 姓名：学号： 610142 实验室:实验组别： 同组人员：实验时间：2016年4月10日 评定成绩：审阅教师： 一、实验目的 1.熟练掌握反相比例、同相比例、加法、减法等电路的设计方法； 2.熟练掌握运算放大电路的故障检查和排除方法； 3.了解运算放大器的主要直流参数（输入失调电压、输入偏置电流、输入 失调电流、温度漂移、共模抑制比，开环差模电压增益、差模输入电阻、输出电阻等）、交流参数（增益带宽积、转换速率等）和极限参数（大差模输入电压、大共模输入电压、大输出电流、大电源电压等）的基本概念； 4.熟练掌握运算放大电路的增益、幅频特性、传输特性曲线的测量方法；

5.掌握搭接放大器的方法及使用示波器测量输出波形。 二、预习思考 1.查阅 LM324 运放的数据手册，自拟表格记录相关的直流参数、交流参数 和极限参数，解释参数含义。

2.设计一个反相比例放大器，要求：|AV|=10，Ri>10K?，RF=100 k?，并用 multisim 仿真。 其中分压电路由100k?的电位器提供，与之串联的510?电阻起限流的作用。 3.设计一个同相比例放大器，要求：|AV|=11，Ri>10K?，RF=100 k?，并用 multisim 仿真。

三、 实验内容 1. 基本要求 内容一： 反相输入比例运算电路各项参数测量实验（预习时，查阅 LM324 运放的数据手册，自拟表格记录相关的直流参数、交流参数和极限参数，解释参数含义）。 图 1.1 反相输入比例运算电路 LM324 管脚图 1) 图 1.1 中电源电压±15V ，R1=10k Ω，RF=100 k Ω，RL ＝100 k Ω，RP ＝10k//100k Ω。按图连接电路，输入直流信号 Ui 分别为－2V 、－0.5V 、0.5V 、2V ，用万用表测量对应不同 Ui 时的 Uo 值，列表计算 Au 并和理论值相比较。其中 Ui 通过电阻分压电路产生。 Ui/V Uo/V Au 测量值 理论值 -2 13.365 -6.6825 \

【10篇】新部编版三年级上册语文上册课外阅读训练及答案

【10篇】新部编版三年级上册语文上册课外阅读训练及答案1．名著阅读。阅读下面的文章，回答问题。 职业 [印度]泰戈尔 早晨，钟敲十下的时候，我沿着我们的小巷到学校去。 每天我都遇见那个小贩，他叫道：“镯（zhuó）子呀，亮晶晶的领子！” 他没有什么事情急着要做，他没有哪条街道一定要走，他没有什么地方一定要去，他没有什么规定的时间一定要回家。 我愿意我是一个小贩，在街上过日子，叫着：“镯子呀，亮晶晶的镯子！” 下午四点钟，我从学校里回家。 从一家门口，我看见一个因了在那里掘地。他用他的锄子，要怎么掘，便怎么掘，他被尘土污了衣裳；如果他被太阳晒黑了或是身上被打湿了，都没有人骂他。 我愿意我是一个园丁，在花园里掘地，谁也不来阻止我。 天色刚黑，妈妈就送我上床。 从开着的窗口，我看见更（gēng）夫①走来走去。 小巷又黑又冷清，路灯立在那里，像一个头上生着一只红眼睛的巨人。 更夫摇着他的提灯，跟他身边的影子一起走着，他一生一次都没有上床去过。 我愿意我是一个更夫，整夜在街上走，提了灯去追逐影子。 注释：①更夫：旧时打更巡夜的人。 （选自《新月集》）（1）我知道这篇文章的作者是印度的________，这篇文章选自《________》，我们学过的课文《________》也选自这本散文诗集。 （2）请从文中找出一个比喻句，并画上横线。 （3）请根据文章的内容连一连。 早晨上学________ 看见更夫愿做小贩 下午放学________ 遇见小贩愿做园丁 天黑________ 看见园丁愿做更夫 （4）下列说法错误的一项是（）。 A. 叫卖镯子的小贩自由自在、随心所欲，所以“我”愿做小贩 B. 园丁默默无闻，却任劳任怨、无拘无束，所以“我”愿做园丁 C. 更夫的生活很孤独，夜晚也可以到处游玩，所以“我”愿做更夫 （5）小朋友，你长大以后想从事什么职业？请说说你的理由。 【答案】（1）泰戈尔；新月集；花的学校 （2）小巷又黑又冷清，路灯立在那里，像一个头上生着一只红眼睛的巨人。 （3）遇见小贩—愿做小贩 ；看见园丁——愿做园丁 ；看见更夫——愿做更夫 （4）C （5）略

2020三年级数学上册填空题专项练习

2020三年级数学上册填空题专项练习 1. 在验算有余数的除法时，______×______+______=被除数。 2. 一个鸡蛋约重50克，而一个鸵鸟蛋相当于25个鸡蛋的重量，一个鸵鸟蛋约重______克，6个鸵鸟蛋约重______千克。 3. 40÷5＝______，读作：______。被除数是______，除数是______，商是______。 4. 1千米=______米 5000米=______千米 7千米﹣2000米=______米 4千米+5千米=______千米． 5. 根据乘法交换律，为了计算方便可以随意调换因数的位置．______（判断对错） 6. 40÷2＝______把4个十平均分成2份，每份是______个十，就是______。 7. 在横线上填上“>”，“<”或“=”。 2.5元______2.4元 1.4______1.3 10分米______1.0米 2.1元______2元5角 0.38______0.29 4.5元______6.4元 8. 当你面向东北方向时，后面是______方，左面是______，右面是______方． 9. 每年春天，小燕子都会飞回______方；每年秋天，大雁都要飞到______方去过冬。 10. 看图填一填。

汽车站在广场的______方向，图书馆在广场的______方向，迎宾馆在广场的______方向；广场在图书馆的______方向，广场在汽车站的______方向，广场在迎宾馆的______方向；汽车站在迎宾馆的______面，图书馆在迎宾馆的______方向。 11. 有一头奶牛，如果每天产奶13千克，那么7头奶牛一天产奶多少千克？列式为______；7头奶牛8天产奶多少千克？列式为______。 12. 1厘米=______毫米30厘米=______分米 3厘米5毫米=______毫米40厘米=______毫米 78毫米=______厘米______毫米35分米=______厘米 6分米=______ 厘米= ______毫米50毫米=______厘米． 13. 用数字卡片0、4、5和小数点“．“能够组成多少个不同的小数?你能一一写出来吗?试试看。(每张卡片都用上，且只能用一次) 14. 当测量的长度不是整厘米时，可以用______做单位． 15. 亮亮现在读四年级，他在（2）班，他的座位号是8号，他的学生编号是40208．小丽跟亮亮同一个班，她的座位号是22号，那么她的学生编号是______． 16. 读、写下列各数。 20.03读作：______ 36.0读作：______ 0.65读作：______ 二百三十五点二写作：______ 五十点零三写作：______ 17. 因为2个40是80，2个3是6，所以2个43是______．

小学三年级数学上册应用题专项练习50题

小学三年级数学上册应用题专项练习50题，含答案 小学三年级11月3日 1、王老师带了8000元钱，买一台电脑用去了6387元，买一台打印机用去986元，还剩多少元？ 2、三、四年级同学一共收集树种65千克，三年级同学收集6袋，每袋5千克，四年级心理学收集了多少千克？ 3、电视机厂第一天上午生产电视机274台，下午生产196台，如果第二天生产510台，第一天比第二天少生产多少台？ 4、家具厂上个月生产单人木床1500张，双人木床1850张，铁床2500张，铁床比木床少生产多少张？ 5、手帕厂原计划八月份生产手帕3280打。采用新的生产流水线后，生产的手帕运走了2960打，还剩875打。比原来计划增产多少打？ 6、少先队员割草。第一小队割草46千克，第二小队割草54千克，第三小队比第一、二小队割草总数少39千克，第三小队割草多少千克？

7、第一养鸡场养鸡2670只，第二养鸡场比第一养鸡场少养980只，两个养鸡场一共养鸡多少只？ 8、食堂九月份烧煤300千克，十月分比九月份节约用煤40千克。两个月共烧煤多少千克？ 9、童装厂九月份计划生产童装2060套，结果上半月生产1208套，下半月生产1395套，超过计划多少套？ 10、洗衣机厂九月份上半月生产洗衣机845台，下半月生产968台，八月分生产1560台。九月份比八月份多生产多少台？两个月共生产多少台？ 11、张大伯家有8袋化肥，每袋重50千克，用去315千克，还剩多少千克？ 12、饲养小组养灰兔75只，养的白兔是灰兔的5倍。两种兔共多少只？ 13、饲养小组养灰兔75只，是白兔的5倍。这个饲养小组共养兔多少只？

集成运算放大器的应用实验报告

集成运算放大器的应用实验报告一、实验目的 1．了解运算放大器的特性和基本运算电路的组成； 2．掌握运算电路的参数计算和性能测试方法。 二、实验仪器及器件 1．数字示波器； 2．直流稳压电源； 3．函数信号发生器； 4．数字电路实验箱或实验电路板； 5．数字万用表； 6．集成电路芯片uA741 2块、电容0.01uF2个,各个阻值的电阻若干个。 三、实验内容 1、在面包板上搭接μA741的电路。首先将+12V和-12V直流电压正确接入μA741的Vcc+(7脚)和Vcc-（4脚）。 2、用μA741组成反比例放大电路，放大倍数自定，用示波器观察输入和输出波形，测量放大器的电压放大倍数。 3、用μA741组成积分电路，用示波器观察输入和输出波形，并做好记录。 四、实验原理 （1）集成运放简介 集成电路运算放大器（简称集成运放或运放）是一个集成的高增益直接耦合放大器，通过外接反馈网络可构成各种运算放大电路和其它应用电 路。集成运放uA741

uA741电路符号及引脚图 任何一个集成运放都有两个输入端，一个输出端以及正、负电源端，有的品种还有补偿端和调零端等。 （a ）电源端：通常由正、负双电源供电，典型电源电压为±15V 、 ±12V 等。如：uA741的7脚和4脚。 （b ）输出端：只有一个输出端。在输出端和地（正、负电源公共端）之间获得输出电压。如：uA741的6脚。最大输出电压受运放所接电源的电压大小限制，一般比电源电压低1～2V ；输出电压的正负也受电源极性的限制；在允许输出电流条件下，负载变化时输出电压几乎不变。这表明集成运放的输出电阻很小，带负载能力较强。 （c ）输入端：分别为同相输入端和反相输入端。如：uA741的3脚和2脚。输入端有两个参数需要注意：最大差模输入电压V id max 和最大共模输入电压 V ic max 。 两输入端电位差称为“差模输入电压”V id ：id V V V +-=- 。 两输入端电位的平均值，称为“共模输入电压”V ic ： 任何一个集成运放，允许承受的V id max 和V ic max 都有一定限制。 两输入端的输入电流 i + 和 i - 很小，通常小于1?A ，所以集成运放的 输入电阻很大。 （2）集成运放的主要参数 集成运放的主要参数有：输入失调电压、输入失调电流、开环差模电压放大倍数、共模抑制比、输入电阻、输出电阻、增益－带宽积、转换速率和最大共模输入电压。其中最重要的是增益－带宽积、转换速率和最大共模输入电压三个参数，在应用集成运放时应特别注意。

运算放大电路实验报告

北京邮电大学 实验报告 课程名称：电子电路基础 实验名称：集成运算放大器的运用 通信工程系23班姓名：郭奥 教师：魏学军成绩： 2011年11月28日

一：实验目的 1．研究有集成运算放大器组成的比例，加法，减法，和积分等基本运算电路功能 2．了解运算放大器在实际应用时应考虑的一些问题 3．提高独立设计和独立完成实验的能力 二：实验器材

三：预习思考题 1. 本实验哪些电路需要调零？若需要如何操作？ 所有需要放大含有直流分量的应用场合，都必须进行调零，即对运放本身（主要是差动输入级）的失调进行补偿，以保证运放闭环工作时，输入为零时输出也为零。操作时分两种情况： ① 有的运放已有引出的补偿端，只需按照器件手册的规定接入调零电路即可。 ② 对于没有设调零端的运放，可将电路的输入端接地，用万用表直流电压档或示波器的DC 耦合档接在电路的输出端，调节电位器，使输出为零。 2. 在反相加法器中，如ui1和ui2均采用直流信号，并选定ui2=-1V ，当考虑到运算放大器的最大输出幅度（V 12±）时，|ui1|的大小不应超过多少伏？ 答：2/)2(1uo ui ui --=故|ui1|max=6.5V 3. 在积分电路中，如F C k R μ7.4,1001=Ω=，求时间常数。 假设ui=0.5V,问要使输出电压uo 达到5V ，需要多长时间？ 答：47.0*1==C R τ)0(1)(0uc uidt RC t uo t +-=?t=4.7s 4. 为了不损坏集成芯片，试验中要注意什么问题？ 答：切记正、负电源极性接反和输出端短路。

四：实验电路图： 反相比例运算电路 反相加法运算电路 积分运算电路五：实验步骤：

【最新】部编版三年级上册语文课文

部编版人教版三年级语文上册 1大青树下的小学 早晨，从山坡上，从坪坝里，从一条条开着绒球花和太阳花的小路上，走来了许多小学生，有汉族的，有傣族的，有景颇族的，还有阿昌族和德昂族的。大家穿戴不同，来到学校，都成了好朋友。那鲜艳的服装，把学校打扮得绚丽多彩。同学们向在校园里欢唱的小鸟打招呼，向敬爱的老师问好，向高高飘扬的国旗敬礼。 “当，当当！当，当当！”大青树上的铜钟敲响了。 上课了，不同民族的小学生，在同一间教室里学习。大家一起朗读课文，那声音真好听！这时候，窗外十分安静，树枝不摇了，鸟儿不叫了，蝴蝶停在花朵上，好像都在听同学们读课文。最有趣的是，跑来了两只猴子。这些山林里的朋友，是那样好奇地听着。下课了，大家在大青树下跳孔雀舞、摔跤、做游戏，招引来许多小鸟，连松鼠、山狸也赶来看热闹。 这就是我们可爱的小学，一所边疆的小学。古老的铜钟，挂在大青树粗壮的枝干上。凤尾竹的影子，在洁白的粉墙上摇晃…… ____________________ 本文作者吴然，选作课文时有改动。

2花的学校 当雷云在天上轰响，六月的阵雨落下的时候，湿润的东风走过荒野，在竹林中吹着口笛。 于是一群一群的花从无人知道的地方突然跑出来，在绿草上跳舞、狂欢。 妈妈，我真的觉得那些花朵是在地下的学校里上学。 他们关了门做功课。如果他们想在放学以前出来游戏，他们的老师是要罚他们站墙角的。 雨一来，他们便放假了。 树枝在林中互相碰触着，绿叶在狂风里簌簌地响，雷云拍着大手。这时，花孩子们便穿了紫的、黄的、白的衣裳，冲了出来。 你可知道，妈妈，他们的家是在天上，在星星所住的地方。 你没有看见他们怎样地急着要到那儿去吗？你不知道他们 为什么那样急急忙忙吗？ 我自然能够猜得出他们是对谁扬起双臂来，他们也有他们的妈妈，就像我有我自己的妈妈一样。 ______________________________________________ 本文作者是印度的泰戈尔，译者郑振铎，选作课文时有改动。