Microstrip Hairpin Filter

A 2.6 GHz Microstrip Hairpin Filter Design Using CAD and EDA Tools

Design software and mechanical prototyping cobmine to create a pratical filter

By Luigi Greco, Ansoft Corporation

and Stephan Schmidt, LPKF Laser and Electronics

F

or companies to compete in today’s wireless communications industry , CAD/EDA tools must be an integral part of the wireless prod-uct design cycle. These tools are essen-tial in addressing design engineers’concerns with reduced design cycles and time-to-market. CAD/EDA tools must possess the characteristics of sim-ulation accuracy and ease-of-use, which allow design engineers to achieve max-imum productivity .

This article discusses the design of a 2.6 GHz microstrip hairpin bandpass filter using the Harmonica circuit-level simulator in Ansoft Corporation’s Serenade ?Design Environment. The design was exported to Ansoft’s Ensemble (2.5D planar electromagnet-ic simulator) and to LPKF’s prototyp-ing applications via Serenade’s layout tool, S2A. The main purpose of this design exercise is to validate the results

from Serenade to those from Ensemble and measured data. Table 1 summarizes the CAD/EDA tools used in this design exercise. Note

that all the tools used are for

the PC.

Filter design

A four-section microstrip

hairpin filter topology was used

to provide a bandpass response

centered at 2.6 GHz with a 3dB bandwidth of approximate-ly 280 MHz. The initial design

was entered by schematic cap-ture in the Serenade desktop, shown in Figure 1, using Harmonica’s microstrip distributed ele-ments library . 106 · A PPLIED M ICROWAVE & W

IRELESS

v Figure 1. Schematic of the microstrip hairpin filter in Serenade.

One of the distinguishing features of Harmonica’s distributed library models is the multiple coupled line element (MCPL), used in the coupling sections of the hairpin filter. The MCPL element uses a full-wave spec-tral domain algorithm where the electrical characteris-tics of up to 20 coupled lines of any combination of widths and spacings can be accurately simulated over a given frequency range. As shown in Figure 1, the MCPL elements are the three sections of eight coupled lines that make up the straight segments in the hairpin filter.

The folds in the hairpin are represented as subcir-cuits (“U-turn” symbols) consisting of a transmission line and a mitered bend on both sides. Because no enclo-sure cover was specified for the filter, radiation effects will be taken into account in the simulation in both Harmonica and En-semble. The substrate defined in the schematic is that of Rogers TMM-4. Specifications are listed in Table 2.

The filter design dimensions were opti-mized to meet the specifi-cations in the passband. Because the MCPL ele-ments can have any com-bination of widths and

soldered to the filter. Figure 5 shows the final prototype

used in the measurement. The insertion and return loss-

es were measured using the HP 8510B network analyz-

er. Serenade has the capability to read and save S-para-

meters directly from a wide range of network analyzers

via a GPIB/HPIB interface.

Data comparison

Figure 6 show the comparisons between Harmonica,

Ensemble and measured data for insertion and return

losses. For a first-pass prototype, the data are in good

agreement. Table 3 summarizes the 3 dB points, band-

width and center frequency for the three data sets.

108 · A PPLIED M ICROWAVE& W IRELESS

M ARCH 2001· 109

The design and validation of a 2.6 GHz microstrip hairpin filter has been discussed. Simulated data from Harmonica in Ansoft’s Serenade Design Environment was compared with Ansoft’s Ensemble 2.5D planar elec-tromagnetic simulator and prototype measurement. The filter layout created by the S2A Layout tool was used to export a DXF file to LPKF’s CircuitCAM and BoardMaster applications for fabrication on the ProtoMat 95s. The return and insertion losses from the Harmonica circuit simulator were compared against Ensemble and measurement and were all found to be in good agreement.s

Acknowledgments The authors gratefully acknowledge the assistance of Michael Ford (LPKF), Gregg Albrecht (Motorola), Aron Kain and Rao Gudimetla (Ansoft).Author information Luigi Greco received a BS in Physics from Fordham University in 1987, an MS in Physics from the Colorado School of Mines in 1990 and a Ph.D. in Materials Science from the Colorado School of Mines in 1994. At the Colorado School of Mines, he worked in the field of materials research on high-temperature superconduc-tors and aluminum gallium arsenide compounds. From 1994 to 1997, he worked in RF component design and manufacture at MicroSignals, Inc., and performed com-puter modeling of high-reflectivity multilayer gallium arsenide mirrors for ring-laser gyroscopes at Fordham

University . He joined Ansoft Corporation in 1997 as a

Senior Applications Engineer for the Serenade Design Environment circuit and system simulators, working with customers on wireless circuit and system designs.

He is also involved in the creation of product application

notes and the development of new circuit and system simulation models for Serenade. Stephan Schmidt received a degree in Electronic Test

and Measurement from the Technikerschule in Hannover, Germany , in 1994. He joined LPKF Laser &Electronics at the company’s headquarters in Garbsen,Germany , in 1984. In 1994, he began working in inter-national technical sales of

rapid PCB prototyping

systems with a focus on

RF and microwave appli-cations. Since 1999, he has

been general manager of

LPKF Laser & Electronics North America in Wilson-ville, OR.

(完整版)MATLAB常用函数大全

一、MATLAB常用的基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle) sqrt(x)：开平方 real(z)：复数z的实部 imag(z)：复数z的虚部 conj(z)：复数z的共轭复数 round(x)：四舍五入至最近整数 fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数 floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为分数表示 rats(x)：将实数x化为多项分数展开 sign(x)：符号函数(Signum function)。 当x<0时，sign(x)=-1； 当x=0时，sign(x)=0; 当x>0时，sign(x)=1。 rem(x,y)：求x除以y的馀数 gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数 lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数 exp(x)：自然指数 pow2(x)：2的指数 log(x)：以e为底的对数，即自然对数或 log2(x)：以2为底的对数 log10(x)：以10为底的对数 二、MATLAB常用的三角函数 sin(x)：正弦函数 cos(x)：余弦函数

tan(x)：正切函数 asin(x)：反正弦函数 acos(x)：反馀弦函数 atan(x)：反正切函数 atan2(x,y)：四象限的反正切函数 sinh(x)：超越正弦函数 cosh(x)：超越馀弦函数 tanh(x)：超越正切函数 asinh(x)：反超越正弦函数 acosh(x)：反超越馀弦函数 atanh(x)：反超越正切函数 三、适用於向量的常用函数有： min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内积 cross(x, y): 向量x和y的外积 四、MATLAB的永久常数

云计算的概念及特点

云计算概念 云计算是近5年兴起的一种网络应用模式。该应用的独特性在于它是完全建立在可自我维护和管理的虚拟资源层上的。使用者可以按不同需求动态改变需要访问的资源和服务的种类和数量。对于云计算的理解，分为狭义和广义的两类。 狭义云计算是指狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式；广义云计算是指服务的交付和使用模式。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。 云计算特点 （1）计算资源集成提高设备计算能力 云计算把大量计算资源集中到一个公共资源池中，通过多主租用的方式共享计算资源。虽然单个用户在云计算平台获得服务水平受到网络带宽等各因素影响，未必获得优于本地主机所提供的服务，但是从整个社会资源的角度而言整体的资源调控降低了部分地区峰值荷载提高了部分荒废的主机的运行率，从而提高资源利用率。 （2）分布式数据中心保证系统容灾能力 分布式数据中心可将云端的用户信息备份到地理上相互隔离的数据库主机中，甚至用户自己也无法判断信息的确切备份地点。该特点不仅仅提供了数据恢复的依据，也使得网络病毒和网络黑客的攻击失去目的性而变成徒劳，大大提高系统的安全性和容灾能力。 （3）软硬件相互隔离减少设备依赖性 虚拟化层将云平台上方的应用软件和下方的基础设备隔离开来。技术设备的维护者无法看到设备中运行的具体应用。同时对软件层的用户而言基础设备层透明的，用户只能看到虚拟化层中虚拟出来的各类设备。这种架构减少了设备依赖性，也为动态的资源配置提供可能。 （4）平台模块化设计体现高可扩展性 目前主流的云计算平台均根据SPI架构在各层集成功能各异的软硬件设备和中间件软件。大量中间件软件和设备提供针对该平台的通用接口，允许用户添加本层的扩展设备。部分云与云之间提供对应接口，允许用户在不同云之间进行数据迁移。类似功能更大程度上满足了用户需求，集成了计算资源，是未来云计算的发展方向之一。（5）虚拟资源池为用户提供弹性服务 云平台管理软件将整合的计算资源根据应用访问的具体情况进行动态调整，包括增大或减少资源的要求。因此云计算对于在非恒定需求的应用，如对需求波动很大、阶段性需求等，具有非常好的应用效果。在云计算环境中，既可以对规律性需求通过事先预测事先分配，也可根据事先设定的规则进行实时公台调整。弹性的云服务可帮助用户在任意时间得到满足需求的计算资源。 （6）按需付费降低使用成本 作为云计算的代表按需提供服务按需付费是目前各类云计算服务中不可或缺的一部分。对用户而言，云计算不但省去了基础设备的购置运维费用，而且能根据企业成长的需要不断扩展订购的服务，不断更换更加适合的服务，提高了资金的利用率。 1

matlab中常见函数功用

⊙在matlab中clear,clc,clf,hold作用介绍 clear是清变量， clc只清屏， clf清除图形窗口上的旧图形， hold on是为了显示多幅图像时，防止新的窗口替代旧的窗口。 ①format：设置输出格式 对浮点性变量，缺省为format short. format并不影响matlab如何计算和存储变量的值。对浮点型变量的计算，即单精度或双精度，按合适的浮点精度进行，而不论变量是如何显示的。对整型变量采用整型数据。整型变量总是根据不同的类（class）以合适的数据位显示，例如，3位数字显示显示int8范围-128：127。 format short, long不影响整型变量的显示。 format long 显示15位双精度，7为单精度（scaled fixed point） format short 显示5位(scaled fixed point format with 5 digits) format short eng 至少5位加3位指数 format long eng 16位加至少3位指数 format hex 十六进制 format bank 2个十进制位 format + 正、负或零 format rat 有理数近似 format short 缺省显示 format long g 对双精度，显示15位定点或浮点格式，对单精度，显示7位定点或浮点格式。 format short g 5位定点或浮点格式 format short e 5位浮点格式 format long e 双精度为15位浮点格式，单精度为7为浮点格式 ②plot函数 基本形式 >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。 >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线。 多重线 在同一个画面上可以画许多条曲线，只需多给出几个数组，例如 >> x=0:pi/15:2*pi; >> y=sin(x)； >> w=cos(x)；

matlab 常用函数汇总

matlab 常用函数汇总 编程2008-07-10 21:45:20 阅读46 评论0 字号：大中小订阅matlab常用函数 图形注释 Title 图形标题 Xlabel X轴标记 Ylabel Y轴标记 Text 文本注释 Gtext 用鼠标放置文本 Grid 网格线 MATLAB编程语言 Function 增加新的函数 Eval 执行由MA TLAB表达式构成的字串 Feval 执行由字串指定的函数 Global 定义全局变量 程序控制流 If 条件执行语句 Else 与if命令配合使用 Elseif 与if命令配合使用 End For,while和if语句的结束 For 重复执行指定次数（循环） While 重复执行不定次数（循环） Break 终止循环的执行 Return 返回引用的函数 Error 显示信息并终止函数的执行 交互输入 Input 提示用户输入 Keyboard 像底稿文件一样使用键盘输入 Menu 产生由用户输入选择的菜单 Pause 等待用户响应 Uimenu 建立用户界面菜单 Uicontrol 建立用户界面控制 一般字符串函数 Strings MATLAB中有关字符串函数的说明 Abs 变字符串为数值 Setstr 变数值为字符串 Isstr 当变量为字符串时其值为真 Blanks 空串 Deblank 删除尾部的空串 Str2mat 从各个字符串中形成文本矩阵 Eval 执行由MA TLAB表达式组成的串 字符串比较 Strcmp , , , 比较字符串 Findstr 在一字符串中查找另一个子串

Upper 变字符串为大写 Lower 变字符串为小写 Isletter 当变量为字母时，其值为真 Isspace 当变量为空白字符时，其值为真 字符串与数值之间变换 Num2str 变数值为字符串 Int2str 变整数为字符串 Str2num 变字符串为数值 Sprintf 变数值为格式控制下的字符串 Sscanf 变字符串为格式控制下的数值 十进制与十六进制数之间变换 Hex2num 变十六进制为IEEE标准下的浮点数Hex2dec 变十六制数为十进制数 Dec2hex 变十进制数为十六进制数 建模 Append 追加系统动态特性 Augstate 变量状态作为输出 Blkbuild 从方框图中构造状态空间系统Cloop 系统的闭环 Connect 方框图建模 Conv 两个多项式的卷积 Destim 从增益矩阵中形成离散状态估计器Dreg 从增益矩阵中形成离散控制器和估计器Drmodel 产生随机离散模型 Estim 从增益矩阵中形成连续状态估计器Feedback 反馈系统连接 Ord2 产生二阶系统的A、B、C、D Pade 时延的Pade近似 Parallel 并行系统连接 Reg 从增益矩阵中形成连续控制器和估计器Rmodel 产生随机连续模型 Series 串行系统连接 Ssdelete 从模型中删除输入、输出或状态ssselect 从大系统中选择子系统 模型变换 C2d 变连续系统为离散系统 C2dm 利用指定方法变连续为离散系统 C2dt 带一延时变连续为离散系统 D2c 变离散为连续系统 D2cm 利用指定方法变离散为连续系统 Poly 变根值表示为多项式表示 Residue 部分分式展开 Ss2tf 变状态空间表示为传递函数表示 Ss2zp 变状态空间表示为零极点表示

云计算简介PPT

云计算的简介 1.云计算的简介 1.1云计算的定义 Google的一名普通工程师最先提出了“云计算”的一词，就在谷歌提出云计算这个名词之后，连IBM这样的IT概念营销高手都被吸引了，IBM决定和谷歌一起，开始推广这一概念，并且连续在北京、约翰内斯堡、阿姆斯特丹等地成立以“云计算”命名的中心。事实上，云计算这一概念经历了十几年的演进，从“网络就是计算机”到“网格计算”，再到“分布式计算”，九十年代中期的ASP。云计算在2007、2008年开始大红大紫，这一技术名词运用了诗意的比喻——形容未来用户不用知道自身是怎么获得计算服务的，这些计算服务好像都集中在天上的云彩上，无时无刻不在头顶笼罩，我们可以像抬头看云彩一样容易就获得服务。 如果你询问6个人关于如何来定义云计算的问题，你可能会得到至少一打数量的答案。而如果你询问他们软件即服务(SaaS)和云计算之间到底有怎样的关系时，你得到的答案可能就会更加多种多样。 （1）美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义 云计算是一种新兴的商业计算模型，能以按需方式、通过网络方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(比如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) ，同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 （2）维基百科的定义 云计算是一种将IT相关能力提供为服务的计算风格。由于利用了互联网技术，云计算外部用户数量一般非常庞大。用户在享受服务的同时甚至可能对支撑云的技术基础设施没有任何了解和专业认知，当然更不需要对其有掌控能力了。被访资源一般由第三方提供商提供和运作，提供商往往拥有数个基础牢固的数据处理中心。云计算的用户按需购买计算能力，他们一般对完成服务器容量增长的底层技术不是特别关心。不过对于非常关心底层技术的开发人员来说，云计算也在平台服务方面也提供了越来越多的选择。 （3）其它的定义 Def 1：云计算是一个囊括了开发，负载平衡，商业模式，以及架构的时髦词，是软件业的未来模式（Software 10.0），或者简单地讲，云计算就是以Internet 为中心的软件。 Def 2：云计算是一种基于Web 的服务，目的是让用户只为自己需要的功能付钱，同时消除传统软件在硬件，软件，专业技能方面的投资。云计算让用户脱离技术与部署上的复杂性而获得应用。 Def 3：云计算这个词将在未来的一到两年内将炙手可热，人们会依此实现虚拟化并重造IT 应用，创造出基于服务的业务模式。 Def 4：云计算就是新的Web2.0，一种既有技术上的市场绽放。就象以前人们在自己的网站上放一点ajax 就宣称自己是Web2.0 一样，云计算是一个新的流行词。积极的一面是，Web2.0 最终抓住了主流眼球，同样，云计算概念最终也会改变人们的思想，最终爆发出各种各样的概念，托管服务，ASP，网格计算，软件作为服务，平台作为服务，任何东西作为服务。 Def 5：从消费者的角度看，SaaS 是云计算的一种，然而行业内的人必须明白这到底是什么意思。简单说，云计算就是SaaS的升华。 Def 6：云是一个庞大的资源池，你按需购买；云是虚拟化的；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 Def 7：云计算是用户友好的网格计算。 Def 8：云计算的意思是，外包的，用多少买多少的，各取所需的，一些来自Internet 的

(完整版)matlab函数大全最完整版

MATLAB函数大全 Matlab有没有求矩阵行数/列数/维数的函数？ ndims(A)返回A的维数 size(A)返回A各个维的最大元素个数 length(A)返回max(size(A)) [m,n]=size(A)如果A是二维数组，返回行数和列数nnz(A)返回A中非0元素的个数 MATLAB的取整函数:fix(x), floor(x) :,ceil(x) , round(x) (1)fix(x) : 截尾取整. >> fix( [3.12 -3.12]) ans = 3 -3 (2)floor(x):不超过x 的最大整数.(高斯取整) >> floor( [3.12 -3.12]) ans =

3 -4 (3)ceil(x) : 大于x 的最小整数>> ceil( [3.12 -3.12]) ans = 4 -3 (4)四舍五入取整 >> round(3.12 -3.12) ans = >> round([3.12 -3.12]) ans =

3 -3 >> 如何用matlab生成随机数函数 rand(1) rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵(现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器

云计算技术与应用专业简介

云计算技术与应用专业简介 专业代码610213 专业名称云计算技术与应用 基本修业年限三年 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识，具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力，从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向各类企事业单位、云计算集成商与服务提供商、IT 运维外包服务商，在云计算实施、运维、安全管理和开发等岗位群，从事云平台建设与运维、云安全管理、云服务开发等工作。 主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备云计算系统的运行维护能力，掌握故障排除的方法和技能； 3.掌握虚拟化技术，熟悉主流虚拟化平台的使用方法，掌握虚拟资源的管理技能； 4.掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能； 5.掌握数据存储与管理技术，具备多种系统环境的数据资源管理能力； 6.了解云安全防护技术，掌握云安全管理基本技能，具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力； 7.了解大数据知识，具备基本的大数据应用开发能力。

核心课程与实习实训 1.核心课程 云计算技术基础、网络存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云安全技术、大数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护等。 2.实习实训 在校内进行云平台建设与维护实训、云计算技术等实训。 在云计算集成商、云服务提供商、IT 运维外包服务商及相关企事业单位进行实习。 职业资格证书举例 网络管理员网络设备调试员（三级） 衔接中职专业举例 计算机应用计算机网络技术 接续本科专业举例 计算机科学与技术软件工程网络工程

matlab__function非常全的_matlab_函数

一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名，whos 可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R 光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L 光标向左移一个字符 home Ctrl+A 光标移到行首 End Ctrl+E 光标移到行尾 Esc Ctrl+U 清除一行 Del Ctrl+D 清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾 Ctrl+C 中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符： ＋：加，－：减，*：乘，/：除，\：左除^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。 2、常用函数表： sin( ) 正弦（变量为弧度） Cot( ) 余切（变量为弧度） sind( ) 正弦（变量为度数） Cotd( ) 余切（变量为度数） asin( ) 反正弦（返回弧度） acot( ) 反余切（返回弧度） Asind( ) 反正弦（返回度数） acotd( ) 反余切（返回度数） cos( ) 余弦（变量为弧度） exp( ) 指数 cosd( ) 余弦（变量为度数） log( ) 对数 acos( ) 余正弦（返回弧度） log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦（返回度数） sqrt( ) 开方 tan( ) 正切（变量为弧度） realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切（变量为度数）

MATLAB中常用的函数

[转]MATLAB 主要函数（一） (2008-05-11 17:09:43) 转载 标签： 分类：ＩＴ matlab 函数 杂谈 MATLAB主要函数指令表（按功能分类）原贴地址:https://www.wendangku.net/doc/933698914.html,/casularm/archive/2007/04/20/1572638.aspx 1常用指令(General Purpose Commands) 1.1通用信息查询(General information) demo 演示程序 help 在线帮助指令 helpbrowser 超文本文档帮助信息 helpdesk 超文本文档帮助信息 helpwin 打开在线帮助窗 info MATLAB 和MathWorks 公司的信息 subscribe MATLAB 用户注册 ver MATLAB 和TOOLBOX 的版本信息 version MATLAB 版本 whatsnew 显示版本新特征 1.2工作空间管理(Managing the workspace) clear 从内存中清除变量和函数 exit 关闭MATLAB load 从磁盘中调入数据变量 pack 合并工作内存中的碎块 quit 退出MATLAB save 把内存变量存入磁盘 who 列出工作内存中的变量名

whos 列出工作内存中的变量细节 workspace 工作内存浏览器 1.3管理指令和函数(Managing commands and functions) edit 矩阵编辑器 edit 打开M 文件 inmem 查看内存中的P 码文件 mex 创建MEX 文件 open 打开文件 pcode 生成P 码文件 type 显示文件内容 what 列出当前目录上的M、MAT、MEX 文件 which 确定指定函数和文件的位置 1.4搜索路径的管理(Managing the seach patli) addpath 添加搜索路径 rmpath 从搜索路径中删除目录 path 控制MATLAB 的搜索路径 pathtool 修改搜索路径 1.5指令窗控制(Controlling the command window) beep 产生beep 声 echo 显示命令文件指令的切换开关 diary 储存MATLAB 指令窗操作内容 format 设置数据输出格式 more 命令窗口分页输出的控制开关 1.6操作系统指令(Operating system commands) cd 改变当前工作目录 computer 计算机类型 copyfile 文件拷贝 delete 删除文件 dir 列出的文件 dos 执行dos 指令并返还结果

MATLAB一些函数实例

1.三角波产生器 t=-3:0.01:3; f1=tripuls(t); subplot(3,1,1); plot(t,f1); axis([-3,3,-0.2,1.2]) set(gcf,'color','w'); f2=tripuls(t,4); subplot(3,1,2); plot(t,f2); axis([-3,3,-0.2,1.2]) %set(gcf,'color','w'); f3=tripuls(t,4,-1); subplot(3,1,3); plot(t,f3); axis([-3,3,-0.2,1.2]) 2.离散序列的相加与相乘 function[x,n]=jxl(x1,x2,n1,n2) n=min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); s1=zeros(1,length(n));s2=s1; s1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; s2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; x=s1+s2;//x=s1.*s2:%序列乘 axis([(min(min(n1),min(n2))-1),(max(max(n1),max(n2))+1),(min(x)-0.5), (max(x)+0.5)]) 3.序列的反摺 function[x,n]=xlfz(x1,n1) x=fliplr(x1);n=fliplr(n1); stem(n,x,'filled') axis([min(n)-1,max(n)+1,min(x)-0.5,max(x)+0.5]) 4.序列的卷积 function[x,n]=gghconv(x1,x2,n1,n2) x=conv(x1,x2) ns=n1(1)+n2(1); leg=length(x1)+length(x2)-2; n=ns:(ns+leg) subplot(2,2,1) stem(n1,x1,'filled') title('x1(n)') xlabel('n') subplot(2,2,2)

Matlab中常用的函数集

sort (排序) xlsread ( exl文件导入) load （txt 文件，mat文件等导入） 附录Ⅰ工具箱函数汇总 Ⅰ.1 统计工具箱函数 表Ⅰ-1 概率密度函数 函数名对应分布的概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函数 binopdf 二项分布的概率密度函数 chi2pdf 卡方分布的概率密度函数 exppdf 指数分布的概率密度函数 fpdf f分布的概率密度函数 gampdf 伽玛分布的概率密度函数 geopdf 几何分布的概率密度函数 hygepdf 超几何分布的概率密度函数normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数lognpdf 对数正态分布的概率密度函数nbinpdf 负二项分布的概率密度函数 ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数nctpdf 非中心t分布的概率密度函数 ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf 雷利分布的概率密度函数 tpdf 学生氏t分布的概率密度函数unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数weibpdf 威布尔分布的概率密度函数 表Ⅰ-2 累加分布函数 函数名对应分布的累加函数 betacdf 贝塔分布的累加函数 binocdf 二项分布的累加函数 chi2cdf 卡方分布的累加函数 expcdf 指数分布的累加函数 fcdf f分布的累加函数 gamcdf 伽玛分布的累加函数 geocdf 几何分布的累加函数 hygecdf 超几何分布的累加函数

logncdf 对数正态分布的累加函数 nbincdf 负二项分布的累加函数 ncfcdf 非中心f分布的累加函数 nctcdf 非中心t分布的累加函数 ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数 normcdf 正态（高斯）分布的累加函数 poisscdf 泊松分布的累加函数 raylcdf 雷利分布的累加函数 tcdf 学生氏t分布的累加函数 unidcdf 离散均匀分布的累加函数 unifcdf 连续均匀分布的累加函数 weibcdf 威布尔分布的累加函数 表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数 函数名对应分布的累加分布函数逆函数 betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数 binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数 chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数 expinv 指数分布的累加分布函数逆函数 finv f分布的累加分布函数逆函数 gaminv 伽玛分布的累加分布函数逆函数 geoinv 几何分布的累加分布函数逆函数hygeinv 超几何分布的累加分布函数逆函数logninv 对数正态分布的累加分布函数逆函数nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数ncfinv 非中心f分布的累加分布函数逆函数nctinv 非中心t分布的累加分布函数逆函数 ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函数逆函数icdf norminv 正态（高斯）分布的累加分布函数逆函数poissinv 泊松分布的累加分布函数逆函数 raylinv 雷利分布的累加分布函数逆函数 tinv 学生氏t分布的累加分布函数逆函数unidinv 离散均匀分布的累加分布函数逆函数unifinv 连续均匀分布的累加分布函数逆函数weibinv 威布尔分布的累加分布函数逆函数 表Ⅰ-4 随机数生成器函数

云计算及应用教学大纲

云计算及应用教学大纲 课程编号： 课程名称：云计算及应用Cloud Computing and Application 课程性质：选修课 课程类别：专业教育 学风：3 学时：48（其中课内实验学时：10） 一、目的与任务 通过本课程，学生能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的人数，了解支持云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景；另外，通过基于Apache Hadoop等开源工具的相关实验，让学生亲身体验分布式文件系统、分布式计算和分布式数据库的应用及实现，从而加深所学的理论知识的理解，为今后处理实际的问题打下基础。 二、教学内容及学时分配 第一章绪论（学时：4） 简介：课程介绍及云计算技术概述，包括云计算的由来、概念、发展现状、服务类型典型的技术方案以及云计算的特点与优势，目的是帮助学生对云计算形成一个初步人数。 重点：云计算的概念、服务类型、实现机制以及云计算的特点与优势 难点：云计算的实现机制 具体内容： 课程介绍 云计算的概念 云计算的发展现状 云计算的实现机制（典型的技术方案） 网格计算与云计算 云计算的特点与优势 第二章Google云计算原理及应用（学时：10） 简介：介绍Google云计算的背景、技术体系及应用场景：详细讲解四种核心技术，包括分布式文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化存储系统Bigtable:介绍Google的应用程序开发平台Google App Engine及Google云计算应用场景分析。 重点：Google云计算的技术体系、分布式文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统Bigtable以及Google App Engine 难点：分布文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统Bigtable 具体内容： Google云计算的的背景 Google云计算的技术体系 Google云计算的应用场景 分布式文件系统GFS 分布式计算编程模型MapReduce 分布式锁服务Chubby 分布式结构化数据表Bigtable

MATLAB常用函数

数字信号处理与MATLAB 实现 1． n1=[ns:nf]； x1=[zeros(1,n0-ns),1,zeros (1,nf-n0)]； %单位抽样序列的产生 2. subplot(2,2,4) 画2行2列的第4个图 3. stem(n,x) %输出离散序列，(plot 连续) 4. 编写子程序可调用 4.1 单位抽样序列)(0n n -δ生成函数impseq.m [x,m]=impseq(n0,ns,nf); %序列的起点为ns ，终点为nf ，在n=n0点处生成一个单位脉冲 n=[-5:5];x1=3*impseq(2,-5,5)-impseq(-4,-5,5) x1 = 0 -1 0 0 0 0 0 3 0 0 0 n=[-5:5];x1=3*impseq(2,-4,5)-impseq(-4,-5,4) %起点到终点长度要一致 x1 = 0 -1 0 0 0 0 3 0 0 0 4.2 单位阶跃序列)(0n n u -生成函数stepseq.m [x,n]=stepseq(no,ns,nf) %序列的起点为ns ，终点为nf ，在n=n0点处生成一个单位阶跃 4.3 两个信号相加的生成函数sigadd.m [y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2) 4.4 两个信号相乘的生成函数sigmult.m [y,n]=sigmult(x1,n1,x2,n2) 4.5 序列移位y(n)=x(n-n0)的生成函数sigshift.m [y,n]=sigshift(x,m,n0) 4.6 序列翻褶y(n)=x(-n)的生成函数sigfold.m [y,n]=sigfold(x,n) 4.7 evenodd.m 函数可以将任一给定的序列x(n)分解为xe(n)和xo(n)两部分 [xe,xo,m]=evenodd(x,n) 4.8 序列从负值开始的卷积conv_m, conv 默认从0开始 function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh) 有{x(n):nx1≤n ≤nx2},{h(n):nh1≤n ≤nh2}, 卷积结果序列为 {y(n):nx1+nh1≤n ≤nx2+nh2} 例. 设1132)(-++=z z z X ,1225342)(-+++=z z z z X ,求)()()(21z X z X z Y += 程序： x1=[1,2,3];n1=-1:1; x2=[2,4,3,5];n2=-2:1; [y,n]=conv_m(x1,n1,x2,n2)

MatLab常用函数大全

1、求组合数 C，则输入： 求k n nchoosek(n,k) 例：nchoosek(4,2) = 6. 2、求阶乘 求n!.则输入： Factorial(n). 例：factorial(5) = 120. 3、求全排列 perms(x). 例：求x = [1,2,3]; Perms(x)，输出结果为： ans = 3 2 1 3 1 2 2 3 1 2 1 3 1 2 3 1 3 2 4、求指数 求a^b：Power(a,b) ; 例：求2^3 ; Ans = pow(2,3) ; 5、求行列式 求矩阵A的行列式：det(A); 例：A=[1 2;3 4] ; 则det(A) = -2 ; 6、求矩阵的转置 求矩阵A的转置矩阵：A’ 转置符号为单引号. 7、求向量的指数 求向量p=[1 2 3 4]'的三次方：p.^3 例： p=[1 2 3 4]' A=[p,p.^2,p.^3,p.^4] 结果为：

注意：在p 与符号”^”之间的”.”不可少. 8、求自然对数 求ln(x)：Log(x) 例：log(2) = 0.6931 9、求矩阵的逆矩阵 求矩阵A 的逆矩阵：inv(A) 例：a= [1 2;3 4]; 则 10、多项式的乘法运算 函数conv(p1,p2)用于求多项式p1和p2的乘积。这里，p1、p2是两个多项式系数向量。 例2-2 求多项式43810x x +-和223x x -+的乘积。 命令如下： p1=[1,8,0,0,-10]; p2=[2,-1,3]; c=conv(p1,p2) 11、多项式除法 函数[q ，r]=deconv(p1，p2)用于多项式p1和p2作除法运算，其中q 返回多项式p1除以p2的商式，r 返回p1除以p2的余式。这里，q 和r 仍是多项式系数向量。 例2-3 求多项式43810x x +-除以多项式223x x -+的结果。 命令如下： p1=[1,8,0,0,-10]; p2=[2,-1,3]; [q,r]=deconv(p1,p2) 12、求一个向量的最大值 求一个向量x 的最大值的函数有两种调用格式，分别是：

matlab中常用的函数

A abs 绝对值、模、字符的ASCII码值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图 argnames 函数M文件宗量名asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串 bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制 C capture ；3版以前？捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具 cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵 ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象 chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解

MATLAB常用函数

1概述安装介绍(略)。 2 矩阵和数组 2.1 创建特殊矩阵函数 Compan 伴随矩阵Diag 对角矩阵Eye 单位矩阵Gallery 测试矩阵Hadamard hadamard矩阵Hilb hilb矩阵Invhilb invhilb矩阵 Magic魔方矩阵Ones 全一矩阵Rand均匀分布随机矩阵 Randn 正态分布随机矩阵Rosser经典对称特征测试矩阵 Wilkinson wilkinson特征值测试矩阵Zeros 全零矩阵 注：diag（A，n）以向量A为主对角线为基准偏移n个位置。 2.2 矩阵连接 水平c=[a,b]或者c=[a b] 垂直c=[a;b] 连接函数（1）Cat 指定方向；（2）Cat（1，a，b）水平；（3）Cat（2，a，b）垂直；（4）Horzcat 水平方向；（5）Vertcat 垂直方向（6）Repmat 对现有矩阵复制粘贴（7）Blkdiag 以对角阵方式重组。 2.3 改变矩阵形状 Reshape 制定行列重排；Rot90 逆时针90；Filplr 垂直方向为轴旋转180；Flipud 水平方向为轴旋转180；Flipdim 指定方向为轴翻转矩阵 2.4 向量生成函数 Linspace(a，b)首尾为a，b的100个数；Linspace（a，b，n） Logspace（a，b）以10为底；Logspace（a，b，n）；Logspace（a，pi） 2.5 矩阵信息的获取 Isempty 判断为空；Isscalar 判断为标量；Isvector 判断向量；Issparse 判断稀疏矩阵；Isa 判断指定数据类型；Iscell 判断元胞数组类型；Iscellstr 元胞字符串数组类型；Isfloat 判断浮点数；Isinteger 判断整形类型；Islogical 判断逻辑类型Isnumeric 判断数值类型；Isreal 判断实数类型；Isstruct 判断结构体类型；Length 最长维长度；Ndims 维数；Numel 元素个数；Size 指定维长度 3 数据类型

Matlab常用工具箱及常用函数

Matlab常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包.工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 常用函数Matlab内部常数[3] eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i或j：基本虚数单位 inf或Inf：无限大, 例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number）,例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数 lasterr：存放最新的错误信息 lastwarn：存放最新的警告信息 MATLAB常用基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle)

【方法】Matlab中常见数学函数的使用

【关键字】方法 给自己看的----Matlab的内部常数（转） 2008/06/19 14:01 [Ctrl C/V--学校 ] MATLAB基本知识 Matlab的内部常数 pi 圆周率 exp(1) 自然对数的底数e i 或j 虚数单位 Inf或inf 无穷大 Matlab的常用内部数学函数

没有发现matlab有这一命令，不过我们可以调用maple的命令，调用方法如下： 首先加载maple中的student函数库，加载方法为：maple（’with（student）’） 然后运行maple中的配方命令，格式为： maple（’completesquare（f）’）把f配方，其中f为代数表达式或代数方程 mapl e(’completesquare（f，x）’)把f按指定的变量x配方，其中f同上 maple(’completesquare（f，{x，y，．．．}）’)把f按指定的变量x，y，．．．配方maple(’completesquare（f，[x，y，．．．]）’)把f按指定的变量x，y，．．．配方， 如何用matlab进行多项式运算 （1）合并同类项 syms 表达式中包含的变量 collect(表达式，指定的变量) （2）因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) （3）展开 syms 表达式中包含的变量 expand(表达式) 我们也可在matlab中调用maple的命令进行多项式的运算，调用格式如下： maple（’maple中多项式的运算命令’） 如何用matlab进行分式运算 发现matlab只有一条处理分式问题的命令，其使用格式如下： [n，d]=numden（f）把符号表达式f化简为有理形式，其中分子和分母的系数为整数且分子分母不含公约项，返回结果n为分子，d为分母。注意：f必须为符号表达式 不过我们可以调用maple的命令，调用方法如下： maple（’denom（f）’）提取分式f的分母 maple(’numer（f）’)提取分式f的分子 maple(’normal（f）’ ) 把分式f的分子与分母约分成最简形式 maple(’expand（f）’) 把分式f的分子展开,分母不变且被看成单项。 maple(’factor（f）’) 把分式f的分母和分子因式分解，并进行约分。 如何用Matlab进行因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) 如何用Matlab展开 syms 表达式中包含的变量expand(表达式) 如何用Matlab进行化简 syms 表达式中包含的变量simplify(表达式) 如何用Matlab合并同类项 syms 表达式中包含的变量collect(表达式，指定的变量) 如何用Matlab进行数学式的转换 调用Maple中数学式的转换命令，调用格式如下： maple(‘Maple的数学式转换命令’)