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《运算放大器权威指南》电子书封面

运算放大器权威指南

  • 发布时间:2020年09月11日 13:59:04
  • 作者:Bruce Carter
  • 大小:43 MB
  • 类别:运算放大器电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:第3版
  • 评分:8.9

    运算放大器权威指南 PDF 第3版

      给大家带来的一篇关于运算放大器相关的电子书资源,介绍了关于运算放大器方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小43 MB,Bruce Carter编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.6。

      内容介绍

      《运算放大器权威指南(第3版)》全面剖析运算放大器设计工具 易学易用的详尽电路方案 快速掌握高性能、低功耗、高速运算放大器设计秘诀 运算放大器在现代电子设计中扮演着至关重要的角色,发展至今,已经进入RF设计领域,回归到了全差分结构,也开启了在差分信号链接口中的新应用领域。如何得心应手地应用运算放大器,快速、准确地设计满足需求的电路系统,是工程师们必须认真面对的问题。本书出自全球领先的半导体公司TI的多名技术专家之手,体现了TI公司多年运算放大器设计与制造的经验。作者将运算放大器作为一个整体元件,叙述电路级的计算,重在帮助设计者快速找到理想的设计方法,选择好的放大器。书中每一章内容都是相对独立的,除了介绍大量的电路实例,还包括了诸多珍贵的使用技巧。任何从事电子电路设计的工程技术人员都会从中受益匪浅。

      《运算放大器权威指南(第3版)》是全球领先的半导体企业TI公司的工程师多年经验结晶,从运算放大器的历史入手,重点介绍运算放大器近些年的研发成果、新出现的设计工具和技术,旨在帮助设计者快速掌握好的设计方法,为具体的工作选择最佳的放大器。

      《运算放大器权威指南(第3版)》适合从事电路设计的工程技术人员,也可供高校相关专业师生参考。

      目录

      • 第1章 运放在电子技术中的位置 1
      • 第2章 电路理论回顾 5
      • 第3章 理想运放方程的导出 14
      • 第4章 单电源运放设计技术 24
      • 第5章 四个范例以外的电路 43
      • 第6章 反馈与稳定性理论 46
      • 第7章 非理想运放方程的导出 60
      • 第8章 电压反馈运放的补偿 67
      • 第9章 电流反馈运放的分析 85
      • 第10章 电压与电流反馈运放的比较 97
      • 第11章 全差分运放 105
      • 第12章 运放的噪声理论与应用 116
      • 第13章 运放参数 134
      • 第14章 测量:传感器与模数转换器的连接 160
      • 第15章 运放与模数转换器的连接 179
      • 第16章 无线通信:IF采样信号的调整 187

      学习笔记

      Python双精度浮点数运算并分行显示操作示例

      本文实例讲述了Python双精度浮点数运算并分行显示操作。分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8def doubleType(): ''''' Python中的浮点数是双精度浮点数,可以用十进制或科学计数法表示。 实际精度依赖于机器架构和创建Python解释器的编译器。 浮点数值通常都有一个小数点和一个可选的后缀e(大写或小写,表示科学计数法)。 在e和指数之间可以用正(+)或负(-)表示指数的正负(正数可以省略符号) ''' (one,two,three,four,five)=(0.0, -777., 1.6, -5.555567119, 96e3*1.0) (on,tw,thr,fo,fi)=(4.3e25, 9.384e-23, -2.172818, float(12), 1.000000001) (n,w,hr,f,i)=(3.1416, 4.2E-10, -90., 6.022e23, -1.609E-19) #把所有的变量放在一个list中 varlist=[one,two,three,four,five,……

      对numpy中向量式三目运算符详解

      如果用到数据筛选功能,可以使用x if condition else y的逻辑实现。如果使用的是纯Python,可以使用不断迭代的方式对每一组元素组合进行相应的判断筛选。不过,如果使用numpy中的向量化计可以大大加速运算的过程。 在numpy中有一个这个三目运算的向量版本numpy.where。where方法可以接收三个参数,第一个参数为条件向量,而第二、第三个参数可以是矩阵也可以是标量。接下来做一下相应功能的纯Python功能实现以及向量方式实现。 记录如下: In [76]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])In [77]: yarr = xarr + 1In [78]: xarrOut[78]: array([ 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])In [79]: yarrOut[79]: array([ 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])In [80]: cond = np.array([True,False,T……

      以上就是本次介绍的运算放大器电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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