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  • 参数方程中参数的意义: 参数方程中t的几何意义要看具体的曲线方程了,一般都是长度,角度等几何量,也有一些是不容易找到对应的几何量的。 参数方程定义: 一般的,在平面直角坐标系中,如果曲线上任意一点的...

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    参数方程中参数的意义:

    参数方程定义:

    什么是参数方程:

    参数方程与普通方程的公式:

    举例:

    参数方程:


    参数方程中参数的意义:

    参数方程中t的几何意义要看具体的曲线方程了,一般都是长度,角度等几何量,也有一些是不容易找到对应的几何量的。

     

    参数方程定义:

    一般的,在平面直角坐标系中,如果曲线上任意一点的坐标x,y都是某个变数t的函数{x=f(t),y=g(t)并且对于t的每一个允许值,由上述方程组所确定的点M(x,y)都在这条曲线上,那么上述方程则为这条曲线的参数方程,联系x,y的变数t叫做变参数,简称参数,相对于参数方程而言,直接给出点的坐标间关系的方程叫做普通方程。

     

    什么是参数方程:

    其实就是 :

    y=f(t);x=g(t);其中t是参数,分别能表示出x,y;你看看下面参数方程与一般函数的转化你就明白了;

     

    参数方程与普通方程的公式:

    参数方程与普通方程的互化最基本的有以下四个公式:

    1.cos²θ+sin²θ=1

    2.ρ=x²+y²

    3.ρcosθ=x

    4.ρsinθ=y

    举例:

    参数方程:

    一般的参数方程,主要使2式子进行乘除运算消掉  t。

    遇到三角三角函数一般使用公式带入,消掉。

    x=3-2t ① 
    y=-1-4t ② 

    解:
    ①×2-②得
    x-2y=2(3-2t)-(-1-4t)
    x-2y=7
    ∴2x-y = 7

     

    将x, y的中参数转化为同一的,之后进行替换,得出一般函数方程。

    例子:

    x=cosθ (θ为参数) ①
    y=cos2θ+1 ②
    由②得
    y=2cos²θ-1+1
    y=2cos²θ
    由①得
    cosθ=x
    ∴y=2x² -1

     

    例:

    又例圆,椭圆等:

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  • 天线基本参数

    千次阅读 2015-07-01 23:33:13
    下面是天线的几个基本参数: 1. 方向图(波瓣宽度); 2. 增益(俗话所说的多少dBi); 增益通常指最大辐射方向的功率增益值,dBi用于表示天线在最大辐射方向场强相对于全向辐射器的参考值.,如下图所示: 3. ...

    在物联网的大环境下,无线传输越来越多的被听到,很多人也对无线IoT很好奇,机器怎么连在一起的,天线又是什么,下面给大家科普下天线的基础知识:

    在无线传输中,天线是其中一个十分关键的环节,无线电磁波的发射和接收均由天线来完成,因此天线设计的好坏直接关系无线的性能。

    下面是天线的几个基本参数:

    1. 方向图(波瓣宽度);


    半波对称阵子天线极化方向图(侧视图)


                                                   水平极化


                                                    垂直极化                 


    2. 增益(俗话所说的多少dBi);

    增益通常指最大辐射方向的功率增益值,dBi用于表示天线在最大辐射方向场强相对于全向辐射器的参考值.,如下图所示:



    3. 驻波比(VSWR) / 回波损耗(RL) / S11;

        RL=10lg(入射功率/反射功率)  

        驻波比VSWR=(1+ 反射系数)/ (1- 反射系数)

        RL=-S11

    下面是一个简单的对照关系:



    备注:

        回波损耗的值在0dB 到无穷大之间,回波损耗越小表示匹配越差,回波损耗越大表示匹配越好。0表示全反射,无穷大表示完全匹配。

        同样可知,VSWR范围=1~∞,VSWR此值越大,说明接头处连接不好。


    4. 频率范围;


    展开全文
  • 天线的基本参数介绍

    万次阅读 2017-02-22 17:26:00
    在物联网的大环境下,无线传输越来越多的被听到,很多人也对无线IoT很好奇,机器怎么连在一起的,天线又是...下面是天线的几个基本参数: 1. 方向图(波瓣宽度); 半波对称阵子天线极化方向图(侧视图)

    在物联网的大环境下,无线传输越来越多的被听到,很多人也对无线IoT很好奇,机器怎么连在一起的,天线又是什么,下面给大家科普下天线的基础知识:

    在无线传输中,天线是其中一个十分关键的环节,无线电磁波的发射和接收均由天线来完成,因此天线设计的好坏直接关系无线的性能。

    下面是天线的几个基本参数:

    1. 方向图(波瓣宽度);


    半波对称阵子天线极化方向图(侧视图)


                                                   水平极化


                                                    垂直极化                 


    2. 增益(俗话所说的多少dBi);

    增益通常指最大辐射方向的功率增益值,dBi用于表示天线在最大辐射方向场强相对于全向辐射器的参考值.,如下图所示:



    3. 驻波比(VSWR) / 回波损耗(RL) / S11;

        RL=10lg(入射功率/反射功率)  

        驻波比VSWR=(1+ 反射系数)/ (1- 反射系数)

        RL=-S11

    下面是一个简单的对照关系:



    备注:

        回波损耗的值在0dB 到无穷大之间,回波损耗越小表示匹配越差,回波损耗越大表示匹配越好。0表示全反射,无穷大表示完全匹配。

        同样可知,VSWR范围=1~∞,VSWR此值越大,说明接头处连接不好。


    4. 频率范围;

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  • PYthon——plt.scatter各参数详解

    万次阅读 多人点赞 2017-03-29 21:22:47
    最近开始学习Python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下: 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法...

     

    最近开始学习Python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下:

    1、scatter函数原型

    2、其中散点的形状参数marker如下:

    3、其中颜色参数c如下:

    4、基本的使用方法如下:

    [python] view plain copy

    1. #导入必要的模块  
    2. import numpy as np  
    3. import matplotlib.pyplot as plt  
    4. #产生测试数据  
    5. x = np.arange(1,10)  
    6. y = x  
    7. fig = plt.figure()  
    8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
    9. #设置标题  
    10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
    11. #设置X轴标签  
    12. plt.xlabel('X')  
    13. #设置Y轴标签  
    14. plt.ylabel('Y')  
    15. #画散点图  
    16. ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')  
    17. #设置图标  
    18. plt.legend('x1')  
    19. #显示所画的图  
    20. plt.show()  

    结果如下:

    5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s中一个大小,其他如c,等用法一样,如下:

    (1)、不同大小

    [python] view plain copy

    1. #导入必要的模块  
    2. import numpy as np  
    3. import matplotlib.pyplot as plt  
    4. #产生测试数据  
    5. x = np.arange(1,10)  
    6. y = x  
    7. fig = plt.figure()  
    8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
    9. #设置标题  
    10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
    11. #设置X轴标签  
    12. plt.xlabel('X')  
    13. #设置Y轴标签  
    14. plt.ylabel('Y')  
    15. #画散点图  
    16. sValue = x*10  
    17. ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')  
    18. #设置图标  
    19. plt.legend('x1')  
    20. #显示所画的图  
    21. plt.show()  

    (2)、不同颜色

    [python] view plain copy

    1. #导入必要的模块  
    2. import numpy as np  
    3. import matplotlib.pyplot as plt  
    4. #产生测试数据  
    5. x = np.arange(1,10)  
    6. y = x  
    7. fig = plt.figure()  
    8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
    9. #设置标题  
    10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
    11. #设置X轴标签  
    12. plt.xlabel('X')  
    13. #设置Y轴标签  
    14. plt.ylabel('Y')  
    15. #画散点图  
    16. cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']  
    17. ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')  
    18. #设置图标  
    19. plt.legend('x1')  
    20. #显示所画的图  
    21. plt.show()  

    结果:

    (3)、线宽linewidths

    [python] view plain copy

    1. #导入必要的模块  
    2. import numpy as np  
    3. import matplotlib.pyplot as plt  
    4. #产生测试数据  
    5. x = np.arange(1,10)  
    6. y = x  
    7. fig = plt.figure()  
    8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
    9. #设置标题  
    10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
    11. #设置X轴标签  
    12. plt.xlabel('X')  
    13. #设置Y轴标签  
    14. plt.ylabel('Y')  
    15. #画散点图  
    16. lValue = x  
    17. ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')  
    18. #设置图标  
    19. plt.legend('x1')  
    20. #显示所画的图  
    21. plt.show()  

     

                         注:  这就是scatter基本的用法。

     

     

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其中必须最基本的参数是什么