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  • 电压和电流的参考方向 电路基本物理量的实际方向 ...实际方向与参考方向的关系 实际方向与参考方向一致,电流(或电压)值为正值; 实际方向与参考方向相反,电流(或电压)值为负值。 欧姆定律 表达式中有两套正

    电压和电流的参考方向

    电路基本物理量的实际方向

    • 电流的实际方向:正电荷运动的方向或负电荷运动的反方向。
    • 电压的实际方向:由高电位端指向低电位端;
    • 电动势的实际方向:由低电位端指向高电位端。

    电路基本物理量的参考方向

    1. 参考方向 在分析与计算电路时,对电量任意假定的方向。
    2. 参考方向的表示方法

    标一C。电流:<aRb,双下标Ii

    注意:在参考方向选定后,电流(或电压)值才有正负之分。

    实际方向与参考方向的关系

    • 实际方向与参考方向一致,电流(或电压)值为正值;
    • 实际方向与参考方向相反,电流(或电压)值为负值

    欧姆定律

    表达式中有两套正负号:

    1. 式前的正负号由U、I参考方向的关系确定;
    2. U、I值本身的正负则说明实际方向与参考方向之间的关系。
      通常取U、I参考方向相同(关联)。
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  • 近几日对加速计读数的正负与其敏感轴、实际加速度计方向的关系又产生了诸多疑问,参考这篇博文的一个模型后,更是混乱了 http://www.geek-workshop.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1695&reltid=676&...

    近几日对加速计读数的正负与其敏感轴、实际加速度计方向的关系又产生了诸多疑问,参考这篇博文的一个模型后,更是混乱了

    http://www.geek-workshop.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1695&reltid=676&pre_thread_id=0&pre_pos=1&ext=

    故在这里着按照自己的理解试着整理一下。

    1、已知的现象

    已经知道的是重力加速度是一个矢量,其大小约为9.8m/s^2,方向指向地心,当加速度计的敏感轴与重力方向相反时,即可以认为是将加速度计水平静置,正面朝上时,如图,加速度计输出为9.8。

    2、思考

    加速度计水平静置时,物体所受合外力F=ma_{sum}=0=m*[a_{ACC}+(-g)],式中符号表示方向与敏感轴方向相反,故a_{ACC}=g,表征了加速度计的输出为g。

    3、延伸

    物体向下加速时,{a_{sum}<0}, 物体所受合外力为: F=ma_{sum}=m*[a_{ACC}+(-g)],式中负号表示与敏感轴方向相反,故a_{ACC}=a_{sum}+g<g

    典型的例子就是物体向下做自由落体运动时,a_{sum}=-g,再次说明,这里负号表示与敏感轴方向相反。故此时的a_{ACC}=0,表征了加速度计的输出为0 。

    那么当a_{sum}\mathbf{}\textbf{}\mathit{}\mathfrak{}>-g 时,如-1.5m/s^{2},-5.8m/s^{2}时,将有a_{ACC}=a_{sum}+g>0,此时加速度计输出为正值。

           当a_{sum}\mathbf{}\textbf{}\mathit{}\mathfrak{}<-g 时,将有a_{ACC}=a_{sum}+g<0,此时加速度计输出为负值。

    可见,在向下的加速过程中,加速度计的输出经历了正-零-负的过程。

    //--------------------------------------------------------------

    同样,当物体向上加速时\mathbf{a_{sum}>0}, 物体所受合外力为: F=ma_{sum}=m*[a_{ACC}+(-g)],式中负号表示与敏感轴方向相反,故a_{ACC}=a_{sum}+g>g;向上加速度越大,加速度计输出也就越大。

    分割线- 2019.5.21///

    再做补充:1、加速度的方向应该相对于某一坐标系而言,离开坐标系单独谈加速度方向是没有意义的,使用ENU坐标系作为导航坐标系为例,当加速度计水平静置时,设其读数为g,那么投影到在ENU坐标系下G=[0,0,-g]],负号Z轴的加速度方向与U轴方向相反,即指向地心。

    2、加速度计敏感的是物体所受合力减去引力,即非引力外力J=ma=F-G

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 这其实是一个伪命题,搞清楚python字典定义---字典本身默认以key字符顺序输出显示---就像我们用真实字典一样,按照abcd字母顺序排列,并且本质上各自没有先后关系,是一个哈希表结构:但实际应用中我们...

    本文实例讲述了Python实现的字典排序操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

    对字典进行排序?这其实是一个伪命题,搞清楚python字典的定义---字典本身默认以key的字符顺序输出显示---就像我们用的真实的字典一样,按照abcd字母的顺序排列,并且本质上各自没有先后关系,是一个哈希表的结构:

    但实际应用中我们确实有这种排序的“需求”-----按照values的值“排序”输出,或者按照别的奇怪的顺序进行输出,我们只需要把字典转化成list或者tuple,把字典每一对键值转化为list中的两位子list或者子tuple再输出,就可以达到我们的目的:

    举例如下:

    x={2:1,3:4,4:2,1:5,5:3}

    import operator

    sorted_x=sorted(x.items(),key=operator.itemgetter(0))#按照item中的第一个字符进行排序,即按照key排序

    print x

    print sorted_x

    print dict(sorted_x)

    输出结果为:

    {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

    [(1, 5), (2, 1), (3, 4), (4, 2), (5, 3)]

    {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

    字典始终都按照key从小到大排序,与定义过程无关,转化为list嵌套tuple这里也依然按着key排序

    x={2:1,3:4,4:2,1:5,5:3}

    import operator

    sorted_x=sorted(x.items(),key=operator.itemgetter(1))#这里改为按照item的第二个字符排序,即value排序

    print x

    print sorted_x

    print dict(sorted_x)

    输出结果为:

    {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

    [(2, 1), (4, 2), (5, 3), (3, 4), (1, 5)]

    {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

    字典的顺序依旧不变,但转化为list嵌套tuple格式之后,完成了按照value排序的操作

    PS:这里再为大家推荐一款关于排序的演示工具供大家参考:

    在线动画演示插入/选择/冒泡/归并/希尔/快速排序算法过程工具:http://tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys

    更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

    本文标题: Python实现的字典排序操作示例【按键名key与键值value排序】

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/247935.html

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  • 本人从研究生开始学习语音频信号处理到工作中实际的工程实践,至今已经七年多了,这跟”七年之痒”真没有关系,主要是一方面最近比较空闲,有时间做些总结和规划,另一方面也是为准备从事这个职业或者正在从事这个职业...

    文章转载自CSDN博客,点击文末的阅读原文了解详细信息。文章撰写于2009年,有些信息可做参考。


    本人从研究生开始学习语音频信号处理到工作中实际的工程实践 , 至今已经七年多了 , 这跟  七年之痒  真的没有关系 , 主要是一方面最近比较空闲 , 有时间做些总结和规划 , 另一方面也是为准备从事这个职业或者正在从事这个职业的新手们提供一点参考 , 当然一家之言 , 欢迎大家交流讨论 , 尤其希望那些资深人士不吝指点 。

    1 、涉及的方向

     1 )语音、音频编解码算法

         已经成熟地商业化、产品化,压缩码率和音质总是一对冤家,只有一些特殊的存储和通信应用会要求低码率,更多的是追求高品质的音质,例如高清音质。

      2 )语音识别算法

        做过一年半,初步了解识别率受多种因素影响,技术本身还需要在抗干扰等方面进一步发展,目前只有一些特殊场合的应用产品化,作为人机交互的大规模应用还有一段路要走。

    3 )语音合成算法

       这个没有接触核心技术,不妄加评论,反正据说科大讯飞在这个方向非常强。

     4 )语音增强算法

       这个没有接触核心技术,感觉回声消除、降噪处理等还是很有用处。

     5 )语音信号分析

       主要一些特殊应用需求,如智能玩具、军工等。

    6 )音频特征提取和检索

        音乐哼唱和音乐检索,以及音频的特殊应用。

    7 )音效处理算法

        在 MP3 上非常普遍的音效处理算法,当然也有立体声环绕和多声道处理算法。

    2 、涉及的行业

     1 )嵌入式、集成电路、芯片

           这个行业需要这个职业的一般,尤其是做多媒体芯片的,往往需要为芯片提供高品质的音视频算法 在低功耗、资源少的情况下保证音视频的最佳化应用。

    2 )计算机软硬件

           这个行业里,可以做标准算法的研发,也可以做应用程序,或者是第三方软件开发。

    3 )通信行业

           这个行业应该不多,一般音频编解码属于信源编码,而通信行业涉及的技术比较多,从天线的发送接收,基带芯片的解码,语音编解码,上下信道的控制等系统。

    3 、涉及的职业

    1 )做标准、第三方算法研发

          做音频算法的国际标准,如 ITU G.7xx 、宽带语音编码,或者第三方语音算法的研发,如语音识别、语音合成等。往往这样的职位需要硕士以上学历,对数字信号处理理论要求较高。

    2 )做移植、优化

         在芯片公司为产品做音频算法的移植和优化,需要对芯片指令和算法本身有较强的理解。做嵌入式产品,就意味着在低成本、低功耗、资源少的情况下要具有足够的耐心去一点点优化算法,我曾经对 AMR-NB 中的码书搜索部分、 LSF 矢量量化部分进行至少 5 遍的代码优化,渐渐将所用的指令数减到最小化。每一遍过后都觉得没有再优化的地方了,然后静下心再分析算法原理、分析代码执行和指令特点,就有了新的发现。以至于后来流传着“优化无极限”,当然优化工作很可能是用较少的时间就优化了总量的 80% ,但剩下的 20% 需要付出更多的时间,全凭项目的需求来权衡了,积累一定的经验很重要。

    3 )做产品应用

         做一般多媒体软件的应用开发,涉及语音频本身的理论较少,更多的是计算机技术。

    4 、优缺点

    做语音频算法职业的缺点是  少 ”, 相关的公司少,专业对口的职业少,做这个职业的人也少 , 发展机会少一点,当然这个“少”也是不同时期,不同职业之间的相对比较而言的。优点自然是竞争压力相对小些,工作相对稳定。

    5 、三点总结

    我一路走来,犯了许多错误,但是塞翁失马,焉知非福?

    1)  杂而不专

    “专”是指专注在一个方向上的技术和业务积累。

    我刚开始的时候,一段时间看看语音频编解码,一段时间看看静态图像处理技术,一边研究计算机网络技术,一边了解一下视频压缩算法,今天搞搞写写 Window 程序,明天去焊焊电路。典型的学的杂,但是哪个都浅尝辄止,最后想想哪个都拿不出手,感觉就是样样行,样样都很肤浅。

    2)  专而不精

    “精”是指在一个方向上达到精通的水平(技术方面)和高效的业务能力(项目管理方面)。

    工作了一段时间,比较清楚自己的兴趣和特长,于是静下心尽量把范围缩小,主要集中在语音频编解码上,但是有时还要根据实际项目需求去做其它方向的。另外,如果项目时程紧张的话,技术方面如果不经过深加工,积累的经验还是很少。我目前正处于这个阶段,需要坚实的理论基础以便深入算法(算法层面)和不断的总结项目经验教训(工程实现方面)来提高自己。

    3)  精而不广

    “广”是指见识要广,具有行业思维、市场化的眼光。

    身处在这个赖以谋生的行业,自然要关心一下它的动态发展,我们在技术上要深挖一口井,但眼界上却不要做一个井底之蛙!

    最后,谈一下工作态度,我自认为资质平庸,还是踏踏实实做事,认认真真做人。不要盲目和别人攀比,产生不良的心态,影响日常的工作和生活。对于那些比我强的人,我是这样看的:客观上,他们一定有我们不具有的能力,这里的能力是指综合评价得到的,包括智商(学习能力、技术深度广度、创新思维等)、情商(人脉关系、成长环境、习惯等);主观上,每个人都有自己的人生轨迹,苦辣酸甜只有自己知道,平衡好自己生活的各个方面才是最好的。

    你的工作内容是什么,点我给我留言交流呀!

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空空如也

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