NTC热敏电阻计算器使用方法 NTC热敏电阻计算器 V1.0 10K负温度系数热敏电阻(NTC)温度与阻值对应关系表 Rt = R(25℃)*EXP[B*(1/T - 1/(T+25))] 说明: 1.Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: 2.R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: 3.B值是热敏电阻的重要参数: 4.EXP是e的n次方: 5.这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度: NTC热敏电阻温度计算方法,Steinhart-Hart方程和B值法 NTC

什么是NTC NTC是热敏电阻,其电阻值对温度变化敏感,在不同的温度下,可以呈现不同的电阻值. 热敏电阻有两类,一类是负温度系数电阻(NTC),温度增加时,电阻值降低,另一类是正温度系数电阻(PTC),温度增加时,电阻值增加. 热敏电阻的电阻值计算 NTC的电阻值R与温度的关系可以近似表示为: 公式1,电阻与温度函数关系式 其中T是绝对温度,数值为摄氏温度+273.15,单位为K(开尔文). R0一般取温度25℃即298.15K时的电阻值,对应的T0取25℃,即298.15K. B为材料常数．不

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况. 第一种情况较为简单,就是我们已知DD个长度为TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数. 假设样本从隐藏状态qiqi转移到qjqj的频率计数是AijAij,那么状态转移矩阵求得为: A=[aij],其中aij=Aij∑s=1NAisA=[aij],其中ai

算法要求 编写一个程序,判断一个字符串是否为"回文".回文串:字符串字符从前往后与从后往前一致(中心对称). 算法思路 首先将字符串等分左右两块,然后依次对称比较每一对字符是否相同 代码实现 import java.util.Scanner; public class Palindrome { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); while (!sc.hasNext(

1987891这个就是回文,判断“1987891”是不是回文? 1 public static boolean isPalindrome(String str) { return str.equals( new StringBuilder(str) .reverse() .toString() ); } 2 public static boolean isPalindrome(String str) { int n = str.length(); for (int i = 0; i < n; +

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求

Manacher算法求最长回文字串 算法思路 按照惯例((・◇・)?),这里只是对算法的一些大体思路做一个描述,因为找到了相当好理解的博客可以参考(算法细节见参考文章). 一般而言,我们的判断回文算法的思想是从一个点开始向两边拓展直到无法拓展为止,这个时候就得到了回文串的长度,但这个算法的时间复杂度是\(O(n^2)\)的.在这个算法进行的过程中,我们有可能会不断地拓展了重复的位置而产生重复计算,升高了时间复杂度.马拉车算法通过充分利用已经遍历过的信息,尽量不会重复去遍历已知信息的区段,而且利用

来源 :http://blog.csdn.net/blue0432/article/details/8690190 现在低成本测温方案中NTC热敏电阻用的比较多,一般采用查表的方法获取温度值,这就牵涉到温度和阻值的对应关系.如果你从我们生产厂家购买NTC热敏电阻可以向厂家所要温度阻值对照表,但是对于普通爱好者来说大多是从零售商那里购买的热敏电阻,而零售商一般是没有或没法向您提供准确的阻值和温度对照表的. 以下是NTC热敏电阻.阻值的计算方式 希望可以给您带来帮助: 通常的方法是用标准温度计,环境

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻

向前向后算法解决隐马尔可夫模型机器学习问题 作者:白宁超 2016年7月12日14:28:10 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思

Rt = R *EXP(B*(1/T1-1/T2))这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度:其中T2=(273.15+25)Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: B值是热敏电阻的重要参数: EXP是e的n次方: 求T1 =ln(Rt/R)/B+1/T2C程序: #include "math.h" const float Rp=10000.0; //10K const float T2 = (273.15+25.

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

最小生成树MST,英文名如何拼写已忘,应该是min spaning tree吧.假设一个无向连通图有n个节点,那么它的生成树就是包括这n个节点的无环连通图,无环即形成树.最小生成树是对边上权重的考虑,最小生成树即树的所有边上权重值之和最小,最小指权重最小,即在含有 n 个顶点的连通网中选择 n-1 条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中 n-1 条边上权值之和达到最小.专业一点的解释:在一给定的无向图G = (V, E) 中,(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边(即),而 w(

1.翻转字符串算法挑战: 先把字符串转化成数组,再借助数组的reverse方法翻转数组顺序,最后把数组转化成字符串. 你的结果必须得是一个字符串 function reverseString(str) { arr = str.split(''); str = arr.reverse().join(''); return str; } reverseString("hello"); 2.阶乘算法挑战: 如果用字母n来代表一个整数,阶乘代表着所有小于或等于n的整数的乘积. 阶乘通常简写成

MainActivity如下: package cc.testexcel; import java.io.File; import jxl.Cell; import jxl.CellType; import jxl.DateCell; import jxl.NumberCell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; import androi

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用.当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降.但是作为

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi