简单电路原理总结

二极管:

组成:一个PN结加上电引线封装起来就构成了二极管

单向导电的条件:

正向导通条件:P端接电源正极,N端接电源正极。

反向截止条件:N端接电源正极,P端接电源正极。

击穿现象:在一定范围内的击穿,并不代表二极管的损坏。

 

三极管:

引脚:共三根,基极(用B表示)、集电极(用C表示)和发射极(用E表示),各引脚不能相互代用。

引脚作用:基极是控制引脚,基极电流大小控制着集电极和发射极电流的大小。在3个电极中,基极电流最小(且远小于另外两个引脚的电流),发射极电流最大,集电极电流其次。

极性划分:NPN型三极管(常用三极管)和PNP型三极管。

 

三极管作用:信号放大,开关电路。

信号放大:三极管工作在放大状态,输入三极管的信号进入放大区,这时的三极管是线性的,信号不会出现非线性失真

开关电路:三极管从截止状态迅速地通过放大状态而进入饱和状态,或是从饱和状态迅速地进入截止状态,不停留在放大状态,电流控制用很小的基极电流IB来控制比较大的集电极电流IC和发射极电流IE,没有IB就没有IC和IE。

转载于:https://www.cnblogs.com/lanbofei/p/10460452.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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