我说下 光耦有两种用法 作为开关和作为线性使用，我们在电源中经常用线性光耦去反馈输出的变化量，这里你的转换比是多少呢，按照你现在5MA，假如你LAMP是5V，那么你IB （5-12）1K=3MA,转换比150% 45MA 也就是说足够饱和

两个都是mos管，最好不要用。因为mos管导通之后相当与一个电阻。使用i^2R计算损耗大。IGBT导通是一个二极管损耗小，使用UI计算。损耗计算公式，一个是平方一个是线性的关系。IGBT基本都可以。反应快点的，电流大，耐压高的就行了。价格差

4-20ma的输出电流信号，稳定吗。如果4-20ma不稳定就是AD模块回路的干扰：1、可以在AD输入根据信号频率加一个带通滤波器和一个抗混叠的低通滤波器，或者共用一个低通滤波器。2、输出加一个低通滤波器或积分器，消除DA量化时造成的“小台阶

用：EXCEL 计算线性归非简单： 举例：打EXCEL界面 1    2     3      4         5          输入：A列 5199147   208 252        输入：B列 点击绘图图标选XY绘图项；点

先进行回归—线性，进行共线性诊断，将相关的因变量和自变量输入之后，进行共线性诊断。最后看容差和vif,tolance>O5,VIF<02则不存在共线性，否则存在。如存在多重共线性，则要进行进一步的因子分析。。我是这么想的，你可以

直流稳定电源按习惯可分为开关型稳定电源，线性稳定电源它们又分别具有各种不同类型： 开关型直流稳压电源：与线性稳压电源不同的一类稳电源就是开关型直流稳压电源，它的电路型式主要有单端反激式，单端正激式、半桥式、推挽式和全桥式。它和线性电源的

logistic回归分析是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logist

非线性负载是指内含整流设备的负载。在电子线路中，电压与电流不成线性关系，在负载的投入、运行过程中，电压和电流的关系是经常变化的。所谓非线性，就是自变量和变量之间不成线性关系，成曲线或者其他关系。用函数解释则为：y=f（x），当为一次函数时，

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线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=bx+a的直线。拟合是推求一个函数表达式y=f(x)来描述y和x之间的关系，一般用最小二乘法原理来计算。用直线来拟合时，可以叫一次曲线拟合，虽然有点别扭；用二次函数来拟合时，可以叫抛

以Excel2010为例。1、“开发工具”选项卡中单击“加载项”组中的“加载项”按钮，打开“加载宏”对话框。如下图。勾选“分析工具库”。2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮，打开“数据分析”对话框。如下图。单击“回归”选项。剩

1、首先将预处理的数据输到单元格里。2、“数据”里有一项“数据分析”。3、在一堆数据分析工具里找到回归这一项。4、对应框入Y值和X值，即可进行分析。5、点击确定后，即出现分析结果。打开excel进行编辑。选中该表中的数值，点击插入中的散点图

用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：1、图表法：选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。注意显示出

这个问题要过细想，a1=20,a4=5,a2=a3=a5=01s(t+1)=s(t)-a1s(t)i(t)-a2a3s(t)i(t)(s(t)+e(t)+i(t));e(t+1)=e(t)+a1s(t)i(t)-e(t-a

趋势线，其实质就是对散点的数据拟合。Matlab里有这个工具箱，输入cftool命令即可调出工具箱。先导入数据，然后再Fitting里面选择合适的拟合方程以得到理想的拟合曲线，即你所要的趋势线。工具箱会给出拟合方程和误差范围。 补充: 直接

选中浓度和吸光度两行数据，插入→图表，XY散点图，下一步，下一步，完成。 选中散点系列，图表→添加趋势线，类型：线性，选项：显示公式、显示R平方值，确定。 得到回归方程 y = 03824x - 00014 和R平方值 R^2 = 0995

回归直线方程上的点都是比较离散 的不是严格的每个点在直线上 我们要做的是知道这若干个离散的有一定 规律的点 用直线表示大致的点的位置 回归直线方程，相应的直线叫做回归直线 ，b叫做回归系数。要确定回归直线方程 ①，只要确定a与回归系数b。

（1）用所给样本求出两个相关变量的(算术）平均值： x_=(x1+x2+x3++xn)n y_=(y1+y2+y3++yn)n ；（2）分别计算分子和分母：（两个公式任选其一） 分子=(x1y1+x2y2+x3y3++xnyn)-nx_

变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参数、b,设服从正态分布,分别求对、b的偏