稳压二极管接了正向电压

1， 从本义上说锁存器flip-latch ;触发器 trigger 本质区别:锁存器(电平触发)---对脉冲电平敏感，在时钟脉冲的电平作用下改变状态触发器(边沿触发)---对脉冲边沿敏感，其状态只在时钟脉冲的上升沿或下降沿的瞬间改变功能区别：锁存器---保存状态(电平);触发器---状态变换或驱动－－－通常多个锁存器并成多位使用，这就是狭义上的锁存器.

触发器是输入端来一个信号，输出端就翻转一次的电路。 锁存器会记住前一次的输入信号（0或是1）直到下一次信号的来到。 1， 加减控制端。当其为低电平时计数器进行加计数；当其为高电平时计数器进行减计数。 2， 3， CP:时钟脉冲输入端。上升沿有效。 4， 5， A,B,C,D：数据输入端。用于预置计数器的初始状态。 6， 7， LD：异步预置控制端。低电平有效，即该端为低电平时，经数据输入端A,B,C,D对计数器的输出端QA，QB，QC，QD的状态进行预置。当需要清零时，给数据输入端均输入低电平即可。该端通常处于高电平。 8， 9， QA，QB，QC，QD：计数器输出端。作加法计数器时由QD输出可作十分频器，由QC输出作八分频器，由QB输出可作四分频器，由QA输出可作二分频器。 10， 11， ET：使能端。低电平有效，即当该端为低电平时计数器实现计数功能；当其为高电平时计数器禁止计数，输出保持原来状态。 12， 13， RC进，借位输出端。用来作n位级联使用。当计数器进行加计数时该端作为进位输出端；当进行减计数时该端作为借位输出端。低电平有效，即通常处于高电平，出现进，借位信号时为低电平。进，借位信号为负脉冲。 14， 15， MAX/MIN：最高/最低位输出端。即计数器计数到最高/最低位时，该端出现状态脉冲。状态脉冲为正脉冲，即MAX/MIN端通常为低电平，当计数器记录到最高或最低位时，MAX/MIN端成为高电平。此端可作为正脉冲输出的进，借位信号。 16， 17， 1/ 74LS190不是计数,译码,驱动三合一电路(如:CC4026),不能直接驱动数码管! 18， 19， 2/ 4脚不能悬空!接地. 20， 21， 3/ 用40106做一个秒脉冲振荡器,不要用信号发生器XFG1. 22， 23， 4/ 小时十位,小时个位是如何计到24时?反馈并进行下一个循环计数? 24， U7的QB接U10A的一个输入端,而不是用QA去接;U8的QC直接接U10A 25， 的另一个余端.当时间是23.59分时,U7的输出端QB是高电平,但U8的 26， 输出端QA,QB是高电平,QC还是低电平!电路继续计时,1分钟时U9产 27， 生一个进为信号给U8,使U8的输出端QC是高电平,进而清零复位! 28， 原电路到13小时就复位了....大家分析一下就看出来了.

信号与系统 1， 系统在单位冲激作用下产生的零状态响应叫单位冲激响应。 系统在单位节约信号。。。。。。。 2换路后，电路中无独立的激励电源，仅由储能元件的初始储能维持的响应. 也可以表述为,由储能元件的初始储能的作用在电路中产生的响应称为零输入响应(Zero-input response). 路后,中的储能无初始储能,仅由激励电源维持的响应.一定要是外部施加的激励产生 2， 傅立叶级数是用来对周期函数进行展开的，如果原函数的频率为w，则展开的各项中，除了常数项，其他的都是w的整数倍。 3， 4， 当原函数为非周期函数的时候，则可以看成周期无穷大，频率w无穷小的情况，同样通过傅立叶级数进行展开，可是这时候可以看到，每一项前面的系数都开始趋于无穷小，但是这个原函数确实是由各种频率分量组合而成的，只不过每一个分量的作用都非常小。 5， 这时候为了看到各种频率分量之间的关系，前辈们在以上这个无穷小的系数上除了一个无穷小量w，这样得到了一般意义上的傅立叶变换，每个频率分量代表着各自的相对大小。 6， 7， 所以当对周期函数这样的含有纯频率的函数进行傅立叶变换时就会出现冲击函数了。 8， 傅里叶变换是一种解决问题的方法，一种工具，一种看待问题的角度。 9， 理解的关键是：一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加，从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号，将信号这么分解后有助于处理。 10， 我们原来对一个信号其实是从时间的角度去理解的，不知不觉中，其实是按照时间把信号进行分割，每一部分只是一个时间点对应一个信号值，一个信号是一组这样的分量的叠加。傅里叶变换后，其实还是个叠加问题，只不过是从频率的角度去叠加，只不过每个小信号是一个时间域上覆盖整个区间的信号，但他确有固定的周期，或者说，给了一个周期，我们就能画出一个整个区间上的分信号，那么给定一组周期值（或频率值），我们就可以画出其对应的曲线，就像给出时域上每一点的信号值一样，不过如果信号是周期的话 ，频域的更简单，只需要几个甚至一个就可以了，时域则需要整个时间轴上每一点都映射出一个函数值。 11， 12， 傅里叶变换就是将一个信号的时域表示形式映射到一个频域表示形式；逆傅里叶变换恰好相反。这都是一个信号的不同表示形式。它的公式会用就可以，当然把证明看懂了更好。 13， 14， 对一个信号做傅立叶变换，可以得到其频域特性，包括幅度和相位两个方面。幅度是表示这个频率分量的大小，那么相位呢，它有什么物理意义？频域的相位与时域的相位有关系吗？信号前一段的相位（频域）与后一段的相位的变化是否与信号的频率成正比关系？ 15， 傅立叶变换就是把一个信号，分解成无数的正弦波（或者余弦波）信号。也就是说，用无数的正弦波，可以合成任何你所需要的信号。 16， 想一想这个问题，给你很多正弦信号，你怎样才能合成你需要的信号呢。 17， 答案是要两个条件，一个是每个正弦波的幅度，另一个就是每个正弦波之间的相位差。 18， 所以现在应该明白了吧，频域上的相位，就是每个正弦波之间的相位。 19， 20， 傅立叶变换用于信号的频率域分析，一般我们把电信号描述成时间域的数学模型，而数字信号处理对信号的频率特性更感兴趣，而通过傅立叶变换很容易得到信号的频率域特性。 21， 22， 傅里叶变换简单通俗理解就是把看似杂乱无章的信号考虑成由一定振幅、相位、频率的基本正弦（余弦）信号组合而成，傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。 23， 如减速机故障时，通过傅里叶变换做频谱分析，根据各级齿轮转速、齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤

3.2.2 频谱函数与频谱密度函数的区别 从以上推导过程可见，周期信号离散频谱函数与非周期信号连续频谱密度函数之间有着密切的关系，即

(3.9) 按周期信号的傅里叶级数表示式为 当T0→∞ 则 nw0→w,△w→dw, 故得 （3.10） 式(3.10)与式(3.8)相对应，它把连续频率函数变换为连续时间函数，故称之为频谱密度 x(w) 的傅里叶反变换（ICTFT）。该式说明一个非周期信号是由频率为无限密度，幅度

等于无限小，无限多的复指数信号 的线性组合而成。它类似周期信号，通过傅里叶级数把信号分解成由无穷多的复指数或正弦信号的线性组合，藕以在时间域对信号进行分析。但在频率域它们却有明显的不同，这主要表现在周期信号的频谱是离散的复频谱，表示的是每个谐波分量（单一频率）的复振幅，而非周期信号的频谱是连续的频谱，表示的是每单位带宽内所有谐波分量合成的复振幅。所以 x(w) 是频谱密度的函数，是个复量，即 ，有的书用 x(jw) 表示。由于它反映了 x(t) 分解成不同频率正弦分量的幅度和相位的变化规律，为了方便仍通称为 x(t) 的频谱。其模 |x(w)| 称为幅度频谱，幅角 称为相位频谱。但应注意它与周期信号的离散频谱 在内涵上有所差异。式(3.8)与式(3.10)构成一对傅里叶变换，通常可记为

(3.11)

(3.12) 式中符号“F”代表傅里叶变换，“F-1”代表傅里叶反变换。为了简便也可以采用下列符号表示傅里叶变换对

双箭头的含义是 x(t) 的傅里叶正变换为 x(w),x(w) 的傅里叶反变换为 x(t) 。从上列关系式可见，如果采用式(3.7)作为傅里叶正变换的定义式，则其反变换式(3.12)就不出现常数 。所以两种定义式都是可行的，仅仅是在正、反变换式子中的常系数互相对调，有所不同而已。这种情况，在各种数学变换关系式中经常会遇见。

傅里叶变换是一对线性变换，它们之间存在一对一的关系，其中一个积分方程是另一个积分方程的解。式(3.12)从已知 x(w) 恢复原有信号 x(t) 称为合成公式；式(3.11)从已知信

号 x(t) 求它的组成分量 x(w) 称为分解公式。通过它们把时域与频域有机地联系起来。非周期信号存在傅里叶变换的条件需要满足下列狄里赫利条件：

1．信号 x(t) 绝对可积，即

按 所以 存在傅里叶变换。 2．在任意有限区间内，信号 x(t) 只有有限个最大值和最小值。

3．在任意有限区间内，信号 x(t) ，仅有有限个不连续点，而且在这些点都必须是有限值。 上列第一条是充分条件但不一定必要，第二、三条是必要条件量不充分。按一个绝对可积的信号具有有限能量，但能量有限的信号则不一定是绝对可积。例如信号

不是绝对可积但却是能量有限，即 所以存在傅里叶变换。这说明条件1只是充分而非必要。实际中产生的物理信号持续时间有限、能量有限，因而均能满足上列所有条件，但对某些理想信号如阶跃信号、周期信号、冲激信号等就不完全满足上述条件。

24， 吉布斯现象（又叫吉布斯效应）： 将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时，该峰起值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯现象。 25， 傅立叶变换是拉普拉斯变换的一种特例，在拉普拉斯变换中，只要令Re[s]=1,就得到傅立叶变换。当然，两者可以转换的前提是信号的拉普拉斯变换的收敛域要包含单位圆（即包含圆周上的点）。 26， 很多信号都不一定有傅立叶变换，因为狄力克雷条件比较苛刻，而绝大多数信号都有拉普拉斯变换。故对于连续信号，拉普拉斯变换比傅立叶变换用得更广泛。 27， * 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅里叶变换属于谐波分析。 卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)). 28， 基本性质： 线性性质 （两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和。）频移性质；微分关系；卷积特性；Parseval定理 29， 30， 31， 傅里叶变换的不同变种 32， 33， 连续傅里叶变换将平方可积的函数f(t) 表示成复指数函数的积分或级数形式。 34， 傅里叶级数：连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数的推广，因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。对于周期函数，其傅里叶级数是存在的： 35， 离散时间傅里叶变换 36， 离散傅里叶变换是离散时间傅里叶变换（DTFT）的特例（有时作为后者的近似）。DTFT在时域上离散，在频域上则是周期的。DTFT可以被看作是傅里叶级数的逆。 37， 离散傅里叶变换 38， 为了在科学计算和数字信号处理等领域使用计算机进行傅里叶变换，必须将函数xn 定义在离散