amplitude _生活经验

Matlab simulink正弦函数你可以参考前面的说明：
O(t)=Amp*Sin(Freq*t+Phase)+Bias;
相应地你对照你的式子，把一个个数填进去就好了。
Amplitude输入0.5；
关键是Frequency，这里的单位是rad/sec，也就是对应的角频率，根据你的式子：0.5sin（10t），也就是ω=10，所以这里输入10就好了；
其它的都填0 。

the equation fo axis是什么意思,是一道关于三角周期函数的题目，要求你求period,amplitude和这个the equation for axis
轴的方程式

求period （周期）,amplitude（振幅）

ABAQUS，amplitude设置周期性函数，求助您好，很高兴为您解答。下一步是在定义载荷的时候，一般是在下方把幅值曲线选上，要清楚的一点是，幅值曲线需要与载荷紧密相连如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】希望我的回答对您有所帮助，望采纳！~ O(∩_∩)O~

求助Amplitude Book字体！谢谢！注意啦，一楼提供的是病毒网站，你一上就over了?。。?

ABAQUS中怎么设置位移随时间变化的施加载荷

文章插图

1、在abaqus的主界面中，确定需要得到荷载-位移数据的对象。2、直接通过Plot来点击XY Plot 。3、打开一个新的窗口，根据实际情况进行设置并选择Plot 。4、生成相关的效果图，即可实现abaqus中得到荷载-位移的数据了。扩展资料1、ABAQUS中的定位约束注意问题：每个定位约束操作对象只能是两个实体（一个移动一个固定）；尽管两个定位约束在理论上不应该是相互冲突的，但由于模型中存在数值误差，仍可能给出错误信息，导致无法完成定位。解决办法有两个：一是将已有的定位约束转化为绝对定位，然后施加新的约束；二是先测量再移动到相应距离。2、对部件不能直接进行布尔操作，对部件实体可以进行布尔操作，在Assembly模块中单击Instance-Merge/Cut Instances 这种操作的优点是，不需要为相关区域施加tie约束；不需要多次定义材料属性。
amplitude什么意思?n.
广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

amplitude image是什么意思amplitude image
[英][ˈæmplɪˌtu:d ˈimidʒ][美][ˈæmplɪˌtud ˈɪmɪdʒ]
[医]振幅显像，幅度显像;

magnitude 和 amplitude 有什么区别和联系虽然都有“广大”的意思，

但是在一般情况下，magnitude是“数量的大小”的意思,

amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，广阔”的意思。

magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 数量, 巨大, 广大, 量级

amplitude
[5Amplitju:d]
n.
广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

傅里叶变化中power和amplitude指的是什么这是完全两个东西：卷积是一种运算方式，针对线性时不变系统。最基础的应用就是：在时域中，一个输入，卷积上单位冲激响应，就可以得到输出。傅立叶变换的主要作用就是让函数在时域和频域可以相互转化。最显而易见的应用就是：当输入函数和单位冲激响应函数都被转化为频域函数后，两个频域函数直接做乘法（相对于上面说的时域函数的卷积），就可以得到输出的频域函数。最后再反变换回时域，就可以得到输出的时域函数。

processing里的amplitude什么意思amplitude英[ˈæmplɪtju:d]美[ˈæmplɪtu:d]
n.振幅; 广大，广阔，充足; （思想的）广度; 角度距离;
[例句]As we fall asleep the amplitude of brain waves slowly becomes greater.
进入睡眠状态时，我们的脑电波振幅慢慢变大。
[其他]复数：amplitudes

amplitudevary是什么意思？放大率你好，这个单词的中文意思如上所示，希望能够帮到你，祝你生活愉快

labview里 amplitude什么意思amplitude
[英][ˈæmplɪtju:d][美][ˈæmplɪtu:d]
n.振幅; 广大，广阔，充足; （思想的）广度; 角度距离;
复数：amplitudes

以上结果来自金山词霸

例句:

1.
Attempts to establish a cycle of regular duration and amplitude have failed.
建立一个在时限和振幅方面都有规律的经济周期的所有尝试都失败了。

2.
But that also reduces the amplitude of the motion, making it harder to detect.
但这种做法同时也降低了运动的振幅，使运动更难被探测到。

在信号发生器中amplitude是什么意思信号强度

收音机上有FM,AM，它们各代表什么意思？AM和FM其实是无线电里的概念，这是两种不同的解码方式。AM的意思是调幅电波（Amplitude Modulation），变化的是电磁波的振幅，通过振幅传递0101的数字信息，就好比拍手的时候有轻有重。重的代表1，轻的代表0，这么个拍法。FM的意思是调频电波（Frequency Modulation），变化的是电磁波的波频，通过电磁波的频率变化来传递0101信息。就好比拍手有急有缓，快拍代表1，慢拍代表0，这样也能传递信息。再看看上面的GIF演示，相信大家都能很好理解这两种解码的差别了。然后我们再来说说这两个电台的实际体验区别。通常我们听到的AM电台，声音都是品质比较低的，稀里哗啦的，因为AM采用的是中波段。频率比较低一般在1000KHz上下，每一秒能传递的0101的信息量比较少，所以声音就比较失真。而FM通常在100Mhz左右，是AM的100倍，所以FM音质更好，还能支持双声道立体声。那既然AM品质这么差，为什么所有汽车上，都依然保留了这种功能呢？这是因为AM也有着FM不具备的特长。FM是短波，学过高中物理的同学可能还记得，短波直线传播性能好，但是躲不开障碍物，所以FM只适合做短距离传播，所以我们通常听到的FM也都是地方城市电台。但是AM是中波，可以被大气层反射，可以通过衍射绕开障碍物，传播距离远，通常做为省际电台使用。所以，这两种电台形式均会出现在我们的汽车收音机上，各自发挥其所长。
收音机上的AM、FM1、FM2是什么意思呢？在一般的收音机或收录音机上都有AM及FM波段，相信大家已经熟悉，这两个波段是用来供您收听国内广播的，若收音机上还有SW波段时，那么除了国内短波电台之外，您还可以收听到世界各国的广播电台节目。为了让您对收音机的使用有更进一步的认识，以下就什么是AM、FM、SW、LW作一简单的说明。
事实上AM及FM指的是无线电学上的二种不同调制方式。AM: Amplitude Modulation称为调幅，而FM: Frequency Modulation称为调频。只是一般中波广播(MW: Medium Wave)采用了调幅(AM)的方式，在不知不觉中，MW及AM之间就划上了等号。实际上MW只是诸多利用AM调制方式的一种广播，像在高频(3-30MHz)中的国际短波广播所使用的调制方式也是AM，甚至比调频广播更高频率的航空导航通讯(116-136MHz)也是采用AM的方式，只是我们日常所说的AM波段指的就是中波广播(MW）。
那FM呢？它也同MW的命运相类似。我们习惯上用FM来指一般的调频广播（76-108MHz，在我国为87.5-108MHz、日本为76-90MHz），事实上FM也是一种调制方式，即使在短波范围内的27-30MHz之间，做为业余电台、太空、人造卫星通讯应用的波段，也有采用调频（FM）方式的。
而SW呢？其实可以说是对短波的一种简单称呼，正确的说法应该是高频(HF:High Frequency)比较贴切。而短波这名称是怎么来的呢？以波长而言，中波(MW)介于200-600米(公尺)之间，而HF的波长却是在10～100米(公尺)之间，与上述的波长相比较，HF的波长的确是短了些，因此就把HF称做短波(SW: Short Wave）。
同样的，比中波MW更低频率的150KHz-284KHz之间的这一段频谱也是作为广播用的，以波长而言，它大约在1000～2000米(公尺)之间，和MW的200-600米相比较显然"长"多了，因此就把这段频谱的广播称做长波(LW: Long Wave) 。实际上，不论长波(LW)、中波(MW)或者是短波(SW)都是采用AM调制方式。
对一般收(录)音机而言，FM、MW、LW波段是提供您收听国内广播用的，但我国目前没有设立LW电台，而SW波段则主要供您收听国内/国际远距离广播。

在iPhone 上用 iRig 作为吉他效果器的实际效果怎样我觉得还是买个效果器好点，感觉有些软件什么的效果不怎么地...推荐使用GT-10，只是操作实在太复杂，但是很强大，就是得靠自己摸索
如果楼主要说上图的软件，个人觉得iOS上两款最好的电吉他效果器软件是amplitube和ampkit 。配合网上能代购到的amplitube irig和ampkit link（500元左右）可以直接链接你的爱琴

让你随时随地练琴，虽然这个价格能买个不咋地的效果器了，但是这俩东西最大的好处就是可以直接插耳机练琴，而且没有延时，而且可以直接录音加伴奏。
望采纳！

在iPhone 上用 iRig 作为吉他效果器的实际效果怎样?效果还是不错的，我之前用过。
但是如果真的想学习的话，推荐去JD，或者说去琴行买一个真正的效果器。

电吉他如何连入macbookair？我有个AmpliTube iRig，但好像只能用在ipad上，请高人指点普通电脑都能接电吉他，只要你有效果器软件。再买个大专小插口，把吉他的接到MIC口上，打开效果器软件就可以玩了，或者吉他接效果器再接电脑

怎么测声音的amplitude有专门的机器，初二物理学过。

用iphone AmpliTube iRig作效果器接音箱,除了IRIG之外还需要什么线？什么接口？需要一根吉他转3.5的线.就是一头3.5一头6.3的吉他3.5的插irig上6.3插音响上.如果连接电脑则需要两头均3.5插头.懂了吗.别忘了AmpliTube开一个降噪效果器

ABAQUS中幅值曲线对结果有什么影响1.CF1，CF2，CF3就是XYZ三个方向的集中力。第一幅图里面就是你的设定窗口，变成0.125156是因为写错了吧……
2.时间/频率是载荷作用的时间，总共加载时间是1s；
3.左边栏是时间点，右边栏才是幅值，表示在各个时间点加载到你设定的载荷的百分比。时间点可以随便写，图里面设定的是0到1s 。这里说的是相对幅值，最大值就是1，1为100%，而真正的幅值是在第一幅图里面的CF1，CF2，CF3中填写。
4.300N写在CF3那个框里。

ABAQUS如何通过幅值曲线将载荷以余玄函数分布这个需要使用ABAQUS里面的场的概念。具体地操作上，你需要定义一个分析?。绻愕挠嘞壹釉厥抢嗨朴谌缦履Ｊ降?，y=cos(x) 。其中x和y分别代表任意节点的横向和纵向坐标，你要加入其它坐标也是一样的，但公式需要相应的变化，定义这个场的公式也需要相应的变化。注意，这第一步只是定义了一个场。

第二步，就是定义loading，在加载的模式底下加入上面的场定义，就可以了。

简单地说，场定义只是定义了加载的幅度的一部分，在loading里面乘以这个幅度，就可以得到完整的加载模式。

事实上，还有另外一种方式：载荷你可以使用别的工具进行计算，然后直接写入到ABQUS的input deck文件之中。上面第一种方法事实上也要产生这最后的input deck文件，效果是一模一样的。关键词的例子如下。第一列是节点，第二列是压力的方向的面定义，第三列就是此处最关键的幅度值。你看明白了吗？这第三列你是可以自己使用其它软件计算的，比如matlab，也可以让ABAQUS自己计算。然后以文本方式拷贝进来即可。

*Dload
Part-1-1.9361, P1, -21.4368
Part-1-1.9362, P1, 25.2391
Part-1-1.9363, P1, 49.8795
Part-1-1.9364, P1, 30.9716
Part-1-1.9365, P1, -14.9767
Part-1-1.9366, P1, -47.8492
Part-1-1.9367, P1, -38.9461
Part-1-1.9368, P1, 3.95973
Part-1-1.9369, P1, 43.4084
Part-1-1.9370, P1, -21.4368
Part-1-1.9371, P1, 25.2391
Part-1-1.9372, P1, 49.8795
Part-1-1.9373, P1, 30.9716
Part-1-1.9374, P1, -14.9767
Part-1-1.9375, P1, -47.8492
Part-1-1.9376, P1, -38.9461
Part-1-1.9377, P1, 3.95973
Part-1-1.9378, P1, 43.4084
Part-1-1.9379, P1, -21.4368
Part-1-1.9380, P1, 25.2391

请问ABAQUS中周期动力荷载F=10sint ，幅值曲线的A=10的单位是KN/m还是KN/m²？如何计算模型的阻尼系数?下一步是在定义载荷的时候，一般是在下方把幅值曲线选上，要清楚的一点是，幅值曲线需要与载荷紧密相连

abaqus如何处理表格型幅值曲线不单调的问题一般可采用分段处理，使曲线在每个分段内是单调的。

magnitude 和 amplitude 有什么区别和联系虽然都有“广大”的意思，
但是在一般情况下，magnitude是“数量的大小”的意思,
amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，广阔”的意思。
magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 数量, 巨大, 广大, 量级
amplitude
[5Amplitju:d]
n.
广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

magnitude和value有什么不同？Magnitude 值是指规定等级标准的值如地震的等级值都是规定好的Value 的值用具体数字表示的

magnitude和amplitude有什么区别？虽然都有“广大”的意思，

但是在一般情况下，magnitude是“数量的大小”的意思,

amplitude都用在物理里面，指“振幅” ，它一般不作“大?。憷钡囊馑?。

magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 数量, 巨大, 广大, 量级

amplitude
[5Amplitju:d]
n.
广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

magnitude和value有什么不同虽然都有“广大”的意思，

但是在一般情况下，magnitude是“数量的大小”的意思,

amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大?。憷钡囊馑?。

magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 数量, 巨大, 广大, 量级

amplitude
[5Amplitju:d]
n.
广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

FFT 变换中Amplitude和magnitude有什么区别虽然都有“广大”的意思，
但是在一般情况下， magnitude是“数量的大小”的意思,
amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，广阔”的意思。
magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 数量, 巨大, 广大, 量级
amplitude
[5Amplitju:d]
n.
广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

图像傅里叶变换的步骤是什么? javaOpencv计算机视觉14(傅里叶变换)
Matlab中powergui有什么作用？

文章插图

Powergui模块可以显示系统稳定状态的电流和电压及电路（电感电流和电容电压）所有的状态变量值。Powergui可以执行负载潮流的计算，并且为了从稳态时开始仿真可以初始化包括三相电机在内的三相网络，三相电机的类型为简化的同步电机、同步电机或异步电机模块。在Structure中选择信号名称等等。下面是开始计算的时间，特别是有的波形开始比较乱，建议你从比较稳定的一段开始计算，接着是计算的周期，数目越大，时间越长，可以有小数。扩展资料：MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级， MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
怎么用matlab对示波器波形进行傅里叶分析建立一个simulink文件，一个输入和一个示波器，还有一个powergui模块，powergui模块是进行电学分析的一个很重要的模块，里面可以进行潮流计算， RLC分析，傅里叶分析等。

一段语信号，用matlab 进行傅里叶变换，然后滤波之后在进行傅里叶反变换，最后再播放出来，下面是我的程序从图上看，明显你是做的高通滤波，主要音频都滤掉了，肯定就只听到些杂音了。

刚买的一块希捷笔记本硬盘，用hd tune测了下，看图，那几个数据很高的不是蛮懂，大侠给解释一下好S.M.A.R.T(Self Monitoring Analysis and Reporting Technology /自我监测、分析与报告技术)是为了提高硬盘数据的安全性而开发的。它可以使硬盘实时检查自身的状态，通过一定机理及时分析出潜在的问题，报告给系统，有时甚至能给出预计的硬盘故障日期，实际就是一种预警技术。这个功能可以比较客观的反映硬盘目前的健康状况。

Value/Current(当前值) 当前硬盘改属性的值。
Worst(最坏值) 该属性出现过的峰值。
Threshold/Warn(阈值/临界/极限值) 硬盘厂商所规定的该属性峰值。如果某个属性超过Threshold规定的极限值时，就表示你的硬盘可能出现了问题。
Raw Values/Data (Raw值/数据)。和该属性有关联的数据总值。

怎么看这类属性？
主要是看Raw和Worst的值是否还在临界值之内(>或<临界值)
一般使用软件如HDTune、CrystalDiskInfo等，一般属性中有黄色或者红色你就要注意了，硬盘可能快坏了，要是还在保修期内，就赶紧备份数据，送去检修。
下面我们来介绍各个属性(按2010年2月11日维基百科上的解释)
ID Hex =英文属性名 / 中文属性名属性描述
--------------------------------------------------
01 01 =Read Error Rate / (底层)数据读取错误率
指从磁盘表面读取数据时发生的硬件读取错误的比率，Raw值对于不同的厂商有着不同的体系，单纯看做1个十进制数字是没有任何意义的。
*以上为Wiki上的英文翻译版本，此属性貌似存在分歧，有的说值高了好，有的说低了好,此处我们还是按照Wiki上的吧，反正只要 Worst不小于 Threshold 就行了。
**这里的Raw值也可能不同，比如我笔记本上的ST硬盘就Raw为0，而台式机上1.5T的ST就为227901540 。

02 02 =Throughput Performance / 吞吐性能(读写通量性能)
Raw值越高越好
整体(普通)的硬盘驱动器的吞吐性能。如果这个属性的值一直在下降有很大的可能性是硬盘有问题了。
* 一般在进行了人工 Offline S.M.A.R.T. 测试以后才会有值。

03 03 =Spin-Up Time / 马达旋转到标准转速所需时间
Raw值越低越好
主轴旋转加速的平均时间(从零转速到完全运转(标准转速)[毫秒]) 。
单位也可能为秒。
如果是0的话证明这一项没有读对，或者是这一项的数据生成错误。不应该出现0的结果。

04 04 =Start/Stop Count / 启动/停止计数
马达启动/停止周期的计数。当马达启动或硬盘完全停止工作后(断开电源)启动和硬盘从睡眠模式回复到先前状态，计数都会增加。
*一般来说开机一次这个就加1，也可以看做是通电次数，这一般是个寿命参考值，本身不具有任何指标性，购买硬盘时可以参考此值。

05 05 =Reallocated Sectors Count / 重新配扇区的计数
Raw值越低越好
对重新分配的扇区的计数，当硬盘发现一个读取/写入/校验错误时它将这个扇区标示为“重新分配”，并且将数据传输到一个特殊的保留区(空闲区) 。这个过程也称为是“重定向”，这个重新分配的扇区叫做“重新映射” 。这就是为什么，现在的硬盘当进行表面测试的时候是找不到“坏块”的，所有的坏块都被隐藏在重新分配的扇区中。然而，随着重新定位的扇区增加，读取/写入速度趋向于降低。Raw值通常代表一系列已经发现和重映射的坏扇区，因此，这个属性值越高，硬盘就有越多的扇区被重定位，所以这个值是越小越好。
* 理想情况下这个值应该为0，如果不为0也不要太惊慌，而是应该比较密切的关注这个值的变化情况：如果连续几周没有变化，那你应该可以放心的继续使用比较长的一段时间；如果这个值持续攀升，那么请尽快备份所有数据，并考虑购买新硬盘。

06 06 =Read Channel Margin / 读取通道边界
读取数据时通道的边界，这个属性的功能并不明确

07 07 =Seek Error Rate / 寻道错误率
磁头寻道错误的比率，如果机械定位系统中有局部的故障，那么寻道错误率会增加，这种故障是多种因素造成的。Raw值对于不同的厂商有着不同的体系，单纯看做1个十进制数字是没有任何意义的

08 08 =Seek Time Performance / 寻道时间性能
Raw值越高越好
磁头寻道操作的平均性能，如果这个属性的值持续下降，这是机械子系统有问题的标志

09 09 =Power-On Hours (POH) / 累计通电时间
Raw值越低越好
通电时间计数，Raw值显示在通电状态下的总小时数(或者是分钟，秒，取决于制造商)
磁盘加电时间。初始值的字段显示为此装置总开机时间的累计。
* 参考磁盘厂家给的该款硬盘的 MTBF(平均故障间隔时间) 可以估计故障概率。但是也有可能超过MTBF而不会出现故障，因为统计数据对于个体来说是不精确的，是一个寿命参考值，本身不具任何指标性。
**购买硬盘时可以看此值，新的硬盘一般为0或者几十以内，过分大的可能就是被人用过了。

10 0A =Spin Retry Count 或 Spin-up Retry Count / 旋转重试计数或马达重试计数
Raw值越低越好
马达重试启动尝试的的总数，这个属性存储马达尝试启动的到全速运转(第一次尝试失败的情况)的总数，这个属性的值的上升，是硬盘机械子系统有问题的标志
* 理想情况应该为0，在某些情况下可能人为造成这个值的非故障升高，比如电压供给不足。

11 0B =Recalibration Retries / 校准重试
Calibration_Retry_Count / 校准重试计数
Raw值越低越好
这个属性指被要求重新校验的次数(第一次尝试失败的情况下) 。这个属性的值的上升，是硬盘机械子系统有问题的标志

12 0C =Power Cycle Count / 通电周期计数
这个属性是指这个硬盘电源开/关周期的总数。
这是个寿命参考值，本身不具任何指标性。

13 0D =Soft Read Error Rate / 软件读出误码率(可校正读出误码率)
Raw值越低越好
报告给操作系统的未修正的读取错误。
高值暗示有扇区不稳定。

183 B7 =SATA Downshift Error Count / SATA 降档错误计数
西部数据和三星的属性。

184 B8 =End-to-End error / 端对端错误
Raw值越低越好
这个属性是HP的SMART IV技术的一部分，它表示传输通过高速缓存内存数据缓冲区后主机和硬盘驱动器间的校验数据不匹配。

185 B9 =Head Stability / 头稳定性
西部数据的属性。

186 BA =Induced Op-Vibration Detection / 感应运算振动检测
西部数据的属性。

187 BB =Reported Uncorrectable Errors / 反馈无法校正的错误
Raw值越低越好
不能使用硬件ECC恢复的错误总数。

188 BC =Command Timeout / 命令超时
Raw值越低越好
因为HDD超时导致放弃操作的数量，通常情况下，这个属性值应该等于0 ，如果这个只远远高于0 ，那么，很可能电源供应有很严重的问题，或者数据线被氧化。

189 BD =High Fly Writes / 高飞写入
Raw值越低越好
HDD生产商实现一个飞行高度监视器来尝试对于检测到记录头正在飞出它的正常操作范围时的写入操作提供额外的保护，如果发生不安全的飞行高度条件，写入进程停止工作，信息将被重写或者重定向到磁盘上一个安全的区域。这个显示在硬盘生命周期内检测到的这些错误的总数。这个特性实现在大多数现代的希捷驱动器和一些西部数据的驱动器中，西部数据驱动器开始于 WD企业级WDE18300和WDE9180 Ultra2 SCSI硬盘驱动器，它将被包含在未来所有西部数据企业级产品中。

190 BE =Airflow Temperature (WDC) / 气流温度(西部数据)
Raw值越低越好
西部数据硬盘上的气流温度(和[C2]的 Temperature 数值一样，但是在有些型号上臂当前值会少50.此值已经废弃了) 。

190 BE =Temperature Difference from 100 / 从100开始的温差
Raw值越高越好
值和 (100 – 温度°C)相同, 允许制造商对于符合的最高温度设置一个最小限制(可能是希捷专有？) 。

191 BF =G-sense Error Rate / 加速度错误率或震动侦测错误率
Raw值越低越好
因外来的冲击和震动导致的错误数。

192 C0 =Power-off Retract Count / 断电磁头缩回计数
Emergency Retract Cycle Count (Fujitsu) / 紧急回缩周期计数(富士通)
Raw值越低越好
磁头被载离媒体的次数计数。磁头能在没完全断电的前缩回。
*这个属性所显示的数字表示这块磁盘自动关机(突然断电)的次数。

193 C1 =Load Cycle Count / 磁头伸出周期计数
Load/Unload Cycle Count (Fujitsu) / 磁头升降周期计数(富士通)
Raw值越低越好
从磁头零区域加载/卸载(升降)周期的次数。通常的便携式电脑(2.5英寸)加载(伸出)周期的寿命为200,000到600,000 ,一些便携式电脑的驱动器被设计成当5秒内没有任何活动时就卸载(缩回)磁头。许多Linux安装程序后台1分钟内只写入文件系统几次。因此，每小时可能有100或更多次的磁头加载(伸出)周期，并且可能在1年之内就超出磁头伸出周期额定值。
*这是一个寿命参考值，本身不具任何指标性。

194 C2 =Temperature / 温度
Raw值越低越好
当前的内部温度。
* 具体温度极限参考硬盘厂家各款硬盘的技术指标。

195 C3 =Hardware ECC Recovered / 硬件ECC校正
Raw值对于不同的厂商有着不同的体系，单纯看做1个十进制数字是没有任何意义的。

196 C4 =Reallocation Event Count / 重新分配事件计数
Raw值越低越好
重新映射操作的计数。这个属性的Raw值显示了总的尝试从重新分配扇区转移数据到空闲空间的次数。不管成功与否都会被记录。
* 这个计数就包含了上次读操作有错误的不稳定扇区。如果下次这些扇区读操作无错误，这个值可能减少。

197 C5 =Current Pending Sector Count / 目前待映射扇区数
Raw值越低越好
“不稳定”扇区总数(因为读取错误，等待重新映射) 。如果一个不稳定的扇区随后能成功写入或读?。?这个值将降低，这个扇区将不被重新映射。一个读写错误的扇区不会被重新映射(因为以后它有可能又能读写)；取而代之的是，驱动器固件将记住此扇区需要被重新映射。并且会在当其被写入时重新映射。
*这里有个问题，即当被固件记录后，有些文章写到只有在写入出错的时候它才会被重新映射，而Wiki上的原文是“and remaps it the next time it's written.”故这里标记一下。

198 C6 =Uncorrectable Sector Count / 无法校正扇区数
Off-Line Scan Uncorrectable Sector Count (Fujitsu) / 脱机无法校正扇区数(富士通)
Raw值越低越好
读写错误不能被校正的扇区总数。这个属性值的升高意味着盘片表面有缺陷或者是机械子系统有问题。
* 这些扇区目前已经不能读取，如果有文件使用这些扇区，则操作系统会返回读取错误；当下一次写操作发生时硬盘会对扇区自动重定位；同时，重定位扇区计数 (Reallocated Sector Count)增加，这个值减少。

199 C7 =UltraDMA CRC Error Count / Ultra DMA CRC 错误计数
Raw值越低越好
在数据传输错通过接口电缆时被ICRC(接口循环冗余校验)所确定的错误总数。
* 如果这个值不为0，而且继续增加，则表示硬盘控制器-数据线-硬盘接口有错误发生。可以检查一下接口和数据线。

200 C8 =Multi-Zone Error Rate (Western Digital) / 多区域错误率(西部数据)
Raw值越低越好

200 C8 =Write Error Rate (Fujitsu) / 写入错误率(富士通)
Raw值越低越好
当写入一个扇区时错误的总数。
* 一般不为零也不要紧，但是如果持续快速升高，暗示盘体/磁头机械有问题。

201 C9 =Soft Read Error Rate / 软读出误码率(可校正读出误码率)
Raw值越低越好

202 CA =Data Address Mark errors / 数据地址标记错误
Raw值越低越好
数据地址标记错误(或供应商特有)

203 CB =Run Out Cancel / ECC错误发生率
ECC Errors (Maxtor) / ECC错误 (迈拓)
Raw值越低越好
ECC错误的数量。

204 CC =Soft ECC Correction / 软件ECC校正
Raw值越低越好
因软件ECC导致的错误总数。

205 CD =Thermal Asperity Rate (TAR) / 过温率
Raw值越低越好
因温度过高导致的错误数量。
*温度过高的频率，代表主轴马达可能受损，或是散热不良。

206 CE =Flying Height / 飞行高度
磁头离盘片表面的高度。太低将增加头部撞击机率，太高将增加读取错误机率。

207 CF =Spin High Current / 旋上高电流
Raw值越低越好
当前用来使驱动器马达旋转所用的电涌(电流)量。
*也有资料写：主轴马达旋转时所使用的电流量，耗电量变大意味着轴承可能磨损。

208 D0 =Spin Buzz
因电力不足所启动马达所需的重试次数。

209 D1 =Offline Seek Performance / 离线寻轨性能
驱动器内部测试时的寻道性能。

211 D3 =Vibration During Write / 写入时震动
写入时震动。

212 D4 =Shock During Write / 写入时受冲击
写入时受冲击。

220 DC =Disk Shift / 磁盘移位
Raw值越低越好
盘片对于轴心的位移距离(通常是由于冲击或者热涨冷缩),衡量单位未知。
*通常由强烈的撞击或坠落造成。

221 DD =G-Sense Error Rate / 加速度错误率(震动侦测错误率)
Raw值越低越好
因外来的冲击和震动导致的错误数。

222 DE =Loaded Hours / 作业时间
数据加载操作时所花费的时间。
(磁头电枢的运动)

223 DF =Load/Unload Retry Count / 磁头升降重试次数
磁头改变位置的次数。

224 E0 =Load Friction / 加载摩擦
Raw值越低越好
在运行时因机械部分的摩擦而产生的阻力。

225 E1 =Load/Unload Cycle Count / 磁头升降周期计数
Raw值越低越好
加载(伸出)周期总数。

226 E2 =Load 'In'-time / 载入时间
加载磁头的总时间(不计在停放区所花费的时间) 。

227 E3 =Torque Amplification Count/扭矩放大计数
Raw值越低越好
尝试弥补盘片速度变化的次数。

228 E4 =Power-Off Retract Cycle / 断电磁头缩回周期
Raw值越低越好
磁头电枢因为断电自动缩回的次数。

230 E6 =GMR Head Amplitude / 巨磁电阻头振幅
“颠簸”(重复前进/后退磁头动作的距离)的振幅。

231 E7 =Temperature / 温度
Raw值越低越好
驱动器温度。

240 F0 =Head Flying Hours / 磁头飞行小时
磁头在定位的时间。
*这是一个寿命参考值，但本身不具任何指标性。

240 F0 =Transfer Error Rate (Fujitsu) / 传输错误率(富士通)
数据传输时连接被重置的次数的计数。

241 F1 =Total LBAs Written / 总 LBAs 写入
总 LBAs 写入。

242 F2 =Total LBAs Read / 总LBAs 读取
总 LBAs 写入。
有些S.M.A.R.T.工具报告它的Raw值是一个复数，实际是因为它是48位而不是32位的。

250 FA =Read Error Retry Rate / 读取错误重试率
Raw值越低越好
从磁盘读取时出现错误的次数。

254 FE =Free Fall Protection / 自由落体保护
Raw值越低越好
检测到“自由落体”的次数。

abaqus中如何应用周期性幅值曲线，设置完amplitude后，下一步怎么做下一步是在定义载荷的时候，一般是在下方把幅值曲线选上，要清楚的一点是，幅值曲线需要与载荷紧密相连

abaqus周期幅值函数看着上图的傅里叶级数就明白了，表格中的A、B代表展开后的An、Bn 。circular frequency就是圆频率欧米伽选择step time还是total time即理解为傅里叶级数中的时间项在某个分析步起作用，还是全部分析步。
abaqus中加载力是常力还用设置amplitude吗不用
不用

abaqus6.13 edit amplitude 里面的time/frequency 里面怎么只能输入两行填完了以后回车即可生成新行

ABAQUS中如何定义非均布时变载荷椋篢ools->Analytical Field；2. 坐标系的定义a) 在【Edit Expression Field】对话框中的【Local system】定义要使用的坐标系；b) 表达式中的坐标分量都以此坐标系原点为基准；3. 在Abaqus Document（6.6/6.7）【ABAQUS/CAE User's Manual->Part VI: Using Toolsets->Chapter39 The Analytical Field toolset】中对Analytical Field的使用进行了详细的说明；4. 构建表达式使用Python语法，可使用的运算符都包括在【Edit Expression Field】对话框的【Operators】文本框内；5. 在面上施加非均布时变压力的步骤是：a) 在Load模块中用Analytical Field定义好表达式，默认取名为AnalyticalField-1；b) 在【Tools->Amplitude】中创建一个随时间变化的函数曲线（详见Chapter 38 The Amplitude toolset），默认名称为Amp-1；c) Create Load ，在【Distribution】中选择AnalyticalField-1，在【Magnitude】中输入一个数，在【Amplitude】中选择Amp-1，即可完成对该压力的定义；【Distribution】中的默认选项Uniform表示均布压力，【Amplitude】中的Ramp表示按时间线性加载；6. 定义好的压力不是以函数形式写入INP文件中，而是将面上单元中心点的位置坐标代入函数表达式，算出该点上的压力值，再以*Dload关键字写入INP文件中；7. 圆柱坐标（坐标分量为R、Th、Z，其中Th是角度）和球坐标（坐标分量为R、Th、P，其中Th和P都是角度）中，Th和P的范围都是(-pi,pi)；8. 表达式中大小写表示不同含义；9. 【View->Assembly Display Options->Attribute->Symbol】中可以控制载荷图标的尺寸和密度，对于一些简单的分布形式，如按单一坐标分量线性分布（3*y之类），可以直接在图形显示区看到载荷的分布特点；

Abaqus里幅值不同类型的区别在哪里？可以在abaqus自带文档里查看:

32.1.2 Amplitude curves

这一节解释的很清楚

abaqus中怎么输入地震荷载在load模块，Boundry Condition里，以加速度边界条件的形式输入。
另外，在输入地震荷载之前，需在load模块—tools—Amplitude里-Create-地震荷载Amplitude，形式是时间和地震加速度。
这是最基本的abaqus/CAE里加地震荷载的方法。

有没有简单的processing有音乐的代码，可视化作业mport processing.sound.*;SoundFile soundFile;//音频文件AudioIn in;//AudioIn let's you grab the audio input from your soundcardAmplitude amp;//一个音频数据分析器float lucency = 0;//透明度float ampvalue = https://www.zaoxu.com/jjsh/bkdq/0; // Amplitude.analyze()的值String path = "";// 文件路径（文件保存在项目目录中的“data”文件夹中）void setup(){//initializesize(1300,700);//设置画布大小surface.setResizable(true);//使窗口画布大小可拖动调整pixelDensity(displayDensity());path = "Barbara Opsomer - Hello.mp3";soundFile = new SoundFile(this,path);in = new AudioIn(this,0);amp = new Amplitude(this);in.start();//Starts the input streamamp.input(in);//Defines the audio input source of the amplitude analyzer}int lastm = 0;//保存毫秒millis()/60获取的商，用于减缓获取音频数据的时间void draw(){background(#1A191A);//设置背景画布颜色noStroke();//设置图形无线条//60毫秒获取一次amp分析音频的valueint m = millis();//获取程序运行时间，以毫秒为单位if(m/60>lastm)//"millis()/60 " > 上次获取的商{ampvalue = amp.analyze();//analyze()Queries a value from the analyzer and returns a float between 0. and 1.lastm = m/60;}println("millis:"+m);println(ampvalue);//绘制外圈紫色圆drawOutsideCircle(ampvalue);//绘制中心红色圆和紫色外圈的分隔白圈fill(255);ellipse(600,350,400,400);noFill();//绘制中心圆背景fill(0);ellipse(600,350,380,380);noFill();drawInsideCircle(ampvalue);//中心白圆fill(255);ellipse(600,350,50,50);noFill();//标题textSize(32);fill(255);text(path,30,40);noFill();}//绘制外圈紫色闪动圆函数void drawOutsideCircle(float ampvalue){int wid = 500;//圆形直径lucency = ampvalue*10000;//根据amp分析的值value修改透明度（灰度值）fill(255,0,255,lucency);ellipse(600,350,wid,wid);noFill();//倒影fill(255,0,255,lucency/5);ellipse(600,650,wid,wid/10);noFill();}//绘制内圈红色变直径圆函数void drawInsideCircle(float ampvalue){float wid = 100;//圆形直径wid = wid*ampvalue*100 + wid;if(wid>380)//防止直径越界wid = 380;//根据直径长度绘制中心红圆fill(255,0,0);ellipse(600,350, wid,wid);noFill();//倒影fill(255,0,0,80);ellipse(600,650, wid,wid/10);noFill();//ampvalue值圈形边界strokeWeight(5);stroke(0);ellipse(600,350, 200,200);ellipse(600,350, 300,300);noStroke();}//点击鼠标播放音乐void mousePressed(){soundFile.play();}
高手帮我看看编辑是什么意思我已经按照审稿的意见进行了逐条修改，并写了修改说明，下面是我的修改说明（是否手稿中所用修改的地方都要说明，而并非只回答审稿人的意见），
Dear Editors and Reviewers.

Thank you for your letter and for the reviewers’ comments concerning our manuscript “Wire Bonding Quality Monitoring via Refining Process of Electrical Signal from Ultrasonic Generator” (ID: MSSP10-61). Those comments are all valuable and very helpful for revising and improving our paper, as well as the important guiding significance to our researches. We have studied comments carefully and have made correction which we hope meet with approval. Revised portion are marked in red in the paper. The main corrections in the paper and the responds to the reviewer’s comments are as following.
Response to the Reviewer’s comments:
Reviewer 1#
1.From the visual inspection of Fig.5 it follows that the first two principal components are not the best features for classification, because it is possible to obtain a reliable classifier making use of a single component only. (Note to Editors and Reviewers: There appears to be a bit of an error in this comment. In our paper, the classifying result of bonding states is shown in Fig. 11, not Fig. 5 )
Response: Considering the suggestion of the Reviewer, we have re-classified the bonding state making use of the first principal component. For a good bonding state, the value of the first principal component ranges from -7 to -1. For the wire break bonding state, the value ranges from 4 to 5. Fig. 11 shows the classifying result of two bonding states with the first principal component. The wire break bonding state can clearly be completely separated.

In the original manuscript, we took into account only the adequacy of feature information and selected the first two principal components for classifying the bonding state. However, for a simple two-classification problem, the two bonding states can be completely separated using only a single component. As the Reviewer mentioned, more features increase the complexity and unreliability of the classifier. Therefore, we have carefully revised the issue in question to accord with the Reviewer’s suggestion.
2.Structure of discussed neural network is not appropriate. The size (cardinality) of the training data set should be significantly greater than the number of unknown parameters (coefficients) in neural network. Unfortunately in discussed example the training set consist of 200 examples only and the number of unknown neural network coefficients is equal to (13+1)*15+(15+1)*1 = 226.
Response: We thank the Reviewer for this helpful suggestion. We have conducted an additional experiment on bonding shear strength detection, and the sample size has reached 3200 (including the 1300 bonds that the bonding pad surface contaminated and 1900 good bonds). With the extracted features and the principal component analysis method, we have recalculated the factor of the principal component. The accumulated contribution rate of the first 13 PCs reaches 95.12%, which is almost similar to the result from the previous experiment. To predict bond shear strength, the ANN was first trained using 2200 bonds (1300 good bonds and 900 weakly adhered bonds). After comparison of the results of a few ANNs with a different number of hidden layer nodes, the number of hidden layer nodes remains at 15. The train result shows that the mean square error (MSE) is 1.2 when the train epoch reaches 200. To check the accuracy of ANN, 1000 additional bonds (600 good bonds and 400 weakly adhered bonds) were tested as a set of verification data. Notably, the MSE of tested samples reaches 1.39, which is more precise than that of the previous experiment on the MSE of the tested samples that reached 2.45. Moreover, the predicted bonding strength of about 7% of the 3200 bonds is beyond the band of 10 mN. The proportion is smaller than that in the previous experiment, which yielded 10%. Fig. 17 plots the result of predicting bond shear strength from the trained and tested neural network against the corresponding results obtained by shearing tests of 3200 bonded samples.
We deeply regret the inadequacies in the previous work. Once again, we thank the Reviewer for this suggestion. The revisions are marked in red in the manuscript.
3.It is recommended to use ISO units for physical quantities. The force unitsshould be replaced withor .
Response: We have accordingly converted the unittoin the entire paper.
Reviewer 2#
1.Why are the specific features chosen? Have they any physical interpretation, relating them to the bonding quality? If not than this is somewhat a case history, and probably many other features (maybe based directly on the signal) could be invented.
Response: Over the years, bond quality detection has been a problematic issue. We attempted to detect bond quality by analyzing the ultrasonic electrical signal from the ultrasonic generator. In part two of the paper, we discuss the principle of monitoring, as well as the relationship between the bonding electrical signal and the boundary contact condition at the capillary tip, which is the most crucial factor affecting bonding quality (reference 3). Therefore, the manner by which the contact friction changes are extracted from the ultrasonic electrical signal during the bonding process is the key to identifying bonding quality.
To extract features, numerous signal processing methods have been used in ultrasonic electrical signals, and the results show that the envelope waveform features are significantly sensitive to the bonding quality. However, the problem of extracting features from the envelope still requires a solution. Michael expressed the bonding process as three different phases, namely, “removing oxides, plastic deformation, and stress diffusion,” and used these to evaluate the bonding mechanism (Reference 15). The research revealed the different contributions of the three phases to bonding quality. Based on the previously described analysis, we attempted to separate the electrical signal envelope into three phases and individually extract the waveform features of each phase. In the rising phase of the envelope, the slope and amplitude of the envelope may reflect the contact changes of bonding initial phase and further reflect the degree to which the oxide layer is destroyed and the extent to which bonding quality is affected. In the stable phase of the envelope, some time domain statistical features, such as peak value, mean value, variance, skewness, and kurtosis, among others, can reflect the contact changes in the stable phase of the bonding process, and further reflect the formation effect of the bond. Although the damping phase of the envelope is not essential for bond formation, the degree of damping of the signal also provides considerable information on how the bonding is completed. In addition, to extract the frequency domain changes in the bonding electrical signals during feature extraction, designing a bandpass filter bank to filter the fundamental signals and harmonics can be considered, and then the features can be separately extracted from each subband signal using the previously explained segmenting method. After the feature extraction, the principal components analysis method was used for feature selection in order to select the relevant information and reduce the dimensionality of original feature variables.
Quantitative description of the relationship between the extracted features and bonding quality is difficult. However, the qualitative relationship can be obtained through a number of experimental and identifying results. In the paper, two experimental procedures were performed. The first was aimed at identifying the wire break bonding state, and the second was geared toward predicting the bond shear strength. The experimental results demonstrate the advantages of the proposed feature extraction method in detecting and identifying bond quality.
We have added additional explanations in the feature extraction section of our manuscript, with the revised portions marked in red. In future work, we will do our best to continually study the bonding process mechanism and quality detecting technology.
2.Also the design of filters, Hilbert method etc are well known many of the details are not needed, the method alone is required.
Response: We have explained that the filters and the Hilbert method are preferred in describing our method. We have omitted overly detailed discussions on the methods and only interpreted our own. The verifying result is shown in our manuscript with red marks.
We have tried our best to revise and improve the manuscript and made great changes in the manuscript according to the Reviewers′ good comments. And here we did not list the changes but marked in red in revised paper.We appreciate for Editors/Reviewers’ warm work earnestly, and hope that the corrections will meet with approval. Once again, thank you very much for your comments and suggestions. We look forward to your information about my revised papers and thank you for your good comments.
Yours sincerely,
Wuwei. Feng

翻译:found string, expecting float This occurred wh【amplitude】大哥，这种编程的代码问题，普通英语翻译怎么可能搞得定，你就算找个老外站你面前也不可能解释清楚，你还是找个程序猿的BBS去问吧