① 兩個二埠網路進行有效串聯時，復合二埠網路的參數和子二端網路的參數之間的關系是
一般來說，討論串聯問題時應用阻抗矩陣。
設兩個子系統的阻抗矩陣為Z1和Z2，串聯後系統的阻抗矩陣為Z，則有Z=Z1+Z2。
簡單的說，會議室中一般輸入的設備很多：攝像頭了、DVD、VCR、實物展台、台式電腦，很多的筆記本信號等等，而顯示終端很少：投影機了，等離子了，大屏幕顯示了，矩陣的作用就出來了，可以把提供信號源的設備的任意一路的信號送到任意一路的顯示終端上，可以做到音頻和視頻同步或者不同步，所心所欲，方便，節約成本。常見的類型是根據介面類型劃分（VGA、AV、RGB），當然還有混合矩陣，就是設備中不不同的介面類型，還根據介面數量來劃分，如 系列的有 進 出， 進 出， 進 出等根據檔次分有電信廣播級：切換的時候沒有閃爍和雪花，很平穩，可以看看CCTV的節目就知道了，接下來是專業矩陣、切換的時候稍微出現點黑屏，但也沒有閃爍，接下來是民用的了，大多數會議室用的就是這種，切換的瞬間有閃爍的雪花和抖動，但切換完畫面很穩定。隨著數字技術的高速發展，軟硬體水平的提高，不斷有高性能的DSP和高速的匯流排得到應用，使基於數字技術的視頻矩陣方案能夠得以實現。海康威視近期將在板卡產品線上推出一款新的型號：DS MD，即矩陣解碼卡，並基於這款產品，海康威視提出數字視頻矩陣的解決方案。同時，我們海康威視認為，數字視頻矩陣將是安防業中新興的一個熱點，也將是視頻矩陣以後的一個發展趨勢。一、視頻矩陣的基本概念 ．視頻矩陣的基本功能和要求作為視頻矩陣，最重要的一個功能就是實現對輸入視頻圖像的切換輸出。准確概括那就是：將視頻圖像從任意一個輸入通道切換到任意一個輸出通道顯示。一般來講,一個M×N矩陣：表示它可以同時支持M路圖像輸入和N路圖像輸出。這里需要強調的是必須要做到任意，即任意的一個輸入和任意的一個輸出。另外，一個矩陣系統通常還應該包括以下基本功能：字元信號疊加；解碼器介面以控制雲台和攝像機；報警器介面；控制主機，以及音頻控制箱、報警介面箱、控制鍵盤等附件。對國內用戶來說，字元疊加應為全中文，以方便不懂英文的操作人員使用，矩陣系統還需要支持級聯，來實現更高的容量，為了適應不同用戶對矩陣系統容量的要求，矩陣系統應該支持模塊化和即插即用（PnP）的，可以通過增加或減少視頻輸入、輸出卡來實現不同容量的組合。矩陣系統的發展方向是多功能、大容量、可聯網以及可進行遠程切換。一般而言矩陣系統的容量達到 × 即為大容量矩陣。如果需要更大容量的矩陣系統，也可以通過多台矩陣系統級聯來實現。矩陣容量越大，所需技術水平越高，設計實現難度也越大。 ．視頻矩陣的分類按實現視頻切換的不同方式，視頻矩陣分為模擬矩陣和數字矩陣。模擬矩陣：視頻切換在模擬視頻層完成。信號切換主要是採用單片機或更復雜的晶元控制模擬開關實現。數字矩陣視頻切換在數字視頻層完成，這個過程可以是同步的也可以是非同步的。數字矩陣的核心是對數字視頻的處理，需要在視頻輸入端增加AD轉換，將模擬信號變為數字信號，在視頻輸出端增加DA轉換，將數字信號轉換為模擬信號輸出。視頻切換的核心部分由模擬矩陣的模擬開關，變將成了對數字視頻的處理和傳輸。二、數字視頻矩陣簡介 ．數字視頻矩陣的分類根據數字視頻矩陣的實現方式不同，數字視頻矩陣可以分為匯流排型和包交換型。匯流排型數字視頻矩陣顧名思義，匯流排型數字矩陣就是數據的傳輸和切換是通過一條共用的匯流排來實現的，例如PCI匯流排。匯流排型矩陣中最常見的就是PC－DVR和嵌入式DVR。對於PC－DVR來說，它的視頻輸出是VGA，通過PC顯卡來完成圖像顯示，通常只有 路輸出（ 塊顯卡）， 路輸出的情況（ 塊顯卡）已經很少；嵌入式DVR一般的視頻輸出是監視器，一些新的嵌入式DVR也可以支持VGA顯示。在上面的兩個例子中，它們都可以實現 路視頻輸出（還可以進行畫面分割），可以把這兩款產品當作視頻矩陣的一個特例，也就是一個只有 路視頻輸出的特殊情況。PC－DVR（PC＋H卡、HC卡）構成的匯流排型數字矩陣包交換型數字視頻矩陣包交換型矩陣是通過包交換的方式(通常是IP包)實現圖像數據的傳輸和切換。包交換型矩陣目前已經比較普及，比如已經廣泛應用的遠程監控中心，即在本地錄像端把圖像壓縮，然後把壓縮的碼流通過網路（可以是高速的專網、internet、區域網等）發送到遠端，在遠端解碼後，顯示在大屏幕上。包交換型數字矩陣目前有兩個比較大的局限性：延時大、圖像質量差。由於要通過網路傳輸，因此不可避免的會帶來延時，同時為了減少對帶寬的佔用，往往都需要在發送端對圖像進行壓縮，然後在接收端實行解壓縮，經過有損壓縮過的圖像很難保證較好的圖像質量，同時編、解碼過程還會增大延時。所以目前包交換型矩陣還無法適用於對實時性和圖像質量要求比較高的場合。包交換型數字矩陣三、數字視頻矩陣優勢分析成本優勢：視頻矩陣和DVR合二為一採用數字視頻矩陣方案，只需一台設備就可以同時實現視頻矩陣和DVR的功能，大大的節省了成本。對矩陣的控制和DVR的控制集成在一起，方便靈活。如果採用模擬矩陣，至少需要一台矩陣主機和一台DVR主機，安裝調試復雜，除了DVR的成本外，還要為模擬矩陣付出高額的成本。此外，對於模擬矩陣的控制，可能還需要外接其他設備，比如顯示設備、矩陣控制器，矩陣控制鍵盤等，有些復雜的功能甚至需要專門的PC機來進行配置。模擬矩陣的方案還需要視頻信號的分配、復用設備來實現DVR的錄像功能，而採用數字矩陣，則只需在DVR的基礎之上，增加簡單的矩陣模塊即可，成本相對低廉，且數字矩陣、錄像系統的集成度高，穩定性增強，也降低了以後維護的成本。功能優勢：配置靈活，功能強大，簡單易用在模擬矩陣＋DVR方案中，矩陣和DVR各自為政，需要分別控制，模擬矩陣提供的操作方式復雜，易操作性很差，且功能單一，如果要實現比較復雜的功能，需要很繁瑣的操作流程；而採用數字矩陣，通過一個控制平台即可實現對切換矩陣和DVR的同時控制，操作界面可由二次開發商在Windows或Linux下自由開發，可以根據自己客戶的需求定製應用程序，定製各種功能，所構建的系統，完全取決於開發商自己的軟體。在數字矩陣中，基於對圖像的數字處理：可以在實現視頻切換的同時，對圖像進行很多處理，比如疊加字元、疊加圖像，區域遮蓋等，這些都是目前DVR所普遍具有的功能，但是對於模擬矩陣，由於它的核心是基於模擬信號的處理，在面對這些功能時，則顯得力不從心。這里以字元疊加功能為例，模擬矩陣往往需要外接字元疊加晶元來實現，通常只能實現ASCII碼也就是英文字元的疊加，而能夠實現漢字疊加的模擬則可以說是寥寥無幾，更不用說同時支持簡體、繁體，甚至日文了。至於圖像疊加等功能，在模擬信號層基本是無法實現的。數字矩陣可以提供更豐富的圖像顯示模式。傳統的模擬矩陣只能進行最簡單的 : 的圖像輸出；而數字矩陣在此基礎上還可以實現N→ (通過對圖像的縮放處理，可以實現多路圖像在一個窗口顯示)和 →N(一個輸入圖像同時在多個輸出端顯示)的顯示方式，甚至是畫中畫等高級功能。最後是系統穩定性，數字矩陣＋DVR的方案，系統集成度高、功耗低，穩定性高；而採用模擬矩陣方案，由於需要多台設備，出問題的概率則大大增加。潛力：發展空間巨大模擬矩陣控制系統目前已經非常成熟，其產品的結構和功能在近幾年，甚至是十幾年內，都沒有發生大的變化，可挖掘的潛力已經十分有限。而數字矩陣則完全不同，目前數字技術的發展可以用日新月異、前途廣闊來形容。首先，隨著硬體性能的提高，在高速匯流排方面： M的PCI匯流排已經很成熟和普及，比如PCI－E或其它的高速串列匯流排也不斷的提出；在晶元技術上：已經出現了 M、 M甚至是 GHz的高性能DSP，可以說，得益於硬體平台性能的不斷提高，必然使數字矩陣的功能不斷的提升，不斷的向高端發展。與此同時，軟體的進步同樣不可忽略，不斷有新圖像的壓縮、處理演算法提出，圖像壓縮的效率不斷提高，也不斷有更復雜、更智能的圖像處理演算法得到應用，比如智能的移動檢測、智能識別技術（人臉識別，指紋識別、車牌識別、簽名識別）目前都已經有了比較成熟的應用，這些更高層次的圖像處理技術，利用目前硬體平台，已經可以應用到我們的數字視頻系統中。因此隨著軟、硬體水平的的飛速提高，我們有理由相信，數字矩陣的發展空間會非常廣，無論是在性能上還是在功能上必然會全面超過模擬矩陣。二次開發簡單、便捷和以前的H卡和D卡分別使用各自的SDK不同，新的SDK將同時支持H卡、HC卡和MD卡。只需通過一個SDK即可以同時實現編碼、解碼、和矩陣控制，新的SDK中編碼、解碼部分和原有SDK中的編碼、解碼部分兼容，用戶只需增加矩陣控制部分即可，極大的降低了用戶進行二次開發的復雜性。同時：H卡、HC卡和MD卡可以混插，便於對現有的工程進行維護和擴展。四、海康威視的數字視頻矩陣解決方案我們的數字視頻矩陣解決方案是基於海康威視已經推出的HC系列壓縮卡和即將發布的MD系列矩陣解碼卡來實現的。HC卡負責系統的錄像、預覽、網路傳輸功能，這部分的應用已經十分成熟。而MD卡是實現視頻矩陣的關鍵，MD卡在實現原有解碼卡的全部功能外，增加了矩陣輸出，實現了視頻矩陣功能；同時MD卡也可以獨立於HC卡，只做硬體解碼卡使用，通過網路連接到遠端的視頻伺服器，即可以是海康威視的板卡也可以是嵌入式設備，構成網路視頻矩陣，這一點和原有解碼卡相同，但新的MD卡在功能上和D卡比較，會有很大的擴充，比如，解碼路數大大提高，原有D卡 個DSP只能解 路，現在則至少可以解 路。同時具備多窗口畫面分割功能，用戶可以對解碼圖像做任意組合輸出。新增加的同步功能，可以在各路解碼器之間實現同步。 ．DS MD卡主要參數操作系統支持Windows /XP,及Linux。作為矩陣使用：每塊卡支持 路矩陣輸出，可穩定支持 路。配合HC卡使用，可實現 × 的視頻矩陣，同時保證 路實時壓縮。作為解碼使用：解碼功能和原有解碼卡完全兼容。每塊卡支持 路解碼（實時解碼 路CIF、 路 CIF或 路 CIF）， 路模擬輸出，最高可支持 路解碼， 路模擬輸出。 ．DS MD典型方案⑴組建本地視頻矩陣、實時錄像系統在該系統中，由HC卡構成 路DVR系統，這和目前的板卡方案完全相同，另外增加了 塊MD卡完成 路模擬輸出，實現視頻矩陣功能。一個 × 的數字視頻矩陣＋實時錄像系統⑵組建網路矩陣由 塊DS MD組成網路矩陣，同時支持 路網路解碼和 路視頻輸出的網路監控中心
③ 串聯的矩陣的維度不一致.哪裡出錯了
X /Y=12/5
X^2+Y^2=1可以
單位向量是指模等於1的向量
一個單位向量的平面直角坐標繫上的坐標表示可以是：(n,k)
則有n^2+k^2=1.
其中k/n就是原向量在這個坐標系內的所在直線的斜率.
④ Matlab總提示：串聯的矩陣的維度不一致。麻煩看看還有其他問題嗎。。
[0,m1*g,0,m2*g]'
不要轉置，直接[0,m1*g,0,m2*g]就好
⑤ 矩陣模型的特點是什麼
尋找對應元素的交點很方便。矩陣模型的特點是尋找對應元素的交點很方便，而且不會遺漏，顯示對應元素的關系也很清楚。矩陣模型還具有以下幾個特點：
1、可用於分析成對的影響因素。
2、因素之間的關系清晰明了，便於確定重點。
3、便於與系統模型結合使用。
⑥ 證明：兩個系統串聯連接，其等效傳遞函數陣為兩者之積
1、你可以把節點的信號設出來，然後分別求解。
2、整體上看系統函數是1個輸入，1個輸出；2個子系統的也是一個輸入一個輸出。那麼其形式就是
1（輸入）*1（子系統1）*1（子系統2）=1（輸出）
3、y1=u*（D1+A1B1C1），y=y1*（D2+A2B2C2）=u*（D1+A1B1C1）*（D2+A2B2C2）
4、[y1]=[u]*[D1+A1B1C1] H1=[D1+A1B1C1] 同理H2=[D2+A2B2C2]
H=[（D1+A1B1C1）*（D2+A2B2C2）]=H1*H2
5、結論成立
6、其實這個系統過於簡單，因為1個輸入1個輸出，不是多輸入多輸出，所以註定矩陣是一維的
再加上系統是前饋，而不是反饋使得系統矩陣更加簡單
如果滿意，請採納
⑦ 什麼是訪問矩陣模型
所謂訪問矩陣模型，在很多地方有用到，工行的
網上銀行
用的就是
大體的意思就是，
一個二維矩陣
--
A
B
C
D
E
F
1
43
58
31
62
41
42
2
56
48
54
67
26
63
3
44
98
11
33
82
39
4
23
09
22
67
54
66
5
98
51
09
12
86
44
比如給你的訪問密鑰是B1A3
你就可以通過B1(58)
A3(44)得到關鍵信息5844,比如
驗證碼
其實是一種轉換
矩陣裡面可以放任何關鍵信息，很多
MD5
的演算法就是用矩陣模型的
⑧ 兩個二埠網路串聯，滿足電流約束不變的情況下，電阻參數矩陣R=R1+R2.
理論上可以，但現實中不一定可行。因為現在的這些小型電子產品都已經模塊化，你不可能拆解它們進行改造。
⑨ 串聯的矩陣維度不一致怎麼解決
因為
R(A)=3
所以
AX=0
的基礎解系含
n-r(A)
=
4-3=1
個向量
而
3a3
-
(a2+2a3)
=
(5,
-9,
7,
-9)^T
是
AX=0
的解,
故是基礎解系
所以全部解為
(2,0,5,-1)^T
+
c(5,
-9,
7,
-9)^T
⑩ Matlab總提示：串聯的矩陣的維度不一致。麻煩看看還有其他問題嗎，非常謝謝！
串聯的矩陣的維度不一致。表明在矩陣進行運算時，兩個矩陣的內積不相等。
1、dx=[-1,1;-1,1;-1;1]這句代碼多了一個分號，更改為dx=[-1,1;-1,1;-1，1];。
2、net=newff(dx,[3,7,1],{'tansig','tangsig','purelin'},'traingdx'); 代碼中的訓練方法（'tangsig'）書寫多了一個字母，更改為'tansig'。
3、out=mapstd('reverse',An,ts)；這句代碼中的一個字母（An）書寫錯誤，更改為為 an。
4、newk=a(1,:);這句代碼中的一個字母n，更改為newk=an(1,:)。
運行結果如下圖：
(10)串聯網路連接的矩陣模型擴展閱讀：
神經網路研究方向
神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。這些領域主要包括：
模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。