① 两个二端口网络进行有效串联时，复合二端口网络的参数和子二端网络的参数之间的关系是
一般来说，讨论串联问题时应用阻抗矩阵。
设两个子系统的阻抗矩阵为Z1和Z2，串联后系统的阻抗矩阵为Z，则有Z=Z1+Z2。
简单的说，会议室中一般输入的设备很多：摄像头了、DVD、VCR、实物展台、台式电脑，很多的笔记本信号等等，而显示终端很少：投影机了，等离子了，大屏幕显示了，矩阵的作用就出来了，可以把提供信号源的设备的任意一路的信号送到任意一路的显示终端上，可以做到音频和视频同步或者不同步，所心所欲，方便，节约成本。常见的类型是根据接口类型划分（VGA、AV、RGB），当然还有混合矩阵，就是设备中不不同的接口类型，还根据接口数量来划分，如 系列的有 进 出， 进 出， 进 出等根据档次分有电信广播级：切换的时候没有闪烁和雪花，很平稳，可以看看CCTV的节目就知道了，接下来是专业矩阵、切换的时候稍微出现点黑屏，但也没有闪烁，接下来是民用的了，大多数会议室用的就是这种，切换的瞬间有闪烁的雪花和抖动，但切换完画面很稳定。随着数字技术的高速发展，软硬件水平的提高，不断有高性能的DSP和高速的总线得到应用，使基于数字技术的视频矩阵方案能够得以实现。海康威视近期将在板卡产品线上推出一款新的型号：DS MD，即矩阵解码卡，并基于这款产品，海康威视提出数字视频矩阵的解决方案。同时，我们海康威视认为，数字视频矩阵将是安防业中新兴的一个热点，也将是视频矩阵以后的一个发展趋势。一、视频矩阵的基本概念 ．视频矩阵的基本功能和要求作为视频矩阵，最重要的一个功能就是实现对输入视频图像的切换输出。准确概括那就是：将视频图像从任意一个输入通道切换到任意一个输出通道显示。一般来讲,一个M×N矩阵：表示它可以同时支持M路图像输入和N路图像输出。这里需要强调的是必须要做到任意，即任意的一个输入和任意的一个输出。另外，一个矩阵系统通常还应该包括以下基本功能：字符信号叠加；解码器接口以控制云台和摄像机；报警器接口；控制主机，以及音频控制箱、报警接口箱、控制键盘等附件。对国内用户来说，字符叠加应为全中文，以方便不懂英文的操作人员使用，矩阵系统还需要支持级联，来实现更高的容量，为了适应不同用户对矩阵系统容量的要求，矩阵系统应该支持模块化和即插即用（PnP）的，可以通过增加或减少视频输入、输出卡来实现不同容量的组合。矩阵系统的发展方向是多功能、大容量、可联网以及可进行远程切换。一般而言矩阵系统的容量达到 × 即为大容量矩阵。如果需要更大容量的矩阵系统，也可以通过多台矩阵系统级联来实现。矩阵容量越大，所需技术水平越高，设计实现难度也越大。 ．视频矩阵的分类按实现视频切换的不同方式，视频矩阵分为模拟矩阵和数字矩阵。模拟矩阵：视频切换在模拟视频层完成。信号切换主要是采用单片机或更复杂的芯片控制模拟开关实现。数字矩阵视频切换在数字视频层完成，这个过程可以是同步的也可以是异步的。数字矩阵的核心是对数字视频的处理，需要在视频输入端增加AD转换，将模拟信号变为数字信号，在视频输出端增加DA转换，将数字信号转换为模拟信号输出。视频切换的核心部分由模拟矩阵的模拟开关，变将成了对数字视频的处理和传输。二、数字视频矩阵简介 ．数字视频矩阵的分类根据数字视频矩阵的实现方式不同，数字视频矩阵可以分为总线型和包交换型。总线型数字视频矩阵顾名思义，总线型数字矩阵就是数据的传输和切换是通过一条共用的总线来实现的，例如PCI总线。总线型矩阵中最常见的就是PC－DVR和嵌入式DVR。对于PC－DVR来说，它的视频输出是VGA，通过PC显卡来完成图像显示，通常只有 路输出（ 块显卡）， 路输出的情况（ 块显卡）已经很少；嵌入式DVR一般的视频输出是监视器，一些新的嵌入式DVR也可以支持VGA显示。在上面的两个例子中，它们都可以实现 路视频输出（还可以进行画面分割），可以把这两款产品当作视频矩阵的一个特例，也就是一个只有 路视频输出的特殊情况。PC－DVR（PC＋H卡、HC卡）构成的总线型数字矩阵包交换型数字视频矩阵包交换型矩阵是通过包交换的方式(通常是IP包)实现图像数据的传输和切换。包交换型矩阵目前已经比较普及，比如已经广泛应用的远程监控中心，即在本地录像端把图像压缩，然后把压缩的码流通过网络（可以是高速的专网、internet、局域网等）发送到远端，在远端解码后，显示在大屏幕上。包交换型数字矩阵目前有两个比较大的局限性：延时大、图像质量差。由于要通过网络传输，因此不可避免的会带来延时，同时为了减少对带宽的占用，往往都需要在发送端对图像进行压缩，然后在接收端实行解压缩，经过有损压缩过的图像很难保证较好的图像质量，同时编、解码过程还会增大延时。所以目前包交换型矩阵还无法适用于对实时性和图像质量要求比较高的场合。包交换型数字矩阵三、数字视频矩阵优势分析成本优势：视频矩阵和DVR合二为一采用数字视频矩阵方案，只需一台设备就可以同时实现视频矩阵和DVR的功能，大大的节省了成本。对矩阵的控制和DVR的控制集成在一起，方便灵活。如果采用模拟矩阵，至少需要一台矩阵主机和一台DVR主机，安装调试复杂，除了DVR的成本外，还要为模拟矩阵付出高额的成本。此外，对于模拟矩阵的控制，可能还需要外接其他设备，比如显示设备、矩阵控制器，矩阵控制键盘等，有些复杂的功能甚至需要专门的PC机来进行配置。模拟矩阵的方案还需要视频信号的分配、复用设备来实现DVR的录像功能，而采用数字矩阵，则只需在DVR的基础之上，增加简单的矩阵模块即可，成本相对低廉，且数字矩阵、录像系统的集成度高，稳定性增强，也降低了以后维护的成本。功能优势：配置灵活，功能强大，简单易用在模拟矩阵＋DVR方案中，矩阵和DVR各自为政，需要分别控制，模拟矩阵提供的操作方式复杂，易操作性很差，且功能单一，如果要实现比较复杂的功能，需要很繁琐的操作流程；而采用数字矩阵，通过一个控制平台即可实现对切换矩阵和DVR的同时控制，操作界面可由二次开发商在Windows或Linux下自由开发，可以根据自己客户的需求定制应用程序，定制各种功能，所构建的系统，完全取决于开发商自己的软件。在数字矩阵中，基于对图像的数字处理：可以在实现视频切换的同时，对图像进行很多处理，比如叠加字符、叠加图像，区域遮盖等，这些都是目前DVR所普遍具有的功能，但是对于模拟矩阵，由于它的核心是基于模拟信号的处理，在面对这些功能时，则显得力不从心。这里以字符叠加功能为例，模拟矩阵往往需要外接字符叠加芯片来实现，通常只能实现ASCII码也就是英文字符的叠加，而能够实现汉字叠加的模拟则可以说是寥寥无几，更不用说同时支持简体、繁体，甚至日文了。至于图像叠加等功能，在模拟信号层基本是无法实现的。数字矩阵可以提供更丰富的图像显示模式。传统的模拟矩阵只能进行最简单的 : 的图像输出；而数字矩阵在此基础上还可以实现N→ (通过对图像的缩放处理，可以实现多路图像在一个窗口显示)和 →N(一个输入图像同时在多个输出端显示)的显示方式，甚至是画中画等高级功能。最后是系统稳定性，数字矩阵＋DVR的方案，系统集成度高、功耗低，稳定性高；而采用模拟矩阵方案，由于需要多台设备，出问题的概率则大大增加。潜力：发展空间巨大模拟矩阵控制系统目前已经非常成熟，其产品的结构和功能在近几年，甚至是十几年内，都没有发生大的变化，可挖掘的潜力已经十分有限。而数字矩阵则完全不同，目前数字技术的发展可以用日新月异、前途广阔来形容。首先，随着硬件性能的提高，在高速总线方面： M的PCI总线已经很成熟和普及，比如PCI－E或其它的高速串行总线也不断的提出；在芯片技术上：已经出现了 M、 M甚至是 GHz的高性能DSP，可以说，得益于硬件平台性能的不断提高，必然使数字矩阵的功能不断的提升，不断的向高端发展。与此同时，软件的进步同样不可忽略，不断有新图像的压缩、处理算法提出，图像压缩的效率不断提高，也不断有更复杂、更智能的图像处理算法得到应用，比如智能的移动检测、智能识别技术（人脸识别，指纹识别、车牌识别、签名识别）目前都已经有了比较成熟的应用，这些更高层次的图像处理技术，利用目前硬件平台，已经可以应用到我们的数字视频系统中。因此随着软、硬件水平的的飞速提高，我们有理由相信，数字矩阵的发展空间会非常广，无论是在性能上还是在功能上必然会全面超过模拟矩阵。二次开发简单、便捷和以前的H卡和D卡分别使用各自的SDK不同，新的SDK将同时支持H卡、HC卡和MD卡。只需通过一个SDK即可以同时实现编码、解码、和矩阵控制，新的SDK中编码、解码部分和原有SDK中的编码、解码部分兼容，用户只需增加矩阵控制部分即可，极大的降低了用户进行二次开发的复杂性。同时：H卡、HC卡和MD卡可以混插，便于对现有的工程进行维护和扩展。四、海康威视的数字视频矩阵解决方案我们的数字视频矩阵解决方案是基于海康威视已经推出的HC系列压缩卡和即将发布的MD系列矩阵解码卡来实现的。HC卡负责系统的录像、预览、网络传输功能，这部分的应用已经十分成熟。而MD卡是实现视频矩阵的关键，MD卡在实现原有解码卡的全部功能外，增加了矩阵输出，实现了视频矩阵功能；同时MD卡也可以独立于HC卡，只做硬件解码卡使用，通过网络连接到远端的视频服务器，即可以是海康威视的板卡也可以是嵌入式设备，构成网络视频矩阵，这一点和原有解码卡相同，但新的MD卡在功能上和D卡比较，会有很大的扩充，比如，解码路数大大提高，原有D卡 个DSP只能解 路，现在则至少可以解 路。同时具备多窗口画面分割功能，用户可以对解码图像做任意组合输出。新增加的同步功能，可以在各路解码器之间实现同步。 ．DS MD卡主要参数操作系统支持Windows /XP,及Linux。作为矩阵使用：每块卡支持 路矩阵输出，可稳定支持 路。配合HC卡使用，可实现 × 的视频矩阵，同时保证 路实时压缩。作为解码使用：解码功能和原有解码卡完全兼容。每块卡支持 路解码（实时解码 路CIF、 路 CIF或 路 CIF）， 路模拟输出，最高可支持 路解码， 路模拟输出。 ．DS MD典型方案⑴组建本地视频矩阵、实时录像系统在该系统中，由HC卡构成 路DVR系统，这和目前的板卡方案完全相同，另外增加了 块MD卡完成 路模拟输出，实现视频矩阵功能。一个 × 的数字视频矩阵＋实时录像系统⑵组建网络矩阵由 块DS MD组成网络矩阵，同时支持 路网络解码和 路视频输出的网络监控中心
③ 串联的矩阵的维度不一致.哪里出错了
X /Y=12/5
X^2+Y^2=1可以
单位向量是指模等于1的向量
一个单位向量的平面直角坐标系上的坐标表示可以是：(n,k)
则有n^2+k^2=1.
其中k/n就是原向量在这个坐标系内的所在直线的斜率.
④ Matlab总提示：串联的矩阵的维度不一致。麻烦看看还有其他问题吗。。
[0,m1*g,0,m2*g]'
不要转置，直接[0,m1*g,0,m2*g]就好
⑤ 矩阵模型的特点是什么
寻找对应元素的交点很方便。矩阵模型的特点是寻找对应元素的交点很方便，而且不会遗漏，显示对应元素的关系也很清楚。矩阵模型还具有以下几个特点：
1、可用于分析成对的影响因素。
2、因素之间的关系清晰明了，便于确定重点。
3、便于与系统模型结合使用。
⑥ 证明：两个系统串联连接，其等效传递函数阵为两者之积
1、你可以把节点的信号设出来，然后分别求解。
2、整体上看系统函数是1个输入，1个输出；2个子系统的也是一个输入一个输出。那么其形式就是
1（输入）*1（子系统1）*1（子系统2）=1（输出）
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、结论成立
6、其实这个系统过于简单，因为1个输入1个输出，不是多输入多输出，所以注定矩阵是一维的
再加上系统是前馈，而不是反馈使得系统矩阵更加简单
如果满意，请采纳
⑦ 什么是访问矩阵模型
所谓访问矩阵模型，在很多地方有用到，工行的
网上银行
用的就是
大体的意思就是，
一个二维矩阵
--
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
比如给你的访问密钥是B1A3
你就可以通过B1(58)
A3(44)得到关键信息5844,比如
验证码
其实是一种转换
矩阵里面可以放任何关键信息，很多
MD5
的算法就是用矩阵模型的
⑧ 两个二端口网络串联，满足电流约束不变的情况下，电阻参数矩阵R=R1+R2.
理论上可以，但现实中不一定可行。因为现在的这些小型电子产品都已经模块化，你不可能拆解它们进行改造。
⑨ 串联的矩阵维度不一致怎么解决
因为
R(A)=3
所以
AX=0
的基础解系含
n-r(A)
=
4-3=1
个向量
而
3a3
-
(a2+2a3)
=
(5,
-9,
7,
-9)^T
是
AX=0
的解,
故是基础解系
所以全部解为
(2,0,5,-1)^T
+
c(5,
-9,
7,
-9)^T
⑩ Matlab总提示：串联的矩阵的维度不一致。麻烦看看还有其他问题吗，非常谢谢！
串联的矩阵的维度不一致。表明在矩阵进行运算时，两个矩阵的内积不相等。
1、dx=[-1,1;-1,1;-1;1]这句代码多了一个分号，更改为dx=[-1,1;-1,1;-1，1];。
2、net=newff(dx,[3,7,1],{'tansig','tangsig','purelin'},'traingdx'); 代码中的训练方法（'tangsig'）书写多了一个字母，更改为'tansig'。
3、out=mapstd('reverse',An,ts)；这句代码中的一个字母（An）书写错误，更改为为 an。
4、newk=a(1,:);这句代码中的一个字母n，更改为newk=an(1,:)。
运行结果如下图：
(10)串联网络连接的矩阵模型扩展阅读：
神经网络研究方向
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。