先看看这份规范的抬头：
与其他企业规范一样，该汽车零部件厂商的IC EMC规范也是参考了IEC的62132和61967系列规范，并且除了测试规范，这份企业规范里也提到了建模的规范IEC 62433系列，同时呢，ESD测试参考的ISO 10605，注意只是参考，一些测试网络还是做了改变的。
那就举一个测试网络来说明一下该规范与IEC的一点区别吧，直接射频功率注入法，IEC 62132-4要求的是用6.8nF电容耦合注入，但是该规范采用的1nf//100nF注入。
还有一个测试项目与传统测试方法也不太一样，ESD测试，也就是ISO 10605，传统的测试是针对pin脚进行注入，但是该规范针对的是PCB，引入了地弹测试（Ground bounce test），一种非标测试，去制造地弹现场。
其他还有，针对抗扰度测试，该规范根据不同去耦电路给出了不同的等级。
针对发射类测试，该规范根据外部时钟给出了不同的限值等级。
小编在这里只做一些分享，具体细节内容需要读者拿到规范后再细细打磨，这篇规范整体执行下来的感受是“坑”比较多，细节要求比较多，和传统的IEC还是有比较大的细节区别。
如涉及侵权,请联系删除
前言：该汽车零部件厂商关于IC EMC的规范可能是小编看过的企业标准里要求最明确的一份企业标准了，充分说明了标准方法不是死的，可以灵活应用。先看看这份规范的抬头：与其他企业规范一样，该汽车零部件厂商的IC EMC规范也是参考了IEC的62132和61967系列规范，并且除了测试规范，这份企业规范里也提到了建模的规范IEC 62433系列，同时呢，ESD测试参考的ISO 10605，注意只是参考，一...
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1、技术栈：java,springboot,vue，ajax，maven，mysql，MyBatisPlus等
2、系统的实现
摘 要 I
目 录 III
第1章 绪论 1
1.1选题动因 1
1.2背景与意义 1
第2章 相关技术介绍 3
2.1 MySQL数据库 3
2.2 Vue前端技术 3
2.3 B/S架构模式 4
2.4 ElementUI介绍 4
第3章 系统分析 5
3.1 可行性分析 5
3.1.1技术可行性 5
3.1.2经济可行性 5
3.1.3运行可行性 6
3.2 系统流程 6
3.2.1 操作信息流程 6
3.2.2 登录信息流程 6
3.2.3 删除信息流程 7
3.3 性能需求 7
第4章 系统设计 8
4.1系统整体结构 8
4.2系统功能设计 9
4.3数据库设计 9
第5章 系统的实现 20
5.1用户信息管理 20
5.2 图片素材管理 2
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5.2 图片素材管理 2
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1.2背景与意义 1
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2.1 MySQL数据库 3
2.2 Vue前端技术 3
2.3 B/S架构模式 4
2.4 ElementUI介绍 4
第3章 系统分析 5
3.1 可行性分析 5
3.1.1技术可行性 5
3.1.2经济可行性 5
3.1.3运行可行性 6
3.2 系统流程 6
3.2.1 操作信息流程 6
3.2.2 登录信息流程 6
3.2.3 删除信息流程 7
3.3 性能需求 7
第4章 系统设计 8
4.1系统整体结构 8
4.2系统功能设计 9
4.3数据库设计 9
第5章 系统的实现 20
5.1用户信息管理 20
5.2 图片
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Logist
ic
Regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metr
ic
s import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('user_data.csv')
# 特征选择
X = data[['性别', '年龄', '地理位置', '浏览历史', '搜索历史', '购买历史', '好友关系', '关注数', '粉丝数']]
y = data['分类']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构造逻辑回归模型
model = Logist
ic
Regression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.pred
ic
t(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：{}'.format(accuracy))
其中，`user_data.csv`是包含用户数据的CSV文件。`X`是特征矩阵，`y`是分类标签。使用`train_test_split`将数据集划分为训练集和测试集，然后构造逻辑回归模型并拟合模型。最后用测试集进行预测，并计算准确率。
capture17.4网表报错: Error processing ‘U1‘: Cannot modify element； the object or a parent has the FIXE
CSDN-Ada助手:
EMC基本单位及常用换算
CSDN-Ada助手:
关于调制信号，载波信号和射频信号的理解
快乐的北极星:
