汽油发动机所吸进空气流量的值与值之比max/min在自然进气系统中为40~50，在带增压的系统的中为60~70，在此范围内的，空气流量传感器应能保持±2~3[%]的测量精度，电子控制燃油装置上所用的空气流量传感器在很宽的测定范围上不仅应能保持测量精度，而且测量响应性也要，可测量脉动的空气流，输出信号的应简单。根据空气流量传感器特征的不同，将燃油控制系统按进气量的计量方式分为直接测量进气量的L型控制与间接计量进气量的D型控制（根据进气歧管负压与发动机的转速间接计量进气量。我们在操作的过程中可能遇到过这样的情况：已经通过迭代信息传递相位边限和回路带宽，但遗憾地是，还是无法在相位噪声、杂散和锁定时间之间达成良好的平衡。然后，百思不得其解。那么，你是否试过伽马优化参数？伽马优化参数伽马是一个数值大于零的变量。当伽马等于1时，相位边限在回路频处会达到值。很多回路滤波器设计方法把伽马值设为1，这是个很好的起点，但还有进一步优化的空间。伽马能够有效用于优化带内相位噪声，尤其是因压控振荡器(VCO)带来的提升斜率。兰色段始变弯曲，斜率逐渐变小。红色段就几乎变成水平了，这就是“饱和”。实际上，饱和是一个渐变的过程，兰色段也可以认为是初始进入饱和的区段。在实际工作中，常用Ib*β=V/R作为判断临界饱和的条件。在图中就是想绿色段继续向上延伸，与Ic=50MA的水平线相交，交点对应的Ib值就是临界饱和的Ib值。图中可见该值约为0.25mA。由图可见，根据Ib*β=V/R算出的Ib值，只是使晶体管进入了初始饱和状态，实际上应该取该值的数倍以上，才能达到真正的饱和；倍数越大，饱和程度就越深。

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在实际电网运行中，为确保电网的电能质量达标，汽车充电站会考虑在相关配电系统中配有补偿和滤波装置。负荷平衡电动汽车的大范围应用和大量接入电网，可能会导致配电网局部负荷变大。显然，不同的电动汽车渗透率，导致的日峰负荷增量对应不同，必须采用有效的模型和策略消除影响。已有文献进行了对配电网中的普通负荷、分布式电源、电动汽车等进行分层分区规划，建立协调调度控制模型，实现了电动汽车充放电的动态优化控制。电源容量规划电动汽车接入电网后必须调整相应的电力装机容量和电力输送设备，以应对负荷增长造成的发电、输配电系统的压力，同时这种负荷变化将会对电网的电源装机、线路容量提出更高要求。在长期的使用，并不能轻易更换或标定的场合，选择的传感器稳定性要求更严格，要能够经受住考验的延长有一定要求的传感器。其二：选择的灵敏度通常情况下，在该传感器的线性范围内，它是理想的灵敏度越高越好。因为只有灵敏度高，测量相应的输出信号值比较大，有利于信号。独立的外部噪声将被放大系统放大影响测量精度，高灵敏度的测量。传感器本身应具有较高的信号-噪声比，和从外部信号引入的干扰化。其三：传感器的数量和范围的选择传感器的数量的选择是根据电子秤的身体需要使用支持点的数量（原则上应根据支承点的几何重心和秤体重合的重心的实际中心确定）而定。

如下所示，是ZDS224示波器在设置归一化截止频率为.8的低通巴特沃斯滤波器的幅频响应曲线：低通滤波器的幅频响应曲线自动测量功能。不仅可以测量通道源的波形，还可以测量经过数 算或者数字滤波后的波形。ZDS2系列示波器标配的“真正意义”的参数测量统计会把屏幕上捕获的所有波形进行测量统计，得出当前值、值、值和平均值、标准差、测量次数。用户通过观察统计值和值可快速了解波形中可能存在的异常，通过观察平均值、标准差可快速评估信号特性。