 对于回代阶段，除了第一个节点外的每个节点都要向其他节点广播它们的位置和权重，因此回代阶段发送的总数据量CBS=2（n-1）。最后得到通信的总数据量C=CQR+CBS=（m+4-n/2）（n-1）。假设每个阵元用b比特（bit）来表示，那么所传送的比特数Ntb=C×b。定义Ptb为传送每bit的平均功率，通信功率Pc Pc=Ntb×Ptb=（m+4-n/2）（n-1）×Ptb×b（5） 因此，算法实现过程中的总功率是式（3）和式（5）的和。 P=[2n2（m-n/3）+mm+n2]×Pi+（m+4-n/2）（n-1）×Ptb×b（6） 同理，集中式算法的总功耗为： P=[2n2（m-n/3）+mm+n2]×Pi+2n×Ptb×b（7） 4 仿真结果 图1和2分别绘出了总功耗和逼近点数量m、传感器数量n的函数图形。其中Ptb=tb×Pi，归一化功率Pn=[2n2（m-n/3）+mm+n2]+（m+4-n/2）（n-1）。 
从图中可以明显看出，分布式算法比集中式算法的功率高，这是额外通信负载造成的。然而，分布式算法的总成本不是由单一节点承担，而是分散在传感器网络节点之间。例如，图1中部署了20个传感器节点，其分布式算法的功率大约是集中式算法的5倍。因此，集中式算法的簇头所消耗的功率大约是分布式算法的传感器节点的4倍。显然，这将导致簇头迅速失败，意味着将需要选择一个新的簇头重新开始所有的计算。因此，用分布式方法的总功耗来换取网络的鲁棒性是非常合理的。 本文对基于QR分解的分布式波束形成算法做了详细的介绍，该算法降低了节点平均功耗，付出的代价是增加了通信功率，进而增加了网络中的总功耗。然而这个总功率分散在传感器节点之间，因此分布式算法中单个传感器节点的平均功率低于集中式算法中簇头所需要的功率。因此，网络出现故障的概率大大降低，增强了鲁棒性。本文进行了一些假设，如节点可以精确地计算它们的位置，它们之间的通信不受噪声影响。将来的工作可能要研究这些误差对计算权重向量和阵列性能的影响。本文在均匀采样的基础上选择一些逼近点，但也可以选择其他的方法，如使用非均匀网格。最后，通信成本被定义为实现算法所需要传送数据的一个函数。然而除了本文中一些产生功耗的因素，还有其他产生功耗的因素，如数据包开销和由于碰撞、错误导致的重传，这些功耗是总功耗的一部分，在将来的工作中需要考虑。 参考文献 [1] 杨维，陈俊仕.移动通信中阵列天线技术[M].北京：清华大学出版社，2005. [2] F.施依德.数值分析（第2版）[M].罗亮生，包雪松，译.西安：西安电子科技大学出版社，2002. [3] ZHAO Q， SWAMI A， TONGL. The interplay between signal processing and networking in sensor networks[J]. IEEE Signal Processing Magazine， 2006，23（4）：84-93. [4] REICHENBACH F数字功放电感. A distributed linear least squares method for precise localization with low complexity in wireless sensor networks[C]. Proceedings of 2nd IEEE International Conference， DCOSS， San Francisco， CA，2006：514 -528. [5] GOLUB G， VAN LOAN C F. Matrix computations[M]. Baltimore， MA： The Johns Hopkins University Press，1996.
电源的待机功耗是怎么界定的电源的待机功耗是怎么界定的电源待机是针对电源提出的概念。即空载损耗。对于系统；电源实际上带有极轻载；与开路相当。
充电器插电源，不插手机
1.单独供电电源按照能效标准，2内 boost电路 新人一枚，第一次自己做boost电路，结果却不怎么正确，
输入是9~15V，输出24V，输出电流大于1A，
测试结果却是不到20V，效率也很低，
下面是电感的波形，电路也在下面，求助各位高手 剖析一种新颖射频功放电路结构设计电子发烧友为您提供的剖析一种新颖射频功放电路结构设计，本文提出一种新颖的射频功率放大器电路结构，使用一个射频功率放大器实现GSM/DCS双频段功率放大功能，锐迪科的RDA6218就是采用这种结构。
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