1、二极管b10参数？

二极管参数符号：

CT---势垒电容

Cj---结（极间）电容， ；表示在二极管两端加规定偏压下，锗检波二极管的总电容

Cjv---偏压结电容

Co---零偏压电容

Cjo---零偏压结电容

Cjo/Cjn---结电容变化

Cs---管壳电容或封装电容

Ct---总电容

CTV---电压温度系数。在测试电流下，稳定电压的相对变化与环境温度的绝对变化之比

CTC---电容温度系数

Cvn---标称电容

IF---正向直流电流（正向测试电流）。锗检波二极管在规定的正向电压VF下，通过极间的电流；硅整流管、硅堆在规定的使用条件下，在正弦半波中允许连续通过的最大工作电流（平均值），硅开关二极管在额定功率下允许通过的最大正向直流电流；测稳压二极管正向电参数时给定的电流

IF（AV）---正向平均电流

IFM（IM）---正向峰值电流（正向最大电流）。在额定功率下，允许通过二极管的最大正向脉冲电流。发光二极管极限电流。

IH---恒定电流、维持电流。

Ii--- ；发光二极管起辉电流

IFRM---正向重复峰值电流

IFSM---正向不重复峰值电流（浪涌电流）

Io---整流电流。在特定线路中规定频率和规定电压条件下所通过的工作电流

IF(ov)---正向过载电流

IL---光电流或稳流二极管极限电流

ID---暗电流

IB2---单结晶体管中的基极调制电流

IEM---发射极峰值电流

IEB10---双基极单结晶体管中发射极与第一基极间反向电流

IEB20---双基极单结晶体管中发射极向电流

ICM---最大输出平均电流

IFMP---正向脉冲电流

IP---峰点电流

Ⅳ---谷点电流

IGT---晶闸管控制极触发电流

IGD---晶闸管控制极不触发电流

IGFM---控制极正向峰值电流

IR（AV）---反向平均电流

η---单结晶体管分压比或效率

VB---反向峰值击穿电压

Vc---整流输入电压

VB2B1---基极间电压

VBE10---发射极与第一基极反向电压

VEB---饱和压降

VFM---最大正向压降（正向峰值电压）

VF---正向压降（正向直流电压）

△VF---正向压降差

VDRM---断态重复峰值电压

VGT---门极触发电压

VGD---门极不触发电压

VGF

二极管b10性能 参数：稳压范围9.8~10.2V ，典型值10V ，电流5mA ，功率250mW。二极管是用半导体材料(硅、硒、锗等)制成的一种电子器件[1]。它具有单向导电性能，即给二极管阳极和阴极加上正向电压时，二极管导通。当给阳极和阴极加上反向电压时，二极管截止。因此，二极管的导通和截止，则相当于开关的接通与断开。

2、因子分析中变量值是什么？

因子分析从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。

它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。

对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

因子分析模型描述如下：

⑴X=(x1，x2，…，xp）￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。

⑵F=(F1，F2，…，Fm）￠（m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F)=I，即向量的各分量是相互独立的。

⑶e=(e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0，e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型：

x1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+e1

x2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+e2

………

xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+ep

称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。

其矩阵形式为：x=AF+e.

其中：

x=，A=，F=，e=

这里，

⑴m￡p；

⑵Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的；

⑶D(F)=Im，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1；

D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。

我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e称为X的特殊因子。

A=(aij），aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。

在因子分析中，变量值是指一组与特定问题相关的测量数据，通常是问卷调查或实验测量得到的数据。这些数据可以表示为数字，例如分数或百分比，或者是定性的，例如性别或教育水平。

这些变量值是因子分析的基础，用于确定潜在的因子或维度，以便更好地理解和解释观察到的现象。

因此，选择正确的变量值和量表是非常重要的，因为它们将直接影响因子分析的结果和解释。