微波射频环行器简略

在收发共用天线端,常用环行器进行收发隔离。环行器有三端口,信号传输方向一致且端口反向隔离,按传输方向,同向损耗小、反向为隔离。它用磁性材料制成,体积大,接负载可变为隔离器,有端口驻波比等指标,工作带宽窄,有滤波器功能。

在收发共用的天线端,为了防止发射信号串入接收端,一般使用环行器来进行收发的隔离,环行器的特点是三端口,信号的传输方向一致,且相互端口反向隔离,如一端口为输入,则二端口即为输出,而三端口则为隔离,即一端口的信号在传输方向上,到三端口是信号为零,但二端口到三端口为正常传输,三端口到一端口也是正常传输,总之,在传输方向定好的情况下,每两个端口与传输方向一致则损耗最小,如与传输方向相反则为隔离,环行器一般都使用磁性材料制成,体积较大,如果在三端口接上负载,则可以变为隔离器使用,环行器的指标主要有端口驻波比、传输损耗、承受功率等,其工作带宽一般较窄,因此也具有滤波器功能。仅供参考!

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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