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!

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值