R&S罗德与施瓦茨SGT100A, 高价收购SGT100A信号源二手仪器

罗德与施瓦茨SGT100A射频发生器以其广泛的频率范围和高性能在通信系统测试及科学研究中扮演重要角色,特别适用于自动化和生产环境,支持多种接口的远程控制和5G/802.11等标准的测试信号生成。

罗德与施瓦茨SGT100A射频发生器的频率范围广泛,可覆盖从几千赫兹到数亿赫兹的频率,能够产生各种通信系统所需的射频信号。它在通信系统测试中发挥着重要的作用,帮助我们验证系统的稳定性和可靠性。此外,在科学研究领域,罗德与施瓦茨SGT100A射频发生器也被广泛应用于无线电频段实验和信号产生,如天体观测和研究。

罗德与施瓦茨SGT100A射频发生器不仅在通信测试中发挥着重要的作用,还在科学研究领域中有着广泛的应用。

Rohde & Schwarz SGT100A矢量信号发生器是一款高速RF矢量信号发生器,专为自动化应用和生产环境而设计。这款紧凑、节省空间的1 HU、19 "仪器工作频率最高可达6 GHz(取决于选项),集成基带发生器,I/Q调制带宽最高可达240 MHz。它在快速频率和电平切换时间方面表现出色(典型值为240 μs。),确保优化的吞吐量。

Rohde & Schwarz SGT100A具有出色的RF性能,包括信号质量和电平精度,非常适合生产环境。此外,其灵活的定制选项和通过LAN、USB和PCIe接口的远程控制功能增强了其适应性和易用性,而随附的软件简化了5G和IEEE802.11无线LAN等各种数字标准的测试信号生成。简而言之,SGT100A为自动化应用和生产环境提供高速、紧凑、功能丰富的RF信号产生。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
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

打赏作者

科中科

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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