是德keysight U2049XA平均功率传感器

这篇文章介绍了Keysight的U2049XA功率传感器,其特点包括宽频段(10MHz-33GHz)、大动态范围、PoE供电的LAN连接、远程监控、真空环境下工作以及内置BenchVue软件,便于高效测量和自动化测试。

U2049XA 10 MHz 至 33 GHz LAN 峰值功率/平均功率传感器
使用 Keysight U2040 X 系列功率传感器准确测量各种调制信号的功率。

特点
频率范围:10 MHz 至 33 GHz。
宽广的动态范围(-70 至 +20 dBm)适用于小信号测量。
5 MHz 视频带宽。
拥有 LAN/以太网供电(PoE)连通性,支持进行远程监测(最远 100 米)。
符合 TVAC 标准,可在真空中使用。
内置归零和自动校准功能可以节省测量时间,降低测量不确定度。
仪器现在内置 BenchVue 软件许可证(BV0007B)。 BenchVue 让您可以简便地连接和控制仪器以及自动执行测试序列。


 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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