E4404B 安捷伦E4405B频谱分析仪

本文介绍了ESA - E系列分析仪的特性。它有95dB大三阶动态范围等,增强寄生信号搜索能力,已校显示范围达120dB。坚固便携,能在现场工作,预热快且测量精度高。还是灵活平台,可按需配置,机箱能容纳选件卡,结合软件成特定解决方案,选件板易安装翻新。

95dB的***大三阶动态范围(三阶截获为±11dBm)和5dB步进衰减器能看到低电平夫真。借助-151dBm的灵敏度,可选用的机内前置放大器和快的 测量速度,增强了对寄生信号的搜索能力。达120dB的已校显示范围允许同时显示大,小信号。
坚固,便于携带
  利用桷胶包封的机架、防水面板和屏蔽的通风孔进行保护,能将分析 仪的实验室等级性能带至现场,电池下的快速开关可以在断电情况下工作达1.9小时,而12VDC电源允许与汽车电气系统联用。5分钟的预热无需等待,便可 提供测量的高精度,自动本底调整则无论何时以及在温度变化时都能维持测量的高精度。
灵活的平台
   ESA-E系列可以针对您的应用进行心门配置并能保护您面向未来的投资,可容纳6插槽选件卡的机箱允许只选择目前需要的性能,并在今后升级。这种可调整的 性能结合下载到内存中的HP测量应用软件,能将分析仪变为特定应用的解决方案,CdmaO或GSM测量。日益增多的插入式选件板能提供更多的测量功能。大多数选件板都很容易安装到机插槽上,并能翻新改进。


 

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
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