12、微波和毫米波相变材料器件:技术解析与应用潜力

微波和毫米波相变材料器件:技术解析与应用潜力

1. 引言

在现代通信系统中,可重构设备的实现依赖于基础的射频(RF)开关。半导体RF开关虽在多数商业应用中广泛使用,但在高频表现上有所局限。而相变材料(PCM)技术为实现毫米波频率下高性能的RF开关带来了新的可能,其独特的锁存能力还能降低直流功耗,并且易于与多种RF电路进行单片集成。下面将详细介绍基于PCM GeTe的几种关键器件。

2. PCM GeTe基4×4开关矩阵的RF性能

PCM GeTe基4×4开关矩阵在直流至40 GHz的范围内展现出了良好的RF性能。对七种可能的路由进行了测量和模拟,其中路由7为最坏情况。在直流至40 GHz范围内,测量得到的回波损耗优于18 dB,隔离度高于26 dB。电磁模拟性能与测量结果匹配度较高,最坏情况下的损耗低于3.2 dB,回波损耗优于20 dB,隔离度高于26 dB。测量和模拟插入损耗的差异主要是由于制造公差以及沉积材料特性与模拟模型不同所致。

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性能指标 测量结果 模拟结果
回波损耗 优于18 dB(DC - 40 GHz) 优于20 dB(DC - 40 GHz)
隔离度 高于26 dB(DC - 40 GHz) 高于26 dB(DC - 40 GHz)
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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