SXBP-507+:实现纯净信号传输的带通滤波器, 现货库存

型号介绍:
       今天我要向大家介绍的是 Mini-Circuits 的一款滤波器——SXBP-507+。 它身着坚固的金属屏蔽外壳(封装型号为 HF1139),这身“铠甲”不仅能保护它免受外界电磁干扰,也防止了它自身干扰其他元器件。它还采用了水洗工艺,方便在现代自动化生产线上进行清洁。它是一位耐力十足的“工作者”,可以在 -40°C 到 85°C 的严苛温度环境下稳定工作,并且能够承受最大 0.5W 的射频功率输入。此外,它还是一位符合 RoHS 标准的“环保卫士”。

主要特性:
高阻带抑制
平坦的群延迟
低插入损耗 (1.57 dB 典型值)
低驻波比 (小于 2.0:1)

应用领域:
信号收发器
无线通信系统
测试和测量设备

相关型号:
RLP-105+
PIC18F25K50-I/ML
HMC980LP4E
GX18B20U
HMC620LC4E
F1G02
GALI-59+
IDC-185015
RMK-3-332+
1503-60A
PI3325-00-LGIZ
SRK2402
BLM8D1822S-50PBG

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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