RLP-105+:具备高抑制与锐利滚降特性的低通滤波器, 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——RLP-105+。 它采用 GP731 封装,这意味着它可以轻松地被安置在电路板上。它有八个引脚,但角色分明:2号引脚是信号的入口(RF IN),6号引脚是信号的出口(RF OUT),其余的引脚则像坚实的地基,共同连接到地(GROUND),为它提供稳定的工作环境。

主要特性:
插损 (通带内): < 2 dB
回损 (通带内): > 20 dB
阻带衰减 (3 dB): 116 MHz 至 165 MHz
阻带衰减 (40 dB): 165 MHz 至 1000 MHz
VSWR (通带内): 1.1:1 (典型值)

应用领域:
移动通信设备
无线通信系统
测试和测量设备


相关型号:
PIC18F25K50-I/ML
HMC980LP4E
GX18B20U
HMC620LC4E
F1G02
GALI-59+
IDC-185015
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1503-60A
PI3325-00-LGIZ
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BLM8D1822S-50PBG
VTEUPLLANF
TGA2597-SM

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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