F1G02:1000MHz中心频率的高性能SAW带通滤波器, 现货库存

型号介绍:
       今天我要向大家介绍的是 ITF 的一款滤波器——F1G02。 它的中心频率被精确设定在1000.0MHz,拥有10MHz的可用带宽,足以应对多种通信标准的需求。在通带内,它的插入损耗非常低,典型值仅为4.0dB,这意味着信号能以很高的效率通过,能量损失很小。同时,为了确保信号的纯净度,F1G02展现了出色的带外抑制能力,在900-950MHz以及1050-1100MHz的频段内,它能提供至少30dB的衰减,像一道坚固的屏障,将 unwanted 信号拒之门外。

主要特性:
中心频率 (Fc): 1000.0 MHz
插入损耗 (Fc +/- 5 MHz): 4.0 dB (典型值)
相对衰减 (900MHz - 950MHz & 1050MHz - 1100MHz): 30 dB (最小值)
带宽: 10 MHz (可用带宽)

应用领域:
射频收发器
测试和测量设备
车载导航

相关型号:
GALI-59+
IDC-185015
RMK-3-332+
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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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