17、高数据速率应用下的纺织天线深入解析

高数据速率应用下的纺织天线深入解析

1. 引言

随着科技的飞速发展,人类在无线电技术和天线领域取得了显著的进步。可穿戴天线作为其中的一个重要分支,正逐渐展现出巨大的应用潜力。传统的金属天线虽然具有高导电性和稳定的输出,但刚性结构使其在贴近人体使用时存在诸多不便,甚至可能对人体造成伤害。而纺织天线则因其柔软、可弯曲的特性,成为研究“体域网”的理想选择。

体域网在医疗保健、体育、教育和军事等领域都具有重要的应用价值。通过可穿戴天线,可以实时监测人体的生物特征数据,为人们的健康和安全提供保障。同时,空间变形技术可用于对可穿戴天线进行三维操作,模拟其在弯曲、褶皱和扭曲等情况下的性能。

1.1 相关研究进展

  • 空间变形技术 :用于模拟可穿戴天线的变形,将结果与已发表的天线在圆柱表面弯曲的结果进行比较,还可用于模拟纺织天线的褶皱和扭曲。
  • E - 纺织品特性评估 :对用于可穿戴应用的E - 纺织品特性进行评估,开发夹具以确保在介电测量过程中织物的刚度,获得了良好的回波损耗和辐射特性。
  • 天线方向对SAR值的影响 :研究发现天线水平放置时比垂直放置时的比吸收率(SAR)高16%,人体会使天线谐振频率发生偏移并改变辐射方向图,因此在人体上放置天线时需谨慎选择方向和位置。
  • 人工磁导体的作用 :人工磁导体可以吸收电磁波进入人体,提高天线性能,同时考虑材料的弹性、湿度、弯曲效应、人体运动和湿度变化等因素,减少对人体的辐射暴露并使方向图具有方向性。 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT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)和离散小波变换(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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值