13、射频频率下电感和电容的测量及射频噪声桥的使用

射频频率下电感和电容的测量及射频噪声桥的使用

1. 射频频率下电感和电容的测量方法

在射频频率下测量电感(L)和电容(C)的值与低频测量有所不同,虽然存在相似之处,但射频测量更为复杂。这是因为测试设置中的杂散或“分布”电感和电容值会影响测量结果,而且电容和电感并非理想元件,所有电容都有一定电感,所有电感都有一定电容。以下介绍几种测量方法:

1.1 VSWR 方法

当负载阻抗(R + jX)连接到射频源时,当负载阻抗(ZL)和源阻抗(ZS)相等(ZL = ZS)时,功率传输达到最大。若阻抗不相等,电压驻波比(VSWR)会指示失配程度。可以使用图 16 - 1A 所示的方案来测量电感和电容的值。所需仪器包括信号发生器或其他信号源以及 VSWR 计或 VSWR 分析仪。

部分 VSWR 仪器需要发射机进行激励,而有些则可以接受信号发生器产生的较低信号电平。另一种选择是 SWR 分析仪,它包含信号发生器、VSWR 计和频率计数器,以确保知道实际测试频率。无论使用何种信号源,其输出频率必须可变,且频率读数必须准确,因为该方法的准确性取决于对实际频率的了解。

负载阻抗由一个无感电阻(R1)组成,其电阻值等于所需系统阻抗的电阻分量(大多数射频应用中为 50 Ω,电视和视频中为 75 Ω)。电感电抗(XL)和电容电抗(XC)与负载串联。包含电阻、电容和电感的电路模拟天线馈电点阻抗,总阻抗由下式给出:
[ Z_L = \sqrt{R^2 + (X_L - X_C)^2} ]
当 ( |X_L| = |X_C| ) 时,串联网络处于谐振状态,VSWR 最小(图 16 - 1B)。如果已知其中一个元件的值,就可以测量另一个元件的值。例如,

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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