keysight 86120D 多波长计

是德科技86120D 多波长计适用于测量 700 nm 至 1700 nm 波长范围内的光源和信号。 其测量准确度为 ±1.5 ppm(±1 ppm 典型值),测量周期仅 0.6 秒。

特点
·额定波长范围:700 – 1650 nm;工作波长范围:700 – 1700 nm
·绝对波长准确度:±1.5 ppm(15 °C 至 35 °C 温度范围内的典型值为 ± 1 ppm)
·扫描重复时间小于 0.6 秒
·工作温度范围:0 °C 至 +55 °C

86120D 多波长计适用于测量 700 nm 至 1700 nm 波长范围内的光源和信号。 凭借 ±1.5 ppm(±1 ppm 典型值)测量准确度和仅 0.6 秒的测量周期,它成为实现快速、自动化波长调整的理想选择。

是德科技多波长计是一种基于 Michelson 干涉仪的仪器,可以测量指定波长范围内的激光的波长和光功率。 内置 HeNe 激光源能够随时根据自然标准,保证准确的绝对波长测量。 通过同时测量多条激光线,它能够测量法布里-珀罗激光源的 DWDM 信号和多条激光线。 它还具有宽带模式,用于测量更宽激光线的波长中心。

优势:
仅需 15 分钟预热,即可达到指定测量准确度。
倾角连接器选件可以避免影响非隔离激光源。
宽广的波长范围覆盖所有通信测试应用。
拥有 +18 dBm 安全输入电平,无需借助其他设备(例如衰减器)即可测量高达 +10 dBm 的光功率。
内置应用软件可测量光信噪比、波长和功率漂移,能够组成独立且体积紧凑的智能测试解决方案,避免开发成本高昂的测试程序。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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