R&S罗德与施瓦茨 FSV7 频谱分析仪

R&S"FSV是所有通用测量任务的理想仪器一无论是在实验室、生产环境中还是现场使用。它提供了针对蜂窝和无线标准的数字调制分析功能,对于组件、芯片组和基站的测量,其分析带宽最高可达160 MHZ。

·典型测量任务包括符合标准的频谱发射掩码测量,以及杂散发射和邻道泄漏比(ACLR)测率。

·EMI诊断、相位噪声、噪声系数、模拟解调和矢量信号分析等测量应用,构成了多功能R&SFSV提供的完整功能范围。

·帮助用户在生产中节省测试时间。它们提供针对速度和高效远程控制操作优化的测量例程。

·凭借紧凑的尺寸、轻量化设计,以及对功率传感器的直接支持和可选电池包,这些分析仪非常适合安装和服务工作。

·通过基于触摸屏的用户界面和结构清晰的菜单,易于操作。

核心参数
频率范围:9 kHz至7 GHz(部分型号支持扩展至30 GHz或110 GHz) ‌
分析带宽:40 MHz(同类产品中较高) ‌
电平测量不确定度:0.4 dB(7 GHz以下) ‌
相位噪声:10 kHz偏移时-110 dBc(1 Hz) ‌
显示平均噪声电平(DANL):-155 dBm(1 GHz时)

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
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