罗德 SMA100B 射频和微波信号发生器

主要特点:
频率范围:8 kHz 至 3、6、12.75、20、31.8、40、50 和 67 GHz(蕞高 72 GHz 过量程范围)。使用 R&S®SZM 倍频器可将频率从 50 GHz 扩展到 170 GHz
10 GHz、10 kHz 偏移时,SSB 相位噪声为 –132 dBc(典型值)
10 GHz、30 MHz 偏移时,宽带噪声为 –162 dBc(测量值)
在宽频率范围内蕞大输出功率超过 30 dBm
功能多样,包括用户校正、闭环功率控制和高动态范围不间断电平扫描。
较低的谐波
采用触摸显示屏的图形用户界面

应用场景
射频半导体测试(如ADC/DAC验证)
5G毫米波通信研发与生产测试
航空航天雷达系统模拟
校准实验室高精度
R&S®SMA100B 射频和微波信号发生器提供优性能。在维持蕞高输出功率和蕞低谐波的同时提供纯净的输出信号,优于同类产品。它可以完成射频半导体、无线通信、航空航天和国防领域苛刻的模块和系统测试与测量任务。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
### SMBV100B 矢量信号发生器 LAN 远程控制方法及配置教程 #### 1. 准备工作 为了实现通过局域网 (LAN) 对罗德施瓦茨 SMBV100B 矢量信号发生器进行远程控制,需确保设备已连接到同一网络环境。确认仪器的 IP 地址设置正确并能被其他计算机访问。 #### 2. 安装必要软件 安装适用于 Windows 或 Linux 的 VISA 库以及 Python 编程环境中 `pyvisa` 包来简化通信过程[^1]: ```bash pip install pyvisa ``` 对于更高级的应用场景,还可以考虑使用制造商提供的专用驱动程序支持库。 #### 3. 配置 SMBV100B 设备参数 利用前面板上的菜单导航至 **System Setup -> Network Settings**, 设置静态 IP 地址或其他必要的联网选项以适应实验室的具体需求。 #### 4. 使用 SCPI 命令编程接口 一旦建立了稳定的 TCP/IP 连接,则可以通过发送标准命令查询语言(SCPI)指令来进行全面的操作管理。下面给出一段简单的 Python 脚本示例用于初始化会话并目标硬件交互: ```python import pyvisa rm = pyvisa.ResourceManager() inst = rm.open_resource('TCPIP::192.168.1.100::INSTR') # 替换为实际IP地址 print(inst.query('*IDN?')) # 查询识别号验证连接状态 inst.write(':FREQ:CW 1e9') # 发送频率设定命令(此处设为1GHz) response = inst.query(':OUTP?') # 获取当前输出开关状态 print(f'Output is {"ON" if response.strip() == "1" else "OFF"}') ``` 此脚本展示了如何建立资源管理器实例、打开指定 IP 地址对应的仪器端口、执行基本的身份验证请求,并修改某些操作参数如载波频率等。 #### 5. 实现自动化测试流程 基于上述基础功能模块可以进一步开发更加复杂的测量任务序列,比如自动扫描不同频点下的性能指标变化趋势图或是长时间稳定性监测实验等等。
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