AQ6370C 横河 光谱分析仪

特点
·波长范围:600~1700nm
·高波长精度:±0.01nm
·高波长分辨率:0.02nm
·大动态范围:78dB(典型值)
·宽功率量程:+20~-90dBm
·快速测量:0.2秒(100nm跨度)
·适用于单模和多模光纤
AQ6370C共有2种机型,分别是标准版和高性能版。高性能版可以提供的波长精度更高、动态范围更大。
高波长分辨率:0.02nm
高波长精度:±0.01nm
高性能版:±0.01nm(C波段)
标准版:±0.02nm(C+L波段)
由于单色镜中杂散光变少,AQ6370C可以实现超大动态范围(Typ.78dB)。
高性能版AQ6370C也可以实现更大的动态范围,在峰值波长的0.2nm之内。通过单色镜更陡峭的光谱特性,可有效分离极为相近的光谱信号,并进行精确测量。


应用
AQ6370C的整体性能高,不但适用于光器件的生产和光传输系统,还可以用于研发及其它多种用途。
·光有源器件
激光二极管/光纤激光器/光纤放大器/光收发器
·光无源器件
滤波器/FBG/AWG/WSS/ROADM/光纤
·光传输设备(DWDM、CWDM)
·支持应用光子设备的开发

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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