E5061B ENA 矢量网络分析仪

Keysight E5061B 可以满足从低频到高频的各种电子元器件和电路的测量需求。支持5 Hz至3 GHz宽频测量,主要应用于‌射频器件、‌配电网络等电子元件测试。 E5061B 非常适合用于无线通信、航空航天与国防、计算机、医疗、汽车、CATV 等行业。

主要特点

·频率范围:5 Hz至3 GHz(‌LF-RF NA选件)。‌‌

·测试端口:‌S参数端口(‌50Ω/‌75Ω)与增益相位测试端口(‌1 MΩ/50Ω输入)。‌‌

·动态范围:>1 MHz时达120 dB。‌‌

·‌直流偏置源:集成式设计支持高精度阻抗测量。‌‌


·丰富的测试仪选件,您可以选择最适合自身测试需求的配置:100 kHz 至 1.5 GHz/3 GHz,2 端口,50 或 75 Ω,传输/反射或 S 参数测试仪。

·通过选配低频-射频选件(选件 3L5/3L4/3L3),可以满足各类应用需求:5 Hz 至 3 GHz,2 端口,50 Ω,S 参数测试仪,增益相位测试端口,内置直流偏置源。

·在单个仪器中整合了网络分析和阻抗分析两大功能,可以针对您的应用需求进行定制(选件 3L5/3L4/3L3 和 005)。

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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