是德科技 E8257D PSG 模拟信号发生器/信号源

E8257D PSG 模拟信号发生器/信号源特点

模拟信号发生器/信号源是什么?

模拟信号发生器/信号源是提供正弦连续波(CW)信号,并且可以通过可选功能添加 AM、FM、ΦM和脉冲调制,支持从射频到微波的模拟信号发生器最大频率范围。大部分信号发生器具有步进/列表扫描模式,可用于无源器件表征或校准。

Keysight E8257D 是一款全合成信号发生器,输出功率大、相位噪声低,还提供了强大的调制能力。 除非另有说明,仪器在 0 至 55 °C 温度范围内且经过 45 分钟预热后可以实现这些技术指标。 补充特性(标注为典型值、标称值或测量值)提供了仪器在 25 °C 时的额外(非保证)信息,可能对产品应用有所帮助。

·具有计量级的频率和电平准确度以及出色的失真和杂散特性,能够满足非常严苛的测试要求

·可在宽广的频率范围内进行测量:提供 13、20、31.8、40、50 和 67 GHz 型号(通过扩频器可扩展至 1.1 THz)

·借助选件可以生成高达 1 W(+30 dBm)的输出功率,从而能够测试大功率器件并补偿测试系统的功率损耗

·获得极低的相位噪声:-91 dBc/Hz(100 Hz 频偏)、-126 dBc/Hz(10 kHz 频偏)(10 GHz),可以满足多普勒雷达、ADC 和接收机阻塞测试的需求

·可以向信号添加 AM、FM、PM 和脉冲调制,从而表征器件和电路。

E8257D计量级模拟信号发生器/信号源具有好的输出功率、电平准确度和相位噪声性能,可覆盖 100 kHz 至 67 GHz(可扩展至 500 GHz)频率范围,适合用于测试先进的射频和微波雷达。

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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