射频与微波固体功率放大器的特点

射频与微波固体功率放大器中包含三个术语:

  • 一是射频与微波,这意味跨越的频率范围从几十万赫兹到微波波段的毫米波段。在这样的一个频段内的电路形式是从集中参数到分布参数或它们的组合,什么电路形式几乎都可遇到。这个频段中与电路结构形式、元器件种类有关的寄生电容、引线电感、电磁互耦的影响是不可忽略的,有时甚至起到了至关重要的作用。
  • 二是固体,这实际上局限本书选用的器件是晶体管-固体器件。即各种晶体管,如现在流行的GAN晶体管​。
  • 三是功率放大器。众所周知,功率放大器是工作在大信号状态、极限状态的。晶体管在大信号驱动下会进入截止区和饱和区,即进入非线性状态。要建立合适的大信号晶体管模型才能深入的对晶体管功率放大器进行定量的分析。另一种分析方法是进行一些切合实际的近似假设,得到一些简化的工程设计方法。然后,把这些设计结果与通过计算机仿真得到的结果,以及对实际建立的电路进行测量得到的结果,三者进行比较。由此,可得到一系列指导电路设计的结论,也证明了近似假设的正确性。

由于功率放大器工作在极限状态,这就存在三个问题:

  • 选型:其一是正确的根据供电电压、输出功率、工作类别等选择晶体管的种类和型号。
  • 散热:其二是晶体管的效率是有限的,总会有一部分直流功率转变成晶体管的热能。如何才能保证晶体管良好的散热,让管芯工作在安全温度下。
  • 保护电路:**其三是要设计保护电路。当晶体管遇到意外情况时(例如,负载严重失配引起晶体管外封装过热)​,自动切断电源,以免晶体管受损。

现代固体功率晶体管都是由很多小的功率单元并联而成的,双极晶体管在并联时,发射极还串联平衡电阻,这就给射频和微波功率放大器的设计带来了几个问题:

    内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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