罗德&施瓦茨R&S FSP7频谱分析仪

全新的FSP产品系列将高端分析仪FSE和FSIQ的众所周知的优点系统地集成到中级分析仪中。

FSP树立了中端产品测量速度和精确度的标准,它采用了高度集成的前端和全数字信号处理的后端,并与R&S的先进ASIC相结合,是具有指标和高可靠性的产品.

FSP3:9KHz - 3GHz

FSP7:9KHz - 7GHz

FSP13:9KHz - 13.6GHz

FSP30:9KHz - 30GHz

FSP40:9KHz - 40GHz

—同档产品中屏幕大

—分辨率带宽1Hz - 10MHz

—高选择性的数字和FFT滤波器

—准峰值检波器和EMI带宽

—接口:GPIB、Centronics、RS232C

—自动测量TOI、OBW、相位躁声和ACP(R)

—可在时域快速测量:小扫描时间1μS

—可作TDMA信号测量的门控扫描

The Measuring Receiver R&S FSMR is a0ne-box solution for calibrating RF-level and analog modulation parameters of signal generators as well as attenuation.

Functionsc o mbined in0ne instrument:

*High precision level calibrator

FSP是研发和生产的佳选择,在通用频谱仪的档次上,提供了小的测量不确定度和优越的射频性能。基于全新且成熟的硬件平台,FSP的功能、性能、可靠性和实用性都非常出色。

◆ 频率范围:从20Hz开始,分别到3 GHz, 7 GHz, 13 GHz, 30 GHz和40 GHz 
◆ 分辨率带宽:1 Hz 到10 MHz 
◆ 显示平均本地噪声:-155 dBm (归一化到1 Hz) 
◆ 相位噪声:-113 dBc (1 Hz) 在10 kHz偏移处 
◆ 附加滤波器类型: 
信道滤波器(100 Hz 到 5 MHz)和根升余弦(RRC)滤波器 
FFT滤波器:1 Hz到30 kHz 
标准EMI滤波器和准峰值检波器(quasi-peak) 
◆ 总电平不确定度为0.5dB 
◆ 支持三阶互调截断点(TOI)、邻信道功率(ACPR)、占用带宽(OBW)、互补累积分布函数(CCDF)和幅度概率分布函数(APD)测量 
◆ 快速邻信道功率测量(时域) 
◆ 每秒能进行80次测量(包括通过GPIB总线传输轨迹数据的时间) 
◆ 可选配电子衰减器 
◆ 提供多种应用固件选件(包括各种通讯标准的码域、调制域测量):GSM/EDGE, Bluetooth®, WCDMA/HSPA/TD-SCDMA, CDMA2000®/1xEV-DV/1xEV-DO, WLAN, … 
特性 
FSP的功能新颖、实用,其标准配制及包含很多功能 
◆ 提供全方位的检波器选择:Max, Min-, Auto-Peak, Sample, RMS, Average, Quasi-Peak 
◆ 信道/邻信道/快速邻信道功率测量:预置各种通讯标准 
◆ 多载波邻信道功率测量:可以独立的设置载波间隔 
◆ 邻信道/多载波邻信道功率测量:可以测量12个邻信道,支持大保持功能 
◆ 支持三阶互调截断点((TOI)、占用带宽(OBW)、相位噪声、邻信道功率(ACPR)、AM调制深度测量 
◆ 谐波失真测量 
◆ 支持互补累积分布函数(CCDF)和幅度概率分布函数(APD)测量 (Y轴单位可以是%) 
◆ 可编辑的限制线,并支持PASS/FAIL指示 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
了解频谱分析原理对于无线通信信号的质量评估至关重要。罗德施瓦茨(R&S)作为国际知名的测试测量设备制造商,其频谱分析仪在业内享有盛誉。要使用R&S频谱分析仪评估无线信号质量,首先需要熟悉仪器的基本操作和相关参数设置。 参考资源链接:[频谱分析原理 罗德施瓦茨公司](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b552be7fbd1778d42bbb?spm=1055.2569.3001.10343) 进行信号评估时,您可以采用以下步骤: 1. 配置中心频率和跨度:设置分析仪的中心频率到您关注的信号载波频率,并调整跨度(Span)来查看信号的带宽。 2. 选择适当的解析带宽:根据信号的特性选择适当的RBW(Resolution Bandwidth)来确保足够的频率分辨率,这对于区分相邻的信号非常重要。 3. 设置视频带宽VBW(Video Bandwidth):用于平滑迹线以降低随机噪声,从而更清晰地观察信号。 4. 观察信号的幅度:通过设置适当的参考电平和衰减,调整迹线,使得信号幅度显示在合适的位置。 5. 使用标记功能测量频率和幅度:通过标记可以精确测量特定信号的频率位置和幅度大小。 6. 检查信号的谐波、杂散和其他非理想因素:确保信号质量符合无线通信标准的要求。 通过以上步骤,您可以全面评估无线信号的性能,比如信号的纯净度、频谱占用和带外辐射等。为了更好地掌握频谱分析仪的使用,建议参考《频谱分析原理 罗德施瓦茨公司》这一英文资料。该资料详尽地介绍了频谱分析的原理及R&S频谱分析仪的使用方法,对于深入理解无线通信中的频谱分析技术具有重要的指导作用。 参考资源链接:[频谱分析原理 罗德施瓦茨公司](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b552be7fbd1778d42bbb?spm=1055.2569.3001.10343)
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