当前位置: 首页 > news >正文

芯片测试-RF中的S参数,return loss, VSWR,反射系数,插入损耗,隔离度等

RF中的S参数,return loss, VSWR,反射系数,插入损耗,隔离度

  • 💢S参数💢
  • 💢S11与return loss,VSWR,反射系数💢
  • 💢S21,插入损耗和增益💢
  • 💢S12和隔离度💢

💢S参数💢

  • 🔥 S参数(Scattering Parameters),又称为散射参数,是用于描述微波网络特性的一组参数。
  • 🔥 反映了网络端口入射波与反射波,传输波之间的关系。
  • 🔥 S参数通常是指小信号S参数。它表示RF网络对小信号激励的响应。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 🔥 a是入射在器件端口1和端口2上的电压(复数),b是从器件端口1和端口2上出来的电压(复数)。
  • 🔥 看S11的箭头,表示从端口1入射,从端口1反射出来。S22同理。
  • 🔥 看S21(S出入)的箭头,表示从端口1入射,从端口2直接传输出来,S12同理。
  • 🔥 S11反映输入匹配,S22反映输出匹配,S21反应插入损耗和增益,S12反应隔离度。

💢S11与return loss,VSWR,反射系数💢

  • 🥝 这几个参数均用于衡量阻抗匹配程度,反映反射的情况。
  • 🥝 S11,RL,反射系数三者关系密切,S11和RL互为相反数,一般dB量纲,绝对值越大越好。反射系数是矢量电压之比,对模求dB得S11。
  • 🥝 VSWR是比值(1,+∞)。
  • 🥝 当终端短路时,ZL=0, 反射系数=-1,S11=0dB,RL=0dB,VSWR=∞。
  • 🥝 当终端开路时,ZL=∞, 反射系数=1,S11=0dB,RL=0dB,VSWR=∞。
  • 🥝 当终端匹配时,ZL=50, 反射系数=0,S11=-∞dB,RL=无穷大dB,VSWR=1。
  • 🥝 RL和S11的绝对值越大越好(0,∞),发射系数越接近于0越好(),VSWR(1,+∞)越接近于1越好。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

💢S21,插入损耗和增益💢

  • 🍍 插入损耗=-S21(dB)
  • 🍍 增益=S21(dB)
    在这里插入图片描述

💢S12和隔离度💢

  • 🍉 S12反映隔离度的情况,S12越小,隔离度越好。

相关文章:

芯片测试-RF中的S参数,return loss, VSWR,反射系数,插入损耗,隔离度等

RF中的S参数,return loss, VSWR,反射系数,插入损耗,隔离度 💢S参数💢💢S11与return loss,VSWR,反射系数💢💢S21,插入损耗和增益&#…...

强化学习的几个主要方法(策略梯度、PPO、REINFORCE实现等)(上)

本笔记有大量参考蘑菇书EasyRL https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/ 包括其配图和部分文本。 1. 基本概念 1.1 基本流程 强化学习是一种学习框架,其中智能体(Agent) 通过与 环境(Environment) 的交互&#…...

Git远程仓库操作

文章目录 远程仓库连接Gitee克隆代码 多人协同问题说明 🏡作者主页:点击! 🤖Git专栏:点击! ⏰️创作时间:2024年12月1日13点10分 远程仓库 Git 是分布式版本控制系统,同一个 Git …...

GAGAvatar: Generalizable and Animatable Gaussian Head Avatar 学习笔记

1 Overall GAGAvatar(Generalizable and Animatable Gaussian Avatar),一种面向单张图片驱动的可动画化头部头像重建的方法,解决了现有方法在渲染效率和泛化能力上的局限。 旋转参数 现有方法的局限性: 基于NeRF的方…...

什么是VISUAL STUDIO CODE (V S CODE)

Visual Studio Code(简称VS Code)是由微软开发的一个免费的、开源的源代码编辑器。它是一个轻量级但功能强大的工具,支持多种编程语言和框架,广泛用于开发各种应用程序,尤其是Web开发。VS Code具备以下特点&#xff1a…...

2024年09月中国电子学会青少年软件编程(Python)等级考试试卷(三级)答案 + 解析

青少年软件编程(Python)等级考试试卷(三级) 分数:100 题数:38 一、单选题(共25题,共50分) 1. 以下表达式的值为True的是?( ) A. all( ,1,2,3) B. any([]) C. bool(abc) D. divmod(6,0)...

C++初阶——动态内存管理

目录 1、C/C内存区域划分 2、C动态内存管理:malloc/calloc/realloc/free 3、C动态内存管理:new/delete 3.1 new/delete内置类型 3.2 new/delete自定义类型 4、operator new与operator delete函数 5、new和delete的实现原理 5.1 内置类型 5.2 自定…...

如何查看阿里云ddos供给量

要查看阿里云上的 DDoS 攻击量,你可以通过阿里云的 云盾 DDoS 防护 服务来进行监控和查看攻击数据。阿里云提供了详细的流量监控、攻击日志以及攻击趋势分析工具,帮助用户实时了解 DDoS 攻击的情况。以下是九河云总结的查看 DDoS 攻击量的步骤&#xff1…...

MySQL中的事务隔离全详解

第一部分:MySQL事务的特性与并行事务引发的问题 1. 什么是事务及其四大特性(ACID)? 事务(Transaction)是数据库操作的基本单位,它将一组操作组合在一起,以确保这些操作作为一个整体…...

异常--C++

文章目录 一、异常的概念及使用1、异常的概念2、异常的抛出和捕获3、栈展开4、查找匹配的处理代码5、异常重新抛出6、异常安全问题7、异常规范 二、标准库的异常 一、异常的概念及使用 1、异常的概念 异常处理机制允许程序中独立开发的部分能够在运行时就出现的问题进行通信并…...

SeggisV1.0 遥感影像分割软件【源代码】讲解

在此基础上进行二次开发,开发自己的软件,例如:【1】无人机及个人私有影像识别【2】离线使用【3】变化监测模型集成【4】个人私有分割模型集成等等,不管是您用来个人学习还是公司研发需求,都相当合适,包您满…...

锁-读写锁-Swift

实现一 pthread_mutex_t: ReadWriteLock/Sources/ReadWriteLock at main SomeRandomiOSDev/ReadWriteLock GitHub https://swiftpackageindex.com/reers/reerkit/1.0.39/documentation/reerkit/readwritelock/ // // Copyright © 2022 reers. // // Pe…...

Kafka如何保证消息可靠?

大家好,我是锋哥。今天分享关于【Kafka如何保证消息可靠?】面试题。希望对大家有帮助; Kafka如何保证消息可靠? 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 Kafka通过多种机制来确保消息的可靠性,主要包…...

5.10【机器学习】

如果FLAG的画,就是已经有模型了,不然就新建一个模型,通过TORCH方法 在训练的时候,如果TRAIN的话就是训练,不然就是预测 forward前向预测出来一个结果,就是1234 在train方法里,进行多轮迭代&am…...

[白月黑羽]关于仿写股票数据软件题目的解答

原题: 对应问题视频: 实现的效果 不同点 实现的作品和原题要求的不同点 题目要求爬虫获取数据,作品中是调库获取所有股票历史数据实时数据使用爬虫的方式爬取指定股票的数据,需要实时更新,我做了修改,改…...

详解LZ4文件解压缩问题

详解LZ4文件解压缩问题 一、LZ4文件解压缩方法1. 使用LZ4命令行工具2. 使用Python库3. 使用第三方工具4. 在线解压工具 二、常见问题及解决方法1. 解压显示文件损坏2. 解压后文件大小异常 三、总结 LZ4是一种快速的压缩算法,广泛应用于需要实时压缩和解压缩大文件的…...

vue项目中单独文件的js不存在this.$store?.state怎么办

在Vue项目中,如果你在单独的文件(比如插件、工具函数等)中遇到this.$store不存在的情况,这通常是因为this上下文不指向Vue实例,或者Vuex store没有被正确地注入到Vue实例中。以下是几种可能的解决方案: 确保…...

Github提交Pull Request教程 Git基础扫盲(零基础易懂)

1 PR是什么? PR,全称Pull Request(拉取请求),是一种非常重要的协作机制,它是 Git 和 GitHub 等代码托管平台中常见的功能,被广泛用于参与社区贡献,从而促进项目的发展。 PR的整个过…...

Java函数式编程【二】【Stream的装饰】【中间操作】【map映射器】【摊平映射器flatMap】

一、Java的Stream流式编程中的中间操作 Java的Stream流式编程中,中间操作是对数据流进行处理的一种方式,这些操作通常返回流对象本身,以便可以链接更多的操作。以下是一些常见的中间操作: filter(Predicate predicate) - 用于通过…...

树莓派明明安装了opencv和numpy,却找不到

当然不止树莓派,配置python环境都可能存在这个问题 可能是因为安装的 numpy 或者 opencv 版本与 Python 的包路径不匹配。下面是问题的常见原因及解决方法:【方法一和二优先考虑】 原因分析 多版本 Python 环境冲突: 树莓派上可能有多个版本…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 (一)实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波:勾选界面右侧 “60Hz” 复选框,可有效抑制电网干扰(适用于北美地区,欧洲用户可调整为 50Hz)。 平滑处理&…...

Oracle查询表空间大小

1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...

Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations

Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路 这一题其实就是一个脑筋急转弯,要想要能够将所有的电脑解锁&#x…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2

每日一言 今天的每一份坚持,都是在为未来积攒底气。 案例:OLED显示一个A 这边观察到一个点,怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 : 如果代码里信号切换太快(比如 SDA 刚变,SCL 立刻变&#…...

AspectJ 在 Android 中的完整使用指南

一、环境配置(Gradle 7.0 适配) 1. 项目级 build.gradle // 注意:沪江插件已停更,推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

管理学院权限管理系统开发总结

文章目录 🎓 管理学院权限管理系统开发总结 - 现代化Web应用实践之路📝 项目概述🏗️ 技术架构设计后端技术栈前端技术栈 💡 核心功能特性1. 用户管理模块2. 权限管理系统3. 统计报表功能4. 用户体验优化 🗄️ 数据库设…...