相控阵天线中,直线阵列作为重要的一种,有着极为广泛的应用.切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法. 切比雪夫方法主要是实现低副瓣.窄波束: 其产生的核心如下: 我的理解:因为能量守恒,所有副瓣都一样的时候,能量会更多的集中在副瓣中, 主瓣最大增益也不会改变,这样就可以使主瓣窄,副瓣电平降低.G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数,可以得到:   当具体应用时,解决方案如下: 话不多说,其Matlab中的程序如下: % 2019-11% 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 (端射阵) close…

车载雷达天线多采用微带贴片天线,贴片振子的形状多种多样,较常用的是矩形: 组阵时多采用先串馈再把串馈好的行或列单元采取并馈的方式组阵,无论是串馈或并馈,想要获得较低的副瓣效果,都需要采取电流幅度加权的方式才能实现,常用的有道尔夫切比雪夫加权或泰勒加权,加权系数的计算去看公式计算比较费劲,需要科班研究,比较费时,一般有专门的软件来计算:我也想采用matlab自己用公式计算出来,查找了一下资料有博主给出了详细的讲解,这里给出连接https://www.cnblogs.com/olivermahout…

接着继续研究阵列天线设计,得到了电流幅度分布或功率分布之后,就可以进行阵列设计或馈电网络设计了,之前利用HFSS仿真过单列的串馈天线,后面会继续复习熟悉一下,本次我找了一篇硕士论文利用威尔金森功分器来设计了48单元的大阵列,引用论文为<低副瓣平面阵列天线设计>2008 杜卫民著,作者使用公式利用matlab计算的taylor分布,我在这里仍然直接使用matlab窗函数来求电流幅度分布,得到的结果和作者计算是一致的,证明了该方法的正确性如下所示: 作者计算的48单元对称分布的24单元列表如下:…

在自适应天线课上刚刚学了LMS自适应阵,先出一个抢先版贴一下结果,抢先某个小朋友一步. 关于LMS的具体介绍,直接看wiki里的吧,解释的比书上简明:传送门:https://en.wikipedia.org/wiki/Least_mean_squares_filter 话不多说,先贴代码: % % Multi-Elements Adaptive Antennas Array Based on LMS Algotism % % first draft: // : % latest update:…

import json 2 def greet_user(filename): 3 try: 4 with open(filename) as f_obj: 5 username = json.load(f_obj) 6 except FileNotFoundError: 7 username = input("what is your name?") 8 with open(filename,'w') as f_obj: 9 json.dump(username,f_obj) 10…

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter…

eps(a)是|a|与大于|a|的最小的浮点数之间的距离,距离越小表示精度越高.默认a=1: 这里直接在matlab中输入:eps == eps(1)(true). 我们知道浮点数其实是离散的,有限的,而且间隔是不均匀的.我们可以说一个数旁边的数是什么, 而它们之间的距离就反应了其精度.越靠近0,数和数之间就越密集,精度就越高. 下面引用百度知道中 greatdju 的详细回答: 首先,eps不是matlab所能表示的最小的正数.可以试试eps和eps/2,如果eps真的是最小的正数, 那么ep…

软件的可维护性和可复用性 知名软件大师Robert C.Martin认为一个可维护性(Maintainability) 较低的软件设计,通常由于如下4个原因造成: 过于僵硬(Rigidity)  过于脆弱(Fragility)  复用率低(Immobility)  黏度过高(Viscosity) 软件工程和建模大师Peter Coad认为,一个好的系统设计应该具备如下三个性质: 可扩展性(Extensibility)  灵活性(Flexibility) 可插入性(Pluggabil…

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理.这些都使得CPU的内部结构异常复杂.而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图): 图片来自nVidia CUDA文档.其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元. GPU采用了数量众多的计算单元和…

英文原文:From Doodles to Delivery: An API Design Process 要想设计出可以正常运行的Web API,对基于web的应用的基本理解是一个良好的基础.但如果你的目标是创建出优秀的API,那么仅凭这一点还远远不够.设计优秀的API是一个艰难的过程,如果它恰巧是你当前的工作任务,那么你很可能会感到手足无措. 不过,优秀的设计绝对是可以实现的.本文所描述的流程将帮助你获得成功,我们将共同研究什么是优秀的设计,以及迭代式的流程如何帮助我们实现这一目标.我们还将叙…