射频

sudo rm -Rf /Applications/Navicat\ Premium.app sudo rm -Rf /private/var/db/BootCaches/CB6F12B3-2C14-461E-B5A7-A8621B7FF130/app.com.prect.NavicatPremium.playlist sudo rm -Rf ~/Library/Caches/com.apple.helpd/SDMHelpData/Other/English/HelpSDMIndexFile/com.prect.NavicatPremium.help sudo rm -Rf ~/Library/Caches/com.apple.helpd/SDMHelpData/Other/zh_CN/HelpSDMIndexFile/com.prect.NavicatPremium.help sudo rm -Rf ~/Library/Preferences/com.prect.NavicatPremium.plist sudo rm -Rf ~/Library/Application\ Support/CrashReporter/Navicat\ Premium_54EDA2E9-528D-5778-A528-BBF9A4CE8BDC.plist sudo rm -Rf ~/Library

葡萄酒成分与质量关系分析 -- 通过GBDT以及Random Forests进行特征选取 在UCI下载葡萄酒数据集，链接： https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/ 红酒有1599个样本，白葡萄酒有4898个样本，本文使用红酒的数据集，文件名为winequality-red.csv 数据预处理 先把需要使用的包给导入 import pandas as pd import numpy as np from sklearn . ensemble import GradientBoostingClassifier , RandomForestClassifier from sklearn . model_selection import train_test_split , cross_val_score from sklearn . preprocessing import StandardScaler import matplotlib . pyplot as plt 根据数据集和GBDT以及随机森林算法的特性，本文不做离群值探测，直接使用原始数据。把所有特征归为X，质量归为y，把数据八二分为训练集和测试集，再做一个标准化处理。 data = pd . read_csv (

由上图， 5G 通信行业产业链条主要包括以下五个重要环节： （1）网络规划设计（前期技术研究及网络建设规划）； （2）无线主设备（核心网、基站天线、 射频 器件、光器件/光模块、小基站等，无线配套、网络覆盖与优化环节开始布局）； （3）传输设备（无线设备后需要有线传输链接，紧跟其后的包括 光纤 光缆、系统集成、IT 支持、增值服务等）； （4）终端设备（芯片及终端配套）； （5）运营商。除了以上五个重要环节，还有 （6） PCB /CCL 产业链（用于基站射频、基带处理单元、 IDC 和核心网路由器等）； （7）介质波导 滤波器 （基站射频）。 用户通过终端设备，发起一个请求，这个信号被运营商部署的的基站（接入网）捕获到，这个过程设计信号的整合 和发送 以及接收，整合 是 芯片做的，发送接受是射频 设备做的。 然后基站会把信号转发到核心网 去做认证，授权 ，路由转发，计费。 然后核心网把信号发出到指定的ip，中间经过 ip寻址之后，找到对应的服务器。 这个过程涉及到光纤传输，交换机，路由器等的多次转发，中间的网络叫做承载网。 服务器返回数据的逻辑是一样的。 来源： CSDN 作者： xiaoliuliu2050 链接： https://blog.csdn.net/xiaoliuliu2050/article/details/103528667

SX1276/SX1278和SX1262的对比 SX1262是Semtech公司新推出的一款sub-GHz无线收发器。SX1262芯片最大的买点是它的低功耗和超远距离的传输。SX1262接收电流小于6.5mA，最低可小于4.2mA，休眠电流0.9~2.35，真正意义上实现了低功耗芯片；还有它5km的超远传输距离也是SX1262芯片强大功能的体现。内部具有TCXO晶振，可保证频率准确。 SX1262芯片工作频段覆盖150~960HMZ，构成这款无线收发器主要是四个主要部分： 1.模拟前端：发送和接收链以及与后续数字模块的数据转换器接口，芯片能够在电池电源下提供 高达+22 dBm的发射功率。 2.数字调制解调器组：SX1262芯片提供一系列调制选项：LoRa Rx/ Tx，BW = 7.8 - 500 kHz，SF5至SF12，BR = 0.018 - 62.5 kb / s w（G）FSK Rx / Tx，BR = 0.6 - 300 kb / s。（SX1262具有两种调制方式：lora及（G）FSK） 3.数字接口和控制：这包括所有有效载荷数据和协议处理以及访问通过SPI接口配置无线电。 4.配电：可提供两种形式的电压调节，DC-DC或线性稳压器LDO。 数字接口和控制 SX1262通过串行SPI接口和一组通用输入/输出（DIO）进行控制。

随机森林（ Random Forest ，简称 RF ） 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵树就可以叫做森林了，这也是随机森林的主要思想“集成”的体现。 每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。 随机森林的特点 在当前所有算法中，具有极好的准确率 能够有效地运行在大数据集上 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维 能够评估各个特征在分类问题上的重要性 在生成过程中，能够获取到内部生成误差的一种无偏估计 对于缺省值问题也能够获得很好得结果 集成学习 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 随机森林是集成学习的一个子类，它依靠于决策树的投票选择来决定最后的分类结果。 随机森林的生成 随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类

Android 支持NFC功能，但是需要硬件的支持，带NFC功能的手机支持3种工作模式：读写模式、点对点模式、仿真卡模式，下面分别介绍 读写模式 这种模式中Android设备扮演的是读卡器的角色，可以从NFC标签中读取数据或写入数据。数据在NFC芯片中，可以简单理解成“刷标签”。本质上就是通过支持NFC的手机或其它电子设备从带有NFC芯片的标签、贴纸、名片等媒介中读写信息。通常NFC标签是不需要外部供电的。当支持NFC的外设向NFC读写数据时，它会发送某种磁场，而这个磁场会自动的向NFC标签供电。 点对点模式 该模式允许支持NFC的Android设备与其他NFC设备交换数据，在Android中该模式是通过Android Beam技术实现的。点对点模式与蓝牙、红外差不多，用于不同NFC设备之间进行数据交换，不过这个模式已经没有有“刷”的感觉了。其有效距离一般不能超过4厘米，但传输建立速度要比红外和蓝牙技术快很多，传输速度比红外块得多，如过双方都使用Android4.2，NFC会直接利用蓝牙传输。这种技术被称为Android Beam。所以使用Android Beam传输数据的两部设备不再限于4厘米之内。 点对点模式的典型应用是两部支持NFC的手机或平板电脑实现数据的点对点传输，例如，交换图片或同步设备联系人。因此，通过NFC，多个设备如数字相机，计算机，手机之间，都可以快速连接

零中频(ZIF)架构自无线电初期即已出现。如今，ZIF架构可以在几乎所有消费无线电应用中找到，无论是电视、手机，还是蓝牙技术。ZIF技术取得的最新进步对现有高性能无线电架构形成了挑战，其带来的新产品取得了性能上的突破，能够实现ZIF技术以前望尘莫及的新型应用。本文将探讨ZIF架构的诸多优势，介绍这些优势如何使无线电设计性能达到的新高度。 无线电工程师面临的挑战 不断增多的需求给当今的收发器架构师带来了挑战，因为我们对无线设备和应用的需求呈持续增长之势。结果，消费者需要持续访问更多的带宽。 数年以来，设计师已经从单载波无线电走向多载波无线电技术。当一个频段的频谱被全部占用时，就分配新的频段；目前，必须为40多个无线频段提供服务。由于运营商在多个频段都有频谱，并且这些资源必须协调起来，所以，如今的趋势是走向载波聚合，而载波聚合则会导致多频段无线电。这又会带来更多的无线电，其性能更高，需要更优秀的带外抑制性能，更出色的辐射性能，以及更低的功耗水平。 虽然无线需求在快速增长，但功耗和空间预算并未增长。事实上，在功耗和空间节省需求不断增强的条件下，同时降低碳排放和物理尺寸非常重要。为了实现这些目标，需要从新的视角去认识无线电架构和分区。 集成 为了增加特定设计中的无线电数目，必须减小每件无线电器件的尺寸。传统方法是逐步把更多的设计集成到一片硅片当中。虽然从数字角度来看，这样做可能是合理的

对于这个问题，我的第一做法是卸载重装，可以重装之后还是无法启动，点击应用图标还是没一点响应，对于这类问题我之前在Android studio上也遇到过，解决方法就是要彻底卸载软件，说道彻底卸载并不是简单的把软件应用包删除那么简单，需要在其他路径下删除一些历史信息，参考如下操作，只需删除出错版本即可，原来新安装的软件会从这些历史版本中加载一些配置信息，出错位置就在这些历史配置信息中，删除后重装就能正常启动了。 rm -rf /Users/sunlu/Library/Logs/IntelliJIdea+对应版本号 rm -rf /Users/sunlu/Library/Preferences/IntelliJIdea+对应版本号 rm -rf /Users/sunlu/Library/Application Support/IntelliJIdea+对应版本号 rm -rf /Users/sunlu/Library/Caches/IntelliJIdea+对应版本号 来源： https://www.cnblogs.com/doude/p/11990049.html

本文将讨论放大器的输出限制。对于任何应用中的放大器，输出电压的摆动范围以及可供给负载的电流量都有一个限制。这些限制基本上由装置电源电压、输出级架构和工艺技术限制设置。大多数线性放大器包括一个阐述支持的最大和最小输出电压和最大电流的规范。 对于诸如低噪声放大器（LNA）、射频功率放大器（PA）和射频增益模块等射频导向型放大器而言，输出摆幅限制通常以1dB增益压缩点表示。随着线性和射频放大器的速度在诸如LMH6401增益放大器的现代高速放大器中彼此接近，了解这两种规范之间的关联，以及他们反映装置性能的方式很重要。 我们首先看一下最大规格方面的绝对输出电压和电流，因为它们最为简单。随着放大器的绝对值输出电压增加，它最终将达到由放大器的架构设置的物理极限。这种物理限制被称为最大或最小输出电压。 常用的输出电压测定方式通常有两种。最简单的方法是在输入一个信号时记录输出电压，这将导致输出远远超过预期的输出限制。从中您可以了解输出的极限值，但不会告诉您有关放大器将如何与达到这些电压的信号一起完成工作的任何信息。 图1所示为LMH6401的最大输出值。当输出达到最大值时，会明显“变平”。然而，最大“线性”输出电压是一种更有效的性能保证方法。这是一个输出电压值，其中放大器可始终保持其线性性能和功能正常。 图1：LMH6401输出过载 输出电流规格类似于输出电压，通常包括一个放大器提供给有效无负载的

什么是射频电路？ 射频简称RF，射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于1000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。 射频电路指处理信号的电磁波长与电路或器件尺寸处于同一数量级的电路。此时由于器件尺寸和导线尺寸的关系，电路需要用分布参数的相关理论来处理，这类电路都可以认为是射频电路，对其频率没有严格要求，如长距离传输的交流输电线（50或60Hz）有时也要用RF的相关理论来处理。 射频电路的原理及发展 射频电路最主要的应用领域就是无线通信，图1.1为一个典型的无线通信系统的框图，下面以这个系统为例分析射频电路在整个无线通信系统中的作用。 图1.1 典型射频系统方框图 这是一个无线通信收发机（tranceiver）的系统模型，它包含了发射机电路、接收机电路以及通信天线。这个收发机可以应用于个人通信和无线局域网络中。在这个系统中，数字处理部分主要是对数字信号进行处理，包括采样、压缩、编码等；然后通过A/D转换器转换器变成模拟形式进入模拟信号电路单元。 模拟信号电路分为两部分：发射部分和接收部分。 发射部分的主要作用是：数- 模转换输出的低频模拟信号与本地振荡器提供的高频载波经过混频器上变频成射频调制信号，射频信号经过天线辐射到空间中去。接收部分的主要作用是：空间辐射信号经过天线耦合到接收电路中去