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In-Situ De-embedding.pdf

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简介：
本文介绍了《In-Situ De-embedding》技术，该方法能够在不移除待测设备的情况下精确测量电子元件的特性参数，适用于高频电路设计中的测试需求。 In-Situ De-embedding是一种技术或方法，在此过程中不需要移除元件即可进行精确的电气特性测量。这种方法在高频电路设计与测试领域尤为重要，因为它能够减少由于物理去除过程对组件可能造成的损害，并提供更准确的数据用于后续分析和优化。 需要注意的是，该描述未包含任何具体的联系方式、链接或其他额外信息。

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  • In-Situ De-embedding.pdf
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    本文介绍了《In-Situ De-embedding》技术，该方法能够在不移除待测设备的情况下精确测量电子元件的特性参数，适用于高频电路设计中的测试需求。 In-Situ De-embedding是一种技术或方法，在此过程中不需要移除元件即可进行精确的电气特性测量。这种方法在高频电路设计与测试领域尤为重要，因为它能够减少由于物理去除过程对组件可能造成的损害，并提供更准确的数据用于后续分析和优化。 需要注意的是，该描述未包含任何具体的联系方式、链接或其他额外信息。
     
  • DE 405_JPL.rar
    优质
    该文件为NASA喷气推进实验室(JPL)关于DE 405的资料集，包含了详细的太阳系天体位置数据和计算模型。 JPL行星历表原来可以从NASA网站下载，但现在无法下载了。该历表包含了header.405、ascp1600.405到as2200.405等文件，每二十年一个文件（原始数据不包括程序）。
     
  • DE膜算法计算
    优质
    DE膜算法是一种结合了差分进化（Differential Evolution, DE）与膜计算理论的优化算法，用于高效解决复杂问题中的全局优化任务。 该算法结合了差分进化（DE）算法、膜计算以及聚类设计方法，是一个很好的学习和拓展DE算法的程序。
     
  • de-svm源码包.rar
    优质
    de-svm源码包包含了支持向量机(SVM)算法的去噪增强版本的核心代码和相关文档，适用于机器学习与数据挖掘项目。 利用智能优化算法中的启发式搜索算法——差分进化算法来优化支持向量机(SVM)的参数，以提升其性能，并通过MATLAB实现这一过程。
     
  • 差分进化算法(DE)
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    差分进化算法（DE）是一种高效的全局优化方法，特别适用于解决复杂函数的最小化问题。通过变异、交叉和选择操作，它能够迅速探索解空间并收敛至最优解。 差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种用于解决优化问题的随机搜索方法。它特别适用于处理复杂、非线性的函数优化问题，并且在参数调整方面相对简单，不需要对目标函数进行大量的假设或限制条件。 DE通过种群中的个体之间的差异向量来指导新的解生成过程，在每一代中利用当前种群内的信息产生新候选解以探索搜索空间。算法的核心思想在于利用群体智能和自适应策略，使得优化过程能够有效地收敛到全局最优或者接近最优的解决方案上。
     
  • De-embedding Techniques within Advanced Design Systems
    优质
    本文探讨了在高级设计系统中应用去嵌入技术的方法和技巧，旨在提高电路模型精度与设计效率。 Advanced Design System (ADS) by Keysight provides excellent resources for understanding de-embedding techniques in the context of RF parameter extraction.
     
  • DE算法的MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码实现了一种优化算法——差分进化（DE）算法，适用于解决各类数值最优化问题。通过调整参数，用户可以针对不同场景进行高效求解。 项目代码：YPEA107 项目标题：在MATLAB中实现差分进化（DE） 出版者：Yarpiz 开发者：S. Mostapha Kalami Heris（Yarpiz团队成员）
     
  • MATLAB中的DE算法代码
    优质
    本代码实现了一种在MATLAB环境下的差分进化（DE）算法，适用于解决各种优化问题。通过调整参数，用户可以针对特定需求进行高效求解。 DE算法的MATLAB代码运行速度快且效果好，代码简洁易懂。
     
  • Digital Signal Processing - Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
    优质
    《数字信号处理》课程由洛桑联邦理工学院提供，涵盖信号分析、滤波器设计及实现等核心概念，适用于音频、图像等领域。 数字信号处理课程由洛桑联邦理工学院在Coursera平台上提供。该课程是Coursera上的一个大规模开放在线课程（MOOC），涵盖了洛桑联邦理工学院的数字信号处理相关材料。