高周波＆数値計算関係記事リンク集

・Pythonの高周波用ライブラリ scikit-rfを使う

・Visual C#で数値計算ライブラリ Math.NET numericsを使う(Visual Basic版もあり）

・高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門

・JavaScriptの数値計算ライブラリmath.jsを使う

・カシオの高精度計算サイトに投稿した自作式一覧

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2024年9月12日 (木) パソコン・インターネット, 学問・資格, 日記・コラム・つぶやき | 固定リンク | 0 | コメント (0)

2026年1月16日 (金)

高周波・RFニュース 2026年1月16日 Microwave JournalにDirect RF特集記事、NXPが5G RF事業を縮小、RCRTechのテスト・計測についてのレポート、MediaTekがDimensity 9500sと8000を発表、TDKの車載チップバリスタ、I-PEXのロック付きRF同軸コネクタ

・Microwave JournalにDirect RF特集記事

https://www.microwavejournal.com/publications/1

・NXPが5G RF事業を縮小

NXP to Exit 5G RF Power Amplifier Market, Scales Back GaN Manufacturing in Arizona

・RCRTechのテスト・計測についてのレポート

https://content.rcrwireless.com/the-expanding-footprint-of-test-and-measurement-report

・MediaTekがDimensity 9500sと8000を発表

MediaTek Unveils Dimensity 9500s and Dimensity 8500 to Propel Performance, Gaming and Efficiency in Flagship and Premium Smartphones

その他

TDK

車載小型チップバリスタが実現するTVSダイオード置換と高密度実装

I-PEX

MHF^® 4L LK / 超小型RF同軸コネクタ（ロック機構付）

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2026年1月15日 (木)

Google Antigravityで作った任意のポート数のTouchstone形式のSパラメータファイルを読み込み、dB、位相、スミスチャートを描くアプリSparameterViewerにTDR(Time Domain Reflectometry)機能を組み込む。サンプルコード3行渡せば1分もかからないで完成。

さて前回はdB, 位相, スミスチャートまで表示するものを作った。

せっかくなのでTDRも組み込もう。やったことは

https://sci.tea-nifty.com/blog/2024/10/post-5ebb2d.html

に出てきた3行のコードを教えてこれを参考に作ってと言っただけ。すぐ方針を立てて、

400行弱のコードができた。

コードはこちら。

ダウンロード - sparameterviewer_v2.py

dB表示と、

TDRが表示できた。

もうこれ、作りたいものがあればすぐ作れるな。人間が出すのはアイデアだけ。

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高周波・RFニュース 2026年1月15日 IEEE Microwave MagazineはCMOS LNAレビューなど、Journal of Microwavesはアボカドのマイクロ波イメージングなど、LitePointが3つのワイヤレストレンドを調査、Ericsson ConsumerLabのCSP差別化レポート、Motorola Moto G Power 2026 分解

・IEEE Microwave MagazineはCMOS LNAレビューや最適化手法など
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668

・Journal of Microwavesはアボカドのマイクロ波イメージングなど
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=9171629

・LitePointが3つのワイヤレストレンドを調査

AI Communications in 2026: Wearables Leap, Wi-Fi 8 Stirs, 6G Begins a Long Journey

・Ericsson ConsumerLabのCSP差別化レポート

New Ericsson ConsumerLab report addresses CSP differentiated connectivity questions

その他

Fibocom Launches Global LTE Cat.1 bis Module LE271-GL

Motorola Moto G Power 2026 Teardown Disassembly Phone Repair Video Review

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2026年1月14日 (水)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門（GPU編4）前回のLSTM（長・短期記憶）で3次のLCバンドパスフィルタ（BPF）のSパラメータを時系列データと見なして素子の値（L、C）推定が時間かかりすぎるのでChatGPTと高速化を図った。7倍くらい早くなった。

前回のLSTM版が時間がかかりすぎるので、高速化する方法はないか？とChatGPTに相談すると、まとめると

方策	効果	推奨度
シーケンス短縮	精度維持で高速	⭐⭐⭐⭐⭐
64bit禁止＋大バッチ	JAX最適化で加速	⭐⭐⭐⭐⭐
LSTM縮小 or GRU	1.5〜3×	⭐⭐⭐⭐☆
1D-CNN置換	最大効果	⭐⭐⭐⭐⭐

と出た。

このようなコードになる。

import os

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"

import keras

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# ----- JAX最適化（64bit演算禁止） -----

from jax import config

config.update("jax_enable_x64", False)

# ----- フォント設定（任意） -----

plt.rcParams['font.family'] = 'Noto Sans CJK JP'

# ----- データ読み込み -----

data_label = np.load("data_label.npz")

data = data_label["data"] # (N, 200, 5)

label = data_label["label"] # (N, 6)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(

data, label, test_size=0.3, random_state=0

)

# ----- ラベルスケーリング（L/C素子の桁差対策） -----

scaler_y = StandardScaler()

y_train_f = scaler_y.fit_transform(y_train)

y_test_f = scaler_y.transform(y_test)

# ----- モデル構築（軽量2-stack LSTM） -----

inputs = keras.Input(shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])) # (200,5)

x = keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True)(inputs)

x = keras.layers.LSTM(48, return_sequences=False)(x)

# optional（速度ほぼ落とさず汎化UP）

x = keras.layers.Dropout(0.05)(x)

outputs = keras.layers.Dense(6)(x)

model = keras.Model(inputs, outputs)

model.compile(

loss='mse',

optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

)

# ----- Callbacks（収束高速化 / 無駄epochsカット） -----

callbacks = [

keras.callbacks.EarlyStopping(

monitor="val_loss",

patience=25,

restore_best_weights=True

keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(

monitor="val_loss",

patience=10,

factor=0.5,

min_lr=1e-6

)

]

# ----- 学習（batch_size=128でJAX高速） -----

history = model.fit(

x_train,

y_train_f,

batch_size=128,

epochs=300,

validation_split=0.15,

callbacks=callbacks,

verbose=1

)

# ----- 予測（スケールを戻す） -----

y_pred_f = model.predict(x_test)

y_pred = scaler_y.inverse_transform(y_pred_f)

# ==========================

# R2評価

# ==========================

metric = keras.metrics.R2Score()

metric.update_state(y_test, y_pred)

print("\nR2 Score:", metric.result())

# ==========================

# パーセント誤差（0除算対策）

# ==========================

# 小さい値の分母マスク

eps = 1e-12

valid_mask = np.abs(y_test) > eps

pct_error = np.zeros_like(y_test)

pct_error[valid_mask] = np.abs(

(y_test[valid_mask] - y_pred[valid_mask]) / y_test[valid_mask] * 100

)

print("\n% Error per element (mean):", pct_error.mean(axis=0))

# ==========================

# 相関プロット

# ==========================

row, column = 2, 3

legend = ["L1", "C1", "L2", "C2", "L3", "C3"]

fig, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(15,9))

for i in range(row):

for j in range(column):

count = column * i + j

maxvalue = y_pred[:, count].max()

ax[i,j].scatter(y_pred[:, count], y_test[:,count], c="r", s=5)

ax[i,j].plot([0,maxvalue], [0,maxvalue], "--", c="black")

ax[i,j].set_xlabel("推定した値")

ax[i,j].set_ylabel("実際の値")

ax[i,j].set_xlim(0, maxvalue)

ax[i,j].set_ylim(0, maxvalue)

ax[i,j].grid()

ax[i,j].legend([legend[count] + f" 平均誤差{pct_error.mean(axis=0)[count]:.2f}%"])

fig.tight_layout()

plt.show()

結果はこちら。精度を落とさずに7倍ほど高速化している。

R2 Score: 0.99973
% Error per element (mean): [0.89747847 0.96953044 0.98368754 0.86145584 0.81537879 1.05949529]

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2026年1月13日 (火)

Google Antigravityで任意のポート数のTouchstone形式のSパラメータファイルを読み込み、dB、位相、スミスチャートを描くアプリSparameterViewerを作る。インストールしてすぐ一発で動くものができ、何度かやり取りしてほしいものが完璧にできた。これがVibe codingか…

Google Antigravityがフリーで使えなくなる？という噂を聞いたので、この機会にやってみようとインストールしてみた。

作りたいのは任意のポート数のTouchstone形式のSパラメータファイルを読み込み、dB、位相、スミスチャートを描くアプリSparameterViewer。

Pythonとscikit-rfを使って、とだけ指示を加えると早速プラニング。

ちょっとコメントをしたりして実行してもらうと、テストデータまで作れるコードができてきた。一発で動いた…すごいなVibe coding。

バグ修正やマーカーや拡大縮小などを加えてもらうやり取りを何度かしてできた。

ファイルはこちら。

ダウンロード - sparameterviewer.py

dB表示。

拡大。

スミスチャート。

なるほどもう個人で使うツールはこうやって作ればいいんだ。すごい時代だ。10分くらいでできる。

ちょっといろいろ作りたい。

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2026年1月12日 (月)

高周波・RFニュース 2026年1月12日 VIAVIが拡張現実を使ってRF信号を可視化するソリューション発表、Mini-CircuitsがMMICゲインイコライザ発売、LitePointがQualcommのWi-Fi 8テスト実証、低周波線路シミュレーション技術、Xiaomi Poco F8 Ultra分解動画など

・VIAVIが拡張現実を使ってRF信号を可視化するソリューション発表

VIAVI Introduces Augmented Reality Solution for Visualizing Radio Frequency Signals in Real Time

・Mini-CircuitsがMMICゲインイコライザ発売

Ultra-Compact 1.5 x 1.5mm Package with Linear Positive Slope for Wideband System Gain

・LitePointがQualcommのWi-Fi 8テスト実証

LitePoint Accelerates Wi-Fi 8 Innovation with Qualcomm Technologies Through Advanced Testing

・低周波線路シミュレーション技術

How to Simulate Uniform Transmission Lines at Low Frequencies

・Xiaomi Poco F8 Ultra分解動画

Xiaomi Poco F8 Ultra Teardown Disassembly Phone Repair Video Review

その他

Big week for Wi-Fi as regulators rethink 6 GHz

Z-Wave Alliance Highlights Newly Certified Z-Wave Long Range Devices

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RF Weekly Digest (Gemini 3 Pro・Google AI Studio BuildによるAIで高周波・RF情報の週刊まとめアプリ）　2026/1/4-2026/1/11

RF WeeklyDigest

FREQ: 5G/6G/IOT // STATUS: ACTIVE

Weekly Intelligence Briefing

UPDATED: 18:45:07

NETWORK STD

5G/6G Advancements & Standards

過去7日間（2026年1月4日～2026年1月11日）の無線周波数技術における最新動向に関する経営層向け概略要約です。

3rd Generation Partnership Project (3GPP)は、3Gから5Gまでの成功を基盤として、6Gの仕様開発に取り組むことを表明しました。この取り組みには様々な組織パートナーが関与しており、6Gにおける新たなサービスとユースケースの需要のさらなる成長を見込んでいます。
5G-Advanced (3GPPリリース19および20)製品および初期の6Gプロトタイプの開発では、適応アレイ、改良された材料、ソフトウェア定義制御といった分野で進展が見られるでしょう。
China Telecomは、特許取得済みの「地球・宇宙協調」アーキテクチャにより、6G統合通信における技術的ブレークスルーを達成しました。この設計は、インテリジェントな協調通信メカニズム、スペクトル共有技術、効率的な信号伝送技術を活用し、地上ネットワークと衛星ネットワークをシームレスに統合してグローバルなカバレッジを実現することを目指しています。
5G技術は進化を続けており、3GPPリリース16は完了間近、リリース17は進行中です。リリース16は、超高信頼低遅延通信 (URLLC) を必要とする産業用IoT (IIoT) アプリケーションに焦点を当てており、一方、リリース17はTime-Sensitive Networking (TSN)やVehicle-to-Everything (V2X)などのアプリケーション向けに強化された測位サービスといった機能の導入を目指しています。
ミリ波 (mmWave) 半導体技術は5Gネットワークにとって極めて重要であり、GaAs pHEMT MMIC technologyを利用して86GHzまで動作する製品や、高集積なシリコンベースのチップが開発されています。特に24-57 GHz帯におけるmmWave技術市場は、5Gの需要により大幅に成長しています。

NETWORK STD

New Hardware (Chips, Antennas, Modems)

Infineon Technologies AGは、Wi-Fi 7、チャネルサウンディング付きBluetooth® LE 6.0、およびIEEE 802.15.4 Threadを統合したトライラジオを1つのデバイスに搭載し、Matterエコシステムをサポートする新製品ファミリーAIROC™ ACW741xを発表しました。このファミリーには、IoT向けの業界初の20 MHz Wi-Fi 7デバイスが含まれます。
Acerは、5GとMulti-Link Operation (MLO)対応のトライバンドWi-Fi 7をサポートするPredator Connect X7S 5G CPE、およびAcer Connect Ovia T360/T520 Wi-Fi 7 Mesh Routersを含む4つの新しいネットワークデバイスで接続製品ラインアップを拡充しました。
TP-LinkはCES 2026で新しいWi-Fi 7デバイスを発表しました。これには、10Gbpsポートを備えたトライバンドスタンドアロンルーターArcher BE670と、メッシュソリューションであるDeco BE77が含まれます。
TCLは、Wi-Fi 7トラベルルーターと5,000mAhのモバイルバッテリーを組み合わせたデバイス、TCL 5G Mobile WiFi P50を発表しました。これは、ミリ波 (mmWave) とSub-6バンドの両方を含むフルスペクトラム5Gをサポートし、トライバンドWi-Fi 7 BE5800プラットフォームを搭載しています。
Sony Semiconductor Israelは、3GPPリリース18準拠で4G Cat-1bis/LTE-Mをサポートする次期Altair ALT1550 5G eRedCapモデムにより、5G IoTの長期ビジョンを概説しました。
Nordic SemiconductorのnRF54LV10A Bluetooth LE SoCは、Bluetooth LE、Bluetooth Channel Sounding、および2.4 GHzプロプライエタリプロトコルをサポートしており、ウェアラブルやコネクテッド医療機器のような超低消費電力アプリケーション向けに設計されています。同社はまた、Bluetooth Low Energyおよびその他の2.4 GHzプロトコル向けのRFフロントエンドモジュール (FEM) も提供しています。
Broadcomは、新しいAPUおよびWi-Fi 8デバイスを発表しました。
Appleの求人情報によると、将来のApple製品、特に5G向けの完全なRF受信機チェーンのアーキテクチャ設計と、6Gへの道を切り開く作業が示されています。

HARDWARE ANALYSIS

Smartphone Teardowns

TechInsightsは、2026年1月6日に「Huawei Mate 60 BRA-AL00 Smartphoneのディープダイブ分解」を実施しました。この分解により、HiSilicon製のいくつかの主要なRFコンポーネントが特定されました。これには、RFトランシーバー (Unknown #RTQQ0T0JI)、5G n77/n78/n79フロントエンドモジュール (HiSilicon#Hi6D51FTQB7M7M9)、およびマルチモード・マルチバンドパワーアンプモジュール (HiSilicon#Hi6D05GLCV100001)が含まれます。このデバイスの主要コンポーネントにおいて、HiSiliconが最も多くの設計採用を達成していました。
同じTechInsightsの情報源は、「iPhone 17 Teardown Reveals Major STMicroelectronics IR Sensor Redesign (iPhone 17の分解でSTMicroelectronics製IRセンサーの大幅な再設計が明らかに)」にも言及していましたが、このスニペットではセンサー以外の具体的なRF内容は詳細に述べられていませんでした。
専用のRF分解ではありませんが、Vivo Y18の画面交換に関する記事では、コネクタポートの比較のためにYouTubeの分解動画が利用されていることに言及しており、ハードウェア分析のためのそのようなリソースの普及を示しています。同様に、Oppo F17 Proの修理に関する記事では、ディスプレイ層のガンマカーブマッピングを理解するためにTechInsightsの分解レポートが参照されていました。
Vivo V29 Proのフレーム交換に関する記事では、新しく取り付けられたデジタイザーオーバーレイと隣接するアンテナバンドの間に蓄積された残留静電荷が、近くのRF放射に敏感な高周波容量検知アレイに影響を与える静電結合干渉を引き起こす可能性があると述べています。

CONNECTIVITY

IoT & Connectivity (Wi-Fi 7, Bluetooth)

Wi-Fi 7は、IoTおよびスマートホームデバイスにとってますます重要になっています。Wi-Fi Allianceの新しい20MHz認証により、低電力のIoTセンサーやウェアラブルが高度なMLOおよびMU-MIMO機能を活用できるようになり、よりシンプルな無線設計、低コスト、長いバッテリー寿命、および改善された範囲が可能になります。
Acer、TP-Link、TCLから、メッシュルーターやモバイルホットスポットを含むいくつかの新しいWi-Fi 7デバイスが発表されました。これらは、スマートホーム、ゲーマー、モバイルユーザー向けに高速かつ低遅延の接続性を提供するように設計されています。
Bluetooth技術は進化を続けており、特に低エネルギー消費と連続接続性によりIoT、ウェアラブル、ヘルスモニターにとって重要なBluetooth Low Energy (BLE)において顕著です。
Bluetooth Channel Soundingの進歩は、コネクテッドデバイスの利便性、安全性、セキュリティを向上させており、特に産業用アプリケーションにおいて、小型フォームファクターでの精度と信頼性を高めています。
Bluetoothオーディオトランシーバー市場は、民生用電子機器、自動車、プロフェッショナルオーディオアプリケーション全体で、低遅延伝送、高忠実度サウンド、長距離接続性、コンパクト設計における革新によって、著しい成長を遂げています。

NETWORK STD

Illustrations & Diagrams

TechInsightsの「Huawei Mate 60 BRA-AL00 Smartphoneのディープダイブ分解」の記事（情報源：https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFZ8z0DXp9mMVus4J0xqFCANXBYmNU-2kx-hWFEL1bUIgj85w4VEHaAdv4D3dUusYVnHOdNXrHIsC-SEMzMwF8CFkI7f0wtkJu0hbnunPCXhADOL9_a6TCiGKj5OnxczqxJkrd10_k5NA6PEl97zy4p_WdfkmR-zHIgNE5CO7_cUUChi1HTSNnpFpQfWf47yUH8YA==）には、典型的なTechInsightsのレポートと同様に、分解された写真や特定されたコンポーネントの画像が含まれていると予想されます。
IMECの記事「次世代UWB無線技術によるレーダーセンシング、データストリーミング、高度測距アプリケーションの実現」には、「図3 – 2TRXのアーキテクチャ（VLSI 2025で発表）」との記載があり、これは彼らのUltra-Wideband (UWB)トランシーバーのアーキテクチャを示していると見られます。（情報源：https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGR-_Ogeo7s4HvInhHt7KYdrVVY3-KDWrwHIKKpGU20MTuuapa456HhCc7wh6w-cHeZ7m2O4Vr6B3stXxHpiwed_nY19ZZAIIsfOwe4DgdVz09yRQb4xCb76HIHP247-n4ZVB4a2kao7p9V-RyUGTKy0cgIiLB3xsaQnqeE3NJb1TTk4BKsuo8tiaORuWKkFFCGbbS-KFOP1DPH2Ti9uVPNjsYxv_9qJUonjDHu_LSQ_b0ANB5org==）
TCL 5G Mobile WiFi P50の製品発表には、「機能の概要（出典：TCL）」と記載されており、情報源記事に製品写真または機能図が含まれている可能性が高いことを示しています。（情報源：https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHZ5wby1QmXS16_5iZAUgVbEwamZ1J8N0n95X0GY1aFJoZflx1y-QPikhtkQnq13-aT5L6XrMle6pQpwltfqeXEdqBuQPzLJ1KV5fgDTj_8cDS1bsrVNecjyQjyA0yafSerYGyjFnVd1DVMu53NQfZq8To=）