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

おまけ

円の弧長,弦長,矢高,半径のどれか2つを与えて残りを計算(改善版)

見せ算計算機

「キングダム 魂の決戦」をIMAXで観てきた。面白かった！日本の著名な俳優全部出ていると思える。アクションももちろんすごい（山﨑賢人さんの万極とのが一番すごいが長平の恨みでジャンルが変わっている…）し函谷関の迫力もすごい。地理や兵の配置をわかりやすくする工夫も。

「キングダム 魂の決戦」をIMAXで観るために109シネマズ大阪エキスポシティまでやってきた。

原作は最初の方だけ読んでいるくらいだが、映画はけっこう観ているので今回も観た。

前作の終わりの復習から入るのは親切。また当時の中国の国をちゃんと解説してくれたり、兵の配置が人形で表されていたりするのもわかりやすい。

でとにかく俳優が豪華で出てくる人出てくる人、え？この人も？とか思えるくらい。日本の著名俳優ほとんどでてるのでは。

https://kingdom-the-movie.jp/chara/

アクションはもちろんすごい。馬のシーンでおおっ！と思い、万極との戦いでの山﨑賢人さんのアクロバティックな動作にさらにおおっと思う。

ただこのくだりは長平の恨みが兵にも全部あって、別ジャンルの映画になっていた。しかし山﨑賢人さん、キングダムもゴールデンカムイも両方主演ですごいな…

要潤さんの戦いは無茶苦茶かっこよかったし、志尊淳さんが今回とてもよかった。

当然のことながら、2時間では描ききれないので不穏な雰囲気でどうなるんだ!というところで終わる。特に蒔田彩珠さんがどうなる？

次回も観なければ…

服部天神でお参り。足の神様。

服部住吉神社の次はこちらへ。うちの父親が足が悪いので前回も来てお守りを買った。今回はお参りのみ。

服部住吉神社（豊中）でお参り。

阪急の服部天神駅から歩いてすぐです。

高周波・RFニュース 2026年7月16日 Microwave JournalでCadenceのRF設計向けAI紹介、Samtecが30°傾いた1.85mmコネクタ発表、Mini-CircuitsのMMICアッテネータ紹介、SEMCOがAI向けMLCC発表など

・Microwave JournalでCadenceのRF設計向けAI紹介

How Cadence Agentic AI Will Transform RF Design Productivity

・Samtecが30°傾いた1.85mmコネクタ発表

Samtec Releases 1.85 mm 30° Angled Launch Connectors

・Mini-CircuitsのMMICアッテネータ紹介

1x1mm MMIC Fixed Attenuators

・SEMCOがAI向けMLCC発表

Introducing 1000V Rated Voltage MLCCs Recommended for 800VDC

Introducing Ultra-Compact, Ultra-High-Capacitance MLCCs in Response to the Expansion of AI Edge Devices

その他

The hidden friction in AI-assisted Engineering

ATIS Publishes New Technical Report Supporting Accurate Caller Location During the Transition to Next Generation 9-1-1

御園素盞鳴神社でお参り。みそのすさのおじんじゃと読むそう。

とりどーるのすぐ近くにある神社で初めてお参り。

高周波・RFニュース 2026年7月15日 IEEE Microwave Magazineで自分のコードを高周波シミュレータに組み込む等、DeepSigがAIベースのRF検出OminiSIG 4.0発表、BroadcomのWi-Fi 8 SoC解説、GSMAがモバイルネットゼロレポート発行など

・IEEE Microwave Magazineで自分のコードを高周波シミュレータに組み込む等
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668

・DeepSigがAIベースのRF検出OminiSIG 4.0発表

DeepSig Unveils a New Way to See Signals

・BroadcomのWi-Fi 8 SoC解説

Accelerating Wi-Fi 8 Adoption Across Enterprise

・GSMAがモバイルネットゼロレポート発行

ACCESS TO RENEWABLE ENERGY CRITICAL TO KEEP MOBILE INDUSTRY ON TRACK FOR NET ZERO, NEW GSMA REPORT FINDS

その他

Cisco bets on Wi-Fi–5G convergence

Can network sharing rescue the 6G business case?

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門（GPU編37） 大きなノイズが乗ったフィルタのSパラメータの値からノイズ除去するオートエンコーダ(deep autoencoder, PythonとKeras利用）を試してみる。

以前、オートエンコーダは不良品検知のために試してみた。今回はノイズが乗ったフィルタのSパラメータからノイズ除去してみよう。

フィルタのデータはL,Cの値を予測するのにつかったもの。そこに大きいノイズを加える。現実的でないほど大きなものを付け加えた。

これで除去できるか、まずはディープ・オートエンコーダでやってみる。

コードはこんな感じで。

import os

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

import keras

import jax

from jax import config

config.update("jax_enable_x64", False)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

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

data = data_label["data"]

label = data_label["label"]

rng = np.random.default_rng(42)

sigma = 1.0e-1

noise = rng.normal(0.0, sigma, (10000, 200, 4))

noisy_data = data.copy()

noisy_data[:, :, 1:] += noise

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(noisy_data, data, test_size=0.3, random_state=0)

inputs = keras.Input(shape=(200, 5))

x = keras.layers.Flatten()(inputs)

encoded = keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)

encoded = keras.layers.Dense(128, activation='relu')(encoded)

encoded = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)

encoded = keras.layers.Dense(32, activation='relu')(encoded)

decoded = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)

decoded = keras.layers.Dense(128, activation='relu')(decoded)

decoded = keras.layers.Dense(256, activation='relu')(decoded)

decoded = keras.layers.Dense(200 * 5, activation='linear')(decoded)

outputs = keras.layers.Reshape((200, 5))(decoded)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

model.compile(loss = 'mean_squared_error' ,optimizer=keras.optimizers.Adam())

# 学習

epochs = 1000

keras.utils.set_random_seed(1)

history = model.fit(

    x_train, y_train,

    batch_size=128,

    epochs=epochs,

    validation_split=0.15,

)

y_pred = model.predict(x_test)

S11test = 10*np.log10(y_test[:, : ,1]**2 + y_test[:, :, 2]**2)

S21test = 10*np.log10(y_test[:, : ,3]**2 + y_test[:, :, 4]**2)

S11pred = 10*np.log10(y_pred[:, : ,1]**2 + y_pred[:, :, 2]**2)

S21pred = 10*np.log10(y_pred[:, : ,3]**2 + y_pred[:, :, 4]**2)

S11input = 10*np.log10(x_test[:, : ,1]**2 + x_test[:, :, 2]**2)

S21input = 10*np.log10(x_test[:, : ,3]**2 + x_test[:, :, 4]**2)

threshold = 3

# 1. 最大値とインデックス

max_vals = np.max(S21test, axis=1)       # shape: (サンプル数,)

max_indices = np.argmax(S21test, axis=1)

# 2. 下限値

lower_bounds = max_vals - threshold

# 3. 条件マスク

mask = S21test >= lower_bounds[:, None]

# 4. インデックス範囲

indices = np.arange(S21test.shape[1])

masked_indices = np.where(mask, indices, np.nan)

min_indices = np.nanmin(masked_indices, axis=1).astype(int)

max_indices = np.nanmax(masked_indices, axis=1).astype(int)

# 5. 切り出し（可変長）

pred_error = [np.mean(np.abs(S21test[i, min_indices[i]:max_indices[i]+1] - S21pred[i, min_indices[i]:max_indices[i]+1]) )

        for i in range(S21test.shape[0])]

original_error = [np.mean(np.abs(S21test[i, min_indices[i]:max_indices[i]+1] - S21input[i, min_indices[i]:max_indices[i]+1]) )

        for i in range(S21test.shape[0])]

plt.hist(pred_error, bins = 100, color="red", alpha=0.5, range=(0,5), label="予測値の誤差")

plt.hist(original_error, bins = 100, color="blue", alpha=0.5, range=(0,5), label = "ノイズが乗ったもともとの誤差")

plt.xlabel("通過域(最大値から3dB落ち)のS21平均誤差[dB]")

plt.ylabel("頻度")

plt.grid()

plt.legend()

plt.show()

print(f"average original error {np.mean(original_error)}dB, average predicted value error {np.mean(pred_error)}dB")

帯域内の平均誤差をヒストグラムにしたもの。なるほど改善している。

実際の波形。ぎざぎざがだいぶ改善されている。

とはいうもののもうちょっと改善欲しいので畳み込みオートエンコーダも試してみる。

高周波・RFニュース 2026年7月14日 KeysightとRCRTechが6Gウェビナー開催、Copper Mountain Technologiesの新低価格4ポートVNA、フジクラの5G Sub6GHz向け漏洩同軸ケーブル、TDKのパワー半導体向けMLCCアプリケーションガイドなど

・KeysightとRCRTechが6Gウェビナー開催
https://pages.rcrtech.com/building-6g-webinar

・Copper Mountain Technologiesの新低価格4ポートVNA

New Affordable 4-Port VNA Makes Multi-Port RF Testing More Accessible for Production Environments

・フジクラの5G Sub6GHz向け漏洩同軸ケーブル
https://www.fujikura.co.jp/news/pressrelease/20260710fujikura_news5no_511.html

・TDKのパワー半導体向けMLCCアプリケーションガイド

次世代パワー半導体における課題とMLCCの活用

その他

Qualcomm retreats from small cells with eye on bigger 6G prize

The next frontier in AI inference infrastructure: Bringing compute near data with high bandwidth compute

Grok 4.5(Grok Build)でPythonのscikit-rfを使ってTouchstoneフォーマットのSパラメータファイルを読んでdB, 位相, スミスチャート, TDRを表示するGUIアプリを作成。エラーもなく一発で動くものができた。ただFreeだと1日のリミットが結構厳しめ。

CursorでGrok4.5が使えるという話を見てインストールしたがまだ使えなかった。

じゃあということでGrok Buildから使う。

https://x.ai/cli

いつもと同じプロンプトを入れてプランを立ててもらう。

いい感じだ。実行してもらう。

見てる間にできた。

dB

スミスチャート

位相

TDR

なるほどちゃんとできている。

ただ先日同じことをやったときは、以下のプランを立ててすぐにリミットが来た。結構リミット短いっぽい。

RF Weekly Digest (Codex(GPT-5.5)で作ったOllama経由のgemma4-26B-A4B QAT、DuckDuckGo Searchを使った高周波・RF情報の週刊まとめアプリ）2026/7/5-7/12

RF Weekly Digest

直近7日間と直接または間接に判断できるRF/無線関連ニュース、標準化、部品、分解動画だけを収集し、Ollamaで要約します。

日本語要約最新情報を収集

Modelgemma4:26b-a4b-it-qat

Period2026-07-05 - 2026-07-12

Items43

Digest

ollama

RF業界週刊ダイジェスト (2026年7月5日～2026年7月12日)

本レポートでは、次世代通信（5G/6G）、ミリ波技術、および防衛・宇宙分野におけるRFコンポーネントの最新動向をまとめています。

1. 市場動向と予測

• RFパワーアンプモジュール市場の拡大: 5Gおよび防衛分野の近代化を背景に、RFパワーアンプモジュール市場は2035年にかけて成長が続く見通しです。特にGaN（窒化ガリウム）へのシフトが主要なドライバーとなっています。(indexbox, 2026-07-09)
• ミリ波・マイクロ波技術の需要増: mmWave透明アンテナ市場や、1GHzから100GHz以上をカバーするRFトランシーバー市場において、通信インフラおよびレーダー、電子戦システム向けの需要が拡大しています。(intelmarketresearch / indexbox, 2026-07-10)
• RFスイッチ市場の成長: PINダイオード、GaAs、SOI/SOS、MEMSなどの技術により、無線通信向けRFスイッチ市場も継続的な成長が見込まれています。(snsinsider, 2026-07-09)

2. コンポーネント・技術革新

• 高周波対応コンポーネントの進化:
• スイッチ: Qorvoが最大30GHzに対応するSOI RFスイッチおよびデジタルステップアッテネータを発表。防衛やインフラ用途向けに設計されています。(5gtechnologyworld, 2026-07-09)
• 抵抗器: Stackpole Electronicsが、5Gや衛星通信向けの最大50GHz対応高周波薄膜チップ抵抗器をリリースしました。(5gtechnologyworld, 2026-07-09)
• 発振器: Q Tech Corporationが、航空宇宙・防衛向けに高い温度安定性を持つラム波発振器を発表。また、EpsonはAIインフラ向けの低位相雑音OCXOを導入しています。(5gtechnologyworld, 2026-07-09)
• 次世代基板と材料技術:
• GaN基板上の新技術: 研究チームが、GaN基板上にmemristive（メモリスタ）RFスイッチを統合した、再構成可能なミリ波マイクロチップの開発に成功。通信の柔軟性を飛躍的に高める可能性があります。(bioengineer.org, 2026-07-09)
• 熱管理とPCB設計: Massive MIMO（64T64R/128T128R）などの5G基地局向けに、Rogers 4350BメタルコアPCBを用いた高放熱設計の重要性が示されています。PA等の高出力デバイスによる熱対策が課題となっています。(andwinpcb.com, 2026-07-11)
• アーキテクチャの転換: 通信システムにおいて、電力効率と統合性を向上させるため、FPGAからASICアーキテクチャへの移行が進んでいます。(electronicdesign.com, 2026-07-09)

3. 次世代通信規格と先端アプリケーション

• 6Gに向けた展望: AIネイティブなアーキテクチャ、サブTHzスペクトラム、統合センシングなどが、次世代のインテリジェントなインフラとして議論されています。(rcrtech, 2026-07-10)
• AIと防衛技術の融合: NokiaとNestAIは、5G、AI、センシングを統合し、戦場での運用を支援する防御技術を発表しました。(rcrwireless.com, 2026-07-10)
• IoT接続性の拡大: LoRaWANなどの低電力広域ネットワーク（LPWAN）への関心が高まっており、産業オートメーションやスマートセンシング向けのソリューション開発が加速しています。(5gtechnologyworld / onomondo.com, 2026-07-09)

--- 【注目のリンク】

• Rogers 4350B Metal Core PCB Design Guide for 5G
• Reconfigurable mmWave Microchips on GaN Substrates
• Qorvo SOI RF Switches up to 30 GHz
• Stackpole Electronics: Thin Film Resistor up to 50GHz
• Epson Low-phase-noise OCXO for AI Infrastructure

餃子の王将で7月限定の麻婆茄子をいただく。大きく切られた茄子とたっぷりのひき肉あんが絡んで美味しい。ぎょうざの満州でなすのみそ炒めをいただく。さらに大きく切られた茄子に濃い味噌が絡んで美味しい。ココイチでチキンと夏野菜カレーをいただく。オクラが美味しい。

餃子の王将で7月限定の麻婆茄子をいただいた。

特選セットAでご飯と餃子3個追加。

思っていた以上に茄子が大きめに切られていて、これがピリ辛のひき肉あんととてもよく合って美味しかった。

また別の日、ぎょうざの満州でなすのみそ炒めをいただいた。

こちらはさらに茄子がたっぷりで大きく、濃い味噌とよく絡んで美味しかった。

また別の日、ココイチでチキンと夏野菜カレーをいただいた。茄子も追加で。

ナスは美味しいがオクラがさらに美味しい。

映画「ロングウォーク」を観てきた。ある速度以上で歩き続けないと銃殺され、最後の1人になるまで歩き続けるデスゲーム。男たちが歩いて会話するだけなのにものすごい緊張感であるものは動けなくなり、あるものはおかしくなり、また友情が育まれたり。銃声が心臓に悪い…

キング原作でランニングマンはちょっと前に観たのでこのロングウォークも観に来た。

ポストカードもらった。

とにかく50人がただ歩くだけなのにものすごい緊張感。歩けなくなると銃で頭部を打ち抜かれる。さすがR15＋。

トイレとかどうすんだ、と思ったらもちろんトイレ休憩もなし（なので…あの人かわいそう。大人のおむつとかない設定なんだろう）。

どんどん皆ボロボロになっていって、バタバタ死んでいく。おかしくなって自分から死にに行くものも。

歩くのがメインと思いきや会話劇にもなっていてだんだん追い込まれる中でも友情がはぐくまれたり。

しかしランニングマンは結局勝っても殺されていたがロングウォークは一応賞金払っているみたいだし良心的？ただこんなものをテレビで観てよろこんでいるという世界観が恐ろしい。

マークハミルが少佐なのは事前に知っていたのでわかったが、知らなかったら気付かなかっただろう（ずっとサングラスしているし）。ベスト・キッドレジェンズに出てた子がいたのには驚いた。

ラストは、まあこうなるしかないよな、というものだった。

千里中央駅で降りると、千里セルシーの跡地の再開発工事が始まっていた。

用があってものすごく久しぶりに千里中央駅で降りると、千里セルシーの跡地で工事が。

となりの千里阪急と一体化するのかな。それだけではないみたい。

吉野家でドラクエウォークセットをいただく。ミニフィギュアはつゆだくスライムをゲット。早くも販売終了ということだが間に合った。

吉野家でドラクエウォークセットをいただいた。

ミニフィギュアはつゆだくスライム。丼の模様が結構細かい。

別のフィギュアも欲しいなとおもったらもう販売終了だそうだ。

吉野家「ドラクエウォークセット」第1弾・早期販売終了を発表　SNS「そりゃなくなるよ」「焦って転売ヤーから買わなくても…」

高周波・RFニュース 2026年7月9日 KeysightとIEMNが6Gに向けてSubTHzのRIS評価、ローデ・シュワルツとチャイナモバイルが生成AIユーザーエクスペリエンステスト、6G MRSS解説記事、Sパラメータと分布インピーダンス解説記事

・KeysightとIEMNが6Gに向けてSubTHzのRIS評価

Keysight and IEMN Advance 6G Research with Sub-THz Communication Breakthrough

Télécommunications : Keysight et l’IEMN valident une liaison sub-THz assistée par surface intelligente réfléchissante

・ローデ・シュワルツとチャイナモバイルが生成AIユーザーエクスペリエンステスト

Rohde & Schwarz and China Mobile Research Institute jointly demonstrate generative AI user experience testing

・6G MRSS解説記事

Can the telecom industry pave a smoother path to 6G?

・Sパラメータと分布インピーダンス解説記事

S-parameters and distributed impedance: part 2

その他

Signal Integrity Monitoring for Vehicles Market to Reach USD 4.37 Billion by 2034