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2020年5月

2020年5月31日 (日)

すき家でオニオンサーモン丼(特盛)を食す。

本当はハニマスレタス牛丼を食べたかったのだが売り切れ、、、なのでオニオンサーモン丼を注文。せっかくなので特盛で。

サーモン2倍でご飯大盛り。

2倍だけあって食べても食べてもサーモン!これはうれしい。ワサビマヨも美味しいのだがさすがに飽きるので

ワサビ醤油と七味の味変で。

これ、オニオンがとてもいい感じで入っているので最後まで飽きずに食べられた。お勧め。

20200530-143944 20200530-143942 20200530-143941

2020年5月30日 (土)

高周波(RF・マイクロ波・ミリ波・5G)関連ニュース2020年5月30日 QualcommがWi-Fi 6E(6GHz帯拡張)に対応したチップを発表,5G/IoTのWebキャストReality2020、AnokiwaveとBall aerospaceのKuバンドアレイアンテナ、TDRを使った誘電率測定、など。

WiFi 6Eが普及した5Gのメリットも薄くなりそうな気がしていたり。(6G=6GHzで5G=5th generationを間違えた番組があったなあ)

Qualcomm Introduces the World’s Most Advanced Mobile Wireless Connectivity Portfolio with 6 GHz Wi-Fi 6E and Bluetooth 5.2

https://www.qualcomm.com/news/releases/2020/05/28/qualcomm-introduces-worlds-most-advanced-mobile-wireless-connectivity

Qc_fastconnect_inline4

このイベント全部登録しました。

Reality.2020(5G/IoT/Cloud) Where hype meets hardware

https://event.on24.com/eventRegistration/EventLobbyServlet?target=reg20.jsp&referrer=https%3A%2F%2Fwcc.on24.com%2Fwebcast%2Fgroupregistration%2F2339433&eventid=2339433&sessionid=1&key=D7EA1A59793FC63EAE37059A60245810&regTag=1022660&sourcepage=register&partnerref=RFMWPDF

Kuバンド(12-18GHz)の衛星の受信に使う平面型フェイズドアレイ。

Anokiwave and Ball Aerospace Add Ku-Band Options to Portfolio of Flat-Panel Phased Arrays

https://www.microwavejournal.com/articles/34030-anokiwave-and-ball-aerospace-add-ku-band-options-to-portfolio-of-flat-panel-phased-arrays

同じく衛星を使う通信のホワイトペーパー。

Radio Over Satellite Solutions

https://www.microwavejournal.com/articles/34033-radio-over-satellite-solutions

TDRを使った基板誘電率測定。線路に不連続部を設けるのはやったことない。面白いと思った(単にコネクタ間で今までやっていた)

Quick and Easy Dielectric Constant Measurements

https://www.signalintegrityjournal.com/articles/1716-quick-and-easy-dielectric-constant-measurements

2020年5月29日 (金)

松屋でごろごろ創業ビーフカレー生野菜セット(大盛)をいただく。ごろごろ煮込みチキンカレー派の私でもかなり美味しかった。

ロケットニュース24で3記事にもわたる不毛な(笑)争いが繰り広げられているので食べに行ってきた(コロナの影響でネタ探しにいけないんだろうな、、、と同情)

https://rocketnews24.com/2020/05/28/1376084/

量はちょっと少なめ、、、だけれど大きなお肉がものすごく柔らかい。スプーンで力入れずとも切れる。

20200529-131955 20200529-131953

スパイシーさと肉の多さだとごろチキだが、カレー感と柔らかさならこちら。まあちょっと高いのだけが玉に瑕。。。

2020年5月28日 (木)

Python+scikit-rf(高周波関連ライブラリ)でNポートのSパラメータをTDR波形に変換してExcelで読めるcsvファイルに吐き出せようとしてハマる、、、やっとできた。

以前、SパラをTDRには変換できるようにはなった。

しかしデータをテキスト(できれば.csv)で吐き出させたい。いろいろやったけどハマった、、、

その記録:

①z_time_stepが動かない、、、

plot_z_time_stepでお絵かきできたんだから、データはz_time_stepで取り出せると思うでしょう、、、

https://scikit-rf.readthedocs.io/en/v0.15/api/generated/skrf.network.Network.z_time_step.html

でも何やってもエラー。

調べると、同じことを聞いている人がいた。

https://teratail.com/questions/248227

やっぱり同じところでエラー。

回答は、、、グラフ表示されているaxesから直接データを読み取れ、とのことでした、、、

(ちょっと納得いかないが仕方ない。)ax.get_linesで読める。

②subsetとplot_z_time_stepのポート数が1個ずれてる!

 ここもハマった、、、

 前はrf.ntwk.s11.plot_z_time_step()

  みたいにすればすぐに表示されたが、s11とか使わないで任意のポート数nにしたい。

  rf.ntwk[:,0,0]とすればいいか?と思ったらエラー?あれ?かといって

 rf.ntwk.plot_z_time_step(m=0,n=0)

   としてもエラー。

 うーん、といろいろ調べると最初の[]と()の中身のポート番号が1個ずつずれてる!

 rf.ntwk[:,1,1].plot_z_time_step(m=0,n=0)

   これで動いた。

 

グラフとcsvファイルを読んでExcelでグラフにしたもの。

Tdr_script Tdr_script2

ソースコード:

 

import skrf as rf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
from tkinter import filedialog
rf.stylely()

typ = [('タッチストーンファイル','*.s*p')]
dir = "C:\\Users\\tomoh_000\\Documents\\Python Scripts"
filename = filedialog.askopenfilename(filetypes = typ, initialdir = dir)
TL=rf.Network(filename)
Port_numbers=TL.number_of_ports
TLdc=TL.extrapolate_to_dc(kind='linear')
fig=plt.figure()
ax=plt.axes()
for i in range(Port_numbers):
    TLdc[:,i+1,i+1].plot_z_time_step(m=i,n=i,ax=ax,window='hamming', pad=1000)

lines=ax.get_lines()
DataX=[]
DataY=[]
x=lines[0].get_xdata()
DataX.append(x)
for i in range(Port_numbers):
    y=lines[i].get_ydata()
    DataY.append(y)

Data=np.concatenate([DataX,DataY]).T
dirname = os.path.dirname(filename)
barefilename=os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0]
np.savetxt(dirname+'\\'+barefilename+'-TDR.csv',Data,delimiter=',')
plt.xlim(-1,5)
plt.show()

 

2020年5月27日 (水)

御霊神社(大阪 淀屋橋)でお参り。

たまたま通りかかったのでお参り。

20200317-144724 20200317-144827 20200317-144840

2020年5月26日 (火)

そじ坊@奈良ファミリーでかつ丼と選べるそばの定食(冷やし山菜とろろそば)を食す。

この日は本当に忙しくて昼食が3時以降になり、急いでこちらで。

なかなかおいしかった。

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2020年5月25日 (月)

家系ラーメンの町田商店でMAXラーメン+ご飯を頂く。

ご飯は無料でした。一口食べると獣系のスープなんですが、卓上にあるショウガや酢を入れると

すごくまろやかになる。ご飯との相性もよかったです。特にスープを含んだ海苔をまいて食べるととてもおいしい。

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2020年5月24日 (日)

松のやで海鮮3種盛定食(サーモンフライ、エビフライ、カキフライ)を頂く。

松のやでサーモンフライ定食が発売されたので、せっかくなのでとんかつとのセットではなくて全部海鮮の海鮮3種盛定食をいただく。

タルタルソースがたっぷりで最後まで使えた。サーモンフライはやっぱり美味しい。

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2020年5月23日 (土)

iPhone(iOS)のカレンダー、在宅勤務でいつものミーティングが会社内で開催されるときに自宅にいると、15分前じゃなくて通勤時間を足して、今出ればミーティングに参加できる、と出る!え!カレンダーとかメールの内容、完全に見られているの!

在宅勤務でほとんどのミーティングがWeb会議になっているのだが、その始まる時間+交通機関でかかる時間前に通知がくる!

そんなこと一切設定してないのに!勝手にどこにいて目的地がどこか把握しているのか、、、

結構怖い。

20200521-091851

2020年5月22日 (金)

5/21のGoogleトップページはアフリカの楽器ムビラ!自由に弾けるのでやってみたが、、、学校のチャイムしか思いつかなかった!→というのをやってみたが、Windows10の画面キャプチャ、めちゃくちゃノイジーで音が割れる(GameDVR)

5/21のGoogleトップページ。とても面白いことをしている。

https://www.google.com/?doodle=122734981&hl=ja&gl=jp&source=sh/tw/do&nord=1

アフリカ・ジンバブエのショナ族古来の民族楽器ムビラを演奏体験ができて、最後には自由に弾けるようになってる。

でやってみたが、、、

 

 

まあチャイムしか思いつかなかったのはあれとして、音がめちゃくちゃ悪い。ノイズも。

これはWindows10の標準機能のGameDVRというのを初めて音声込みで使ってみたのだが、なんで?

 

調べると、GameDVR ノイズ、とかGameDVR 音割れ

で検索している方多数。解決として

https://answers.microsoft.com/ja-jp/windows/forum/all/windows-10game/1af4dfda-2958-4c6b-a921-2987266c17e5

https://satoraredeath.hatenablog.com/entry/2019/10/23/191839

https://jp.videoproc.com/record/game-dvr-tutorial.htm

といろいろ見させてもらいましたがどれも解決せず、、、

 

 

2020年5月21日 (木)

Python+Sympyで全部係数を変数にした連立3元一次方程式を計算。init_printingを使うと表示が綺麗なのと、解が辞書型なのに[’x’]とかで取り出せない。[x]じゃないと。

手でもできる計算ではありますが、とてもめんどくさい

a-b*x1*y1-c*x1+y1=0
a-b*x2*y2-c*x2+y2=0
a-b*x3*y3-c*x3+y3=0

という計算をする必要が出てきた。a,b,cが未知数で、xi,yiは与えられてるデータ。

ここはSympyで計算してみよう。var('.....')で記号と定義して、solveで解く。一瞬、、、だけど表示がテキストでイマイチ。単なるprintを使ってるから、、、

Sympy001

pprint(pretty print)を使うといいと聞いたことがあるのでやってみると、

Sympy002

さっきよりはいいけどアスキーアート感が半端ない。

ここはinit_printing()をつかうとlatex表示するらしいということでやってみた。

表示はdisplayを使う。

Sympy003

おお、キレイにでた。が、長すぎて切れてる。。。

未知数ごとに取り出そうとしてs['a']とかするとエラー。

なんで?辞書型なのに?と思ったら、

s[a]とかしないとダメらしい。やってみると

 

Sympy004

うまくいった。

もっと簡単にならないかとsimplifyを試すと?

5sympy004

これ以上は単純にはならないか。

 

2020年5月20日 (水)

Python+numbaでz^2+cのジュリア集合を色んなcで描く。

フラクタル図形を描くシリーズ続き。今回はジュリア集合(のうちf(z)=z^2+c)。

https://en.wikipedia.org/wiki/Julia_set

ではいろんなcで描いたもの(一瞬で描けます)。

c = −0.7269 + 0.1889i

Julia_07269-01889i

c = −0.8 + 0.156i

Julia_08-0156j

c = 0.285 + 0i

Julia_-0285-0i

c = −0.835 − 0.2321i

Juloa_0835-02321i

c = −0.4 + 0.6i

Julia_04-06i

 

プログラムリストはこちら:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numba import jit


@jit
def julia_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax, max_iteration):

    x=np.linspace(xmin,xmax,Nx)
    y=np.linspace(ymin,ymax,Ny)

    c= -0.835-0.2321j


    for i in range(Nx):
        for j in range(Ny):
            iteration=0
            z=x[i]+1j*y[j]
            while z.real**2+z.imag**2<4 and iteration < max_iteration:
                z=z**2+c
                iteration=iteration+1
           imag[j][i]=iteration

Nx=1200
Ny=1200
max_iteration=400
imag=np.zeros((Nx,Ny))
xmax=2.0
xmin=-2.0
ymax=2.0
ymin=-2.0
julia_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax,max_iteration)
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(imag,extent=(xmin,xmax,ymin,ymax),cmap=plt.cm.hot)
# plt.colorbar()
plt.show()

 

2020年5月19日 (火)

高周波(RF・マイクロ波・ミリ波・5G)関連ニュース2020年5月18日 Microwave Journal の特集はQualcommの通信における歴史、Microwave Magazineの特集は3Dプリンタで作るフィルタ、QorvoのBoostシリーズフィルタ、Rogersのミリ波材料、など。

Microwave Journalの特集、Qualcommの歴史。これは参考になると思います。

The Evolution of Cellular Technology: The Long Road to 5G

https://www.microwavejournal.com/articles/33936-the-evolution-of-cellular-technology-the-long-road-to-5g

May2020

Microwave Magazineの特集で面白かったのはミリ波フィルタを3Dプリンタで作った例。

3D Printing of Microwave and Millimeter-Wave Filters: Additive Manufacturing Technologies Applied in the Development of High-Performance Filters with Novel Topologies

https://ieeexplore.ieee.org/document/9084313/

Microwavemagazinejune2020 703e97404cbc4d6cd95aa55760e6c8fb

 

QorvoがBoostシリーズのWiFiフィルタについて説明。

edgeBoost™, bandBoost™ and coexBoost™ – Three Types of Wi-Fi Filters

https://www.microwavejournal.com/articles/33983-edgeboost-bandboost-and-coexboost-three-types-of-wi-fi-filters

Rogersのミリ波レーダに向けた基板について。

Circuit Material Design Guide for mmWave Radar Applications

https://www.microwavejournal.com/articles/33937-circuit-material-design-guide-for-mmwave-radar-applications

 

Qorvoがこのコロナウイルスの時だからこそRFを使ったリテールをやろうという話を。

Transforming the Retail Experience – Top Four RF Opportunities

https://www.qorvo.com/design-hub/blog/rf-opportunities-transforming-retail-experience

 

GSAのミリ波についてのレポート。

26 GHz – 28 GHz National Spectrum Positions: Snapshot May 2020

https://gsacom.com/

2020年5月18日 (月)

Python+numbaでバーニングシップフラクタルを描いてみる。

マンデルブロ集合、ブッダブロ、の次にメジャーなのはこれかな。

バーニングシップ・フラクタル。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%B7%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%BB%E3%83%95%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%AB

カラーマップを変えて描いてみた。

afmhot

Burningship_afmhot

Greys

Burningship_greys

Spectral

Burningship_spectral

これが一番船が燃えてる感があるな。

 

ソースリストはこちら:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numba import jit


@jit
def burning_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax, max_iteration):

    x=np.linspace(xmin,xmax,Nx)
    y=np.linspace(ymin,ymax,Ny)

    for i in range(Nx):
        for j in range(Ny):
            iteration=0
            c=x[i]+1j*y[j]
            z=0+0j
            while z.real**2+z.imag**2<4 and iteration < max_iteration:
                z=(abs(z.real)+1j*abs(z.imag))**2+c
                iteration=iteration+1
            imag[j][i]=np.log(iteration)

Nx=2000
Ny=2000
max_iteration=1000
imag=np.zeros((Nx,Ny))
xmax=-1.7
xmin=-1.8
ymax=0.02
ymin=-0.1
burning_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax,max_iteration)
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(imag,extent=(xmin,xmax,ymin,ymax),cmap=plt.cm.afmhot)
# plt.colorbar()
plt.show()

 

 

 

 

 

2020年5月17日 (日)

シャープのMZシリーズ(8ビットパソコン)で描かれていた3次元グラフをGoogle検索のグラフ表示機能で描く。

このTweetを見て、おお!懐かしいとか思った。

https://twitter.com/yanatoku/status/1043501621030703104

シャープさんのTweet見ると、

https://twitter.com/SHARP_JP/status/913225395771547648

MZ2000かな。

何かで描きたいな、と思ったが、一番簡単なのはGoogle検索のグラフ表示機能でしょう。

z=100*cos((pi/180)*sqrt(x^2+y^2))-30*cos(3*(pi/180)*sqrt(x^2+y^2)) from -180 to 180

を入力して検索するだけ。

Sharpgraph01

おお、なにかおいしそうなグラフになった。

もっと範囲を広げると(昔のパソコンでは時間がかかりすぎるかもだが、これなら一瞬)、

 

Sharpgraph02

これはこれで面白いぐるぐるグラフになってる。

 

 

松屋で たっぷりタルタル チキン南蛮焼きデラックス定食を食す。

ネットでも話題になってましたが、揚げてなくて焼いてあるチキン南蛮焼き。本当にタルタルソースがたっぷりです。

これはこれでありです。松屋のチキンはいつも定評ありますが、今回も高レベル。

W定食にしようかなと思いましたが、あまり多いと後で飽きがきそうなのでカルビ焼肉付きのデラックスで。

20200517-130248 20200517-130247 20200517-130246

2020年5月16日 (土)

松のやでチーズトマトロースミルフィーユかつ定食(持ち帰り弁当、ご飯大盛り)を頂く。

ロースミルフィーユかつのバリエーションで私の好きなトマトチーズもあったので注文。

20200516-185531 20200516-185559

ご飯は大盛りで。

チーズトマトは本当に大好きで、弁当でも美味しかった!

2020年5月15日 (金)

Python+numbaでブッダブロ(Buddhabrot)を描く。ブッダのお姿をしたフラクタル(マンデルブロ集合のプログラムちょっと変更で描ける)。

先日、マンデルブロ集合を描いてみたけれど、この下準備でした。

ブッダブロ(Buddhabort)と言うのがある。https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%83%E3%83%80%E3%83%96%E3%83%AD

ブッダのお姿?をしたフラクタル図形。では描いてみる。numba使っても繰り返し回数は100万回とかすると

結構な時間かかります。

色違いで2種。colormapsはafmhotとGreysを使ってみた。

Buddhabrot_afmhot

Buddhabrot_greys_r

プログラムはこちら。

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numba import jit

@jit
def buddha_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax, max_repeat, max_iteration):

    dx=(xmax-xmin)/Nx
    dy=(ymax-ymin)/Ny


    for n in range(max_iteration):
        cx=np.random.uniform(xmin,xmax)
        cy=np.random.uniform(ymin,ymax)
        c=cx+1j*cy
        zpath=[]
        z=0+0j
        iteration=0
        while z.real**2+z.imag**2<4 and iteration < max_repeat:
            z=z**2+c
            zpath.append(z)
            iteration +=1

        if iteration < max_repeat:
            for k in range(len(zpath)):
                i=int((zpath[k].real-xmin)/dx)
                j=int((zpath[k].imag-ymin)/dy)
                if i<Nx and i>=0 and j<Ny and j>=0:
                    imag[i][j] += 1

np.random.seed(1)
Nx=1200
Ny=1200
max_iteration=10000000
max_repeat=1000
imag=np.zeros((Nx,Ny))
xmax=2.0
xmin=-2.0
ymax=2.0
ymin=-2.0
buddha_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax,max_repeat, max_iteration)
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(imag,extent=(xmin,xmax,ymin,ymax),cmap=plt.cm.afmhot)
plt.show()

2020年5月14日 (木)

新型コロナウイルス肺炎の重症患者に使われる人工呼吸器を素粒子・天体物理学者たちが共同で迅速に開発し、FDA(アメリカ食品医薬品局)の緊急使用認可を得たそうだ。Mechanical Ventilator Milano(MVM)。arXivに詳細が出ているのが物理学者らしい。

このニュースみた。

FDA Authorizes the Mechanical Ventilator Milano for COVID-19

http://pcb.iconnect007.com/index.php/article/122844/fda-authorizes-the-mechanical-ventilator-milano-for-covid-19-/122847/?skin=pcb

 

これはすごいな。プロジェクトのページを見ると、

The Global Argon Dark Matter Collaboration (GADM)

が中心となって始めたプロジェクトだが、数多くの研究者たちが加わり(Fermilab含む)完成させたということでした。

https://mvm.care/who-we-are-en/

 

詳細はarXivに出ている。

https://arxiv.org/pdf/2003.10405.pdf

Mechanical Ventilator Milano (MVM):
A Novel Mechanical Ventilator Designed for Mass Production in Response to
the COVID-19 Pandemic

全体の構成図:

Milano01

 

ブロック図:Raspberry Pi4を使ってる。

 

Milano02

その他にも

コロナウイルス治療に必要な人工呼吸器(ventilator)を世界中のエンジニア、科学者が容易にオープンソースで作れるものを考案している(Hack-a-Ventなど)。そのプロジェクトあれこれ。

https://sci.tea-nifty.com/blog/2020/04/post-f1ec62.html

やiFixitの取り組みを見たけれど、日本ではやはりこういうのはなかなか難しい(認可といい、専門外の人が医療器具を作る敷居の高さといい、)んでしょうね。私もちょっとしり込みする。。。

2020年5月13日 (水)

Python+numbaでマンデルブロ集合を描く(今更)、、、colormapsの色を確かめるために!

最近、家にいることが多いのでプログラムでも組んでみようと思った。Pythonなら会社でも使えるしまあいいかなということで

お絵かきから、、、で早速カラーマップで悩む、、、どれがいいんだ、、、

ということでここは実際にお絵かき、Mandelbrot集合あたりがいいだろうということでやってみた。

さすがにnumbaのjitで計算は一瞬です。

 

Spectral

Mandel_spectral

Spectral_r

Mandel_spectral_r

amhot

Mandel_afmhot

amhot_r

Mandel_afmhot_r

twilight_shifted

Mandel_twilight_shifted

coolwarm_r

Mandel_coolwarm_r_r

YlOrRd_r

Mandel_ylorrd_r

 

うーん、afmhotあたりか、、、

プログラムはこちら。cm.????のところを変えれば色が変わる。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numba import jit


@jit
def mandel_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax, max_iteration):

    x=np.linspace(xmin,xmax,Nx)
    y=np.linspace(ymin,ymax,Ny)

    for i in range(Nx):
        for j in range(Ny):
            iteration=0
            c=x[i]+1j*y[j]
            z=0+0j
            while z.real**2+z.imag**2<4 and iteration < max_iteration:
                z=z**2+c
                iteration=iteration+1
           imag[j][i]=np.log(iteration)

Nx=1200
Ny=1200
max_iteration=1000
imag=np.zeros((Nx,Ny))
xmax=1.0
xmin=-2.5
ymax=1.5
ymin=-1.5
mandel_calc(imag, Nx, Ny, xmin, xmax, ymin, ymax,max_iteration)
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(imag,extent=(xmin,xmax,ymin,ymax),cmap=plt.cm.coolwarm_r)
# plt.colorbar()
plt.show()

2020年5月12日 (火)

かつやで赤辛カツ丼(竹、ご飯大盛り)+豚汁(小)を食す。

見かけほどは辛くはないですが、山椒の香りはちゃんとしていていい。かつも大きく、お腹いっぱいになりました。

20200509-160629 20200509-160630

豚汁も付けました。

20200509-160634

2020年5月11日 (月)

餃子の王将で期間限定の温玉麻婆麺を食す。

辛さはほぼないんですが、温玉を崩すとさらにまろやかに。餡はかなり多いです。

辣油を少したらして辛めにしておいしくいただきました。

20200510-131546 20200510-131545

2020年5月10日 (日)

高周波(RF・マイクロ波・ミリ波・5G)関連ニュース2020年5月10日 Qualcommと富士通の5G Sub6GHzキャリアアグリゲーション、MIPI RFFEが3.0にバージョンアップ、CEA-Leti が6Gに向けた140GHz(Dバンド)の調査、QorvoのBAWを使った動物診断用センサ、など。

Qualcommと富士通の発表。3.5GHzのn78と4.9GHzのn79のキャリアアグリゲーションを使って3Gbps以上という高速通信を実現というもの。

ミリ波の基地局がそんなに増えるとも思えないし、こっちのほうが現実的な高速化かな。

Fujitsu and Qualcomm Complete Multi-Gigabit Data Call Using 5G Carrier Aggregation

https://www.qualcomm.com/news/releases/2020/05/07/fujitsu-and-qualcomm-complete-multi-gigabit-data-call-using-5g-carrier

5Gの微妙なタイミング制御に合わせてトリガー機能を高度化したMIPI RFFE v3.0の仕様が承認された。

クロックまたあげる話も合ったけどそれは取り入れられなかった。

MIPI RFFE v3.0 Delivers Tighter Timing Precision And Reduced Latencies Needed For Successful 5G Rollouts

https://www.rfglobalnet.com/doc/mipi-rffe-v-delivers-tighter-timing-precision-and-reduced-latencies-0001

5Gもまだ普及してないですが6Gはいろんなところがいろんなことを言っている。今回は140GHz帯(Dバンド)。

CEA-Leti Explores Technology Roadmap For Sixth-Generation Wireless Networks in mmWave Bands

2020年5月 9日 (土)

吉野家でスタミナ超特盛丼を食す。確かに肉(牛、豚、鶏)だらけででかい、のとマヨネーズとにんにくがジャンキーな味にしている。

生卵とマヨネーズが一緒についてくる。

20200506-130849 20200506-130852

せっかくなんで全部かけてからいただく。

20200506-130952

とにかく肉が多いのと、種類が違うので食感も違うので面白い味(兵庫県にチェーン店が多い肉丼チェーンの大劇場丼みたいな)。

マヨネーズをかけるとものすごくマヨネーズ風味になるので、最初はかけないで食べたほうがいいかも。途中の味変のほうがよかったかな。

にんにくもチップでも入っていてよくきいてる。

ただカロリーが1727kcalとすごいことになってますが。

 

2020年5月 8日 (金)

PythonのNumpyのNdarrayで、関数の引数で行列を渡して、その関数の中で代入すると値が変わってこないことにハマった。def f(x,y): y=x みたいな。y[...]=xとかy[:,:]=xとかy[:]=xで予期した効果になった。

Pythonは本当に電卓的とかグラフ表示とかScikit-RFで高周波の簡単な解析しかしてこなかった初心者なのですが、、、

ちょっとプログラムを組んでみようかと思ってハマった話です。

Numpyで2次元の行列、例えばx,yがあって、ある関数fを定義してx,yを引数にとってfの中でy=xの何か複雑な式

をしようとしておかしくなった。簡単な例として

def f(x,y):
    y=x

とかしておいて

x=np.zeros((3,3))
y=np.eye(3)

f(x,y)

とするとyが0行列になってほしいじゃないですか。参照渡しなんだから。

でも結果はそのまま渡す前とidも同じで

[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]

あれ?と思って調べたら(というかおそらく簡単な話なので逆に調べ方がわからなくて苦労、、、)、

関数の中で配列そのもの(要素ではなくて)に代入してしまうと、別の配列になってしまって

引数が変更されていない様子。

こういう時は参照渡しで受け取った行列をそのまま返すというのが必要で、

(要素ごとに変えるようなもの)

def f(x,y):
    y[...]=x

とか、

※三点リーダーはhttps://qiita.com/yubessy/items/cc1ca4dbc3161f84285e Ellipsistというらしい。

 配列の全要素を表す。

def f(x,y):
    y[:,:]=x

か、後ろの:が省略できるので

def f(x,y):
    y[:]=x

とすると、idも変わらず

[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]

とできた。

まあこれはいいのだが、、、逆パターンの

y=x[:]

はリストとNumpyの配列で振る舞いが違うとか、、、Pythonはなかなかよくわからん、、、

https://deepage.net/features/numpy-copyview.html

2020年5月 7日 (木)

マスクがもう無くなるので楽天で100枚入りのを昨日の夜注文したら今日の午前中に届いた。

近所のドラッグストアではどこへ行ってもマスクが全く売っていない。

全然業種の違うところ(タピオカ店とか)で売っているのが増えているそうで、私も店頭に並んでいるのを

見たことがある、がちょっと様子見していたら、、、本格的に家のマスクが底をついた。

もう仕方ないなと思って通販ならある、という噂を通じて楽天で。

選びようがないので、その日のレビュー評価順で上位だったこちらで注文。

https://item.rakuten.co.jp/vapeclub/mask100/

昨日の夜注文したら、なんと今日の午前中に届いた。ありがたや。税込み5980円でした。

10枚ずつ包装されてる。

20200506-114605

マスクを出したところ。普通に使えそう。

20200506-114714

実際に使ってみるとやはり中国製ではあるものの、

20200506-114844

普通に使えました。国産と比べてちょっとフィット感が、、、というのはあるけれど贅沢は言わない。

これで今月の非常事態宣言は少なくとも乗り切れる。

会社もほぼ在宅勤務(リモートワーク)とはいうものの、たまの出社はマスク必須になったし。

 

2020年5月 6日 (水)

巴里マカロンの謎(米澤穂信さん)を読んだ。なんと11年ぶりの小市民シリーズ最新刊。読者への挑戦状もあり、、、Stay Home時に読むのにぴったり。

どんなお話だったか完全に忘れてしまった小市民シリーズ、でもどれも面白くて過去の作品しらなくても大丈夫と思います。

巴里マカロンの謎、は新しくオープンしたお店にマカロンを注文すると四つあった、でもそのお店は三つ出すはず、四つ目の正体は?

紐育チーズケーキの謎、は巴里マカロンの謎で知り合ったある子が通う中学の文化祭でのお話、だが、これは最後のほうのセリフに笑う。

そして読者への挑戦状がある伯林あげぱんの謎。ジャムの代わりにマスタードが入っている揚げパンをロシアンルーレットのように4人が食べて一人当ったはずなのに誰も当たっていないと主張する。その謎は、、、

これも笑う。確かにここまでの情報で推理できるはずだ、と。

最後はまた1話目に知り合った子が飲酒の疑いをかけられて謹慎するのを助ける花府シュークリームの謎。

これは大団円(その子も、小山内さんも)でほほえましい。

人は死なないですが、ちょっとだけ悪意がある人が出てくる謎で、この緊急事態宣言の中 STAY HOME時に読むのにぴったりです。

20200505-123736

2020年5月 5日 (火)

高周波(RF・マイクロ波・ミリ波・5G)関連ニュース2020年5月4日 IEEE MTT-Sがコロナウイルスのの影響でバーチャル開催に、インテルの最速ゲーミングプロセッサ発表、高速差動線路は密結合か疎結合か、Viaの影響を高周波でなくす、など。

まあ仕方ないですが、IEEE MTT-Sが2か月延期してかつバーチャル開催になりました。MWCも中止になったし、今後もどんどんこういうのが起きそう。

The timeframe for the virtual event will be August 2020.

https://ims-ieee.org/travelandsafety

インテルのこの発表、ゲーミングPCと高周波関係なさそうですが、案外シミュレーションに使ってたりする(ターボブーストってやつ)

Intel Delivers World’s Fastest Gaming Processor

https://newsroom.intel.com/news/intel-delivers-worlds-fastest-gaming-processor/#gs.59am2m

高速差動線路は密結合か疎結合かという話、最近は高周波のロスの観点から疎結合もよく使われている件。

What is Differential Impedance and Why do We Care?

https://www.signalintegrityjournal.com/blogs/12-fundamentals/post/1665-what-is-differential-impedance-and-why-do-we-care

同じくViaの影響を高周波で避ける話

Minimizing the Effects of Vias on Very High-Speed Digital Signals

https://www.pcdandf.com/pcdesign/index.php/editorial/menu-features/14581-minimizing-the-effects-of-vias-on-very-high-speed-digital-signals

2020年5月 4日 (月)

大阪王将で焼きそばと餃子を食す。

こういうシンプルなのがたまに食べたくなる。美味しかったです。

20200313-182731 20200313-183056

2020年5月 3日 (日)

コロナウイルス、中国、日本、韓国、アメリカでの感染者数を指数関数とロジスティック関数でフィッティングした。(7/5更新)そりゃ連日東京で100人越えすればそうなるよな、、、という増加。アメリカは本格的に指数関数に近づいている。韓国も全然終息しない(一時終息とかいってなのはなんだったのか)

(緊急事態宣言延長で、以前に書いたものが長くなったので分割しました)

まずは日本のPCR陽性者数は厚生労働省が毎日報告してます。

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000164708_00001.html

中国のはWikiPediaに詳しい。

https://en.wikipedia.org/wiki/2019%E2%80%9320_coronavirus_pandemic_in_mainland_China

さて、感染症の微分方程式として

SIRモデル

SIRモデル(感染症の微分方程式、コロナウイルスなども)の計算をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP! 4段4次のルンゲクッタ法を使用。

SEIRモデル

SEIRモデル(コロナウイルス感染の微分方程式その2)をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpの自作式としてUP!ルンゲクッタ法を使用。

の計算ができる自作式をUPしましたが、データのフィッティングには

もっと簡単なSISモデルから出てくるロジスティック曲線を使います。

https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F

ではまずは中国本土の5/2までのデータ。

うーん、4月くらいからなんか人工的に見えるのは気のせいだろうか。

Corona_china_0502

日本は?

まずリニアスケール。17000人くらいが上限のロジスティック関数でよくフィッティングできる。

Corona_japan_linear_0502

ログスケールにすると、なんか3月末とそれ以降で関数形が大きく変わって見える。

5/7に8万人の患者、という予想には至らないようでそこは緊急事態宣言の効果は出てるんでしょう。

Corona_japan_log_0502

 

---

5/7更新

緊急事態宣言から1か月、8万人よりはずっと少ない。検査数も増えてないとはいえ、これはこれで成果ではないかと。

リニアスケール:

Corona_japan_linear_0507

ログスケール:

Corona_japan_log_0507

そして中国。狙ったように毎日1人とか2人とか増やしている。

逆に怪しいというのがわからんのかな(インフルエンザだってもっと患者いるだろう)。

Corona_china_linear_0507

 

5/17更新

本日から韓国も追加。こう比較するとまだ日本は一定になってない感じ。

Corona_japan_log_0517 Corona_china_log_0517 Corona_korea_log_0517

5/25追記

本日で緊急事態宣言が全国で解除。グラフではだいぶ収束はしているように見える(逆に韓国ちょっとずつ上がってる)。

Corona_japan_log_0525 Corona_korea_log_0525

中国はまあどこまで信用していいのか、、、ほとんど増えてない。

Corona_china_log_0525

 

5/30更新

今日からアメリカも追加。どの国も増えてるが、特にアメリカまったく減ってない感じがする。

これはリニアスケールのほうが分かりやすいので今日はそちらで。

Corona_korea_linear_0530 Corona_china_linear_0530 Corona_usa_linear_0530 Corona_japan_linear_0530

6/7更新

中国以外(まあどこまで正しいデータを出しているかは不明ですが)はまだまだ増えてますね。

USはひどすぎるが、韓国はなんで終息したみたいな雰囲気を醸し出したのか、、、

Corona_china_linear_0607 Corona_us_linear_0607 Corona_japan_linear_0607 Corona_korea_linear_0607

 

6/14更新:

東京で集団感染があったということで日本も増えてる、が韓国がめっちゃ増えてるとか中国も市場で感染とか、アメリカも全く減る気配がないなどまだまだ終息の見込みがない?

Corona_korea_linear_0613 Corona_japan_linear_0614 Corona_china_linear_0613 Corona_us_linear_0613

6/22更新:

どこも終息してないが、特にアメリカと韓国は増加の傾きが増えているようにみえる。第二波か、、、

Corona_korea_linear_0622 Corona_japan_linear_0622 Corona_usa_linear_0622 Corona_china_linear_0622

 

6/28更新:

どこも増加の速度が上がっているが、特にアメリカは指数関数に近づいているように見える、、、やばい。

Corona_korea_linear_0628 Corona_japan_linear_0628 Corona_china_linear_0628 Corona_usa_linear_0628

 

7/5更新:そりゃ連日東京で100人越えすればそうなるよな、、、という増加。

     アメリカは本格的に指数関数に近づいている。

Corona_korea_linear_0705 Corona_japan_linear_0705 Corona_us_linear_0705 Corona_china_linear_0705

2020年5月 2日 (土)

ハイライト十条店でカラフルジャンボチキンカツ ご飯大盛りを食す。Paypayが使えるようになってた。

定期的に食べたくなる。カラフルはトマトソース、チーズ、白雪(大根おろし)の3種盛り。

相変わらずカツがでかい。あ、Paypay使う時は注文時に言ってくれとのことでした。

20200321-141005 20200321-141006

ご飯も大盛りにすると丼一杯に出てきます。

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2020年5月 1日 (金)

松屋でごろごろ煮込みチキンカレー大盛をリピートで食す。やはり美味しい!

外出できないときですが、このカレーだけは完全防備で食べに来た。

実は、チェーン店の新メニューは基本、リピートしないと決めているのですが

これだけは別。何回でもリピートしたい。

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