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2024年9月

2024年9月30日 (月)

高周波・RFニュース 2024年9月30日 ロームのテラヘルツデバイス発表、Samsung Galaxy S24 FE分解・5Gミリ波AiP、TDKのESD可視化、MetaのQuest 3SはSnapdragon XR2 Gen 2 Platform、Huaweiのアルファシリーズアンテナ、6Gシンポジウムの内容解説、GSAの5Gレポート

・ロームのテラヘルツデバイス発表
202409301

体積を従来方式の1000分の1以下に小型化!業界最小のテラヘルツ波 発振デバイス・検出デバイスのサンプル提供を開始価格も従来方式の10分の1以下。低コストかつ省スペースでのテラヘルツ波アプリケーション開発が可能に

・Samsung Galaxy S24 FEの5Gミリ波AiP
202409303

 

 

・TDKのESD可視化

202409302

ESD対策成功の鍵: GNDパターン設計とESD保護部品の活用

・MetaのQuest 3SはSnapdragon XR2 Gen 2 Platform

Bringing mixed reality to the masses with Meta Quest 3S powered by Snapdragon

 

・Huaweiのアルファシリーズアンテナ

202409304

Huawei Launches Breakthrough Alpha Series Next-Generation Antenna Solution

・6Gシンポジウムの内容解説

Taste of the Autumn: 6G Profit, Policy & Tech Moves This Week

・GSAの5Gレポート

https://gsacom.com/reports/

Google Colab(Colaboratory)でPythonの高周波用ライブラリscikit-rfを使う(1)まずは準備とTouchstone形式でSパラメータファイルを読み込んでdB表示をする。事例はMarki MicrowaveのQuadplexer(4バンド分離)のs5pを使う。

Pythonの高周波用ライブラリscikit-rfはいろんな人にお勧めしている。最新バージョンはv1.3.0で、IEEEP370 de-embeddingやmultiline TRLも実装されてより使いやすくなった。

https://scikit-rf.readthedocs.io/en/latest/index.html

ただ、Python環境を作るのに苦戦している人も結構いて、またvenvで仮想環境を作るのも敷居が高いという話も聞く。

そこで、Pythonと有名なパッケージ(NumPy, Matplotlib, SciPy, Pandasなどなど)とAI関連のパッケージがすでに入っていて、Googleのアカウントさえあればだれでも使えるGoogle Colab(Colaboratory)を使って簡単に試せるようにしてみる。GPUやTPUも使えて、Googleドライブとも接続できて便利。さらにGoogleのAI、Geminiも搭載されていて分からなくなったら質問できるし、コードの続きを推定もしてくれる。

https://colab.research.google.com/?hl=ja

ただし、残念ながらscikit-rfは入っていない。でも使うようにできる方法はあるので1からやってみる。

まずリンクを開き、ファイル→ドライブの新しいノートブックを選ぶとUntitled0.ipynbというファイルができる。名前をここではscikitrf-01.ipynbに変更した。

こんな画面になっているはず。まさにJupyter Notebookと同じような画面になる。セルにプログラムを入力してSHIFT+ENTERで実行できる。

Scikitrf011

まずは!pip install scikit-rfとする。これでscikit-rfがインストールできる。ただしいったん閉じると消えてしまうことに注意。

これを毎回やらないといけない(Googleドライブに保存する方法があるがそれはまた別の機会に)。そんなに時間はかからない。

Scikitrf012

次はGoogleドライブをマウントする。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

とする。このノートブックは"/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/"に保存されている。

Scikitrf013

必要なパッケージをインポートする。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import skrf as rf
さて、いつも例題にTDKさんのSパラメータを使っているが、今回はMarki MicrowaveのQuadplexer(1つのアンテナからの入力は4つに分ける)を使う。

このファイルをGoogleドライブに置き、以下のようにしてTouchstoneフォーマットのSパラメータが読み込める。

path = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/"
ntwk = rf.Network(path + "MMPX-00002PSM.s5p")
これだけ。簡単!
dB表示で図示するにはntwk.plot_s_db()だけでOKだが…

Scikitrf014

 

何も指定しないと全部表示されてしまう。必要なものだけ表示するには

ntwk.plot_s_db(m=1, n=0)のようにする。注意する点としてはm, n はSmnの添え字を表すが、1から始まるのではなく0始まり。

なのでS21を表示させたかったらm=1, n=0にする。ここではS21,S31,S41,S51をプロットしてみる。

Scikitrf015

確かにQuadplexerになってる。ただ周波数の単位がHzでe+10がごちゃごちゃしている。

周波数だけ変換してもいいのだが、読み込むときに単位を設定するのが簡単。f_unitを使う。

ntwk = rf.Network(path + "MMPX-00002PSM.s5p", f_unit="GHz")

Scikitrf016

予期した通りの結果になった。またrf.stylely()というのを使うともうちょっとすっきりしたグラフになる。

Scikitrf017

Y軸の範囲を変えたいときはmatplotlibのplt.ylim範囲を使えばいい。

Scikitrf018

あと便利なのはntwk["0-10ghz"]みたいに直接周波数を使ってスライシングできる。

 

Scikitrf019

ここまでをまとめてテキストデータにしておく。


!pip install scikit-rf

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import skrf as rf
rf.stylely()

path = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/"
ntwk = rf.Network(path + "MMPX-00002PSM.s5p", f_unit="GHz")

ntwk.plot_s_db(m=1, n=0)
ntwk.plot_s_db(m=2, n=0)
ntwk.plot_s_db(m=3, n=0)
ntwk.plot_s_db(m=4, n=0)
plt.ylim(-100, 0)

たったこれだけでなかなかきれいな表示ができる。次はスミスチャートを描いてみよう。

2024年9月29日 (日)

松屋でごろごろチキンのバターチキンカレーをいただく。どちらかというと通常のごろチキがスパイシーで好きだが、これもチキンが本当にごろごろでとても美味しい。

松屋で期間限定でごろごろチキンのバターチキンカレーが出たということでご飯大盛で注文。

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とにかく本当にごろごろチキンが入っていて、バターチキンの味もよく、とても美味しい。どちらかというとスパイシーな通常ごろチキの方が好きだがこれも甲乙つけがたい。

2024年9月28日 (土)

「ビートルジュース ビートルジュース」をIMAXレーザーで観てきた。すごかった。痛そうなシーンとギャグシーンが次々と出てくる。マイケルキートン言われないと全くわからない。一番面白かったのはウィレムデフォー。終盤で驚き、エンドクレジットで笑う。

IMAXレーザーで観てきた。

20240928-115335

ポスターもらった。表が実際の俳優さんで、

20240928-153956

裏が日本語吹き替え版の声優さんという凝った作り。

20240928-154005

とにかくすごい物を見たという感じ。前作は全く覚えてないが、ウィノナ・ライダーなどは再演だそう。

まあまあ人が簡単に死ぬのと、あの世では死んだときのままの状態で生きて?いる。おじいさんが…

痛そうなシーン(一番はドロレスのあれ)が続くのと、それに輪をかけてギャグシーンが続く。

ビートルジュースのキャラは最高に不謹慎で面白かった。これがマイケル・キートンだとは言われてもわからないくらいノリノリ。

それとウィレム・デフォーが面白過ぎ。こんな役やってくれるんだな。面白いと言えばあの歌も「お前が歌うんかい!」で笑った。

娘のアストリッドの服が破れていると思ったらああいうファッションだったのもびっくり。

ミニチュアやミニチュア風CGも効果的に使われていた。

そしてラスト近く。え!そんな…と思ったらそういう。ビートルジュース ビートルジュース ビートルジュースという続編ができそう。

エンドクレジットは立たない方がいいです。笑えます。BOB…

2024年9月27日 (金)

高周波・RFニュース番外編3 2024年9月27日 iFixitがiPhone 16 Pro / iPhone 16 Pro Maxを分解。やっぱり5Gミリ波AiPはボタンに置き換わっているらしい。はっきり目につくミリ波アンテナとは別に上の方にくりぬかれたようなところがあってそこにもある?

今週はiPhone 16関係の話ばかりだった。

More Modular Than Ever Before: iPhone 16 Pro and Pro Max Teardown

でやっぱりカメラボタンが入ったことで5Gミリ波AiP(Antenna in Package)がなくなっているぽい。

でわかりやすい細長いアンテナ以外に、上の方にくりぬかれた部分があってこれがミリ波アンテナと関係?と推測されている。

CTでもよくわからん…しかしこのCTの3Dぐるぐる回す奴は面白いです。

202409271

MLB(Main Logic Board)はやっぱりSkyworksのSky5が目立つ。今年はChip IDないのかな。

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明石公園(明石城跡)へ行ってきた。なかなかの眺め。ドラクエウォークで日本100名城として出てきた。

明石駅から降りてすぐです。

20240904-115711 20240904-115658 20240904-115610

20240904-115959

日時計がちょうど12時を指していた。

20240904-120032

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一番高いところからの眺め。

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でドラクエウォークではこの場所は日本100名城になっている。

20240904-121538

これをタッチすると登城達成になった!

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2024年9月26日 (木)

生島神社(尼崎)でお参り。

偶然通りかかった神社です。

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2024年9月25日 (水)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(15)独立成分分析(ICA、教師なし学習)でバンドパスフィルタ(BPF)の次数が異なるもの(減衰がちがうもの)を2軸で特徴付けできるかPythonとscikit-learnでやってみる。

主成分分析、因子分析とやってきたので今回は独立成分分析(ICA)をやってみる。

https://datachemeng.com/independentcomponentanalysis/

いつものようにデータは次数の違うバンドパスフィルタ。

Filterpca3_20240912163601

scikit-learnにはFastICAというのがインプリメントされている。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.FastICA.html

コードはこちら(今までと異なるところのみ)

from sklearn.decomposition import FastICA
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(data)
X_scaled = scaler.transform(data)
ica = FastICA(n_components=2)
X_ica = ica.fit_transform(X_scaled)

 

結果はこちら。これでもちゃんと分離できている。

Rfica1

2軸の成分。これもPCAやFAとよく似た形になった。

Rfica2

ということで、この事例に限れはPCA、FA、ICAどれでも分離できた。もうちょっと差が出る例は探す。

2024年9月24日 (火)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(14)因子分析(FactorAnalysis、教師なし学習)でバンドパスフィルタ(BPF)の次数が異なるもの(減衰がちがうもの)を2軸で特徴付けできるかPythonとscikit-learnでやってみる。主成分分析(PCA)より綺麗に分かれた。

前回は主成分分析を行ったが、今回は因子分析。

因子分析のメリットや結果の見方を具体例から解説

前回と同じく、次数が違うバンドパスフィルタを解析してみる。

Filterpca3

因子分析もscikit-learnで簡単にできる。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.FactorAnalysis.html

コードはこんな感じ。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import FactorAnalysis

data_label = np.load("filter_PCA.npz")
data = data_label["data"]
label = data_label["label"]
data = 10*np.log10(data[:, :, 3]**2 + data[:, :, 4]**2)

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(data)
X_scaled = scaler.transform(data)
fa = FactorAnalysis(2, max_iter=5000)
X_FA= fa.fit_transform(X_scaled)
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
plt.scatter(X_FA[np.argwhere(label==3)[:,0],0], X_FA[np.argwhere(label==3)[:,0],1], c="r", label="3rd")
plt.scatter(X_FA[np.argwhere(label==5)[:,0],0], X_FA[np.argwhere(label==5)[:,0],1], c="g", label="5th")
plt.scatter(X_FA[np.argwhere(label==7)[:,0],0], X_FA[np.argwhere(label==7)[:,0],1], c="b", label="7th")        
plt.legend()
plt.grid()
plt.xlabel("PC1")
plt.ylabel("PC2")

結果:

Filter_fa1

おお、PCAよりきれいに分離している。

コンポーネントの係数はだいたい似てる。

Filter_fa2

 

2024年9月23日 (月)

「黒牢城」(米澤穂信さん)をようやく読んだ。すごかった。黒田官兵衛が荒木村重に有岡城に幽閉されていた史実をベースに、その官兵衛が安楽椅子探偵のように城内で起こる怪事件を解決していくミステリ。そして驚愕の真相が立て続けに。ラストは史実に基づくけど本当によかった。

だいぶ前から読もうと思っていたけれどずっとばたばたしていて読めなかった。

ようやく読めた!すごかった!

20240921-162703

アマゾンリンク:https://amzn.to/3Zxl0Un

あらすじは

本能寺の変より四年前、天正六年の冬。織田信長に叛旗を翻して有岡城に立て籠った荒木村重は、城内で起きる難事件に翻弄される。動揺する人心を落ち着かせるため、村重は、土牢の囚人にして織田方の智将・黒田官兵衛に謎を解くよう求めた。事件の裏には何が潜むのか。戦と推理の果てに村重は、官兵衛は何を企む。

というもの。

誰も近づけなかった密室で矢で殺されていた事件、2つの首のうち大将首はどちらかという難問、密偵を帯びた僧が御前衆と共に殺されていた事件、そして撃てる場所がないはずなのに銃を撃てたのは、という難問。

これらは別々の事件と思われていたが、、、という驚愕の真相と官兵衛の思惑に驚く。

最期は史実の通りなんですが、よかった…とにかく面白いのでお勧めです。

実は有岡城、今住んでいるところからめちゃくちゃ近いので城址を見に行ってこようかなと思う。

2024年9月22日 (日)

ドラクエウォーク 第15章 燃ゆる騎士とサイドストーリーやっと終わった…ブレアを倒すのにとても時間がかかった。せかいじゅのしずく5本使いきった。

イベントなどが多いので本ストーリーがおろそかになっていた。台風で出られないのでここで公開されているものを全部終わらせようとした。

とにかく第15章10話のブレアが倒せない状態だったのをせかいじゅのしずくMAXの5本用意して挑み、やっとのことで倒せた。

20240829-124957

と思ったらサイドストーリーがあって、この最後のブレアもまあまあ強くて苦戦。でも何とか倒した。

20240901-154710

これでいつ16章が出ても大丈夫だが、、、無課金なので武器がしょぼく、レベル上げないと勝てない。。。

20240901-154744

2024年9月21日 (土)

高周波・RFニュース番外編2 2024年9月21日 iPhone 16/iPhone 16 Pro の5Gミリ波モデルも分解。今までメインロジックボード(MLB)についていたアンテナが別基板に移ってる。UWBアンテナはそのお隣。ミリ波コネクタらしきものも変わった?iFixitの動画も出てきた。

今朝はミリ波なしモデルの分解を見た。

 高周波・RFニュース番外編 2024年9月21日 iPhone 16 Pro/iPhone 16 Pro MaxをTechInsightsとREWA technologyが分解、MLBは一回り小さくなってRFはSkyworksとBroadcomが目立つ。フレキの構成もだいぶ変えていて、目につくのは金属に覆われたバッテリー。ただミリ波モデルじゃなかった。

先ほど見た分解はミリ波モデルだった。

iPhone 16 Pro TEARDOWN - Apple's Secret Changes REVEALED

202409215

Why So Serialized? iPhone 16 Teardown/Repairability

202409216

どちらの動画も映し方がいまいちで、かつもう一個あるはずのアンテナをちゃんと映してくれてない…というか分解というより破壊だな…

まあそれでもミリ波アンテナはどちらもMLBの上から別基板に移っているようだ。UWBアンテナがその隣だろう。

で、16の方はいままで通りのコネクタっぽいのでミリ波FEMはこの基板に入っていそうだが、16 Proの方は正方形のコネクタでミリ波直接つないでいるっぽい。最初ミリ波SiPが隣にあるのかと思ったがたぶん違うな…

ミリ波モデルのMLBの詳細が出たらまた書く。

追記:

iFixitの分解動画も出た。

 

高周波・RFニュース番外編 2024年9月21日 iPhone 16 Pro/iPhone 16 Pro MaxをTechInsightsとREWA technologyが分解、MLBは一回り小さくなってRFはSkyworksとBroadcomが目立つ。フレキの構成もだいぶ変えていて、目につくのは金属に覆われたバッテリー。ただミリ波モデルじゃなかった。

まずTechInsightsから。

Apple iPhone 16 Pro Max (A3295) Teardown

RFはやはりSkyworksのSky5が多い。Broadcom(Avago)も目立つ。Wi-FiはUSIだけどミリ波モデルじゃなかった…(物理SIMがあるかないかですぐ判別できる)

202409213 202409212

次はREWA Technology。

iPhone 16 Pro Teardown--What is New?

一番目立つのは金属で覆われたバッテリーだけれど、フレキの構成なども以前と変えてきてるな、という印象。

MLB(Main Logic Board)も以前より一回り小さくなっている。

202409214 202409211

これもミリ波モデルではなかった。またミリ波モデルが出てきたら見てみる。

追記:

高周波・RFニュース番外編2 2024年9月21日 iPhone 16 Pro/iPhone 16 Pro の5Gミリ波モデルも分解。今までメインロジックボード(MLB)についていたアンテナが別基板に移ってる。UWBアンテナはそのお隣。ミリ波コネクタらしきものも変わった? 

 

 

その他の分解動画。

iPhone 16 Pro Max Teardown | Disassembling Parts

Apple iPhone 16 Pro Teardown: First Time on YouTube! | Inside Apple’s New Beast

「トランスフォーマー/ONE」をIMAXレーザー3Dで観てきた。面白かった!まだオプティマスプライムという名前すらなく変形もできない若い鉱山労働者が成長していく物語で、前半はコメディ(カセットに息を吹く…)、後半はすごいバトルと驚愕の展開。これが公式設定になる?

せっかくなので、ということでIMAX レーザー3Dで観てきた。想像していたよりはるかに面白かった。

20240920-123927

名前からしてオプティマスプライムでもない若いオートボットで変形もできず、鉱山で働くオライオンパックスが主人公。ただ何かを成し遂げようとしている。親友のD-16(これが最後にああなるとは…これが正式設定になるの?)と共に働くが、憧れのセンチネルプライムの真実を知ってしまい…というストーリー。

前半はとにかくコミカルに笑わせてくる。ファミコンのようにカセットに息を吹きかけるのに笑ったのと、

字幕はビッグヤバトロンになっていたがB-127(バンブルビー?)がずっとBigAssTronと言っていた。

殴られると頬が変形したり、まぶたがうごいたりとオートボットが人間らしい。

後半は打って変わってハードな展開に。あることで変形能力を身に着けた4人が強敵に挑む。

ただし最初の変形は慣れてないのでボロボロでそれも笑える。

そこからはすさまじいバトルと、燃える展開が続き、最後の衝撃の…って最初にも書いたけどこの設定今までなかったよね?オプティマスプライムの誕生とメガトロンの誕生。

これが正式設定になるのかな。それはそれで面白い。

 

2024年9月20日 (金)

高周波・RFニュース 2024年9月20日 IEEE Microwave Magazineの特集はGaN、InPなどのミリ波半導体、TechInsightsのGoogle Pixel 9分解動画、5G AmericasのIMT2030についてのホワイトペーパー、3GPPのオーストラリアサミット、QorvoのDOCSIS4.0用パワーダブラー、Nokia6G解説

・IEEE Microwave Magazineの特集はGaN、InPなどのミリ波半導体

202409201

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668

・TechInsightsのGoogle Pixel 9分解動画
202409202

 

・5G AmericasのIMT2030についてのホワイトペーパー

202409203

5G Americas Studies 6G Vision Outlined by ITU Framework

・3GPPのオーストラリアサミット

Australia summit on Mission Critical Standards

・QorvoのDOCSIS4.0用パワーダブラー

202409204

Qorvo® Unveils Industry’s First 24V Power Doubler for DOCSIS® 4.0

・Nokiaの6G解説

202409205

A single Technology Stack will catalyze a wave of 6G devices and innovations

 

・TDKのPoC用インダクタ

車載SerDes(LVDS)同軸ケーブル伝送に適したPoCフィルタ用インダクタとは?

※追記

早くもiPhone 16 Proの分解動画が出た。

 

餃子の王将で9月限定メニューの野菜たっぷり酸辣湯麵をいただく。酸辣湯麺は好きなのでもうちょっと酢と辛みが欲しかったが、野菜は本当にたっぷりで美味しかった。フェアセットBで餃子3個もつけた。

酸辣湯麵は本当に好きなので迷わず注文。

野菜はほんとうにたっぷりだった。ただ、もうちょっと酢が効いていた方がと思ったが、それは卓上のお酢とラー油で調整可能。

なかなか美味しかったです。

20240906-150749 20240906-150848

2024年9月19日 (木)

円孤の計算(弧長と矢高から弦長を求める)をいろんなLLMにやってもらう。どれも手順は合ってるがPythonのプログラムまであってたのはChatGPTとMistral Large2でGemini1.5ProとClaude3.5Sonnetは反復計算うまくない。ただどれも例が弧長10、矢高2で同じもの学習してそう。

先日はChatGPTに聞いて完璧な答えだった。

Chapgpt1_20240910193801

Chapgpt2_20240910193801

Mistal Large2も同じく。

Mistral1 Mistral2

どちらもSciPyのfsolveを使ってうまく解いてる。

Google Gemini 1.5 Proは?

Gemini Gemini2

うーん反復計算がいまいちで、なんどかやり直してもらっても直らない。

Claude3.5 Sonnetは?

Claud1 Claude2

これも全然収束しない。

でもどのPythonのコードも弧長10、矢高2にしていて、これはたぶん同じものを学習しているんだと思うが

なぜこういう差がでるのかな。

2024年9月18日 (水)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(13)主成分分析(PCA、教師なし学習)でバンドパスフィルタ(BPF)の次数が異なるもの(減衰がちがうもの)を2軸で特徴付けできるかPythonとscikit-learnでやってみる。かなり綺麗に分かれた。

さて今回は主成分分析。

主成分分析とは? 例を使って活用方法とメリットをわかりやすく解説

高周波用途でぱっと思いつくのは、RFモジュールのように複数の測定項目があるものを少ない軸で特徴付けること。

だが、いい例がない(そもそも実際の測定値だせないし)。

そこで、バンドパスフィルタで次数が異なって減衰が異なるものの周波数特性を与えてどうなるかやってみた。

次数が3,5,7の時の代表的な波形。

Filterpca4

これを中心周波数や帯域も乱数で振ったモンテカルロシミュレーションでデータを作った。

Filterpca3

PCAはscikit-learnで簡単にできる。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

コードはこんな感じ。


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

data_label = np.load("filter_PCA.npz")
data = data_label["data"]
label = data_label["label"]
data = 10*np.log10(data[:, :, 3]**2 + data[:, :, 4]**2)
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(data)
X_scaled = scaler.transform(data)
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X_scaled)
X_pca = pca.transform(X_scaled)
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
plt.scatter(X_pca[np.argwhere(label==3)[:,0],0], X_pca[np.argwhere(label==3)[:,0],1], c="r", label="3rd")
plt.scatter(X_pca[np.argwhere(label==5)[:,0],0], X_pca[np.argwhere(label==5)[:,0],1], c="g", label="5th")
plt.scatter(X_pca[np.argwhere(label==7)[:,0],0], X_pca[np.argwhere(label==7)[:,0],1], c="b", label="7th")        
plt.legend()
plt.grid()
plt.xlabel("PC1")
plt.ylabel("PC2")

 

結果。おお、綺麗に分かれた。分離するだけなら1軸で行けるな。

Filterpca1

それぞれの軸の係数をプロットすると、PC1は減衰量そのもの、PC2は落ちかけのところのばらつきを見ている感じか。減衰が深い物はばらつきがおおきいので上のグラフは納得。

 

Filterpca2

 

 

2024年9月17日 (火)

高周波・RFニュース 2024年9月17日 Microwave Journalの特集は車載(CISPR 25,UWB)とアンテナ、付録は軍用レーダ用フィルタ、iFixitのGoogle Pixel 9 Pro Fold分解でミリ波モジュール確認、Vishayのインダクタのラインナップ増加

・Microwave Journalの特集は車載(CISPR 25,UWB)とアンテナ

202409171

CISPRと書いてシスプルと読みます。

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

・付録は軍用レーダ用フィルタ

202409172
https://www.microwavejournal.com/publications/1/editions/340

・iFixitのGoogle Pixel 9 Pro Fold分解でミリ波モジュール確認
202409173

https://www.youtube.com/watch?v=xNKCg6aJJLE

Googleはオフィシャルに内部構造もだしている。

202409174

Google’s Pixel 9 Pro Fold Nudges Foldables Toward Repairability

・Vishayのインダクタのラインナップ増加

Vishay Intertechnology Expands Inductor Product Line to Enhance Sourcing Flexibility and Performance for Customers

・Mini-Circitsの30GHzまでのIQミキサ

Mini-Circuits Introduces GaAs HBT MMIC IQ Mixer from 10 to 30 GHz

2024年9月16日 (月)

すき家でタンドリーチキンカレー、ココイチでカシミールチキンカレー(タンドリーチキン入り)をいただく。全体としてはココイチの方がスパイシーで美味しかったが、すき家のチキンはものすごくやわらかい。

すき家のタンドリーチキンカレー。ノーマルのカレーはあまり辛くなくてちょっといまいちだが、このタンドリーチキンと一緒にスパイシーなソースがかかっていて美味しくなっている。このチキンがスプーンですぐほぐれるほど柔らかい。

20240816-134128 20240816-134131

ココイチのカシミールチキンカレー。こちらはスパイシーで深いソース。ジャガイモも入って美味しい。

2辛の大盛にしてみたがもうちょっと辛くてもよかったかな。

20240910-114908 20240910-114910

2024年9月15日 (日)

松屋で店舗限定の水煮牛肉~四川風牛肉唐辛子煮込み~をいただく。これは唐辛子の輪切りも大量に入って松屋史上最高の辛さではなかろうか。私は辛い物好きなので全然大丈夫でなかなか美味しかった。特盛ご飯がすぐ枯渇。お漬物で口直しでできるのもいい。

松屋が店舗限定で水煮牛肉を出しているということを知って、店舗探すと結構近くの松屋がそうだった。
早速注文。これを注文している人も多かった。

20240912-114148 20240912-114152

見た感じ辛そうですが、その通り、辛いです。唐辛子の辛さと花椒の痺れもある。

唐辛子の輪切りが大量に入っていた。辛い物好きな私にはもうちょっと辛くても大丈夫。

肉よりキャベツが目立ってますが肉も十分の量。

あと何気にお漬物がついているのがポイント高し。最後に口直しができる。

ご飯は特盛にしたがすぐに枯渇する勢いでなくなった。これはぜひレギュラー化してほしい。

2024年9月14日 (土)

映画「スオミの話をしよう」を観てきた。長澤まさみさんの七変化がすごかった。背も高いので宮澤エマさん(薊って読めない…)と並ぶとめちゃ目立つ。エンドクレジットで三谷幸喜さんの出現順に驚いたり。スオミという意味が全然予想してなかったものだったり。自動検出してたら…

公開初日に観てきました。みんなが柿ピー食べてる映画でした。あとこれがおいしそうだった。

https://cookpad.com/jp/recipes/19216554-%E3%83%88%E3%83%9E%E3%83%88%E3%81%A8%E3%83%A2%E3%83%83%E3%83%84%E3%82%A1%E3%83%AC%E3%83%A9%E3%83%81%E3%83%BC%E3%82%BA%E3%81%AE%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%83%83%E3%82%BF

20240913-132953

どっかんどっかん笑わせにくるコメディかなと思っていたら全然違いました。ちょっとくすりとくる場面があるくらい。

でもその分、役者さんどうしの会話劇で魅せる。5人の元夫たちのキャラクターがよくたってる。あと乙骨という名字を呪術廻戦以外で初めて聞いた。なんか意味があるのかな?

それとやはり長澤まさみさんの七変化がすごかった。特に最後の方の憑依。

謎の女役の宮澤エマさんも好きな俳優さんですが(あざみ=薊が読めないのと名字が…)長澤まさみさんの背がとても高いのですごいコントラストになっていた。

あとは子役がいい味出してた。

最後のダンスは…あれはこけた。スオミの意味か…

Suomi

エンドクレジットで三谷幸喜さんの出現順に驚いたり、すごく短いのに驚いたり。まあほぼ館の中だから…

 

2024年9月13日 (金)

全く偶然、トムとジェリーラッピングの阪急電車(トムとジェリー号)に乗った。神戸線、宝塚線、京都線でデザインが少しずつ違うらしい。

今日、阪急の神戸線に乗ろうとしたらこれが!

20240901-152917  20240901-154339 20240901-154342 20240901-154359

20240901-1553331_20240901185901

 20240901-155348

まさかトムとジェリーと阪急がコラボするとは。

https://www.hankyu.co.jp/area_info/TOMandJERRY_HANKYU2024/index.html

神戸線、宝塚線、京都線でデザイン違っていてさらにバスや能勢電鉄まであるとか。

そういやポートタワーもデザインに入っていたな。


2024年9月12日 (木)

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

続きを読む "高周波&数値計算関係記事リンク集" »

高周波・RFニュース 2024年9月12日 BroadcomのWi-Fi7フロントエンドモジュールはTower SemiconductorのRF-SOIを使用、NXPの産業・IoT向けUWBチップ、InfineonのGaN 300mm、Qualcommの6Gウェビナー、Ericssonの鉄道向けソリューション

・BroadcomのWi-Fi7フロントエンドモジュールはTower SemiconductorのRF-SOIを使用

Tower Semiconductor Sets a New RFSOI Standard with Broadcom’s Wi-Fi RF Front-End Modules for Next-Gen Mobile Applications

202409121

・NXPの産業・IoT向けUWBチップ

NXP Combines Ultra-Wideband Secure Ranging and Short-Range Radar to Enable Autonomous Industrial and IoT Applications

202409122

・InfineonのGaN 300mm

Infineon pioneers world’s first 300 mm power gallium nitride (GaN) technology – an industry game-changer

202409123

・Qualcommの6Gウェビナー

6G Foundry: How will adaptive intelligence in 6G transform wireless connectivity?

202409124

・Ericssonの鉄道向けソリューション

Ericsson gears up for InnoTrans 2024 with mission-critical solutions for railways

・GSAレポート

5G-Standalone September 2024

 

 

2024年9月11日 (水)

ずっとカシオの高精度計算サイトの自作式で2番目のアクセスの円の計算(弧長と矢高から弦長を求める)をChatGPTにやってもらってPythonでプログラムを書いてもらった。scipyのfsolveを使って完璧にできた。

高精度計算サイトkeisan.casio.jpにあげている自作式でこれがアクセス数2位。

 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

こういうのはありそうで計算できるサイトがあまりない。というのは何らかの近似計算が必要なので。

じゃあChatGPTに聞いたらできる?とやってみた。

完璧な回答。

Chapgpt1

でPythonでプログラムを作ってもらったがこれもSciPyのfsolveを使って完璧にできた。

 

Chapgpt2

他の生成AIでもやってみよう。

高周波・RFニュース 2024年9月11日 FCCによると新Apple Watchにも60GHz隠し通信、5G AmericasのWRC-23についての新ホワイトペーパー、FCCのFull Duplexなど6GについてのWG、TDKの金属端子車載MLCC、Fujikuraが逓倍器でRFIC Symposium 2024論文賞受賞

・FCCによると新Apple Watchにも60GHz隠し通信
2024/9/9に更新されたデータ

https://fcc.report/FCC-ID/BCG-A3001/

202409111

・5G AmericasのWRC-23についての新ホワイトペーパー

WRC-23 Challenges Set the Stage for North American Drive Towards 5G-Advanced and 6G

202409112

・FCCのFull Duplexなど6GについてのWG

Full Duplex, XR and ATSC 3.0 in FCC 6G Working Group’s Horizon

・TDKの金属端子車載MLCC

積層セラミックコンデンサ: 車載用低抵抗タイプ金属端子付き多連型メガキャップの開発と量産

202409113

・Fujikuraが逓倍器でRFIC Symposium 2024論文賞受賞

Fujikura News9月号(No. 499)を発行

202409114

 Gartner® Hype Cycle™ レポート

https://p.qorvo.com/hype-cycle-qorvo.html

2024年9月10日 (火)

高周波・RFニュース 2024年9月10日 iPhone16が発表されたが、今年も日本モデルにミリ波対応はなし。iPhone16 Pro, Apple Watch, AirPodsの内部構造も。三つ折りスマホ、Huawei Mate XTの説明会も観ていた。

さきほどApple Event 2024を見た。

 

で早速仕様が出ていたので見てみる。

日本

https://www.apple.com/jp/iphone-16-pro/specs/

Iphone161

アメリカ

https://www.apple.com/iphone-16-pro/specs/

Iphone162

今年も日本にミリ波なしか…これでは普及するわけないな。

あと内部構造がいろいろ出てたので写真を。

Apple Watch 

SiPが見えている。

Iphone163

AirPods

アンテナは変わってなさそう。

Iphone164

iPhone16 Pro

Iphone165

三つ折りスマホ、Huawei Mate XTの説明会はこちら。

2024年9月 9日 (月)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(12)教師なし学習でバンドパスフィルタ(BPF)の中心周波数ずれのG/NG判定をPythonとtslearn(時系列ライブラリ)のTime series K-meansでクラスタリングとして行う。64クラスタにしても完全にG/NG判定はできなかった…

以前、教師あり学習でBPFの周波数ずれのG/NG判定をやってみた。

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(9)教師あり学習でバンドパスフィルタ(BPF)の中心周波数ずれのG/NG判定をPythonとKeras 3.0を使って畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で行う。精度が99%を超えるようになった。

その時はまずまずだったが、今回は教師なし学習でやってみる。データはこの時使ったものと同じ。

G_ngdnn01_20240902191401

使うのは前回も使ったtslearn。

 高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(10) Pythonの時系列用ライブラリtsleanを使ってRFフィルタ(LPF、BPF、HPF)のSパラメータ周波数特性がクラスタリング(教師なし学習)できるか見てみる。まずはTime Series K-means法で。

コードはこんな感じ。最後にG/NGが正しいかを出力している。


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tslearn.utils import to_time_series
from tslearn.clustering import TimeSeriesKMeans
from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance

data_label = np.load("G_NG.npz")
data = data_label["data"]
s21dB = 10*np.log10(data[:, :, 3]**2 + data[:, :, 4]**2)
s21dB = to_time_series(s21dB)
n = 4
s21dB_scaled = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(s21dB)
km = TimeSeriesKMeans(n_clusters=n, verbose=True, random_state=42)
pred = km.fit_predict(s21dB_scaled)
freq = np.linspace(0.1,20,s21dB.shape[1])
fig = plt.figure(figsize=(12,8))

for yi in range(n):
    plt.subplot(2, 2, yi + 1)
    for xx in s21dB[pred == yi]:
        plt.plot(freq, xx.ravel(), "b-", alpha=.1)
        plt.ylim(-60, 0)
        #plt.tick_params(labelsize=5)
        plt.xlabel("Frequency[GHz]")
        plt.ylabel("S21[dB]")
        plt.grid(True)
    plt.text(0.1, 0.25,'Cluster %d' % (yi + 1),transform=plt.gca().transAxes)
plt.tight_layout()
label = data_label["label"]
for i in range(n):
    num = label[pred == i].shape[0]
    num2 = int(label[pred == i].sum())
    if num == num2:
        print(f"Cluster{i+1} : クラスタに含まれる個数:{num} クラスタの中のGの個数:{num2}  G判定OK")
    elif num2 == 0:
        print(f"Cluster{i+1} : クラスタに含まれる個数:{num} クラスタの中のNGの個数:{num2}  NG判定OK")
    else:
        print(f"Cluster{i+1} : クラスタに含まれる個数:{num} クラスタの中のGの個数:{num2}  G/NG判定×")

ではまず4クラスタ。

Gng2

Cluster1 : クラスタに含まれる個数:2434 クラスタの中のGの個数:1929 G/NG判定×
Cluster2 : クラスタに含まれる個数:2537 クラスタの中のGの個数:2537 G判定OK
Cluster3 : クラスタに含まれる個数:2525 クラスタの中のGの個数:2525 G判定OK
Cluster4 : クラスタに含まれる個数:2504 クラスタの中のGの個数:2052 G/NG判定×

これはだめだな。ということでどんどんクラスタ数増やしていって64クラスタ。

 

Gng1

Cluster1 : クラスタに含まれる個数:132 クラスタの中のGの個数:132 G判定OK
Cluster2 : クラスタに含まれる個数:161 クラスタの中のGの個数:161 G判定OK
Cluster3 : クラスタに含まれる個数:203 クラスタの中のGの個数:203 G判定OK
Cluster4 : クラスタに含まれる個数:142 クラスタの中のGの個数:142 G判定OK
Cluster5 : クラスタに含まれる個数:157 クラスタの中のGの個数:157 G判定OK
Cluster6 : クラスタに含まれる個数:178 クラスタの中のGの個数:178 G判定OK
Cluster7 : クラスタに含まれる個数:156 クラスタの中のGの個数:156 G判定OK
Cluster8 : クラスタに含まれる個数:147 クラスタの中のGの個数:147 G判定OK
Cluster9 : クラスタに含まれる個数:141 クラスタの中のGの個数:141 G判定OK
Cluster10 : クラスタに含まれる個数:141 クラスタの中のNGの個数:0 NG判定OK
Cluster11 : クラスタに含まれる個数:175 クラスタの中のGの個数:175 G判定OK
Cluster12 : クラスタに含まれる個数:133 クラスタの中のGの個数:133 G判定OK
Cluster13 : クラスタに含まれる個数:139 クラスタの中のNGの個数:0 NG判定OK
Cluster14 : クラスタに含まれる個数:173 クラスタの中のGの個数:173 G判定OK
Cluster15 : クラスタに含まれる個数:159 クラスタの中のGの個数:159 G判定OK
Cluster16 : クラスタに含まれる個数:178 クラスタの中のGの個数:178 G判定OK
Cluster17 : クラスタに含まれる個数:176 クラスタの中のGの個数:176 G判定OK
Cluster18 : クラスタに含まれる個数:183 クラスタの中のGの個数:183 G判定OK
Cluster19 : クラスタに含まれる個数:130 クラスタの中のGの個数:130 G判定OK
Cluster20 : クラスタに含まれる個数:161 クラスタの中のGの個数:161 G判定OK
Cluster21 : クラスタに含まれる個数:162 クラスタの中のGの個数:162 G判定OK
Cluster22 : クラスタに含まれる個数:174 クラスタの中のGの個数:174 G判定OK
Cluster23 : クラスタに含まれる個数:206 クラスタの中のGの個数:206 G判定OK
Cluster24 : クラスタに含まれる個数:127 クラスタの中のGの個数:127 G判定OK
Cluster25 : クラスタに含まれる個数:136 クラスタの中のNGの個数:0 NG判定OK
Cluster26 : クラスタに含まれる個数:173 クラスタの中のGの個数:173 G判定OK
Cluster27 : クラスタに含まれる個数:136 クラスタの中のGの個数:136 G判定OK
Cluster28 : クラスタに含まれる個数:191 クラスタの中のGの個数:191 G判定OK
Cluster29 : クラスタに含まれる個数:168 クラスタの中のGの個数:168 G判定OK
Cluster30 : クラスタに含まれる個数:175 クラスタの中のGの個数:97 G/NG判定×
Cluster31 : クラスタに含まれる個数:160 クラスタの中のGの個数:160 G判定OK
Cluster32 : クラスタに含まれる個数:169 クラスタの中のGの個数:169 G判定OK
Cluster33 : クラスタに含まれる個数:159 クラスタの中のGの個数:159 G判定OK
Cluster34 : クラスタに含まれる個数:199 クラスタの中のGの個数:199 G判定OK
Cluster35 : クラスタに含まれる個数:167 クラスタの中のGの個数:167 G判定OK
Cluster36 : クラスタに含まれる個数:132 クラスタの中のGの個数:132 G判定OK
Cluster37 : クラスタに含まれる個数:158 クラスタの中のGの個数:158 G判定OK
Cluster38 : クラスタに含まれる個数:168 クラスタの中のGの個数:168 G判定OK
Cluster39 : クラスタに含まれる個数:182 クラスタの中のGの個数:182 G判定OK
Cluster40 : クラスタに含まれる個数:188 クラスタの中のGの個数:188 G判定OK
Cluster41 : クラスタに含まれる個数:151 クラスタの中のGの個数:151 G判定OK
Cluster42 : クラスタに含まれる個数:166 クラスタの中のGの個数:166 G判定OK
Cluster43 : クラスタに含まれる個数:145 クラスタの中のGの個数:145 G判定OK
Cluster44 : クラスタに含まれる個数:153 クラスタの中のGの個数:153 G判定OK
Cluster45 : クラスタに含まれる個数:137 クラスタの中のGの個数:137 G判定OK
Cluster46 : クラスタに含まれる個数:131 クラスタの中のGの個数:78 G/NG判定×
Cluster47 : クラスタに含まれる個数:151 クラスタの中のGの個数:151 G判定OK
Cluster48 : クラスタに含まれる個数:167 クラスタの中のGの個数:167 G判定OK
Cluster49 : クラスタに含まれる個数:183 クラスタの中のGの個数:183 G判定OK
Cluster50 : クラスタに含まれる個数:131 クラスタの中のGの個数:131 G判定OK
Cluster51 : クラスタに含まれる個数:124 クラスタの中のNGの個数:0 NG判定OK
Cluster52 : クラスタに含まれる個数:158 クラスタの中のGの個数:158 G判定OK
Cluster53 : クラスタに含まれる個数:152 クラスタの中のGの個数:152 G判定OK
Cluster54 : クラスタに含まれる個数:164 クラスタの中のGの個数:164 G判定OK
Cluster55 : クラスタに含まれる個数:156 クラスタの中のGの個数:156 G判定OK
Cluster56 : クラスタに含まれる個数:157 クラスタの中のGの個数:157 G判定OK
Cluster57 : クラスタに含まれる個数:164 クラスタの中のNGの個数:0 NG判定OK
Cluster58 : クラスタに含まれる個数:115 クラスタの中のGの個数:115 G判定OK
Cluster59 : クラスタに含まれる個数:143 クラスタの中のGの個数:143 G判定OK
Cluster60 : クラスタに含まれる個数:147 クラスタの中のGの個数:147 G判定OK
Cluster61 : クラスタに含まれる個数:115 クラスタの中のGの個数:115 G判定OK
Cluster62 : クラスタに含まれる個数:131 クラスタの中のGの個数:131 G判定OK
Cluster63 : クラスタに含まれる個数:142 クラスタの中のGの個数:142 G判定OK
Cluster64 : クラスタに含まれる個数:122 クラスタの中のNGの個数:0 NG判定OK

 

これでもまだ間違っているクラスタがある…もうちょっと工夫しないとだめだな。

2024年9月 8日 (日)

映画「ルックバック」を遅ればせながら観てきた。よかった…原作を読んだ時も衝撃を受けたが、それをさらに膨らませて2人の感情の動きや風景、声・しゃべり方、音楽どれもよくて泣ける…もらった特典はカバーでした。

前から観に行かねば、と思っていたがタイミングが合わずに今日になった。まあおそらく泣くだろうなと思ってちょっと躊躇していたのもある。

20240905-150126

何故かMX4Dでした。動くわけではないですが。

20240905-150119 20240905-150225

特典はカバーでした。

20240905-180038

原作を読んだ時も衝撃(あの事件を思い起こさせる)を受けたが、その原作に忠実でありながらその行間を膨らませるような作品になってました。2人の関係性、感情などが細かく描かれていて(貧乏ゆすりには笑った)、また風景なども素晴らしい。

河合優実さん、吉田美月喜さんの声もぴったりで、音楽もよかった。超お勧めです。

 

 

 

2024年9月 7日 (土)

映画「エイリアン:ロムルス」をIMAXレーザーで観てきた。あの人?が出たのと、コンピュータは現実が追い越してしまったのと、トロッコ問題の答えに驚く…残虐シーンは少な目で安心?だが、おぞましい奴が出てくる。ただ主役のレインはかっこいいです。

IMAXレーザーで公開初日に観てきました。

20240906-122138

まず弟?なんで?と思ったらそういうことかと納得。しかしビデオ通話がしょぼい?あれ?と思ったらコンピュータがフロッピーディスクなのに驚く。ああ、エイリアンのすぐ後の時代なのでその世界観で作るとこうなるのか。2124年なのに。

現実がフィクションを追い越しているな。

そして研究施設であの人?(と同じモデル)が出てきてびっくりする。実際の俳優さんはもうお亡くなりになっているのでCGかな。

モジュールを入れることでアップデートしたり。

ここからフェイスハガーが…とかの話はネタバレになるので置いておいて、ずっとトロッコ問題のアンドロイドの解が提示されていた(というかそうプログラムされているのか)。

レインが宇宙に出たことなかったのに無重力を使いこなしたりするのはまあ…だけれど最後の方の戦闘シーンはめっちゃかっこいいです。

これで終わりかな、と思ったところで最大級のおぞましい奴が出てくる。夢に出そうな…

残虐なシーンは少な目なので苦手な人も大丈夫、だけどびっくりさせるシーンは多め。

エイリアン見たことない人でも大丈夫だと思います。

 

2024年9月 6日 (金)

高周波・RFニュース 2024年9月6日 103rd ARFTGマイクロ波測定カンファレンス資料、6G Worldのホワイトペーパー、GSAの5G Broadcastレポート、Marvell等の500km 800G伝送、Broadcomの決算発表、ロームのSiCアプリケーションノート、ヒロセの光アクティブコネクタ

・103rd ARFTGマイクロ波測定カンファレンス資料公開

  高周波測定関係の最も重要なカンファレンスの最新資料

202409061

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10660667/proceeding

・6G Worldのホワイトペーパー

White Paper: Resilient Networks in 6G

・GSAの5G Broadcastレポート

Introduction to 5G Broadcast

・Marvell等の500km 800G伝送

Marvell, Lumentum and Coherent Demonstrate Industry’s First 800G ZR/ZR+ Pluggable Modules for 500km Data Center Interconnects 

・Broadcomの決算発表 市場予測より下ということで株価下落

Broadcom Inc. Announces Third Quarter Fiscal Year 2024 Financial Results and Quarterly Dividend

・ロームのSiCアプリケーションノート

アプリケーションノート : SiC モジュールの並列発振を抑制する方法

・その他

[プレスリリース]ヒロセ電機とアイオーコア社が高機能光アクティブコネクタを共同で開発 (412KB) 

細線同軸コネクタCABLINE®-CAの挿抜方法

特別展「ネコ」~にゃんと!クールなハンターたち~@大阪市立自然史博物館を観てきた。猫の生態、猫科の動物たちの剥製・骨格がたくさんでなかなか面白かった。

久しぶりに長居公園の大阪市立自然史博物館へ。猫の展示を観に来た。

20240903-131150 20240903-131155

とにかく猫科の動物たちの剥製・骨格が多くてなかなか迫力ある。

20240903-131427 20240903-131604

巨大な猫。

20240903-131733

猫の爪の内部構造。

20240903-131803

こっちは猫の眼。

20240903-131915 20240903-132144 20240903-132158_20240903161001 20240903-132216

これとか生きているみたい。

20240903-132433

かなりの人出でした。やっぱり猫は人気あるんだなと感心(私は実はそうでも…犬派)

2024年9月 5日 (木)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(11) Pythonの時系列用ライブラリtsleanを使ってRFフィルタ(LPF、BPF、HPF)のSパラメータ周波数特性がクラスタリング(教師なし学習)できるか見てみる。今回はK-shape法で。

さて前回はTime series K-means法でクラスタリングしてみた。

今回はK-shape法。

https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/gen_modules/clustering/tslearn.clustering.KShape.html#tslearn.clustering.KShape

前回と違う部分だけコードを記載すると、


n = 3
s21dB_scaled = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(s21dB)
ks = KShape(n_clusters=n, verbose=True, random_state=42)
pred = ks.fit_predict(s21dB_scaled)

のようになる。

K-meansで3つのクラスタでは分離できなかったが、今回はどうか?

Kshape1

うーん、やっぱりハイパスとバンドパスが混ざるなあ。では9クラスタでは?

Kshape2

これはちゃんと分離できた。まあまあ使えるな。

 

高周波・RFニュース 2024年9月5日 BroadcomがIntelの18Aプロセスにダメ出し?と思ったらIntelがすぐ18A大丈夫とリリース、Qualcommが Snapdragon X Plus 8-coreを発表、VISとNXPの合弁会社、u-bloxのアセットトラッキング

・BroadcomがIntelの18Aプロセスにダメ出し?と思ったらIntelがすぐ18A大丈夫とリリース

Exclusive: Intel manufacturing business suffers setback as Broadcom tests disappoint

Continued Momentum for Intel 18A

202409051

・Qualcommが Snapdragon X Plus 8-coreを発表
202409052

Qualcomm Expands Performance Leadership to More Copilot+ PC Users with New Snapdragon X Plus 8-core

・VISとNXPの合弁会社
202409053

VIS and NXP Announce Establishment of VSMC Joint Venture

・u-bloxのアセットトラッキング

202409054

u-blox leads the way in IoT with new ultra-low-power asset tracking service

 

 

2024年9月 4日 (水)

高周波・RFニュース 2024年9月4日 Nordic semiconductorとSilicon LabsがBluetooth チャネルサウンディングについて発表、Qualcommのプリンシパルエンジニアが語る6G、everithingRFのNTNについてのeBook、低価格スマホの1/4が5G対応、GSAの製造業のプライベート5Gウェビナー

・Nordic semiconductorとSilicon LabsがBluetooth チャネルサウンディングについて発表
Bluetoothによる距離計測、これが一般化したらUWBがなくなるのではと思っていたり。

Bluetooth 6.0 Channel Sounding supported by Nordic Semiconductor’s upcoming nRF54 Series SoCs

202409042

Silicon Labs' Bluetooth® Channel Sounding Provides Sub-Meter Accuracy to Drive Secure Fine Ranging

202409041

・Qualcommのプリンシパルエンジニアが語る6G

Kicking off the next “G”: Meet Miguel Griot

・everithingRFのNTNについてのeBook

everything RF Publishes an e-Book on Non-Terrestrial Networks (NTN)

202409043

・低価格スマホの1/4が5G対応

One-fourth of Budget Smartphones Now 5G

・GSAの製造業のプライベート5Gウェビナー

Private Mobile Networks in manufacturing

 

伊丹の有岡城跡へ行ってきた。この前、黒牢城(米澤穂信さん)を読んでぜひ行ってみたいと思ったので。官兵衛ゆかりの藤もあった。

この前、黒牢城を読んで、有岡城が出てきてかなり近いところに住んでいるので行ってみようと思い立つ。

JR伊丹駅からすぐです。

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巨大なイオンモール伊丹が見えます。

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近くに官兵衛ゆかりの藤もある。

20240929-121657

 

2024年9月 3日 (火)

高周波・RFニュース 2024年9月3日 SEMCOがQualcommのサプライヤー賞受賞、NokiaはSamsungがモバイルネットワーク事業を買収する噂に答えず、I-PEXはアクティブオプティカルケーブル開発中、パルスオキシメータ分解、Pythonの高周波ライブラリscikit-rfがv1.3.0に

・SEMCOがQualcommのサプライヤー賞受賞
202409031

Samsung Electro-Mechanics Awarded "2024 Supplier of the Year - Components" at Qualcomm Suplier Summit

 

・NokiaはSamsungがモバイルネットワーク事業を買収する噂に答えず

Nokia has ‘nothing to announce’ as Samsung rumors swirl

202409032

・I-PEXはアクティブオプティカルケーブル開発中

202409033

LIGHTPASS®-SP Q28 (QSFP28 AOC) を開発中 (2024/9/2)

・パルスオキシメータ分解

202409034

Peering inside a Pulse Oximeter

・Pythonの高周波ライブラリscikit-rfがv1.3.0に

https://github.com/scikit-rf/scikit-rf

きょう、ゴリラをうえたよ 愉快で深いこどものいいまちがい集を読んだ。面白いし感心する。タイトルの間違いは絶対に分からない…よごれたラーメン、ぜんしゅうちゅう、虫のいき!、ヒミツのライバルなどには爆笑したり、64の前、というのは確かに!論理的かもと思ったり。

前から読みたかった本を買ってきて読んだ。

20240815-183648

アマゾンリンク:https://amzn.to/3MtoAa5

特にタイトルになっているゴリラ、が何のことなのか気になっていたが…これは絶対にわからん。わかったお兄ちゃんがすごい。

特に笑ったのが

・楽天モバイル

・よごれたラーメン

・ぜんしゅうちゅう、虫のいき

・ヒミツのライバル

・パパ、いらなかったよ

・正直にいって

逆に感心したのが

・64の前の数

・はに点々

・おなかのなかがはる

などなど。ネタバレにならないように詳細は書きませんがお勧めです。

2024年9月 2日 (月)

ExcelにTRIMRANGE関数、トリム参照が新しく加わったので試す。A.:.AとかA.:A, A:.Aのような謎記号を入れると空白をトリミングしてスピルしてくれるので結構便利かも。

MicrosoftのExcel blogで新機能が紹介されていた。

Announcing TRIMRANGE and accompanying trim references

A.:.AとかA.:A, A:.Aのような指定で空白をトリミングしてスピルするそうだ。TRIMRANGEも同じ挙動だが、長いので謎記号を使うことが多くなるのではないか。

私はInsider programに参加しているので使える。早速やってみた。

よくあるのは関数をグラフにするために、セルに値を入れていくときxはいいけどyのセル範囲を選ぶのがめんどくさい。xの範囲もすぐ変えたかったりするし。

ということでB1セルに =SIN(A.:.A)とだけ入れる。

Exceltrim1

でAの範囲をオートフィルで変えていくと、

Exceltrim2

ちゃんと追随してくれてる。これ結構今まで面倒だった。

もちろんTRIMRANGEを使っても同じ。

Exceltrim3

動画にしてみた。クリックすると始まります。

Exceltrim

高周波・RFニュース 2024年9月2日 Google Pixel 9分解でミリ波AiP確認、Skyworks、Marvellの決算発表、Qualcommのアンドロイド向けマルチモーダルAI解説、IntelとR2が訴訟取り下げ、韓国科学技術情報通信部が6Gのロードマップに半導体追加、FCCが郊外向けの5G基金

・Google Pixel 9分解でミリ波AiP確認
20240902

 

・Skyworks、Marvellの決算発表

Marvell下がっているのが意外。

Skyworks Reports Q3 FY24 Results

Marvell Technology, Inc. Reports Second Quarter of Fiscal Year 2025 Financial Results

・Qualcommのアンドロイド向けマルチモーダルAI解説

202409022

Multimodal AI is having its moment in the sun. Here’s why it’s so important

・IntelとR2が訴訟取り下げ

 R2と言えばエンベロープトラッカーで有名だが、CPU向けの電源で訴訟していた。

Update on R2 Litigation

・韓国科学技術情報通信部が6Gのロードマップに半導体追加

South Korea Adds 6G Research Topic to Its Semiconductor Roadmap

・FCCが郊外向けの5G基金

FCC to Reignite 5G Fund to Target Investments in Rural Communities Using Improved Broadband Maps

2024年9月 1日 (日)

松屋で店舗限定のサムギョプサル風極厚豚カルビ焼肉定食をいただく。分厚い豚肉がものすごい数入っていた。

たまたま近所の松屋が店舗限定のサムギョプサル風極厚豚カルビ焼肉定食を出していたので注文。

20240825-131046

想像していた以上に分厚く、枚数も多い豚肉が入っていた。これは満足度高い。

20240825-130950

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