高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門（21）PythonとKeras3.0とscikit-rfを使ってディープラーニング(DNN)で同軸コネクタがついたマイクロストリップラインのSパラメータからTDRを使わずに特性インピーダンスを予測する。誘電率、L、C、線幅、厚みを振っても精度はよかった。
前回はL、C、線幅のみをふって予測させてみたが非常にいい精度が得られた。
今回は基板比誘電率、L、C、線幅、基板厚みまで振ってみた。
コードは前回と同じなので結果だけ。
このくらいSパラメータはばらついているが、
予測精度はかなりいい。
これ本当にTDR置き換えられるのではないか。
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