一种基于强化学习的低通滤波器智能化设计方法

    公开(公告)号:CN119720749A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411754485.3

    申请日:2024-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的低通滤波器智能化设计方法,步骤1,获取低通滤波器的结构参数进行矩阵化表示;步骤2,基于深度强化学习框架构建强化学习环境,并将步骤1的结果作为状态输入;步骤3,设计智能体,使其基于深度强化学习框架与步骤2建立的环境进行交互;步骤4,根据步骤3的交互结果,将低通滤波器的性能指标转化为对应的奖励函数#imgabs0#,#imgabs1#,将当前状态所对应奖励与前一状态所对应奖励的差值#imgabs2#作为最终的奖励,以指导优化过程;步骤5,当模型达到预定的训练目标后,根据最终调整得到的结构参数确定低通滤波器的最终参数。通过上述系统化的步骤,本发明的方法能够实现低通滤波器设计的智能化优化,显著提升设计效率和滤波器性能。

    一种5G高通LTCC滤波器
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113824417A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202110883491.9

    申请日:2021-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于LTCC多层陶瓷技术的5G高通滤波器,包括输入端、输出端和接地电极。所述高通滤波器是由三个电容和一个电感共四个电抗元件构成的三阶滤波器,并通过LTCC多层结构实现这个滤波器。滤波器的输入输出通过印刷在LTCC基板两个端头的焊盘实现;为了减小滤波器内部元件对地的寄生电容,改善高通滤波器高频段的插入损耗,LTCC基板内没有整片的接地层,而是通过LTCC基板侧面电极及底面焊盘和地相连。该5G高通滤波器封装结构为标准的0805尺寸(2.0mm×1.2mm)封装结构,具有体积小、成本低、带内插损小、带外抑制高、方便使用等优点,有利于批量生产。

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