python 矢量网络分析仪,机器学习进行滤波器调试算法,进行对应的算法软件开发,真实接触过矢网,并将矢网获取曲线数据单次控制0.01秒左右。进行过调试软件设计及开发,依赖于云端数据存储,实现用户登录、产品信息保持、算法模型存储等功能,并在客户端实现算法预测。
智能调试云平台。智能调试滤波器算法初步完成,算法落地成立新的小组。调试软件首先要提供算法所需相关信息及数据,适应客户使用规律。前端要能简明并合理的提供客户输入内容,后端要对数据、算法、客户进行管理。并实现客户端算法预测。
通过机器学习算法实现滤波器智能调试,由于真实数据的缺乏,该项目通过真实数据和模拟环境中的数据相结合,进行统一训练。实现算法学习虚拟数据体现的规律以及兼容真实数据的误差,这使得算法更具有鲁棒性,更能够适应真实环境。
通过机器学习算法实现滤波器智能调试,由于真实数据的缺乏,该项目通过真实数据和模拟环境中的数据相结合,进行统一训练。实现算法学习虚拟数据体现的规律以及兼容真实数据的误差,这使得算法更具有鲁棒性,更能够适应真实环境。