Month: March 2018

scikit-rfを用いて、１ポート校正がうまく出来ているのか、あまり自信がありません。

import skrf as rf
from skrf.plotting import save_all_figs
from skrf.calibration import OnePort

my_ideals = rf.read_all('ideals/')
my_measured = rf.read_all('measured/')
dut = rf.Network('sma_8dB.s1p')

cal = rf.OnePort(
    ideals   = [my_ideals  [k] for k in ['sma_short', 'sma_open', 'sma_50ohm']],
    measured = [my_measured[k] for k in ['sma_short', 'sma_open', 'sma_50ohm']],
    )

caled_dut = cal.apply_cal(dut)

caled_dut.plot_s_smith()
#caled_dut.plot_s_db()
#caled_dut.plot_z_im()
#caled_dut.plot_z_im()

save_all_figs('./', format=['png'])

$ ls -l ./ideals/ ./measured/
./ideals/:
total 24
-rw-r--r--  1 user1  staff  869 Mar 31 20:02 sma_50ohm.s1p
-rw-r--r--  1 user1  staff  869 Mar 31 20:04 sma_open.s1p
-rw-r--r--  1 user1  staff  970 Mar 31 20:07 sma_short.s1p

./measured/:
total 32
-rw-r--r--  1 user1  staff  2686 Mar 31 20:13 sma_50ohm.s1p
-rw-r--r--  1 user1  staff  2450 Mar 31 20:13 sma_8dB.s1p
-rw-r--r--  1 user1  staff  2426 Mar 31 20:13 sma_open.s1p
-rw-r--r--  1 user1  staff  2337 Mar 31 20:13 sma_short.s1p

$ head ./ideals/sma_50ohm.s1p ./measured/sma_50ohm.s1p 
==> ./ideals/sma_50ohm.s1p <==
# MHz S RI R 50
0 0 0
0.3 0 0
0.6 0 0
0.9 0 0
1.2 0 0
1.5 0 0
1.8 0 0
2.1 0 0
2.4 0 0

==> ./measured/sma_50ohm.s1p <==
# MHz S RI R 50
0 0.00701499 0.00504031
0.3 0.00701499 0.00504031
0.6 0.00701499 0.00504031
0.9 0.00878989 0.0028871
1.2 0.00932459 0.00274434
1.5 0.00956452 0.00248623
1.8 0.01028 0.00211041
2.1 0.0100815 0.00206556
2.4 0.0127909 0.00148593

校正前より、良くなっているのでしょうか？

本当は足を切り落とすべきなのでしょうが、まあ、HF帯用なので。

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この３回の測定結果を用いて、系をキャリブレーションすることが出来るはずです。
http://emlab.uiuc.edu/ece451/appnotes/Rytting_NAModels.pdf

これは、私の４dBアッテネータですが、まだキャリブレーションをする前です。

アッテネーターの出力側はオープンなので、リターンロスは、各セクションの減衰量、 0.5dB, 1dB, 2dB, 3dB, 4dB, 10dB, 20dB、の２倍になるはずです。

キャリブレーションが行われていないことに注意して下さい。生データを表示しているだけです。

各コンポーネントは、正しく実装できたでしょうか？

直流特性は、それらしいです。

あなたは、あなたのimageを、Docker Hubを用いて共用することができます。

上の図では、２つの仮想マシン上で、７つのコンテナが走っています。

mytest:part1というimageは、私のパブリックなリポジトリSpinorlab/mytestから、pullされます。

$ docker version
Client:
 Version:	18.03.0-ce
 API version:	1.37
 Go version:	go1.9.4
 Git commit:	0520e24
 Built:	Wed Mar 21 23:06:22 2018
 OS/Arch:	darwin/amd64
 Experimental:	false
 Orchestrator:	swarm

Server:
 Engine:
  Version:	18.03.0-ce
  API version:	1.37 (minimum version 1.12)
  Go version:	go1.9.4
  Git commit:	0520e24
  Built:	Wed Mar 21 23:14:32 2018
  OS/Arch:	linux/amd64
  Experimental:	true

$ docker run -it ubuntu bash
Unable to find image 'ubuntu:latest' locally
latest: Pulling from library/ubuntu
22dc81ace0ea: Pull complete 
1a8b3c87dba3: Pull complete 
91390a1c435a: Pull complete 
07844b14977e: Pull complete 
b78396653dae: Pull complete 
Digest: sha256:e348fbbea0e0a0e73ab0370de151e7800684445c509d46195aef73e090a49bd6
Status: Downloaded newer image for ubuntu:latest

root@1001c7458899:/# uname -a
Linux 1001c7458899 4.9.87-linuxkit-aufs #1 SMP Wed Mar 14 15:12:16 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

XMLファイルで、各コンポーネントは必ずしも数字順に現れないので、pythonプログラムを少し修正しました。

# coding: utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET
import re
from operator import itemgetter

print('"型番","メーカー名","数量"')

tree = ET.parse('RF-ATT.xml')
root = tree.getroot()

regex = r'R[0-9]+'
list = []

for node in root.iter('comp'):
	name = node.attrib.get('ref')
	if re.search(regex, name):
		for value in node.iter('value'):
			ref = int(name.replace('R', '0'))
			list.append([ref,value.text])

list.sort()

for i in range(len(list)):
	string = '1/4WキンピR '+list[i][1]+'Ω,KOA,1'
	print(string)

２つの抵抗を並列に用いることで、アッテネータの精度を改善することができます。

上の回路図に対応するBOMは；

% python xml2bom.py | nkf -s > BOM.csv
% cat BOM.csv | nkf -w
"型番","メーカー名","数量"
1/4WキンピR 8.2KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 4.7Ω,KOA,1
1/4WキンピR 7.5Ω,KOA,1
1/4WキンピR 2.2KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 6.8KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 6.8Ω,KOA,1
1/4WキンピR 39Ω,KOA,1
1/4WキンピR 1KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 2KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 15Ω,KOA,1
1/4WキンピR 51Ω,KOA,1
1/4WキンピR 560Ω,KOA,1
1/4WキンピR 910Ω,KOA,1
1/4WキンピR 27Ω,KOA,1
1/4WキンピR 51Ω,KOA,1
1/4WキンピR 430Ω,KOA,1
1/4WキンピR 220Ω,KOA,1
1/4WキンピR 220Ω,KOA,1
1/4WキンピR 24Ω,KOA,1
1/4WキンピR 270Ω,KOA,1
1/4WキンピR 270Ω,KOA,1
1/4WキンピR 91Ω,KOA,1
1/4WキンピR 330Ω,KOA,1
1/4WキンピR 150Ω,KOA,1
1/4WキンピR 150Ω,KOA,1
1/4WキンピR 240Ω,KOA,1
1/4WキンピR 240Ω,KOA,1
1/4WキンピR 390Ω,KOA,1
1/4WキンピR 680Ω,KOA,1
1/4WキンピR 82Ω,KOA,1
1/4WキンピR 82Ω,KOA,1
1/4WキンピR 8.2KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 2.2KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 6.8KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 1KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 2KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 560Ω,KOA,1
1/4WキンピR 910Ω,KOA,1
1/4WキンピR 430Ω,KOA,1

XMLファイルの中で、コンポーネントは番号順に現れません。多分、過去の編集履歴を反映しているのでしょうか？

% egrep 'comp.*R[0-9]+' RF-ATT.xml 
    <comp ref="R2">
    <comp ref="R3">
    <comp ref="R4">
    <comp ref="R1">
    <comp ref="R8">
    <comp ref="R9">
    <comp ref="R10">
    <comp ref="R7">
    <comp ref="R14">
    <comp ref="R15">
    <comp ref="R16">
    <comp ref="R13">
    <comp ref="R20">
    <comp ref="R21">
    <comp ref="R22">
    <comp ref="R19">
    <comp ref="R25">
    <comp ref="R27">
    <comp ref="R26">
    <comp ref="R29">
    <comp ref="R32">
    <comp ref="R30">
    <comp ref="R31">
    <comp ref="R28">
    <comp ref="R33">
    <comp ref="R35">
    <comp ref="R38">
    <comp ref="R36">
    <comp ref="R37">
    <comp ref="R34">
    <comp ref="R39">
    <comp ref="R5">
    <comp ref="R6">
    <comp ref="R11">
    <comp ref="R12">
    <comp ref="R17">
    <comp ref="R18">
    <comp ref="R23">
    <comp ref="R24">

このリストをソートすることは容易ですが、そのような手間をかけるべきかどうか良く分かりません。

マルツは、日本にある電子部品の販売店です。彼らは、以下のようなフォーマットのBOMファイルを受け入れます。

どうも、彼らは、Shift_JISエンコーディングされた日本語しか理解しないようです。これは、多少残念なことですが、基本的な考え方は、常に同じです。

# coding: utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET
import re

print('"型番","メーカー名","数量"')

tree = ET.parse('RF-ATT.xml')
root = tree.getroot()

regex = r'R[0-9]+'

for node in root.iter('comp'):
	name = node.attrib.get('ref')
	if re.search(regex, name):
		for value in node.iter('value'):
			string = '1/4WキンピR '+value.text+'Ω,KOA,1'
			print(string)

これはpythonのプログラムで、KiCadから出力されるXMLファイル（中間ネットリスト）を、マルツにアップロード可能なBOMファイルに変換します。

% python xml2bom.py | nkf -s > BOM.csv
$ cat BOM.csv | nkf -w
"型番","メーカー名","数量"
1/4WキンピR 1.8KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 1.8KΩ,KOA,1
1/4WキンピR 3Ω,KOA,1
1/4WキンピR 910Ω,KOA,1
1/4WキンピR 910Ω,KOA,1
1/4WキンピR 5.6Ω,KOA,1
1/4WキンピR 300Ω,KOA,1
1/4WキンピR 300Ω,KOA,1
1/4WキンピR 18Ω,KOA,1
1/4WキンピR 220Ω,KOA,1
1/4WキンピR 220Ω,KOA,1
1/4WキンピR 24Ω,KOA,1
1/4WキンピR 150Ω,KOA,1
1/4WキンピR 150Ω,KOA,1
1/4WキンピR 39Ω,KOA,1
1/4WキンピR 100Ω,KOA,1
1/4WキンピR 100Ω,KOA,1
1/4WキンピR 75Ω,KOA,1
1/4WキンピR 62Ω,KOA,1
1/4WキンピR 62Ω,KOA,1
1/4WキンピR 240Ω,KOA,1

このBOMファイルをアップロードすると、このようになります。

そして、あなたは今や発注を行なうことが可能です。

あなた自身の要求に合致した部品表ファイル、BOM (Bill Of Materials) を作ってみましょう。

最初に、あなたは中間ネットリストを、特にプラグインを用いずに出力します。

そうすれば、あなたは上の図のようなXMLファイルを得るでしょう。

# filename = xmlparse.pl
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('RF-ATT.xml')
root = tree.getroot()

for value in root.iter('value'):
	print(value.text)

短いpythonのプログラムで、XMLトリーをパースしてやると、以下のような結果が得られます。

% python xmlparse.pl

Conn_Coaxial
Conn_Coaxial
SW-6P
1800
1800
3
SW-6P
910
910
5.6
SW-6P
300
300
18
SW-6P
220
220
24
SW-6P
150
150
39
SW-6P
100
100
75
SW-6P
62
62
240

シェルスクリプトを追加してやると；

% xmlparse.py | sort | uniq -c

   2 100
   2 150
   1 18
   2 1800
   2 220
   1 24
   1 240
   1 3
   2 300
   1 39
   1 5.6
   2 62
   1 75
   2 910
   2 Conn_Coaxial
   7 SW-6P

このような単純な出力でも状況によっては有用かも知れません。しかし、あなたが本当に欲しいのは、部品番号や部品名を含んだあなたの近所のお気に入りのパーツショップが理解してくれるリストです。