Professora: Rosana Rego
As superfícies seletivas de frequência, do inglês Frequency Selective Surface (FSS), são arranjos periódicos dispostos em um substrato dielétrico que têm como função filtrar determinados tipos de frequência. Dessa forma, podem se comportar como um passa-baixa, passa-alta, rejeita-faixa e passa-faixa.
Este projeto tem como objetivo calcular a largura de banda e a frequência de ressonância para uma geometria do tipo espira quadrada.
Ademais, os novos sistemas de telecomunicações requerem dispositivos que sejam multibanda, de baixo custo e fáceis de projetar. Dessa forma, o uso das redes neurais artificiais (RNA) é requerida, tendo em vista que os softwares comerciais atualmente são custosos do ponto de vista computacional, bem como em relação às suas licenças. Dessa forma, foram utilizadas diversas ferramentas e bibliotecas avançadas para encontrar os parâmetros de saída desejados.
Nesse modelo de rede neural, as entradas são:
- h --> espessura do stub
- p --> periodicidade (quantas vezes o elemento se repete)
- d --> comprimento do dipolo cruzado
- w --> espessura do dipolo
Para exemplificar, a figura abaixo mostra uma geometria do tipo Cruz de Jerusalém.
- Largura de banda (BW)
- Frequência de ressonância (RF)
- Python 3.x
- Bibliotecas Python: NumPy, pandas, cikit-learn etc.
- Clone o repositório do GitHub:
git https://github.com/ClassNeuralNetwork/superficie_seletiva_de_frequencia- Navegue até o diretório do projeto:
cd superficie_seletiva_frequencia- Instale as dependências usando pip:
pip install -r requirements.txt
 Lucas Abrantes |
Agradeço a toda comunidade de código aberta pelas ferramentas como o scikit-learn, que foram de suma importância para o desenvolvimento desse projeto.