在当前的无线通信系统中，滤波器作为一种重要的射频组件，扮演着不可或缺的角色。微带滤波器因其平面结构、易集成以及低成本等优势，在现代通信设备中得到了广泛的应用。微带SIR多通带谐振器是一种先进的滤波器设计，它通过独特的谐振拓扑结构，将传统带通谐振器的单一通带扩展为多个通带，实现了频率选择性的增强和灵活的带宽控制。 SIR指的是“Stepped Impedance Resonator”，即阶跃阻抗谐振器，这是一种常用于设计微带滤波器的谐振结构。在SIR设计中，谐振器的不同部分具有不同的特性阻抗，这种变化会导致谐振器的频率响应发生变化，从而在设计时可以精确地控制通带的位置和带宽。在多通带滤波器的设计中，SIR结构使得设计者能够在特定的频段内创建多个谐振峰，每个谐振峰对应一个通带。 由于微带SIR多通带谐振器的这些特点，它可以用于多种不同的应用场合，例如在需要同时处理多个通信标准的场合，如双频或者多频段的手机、卫星通信、无线局域网等。此外，多通带滤波器还能够为特定的通信系统提供更好的频率隔离，降低不同信号之间的干扰，从而改善系统的性能。 当前提供的初代模型是一个可以进一步改进的基础设计。论文中详细介绍了该微带SIR多通带谐振器的设计原理和实现方法，其中包含了对不同材料、几何尺寸和阶跃阻抗比对谐振器性能影响的分析。此外，HFSS模型是一个基于有限元方法的三维电磁场仿真软件，该软件可以模拟微带SIR多通带谐振器在不同操作条件下的电磁行为，为设计人员提供了直观的设计验证和性能预测工具。附带的仿真结果进一步证实了所提出的多通带谐振器设计的可行性，为后续的研究和开发工作提供了可靠的数据支持。 多通带微带滤波器的设计和实现涉及到电磁理论、材料科学、电路设计等多方面的知识。设计者需要考虑诸如介质基板的选择、微带线的布局、以及谐振器间的耦合等因素，这些都直接关系到滤波器的性能。同时，随着无线通信标准的不断发展和通信频段的日益拥挤，对微带多通带滤波器的性能要求也越来越高，这要求设计者不断创新，优化设计方法和提高设计精度。 微带SIR多通带谐振器的出现，不仅为通信工程师提供了新的设计思路和工具，也为未来无线通信设备的性能提升开辟了新的途径。随着研究的深入和技术的成熟，我们可以预见这种滤波器将在未来的通信系统中扮演更加重要的角色。

在IT领域，网络建模是研究复杂系统交互和传播过程的一种重要方法。在这个场景中，我们关注的是"复杂网络SIR和SIS模型"的Python实现。这些模型常用于传染病动力学的研究，帮助我们理解疾病如何在人群或网络中传播。 SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered）是一种经典的传染病模型，它将个体分为三个状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和恢复者（Recovered）。模型假设每个个体只能处于这三个状态之一，并且在特定条件下可以相互转换。 1. **易感者(S)**：未感染病毒的人群，他们可能会被感染者传染。 2. **感染者(I)**：已经感染并能传播病毒的个体，随着时间的推移，他们会从感染状态转变为恢复状态。 3. **恢复者(R)**：已经康复并具有免疫力的个体，他们不再感染他人，也不再受感染。 在SIR模型中，关键参数包括： - **β**：易感者与感染者接触后感染的概率。 - **γ**：感染者恢复（或死亡）并退出感染状态的概率。 SIS模型（Susceptible-Infected-Susceptible）则不同，它假设恢复者可以再次变得易感，即没有免疫力。这意味着个体可以无限次地反复感染。 Python实现这两个模型通常涉及以下几个步骤： 1. **网络生成**：需要构建一个复杂网络，这可以是随机图、小世界网络或无标度网络，取决于实际问题的需求。 2. **状态初始化**：随机分配个体为易感者或感染者。 3. **迭代过程**：模拟时间步长，计算每个个体在每个时间步内的状态变化。 4. **传播规则**：根据SIR或SIS模型的规则更新每个个体的状态。 5. **统计分析**：记录和分析模型运行结果，如感染峰值、感染人数、恢复人数等。 在提供的文件`SIS.py`和`SIR.py`中，我们可以预期看到以下内容： - 定义网络结构的函数，如使用`networkx`库创建网络。 - 初始化模型状态的函数，将节点标记为S、I或R。 - 更新状态的函数，根据SIR或SIS模型的规则进行计算。 - 主循环，模拟时间步长并更新网络状态。 - 输出和可视化结果的代码，可能包括使用matplotlib绘制感染率随时间的变化曲线。 通过理解和分析这些代码，我们可以深入学习如何用Python进行复杂网络建模，以及如何应用这些模型来研究疾病传播等实际问题。对于数据分析、生物信息学和社交网络分析等领域的人来说，这些都是非常有价值的知识点。

经典的SIR模型，用Simulink实现，所用模块全部为基本的数学模块和信号源，可以自行修改并调整参数，个人练习用

SIR模型疫情疫情数据，配套博客为https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/detai

我们的SIR模型经过设计，目的是在考虑到许多不同的参数的情况下，证明在一次流行病中不同群体的行为。 该程序已为C＃的一个学生项目（法国Insa Lyon的SCAN项目）完成。 由Mathias Chaouche，Sara El Mekkaoui，Theresa Lee，Sabine Pebrier和Loan Vulliard制造。

以前写的课设，数据是2020年6月-12月的。包含代码和数据集。 因为需要清理文档，就上传做个记录

数据读取和LOFAR分析。读取SONY磁带记录仪SIR-1000系列的数据文件，数据文件扩展名为.BIN，数据采集条件扩展名为.LOG

Epidemic.Network该算法通过使用（BATS，TBATS，Holt线性趋势，ARIMA，SIR和NNAR）模型预测共阴病例19 Makarovskikh Tatyana Anatolyevna“МакаровскихТатьянаАнатольевна” Abotaleb mostafa“АботалебМостафа” 电机工程与计算机科学系 南乌拉尔州立大学，车里雅宾斯克州，俄罗斯联邦 这项工作得到了俄罗斯联邦科学和高等教育部的支持（政府命令FENU-2020-0022）。

基于微带SIR的特性，提出了一种紧凑的微带多耦合带通滤波器结构，介绍了通过控制微带SIR谐振器的阻抗比值来调整二阶通带中心频率的位置，从而实现二阶杂波抑制和改善滤波器上边阻带衰减特性的原理。最后设计了一个中心频率为3.65 GHz，分数带宽约为3.5%的微带多耦合SIR带通滤波器，仿真表明其频率响应在1阶杂波频点处有-10 dB左右的衰减，使得滤波器在上边阻带的衰减更陡峭，通带更对称。制作的电路在中心频率处的插入损耗测试结果为-3.2

H1N1的SIR模型-matlab仿真-综合试题