CMOSTEK发布RFPDK_V1.50开发工具包

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资源摘要信息:"CMOSTEK RFPDK_V1.50.zip是一个压缩文件包,包含了CMOSTEK公司发布的RFPDK(Radio Frequency Power Device Knowledge)软件开发工具包的版本1.50。RFPDK是一个专门针对射频功率器件进行软件开发的工具包,提供了一系列的接口、库文件、示例代码和文档,便于开发人员能够高效地开发出与CMOSTEK射频功率器件相关的应用和解决方案。 CMOSTEK(科盛科技)是一家专注于射频功率器件及应用解决方案的高科技公司,其产品广泛应用于无线通信、雷达、射频识别(RFID)等领域。RFPDK作为其提供的工具,目的是为了简化客户在使用CMOSTEK射频功率器件时的开发流程,缩短产品从设计到上市的周期。 RFPDK_V1.50版本相较于之前的版本可能在性能、稳定性以及易用性上做了进一步的优化和提升。它能够支持CMOSTEK不同系列的射频功率器件,提供统一的软件开发平台,使得开发人员能够以标准化的方式调用器件的功能,实现特定的射频应用。 由于只提供了一个文件CMOSTEK RFPDK_V1.50.exe,这意味着该压缩包内可能仅包含了一个可执行安装文件。用户在使用时,需要将该压缩包下载后解压,然后运行解压得到的安装文件,通过一系列的安装向导来完成RFPDK_V1.50的安装。安装完成后,用户就可以开始使用RFPDK进行开发工作了。 为了更好地利用RFPDK_V1.50,用户可能需要具备一定的射频知识基础,了解基本的射频功率器件工作原理,以及熟悉相关的开发环境和工具。同时,用户应当查阅RFPDK_V1.50的使用文档,了解如何进行软件配置,以及如何根据自己的应用需求编写和调试代码。 另外,考虑到这是一个技术性的工具包,可能涉及到一些复杂的开发技术,用户在使用过程中可能会遇到技术难题,此时应当参考官方提供的技术文档或寻求官方技术支持的帮助。CMOSTEK官方网站或者其他渠道可能会提供技术支持论坛或者联系方式,方便开发者之间进行交流和协作。 总之,CMOSTEK RFPDK_V1.50.zip是一个为射频功率器件开发者提供的重要工具包,其优化的版本1.50在提供便利的同时,也要求开发者具备相关的专业知识和技能。通过合理利用这一工具包,开发者可以大幅提高开发效率,推动射频技术应用的发展和创新。"

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

2023-05-17 上传