mwavepy.transmissionLine.genericTEM
index
/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/mwavepy/transmissionLine/genericTEM.py

general class for TEM transmission lines

 
Modules
       
mwavepy.mathFunctions
numpy

 
Classes
       
__builtin__.object
GenericTEM

 
class GenericTEM(__builtin__.object)
    This is a general super-class for TEM transmission lines. The 
structure behind the methods dependencies is a results of the 
physics. a brief summary is given below. 
 
 
 
a TEM transmission line is defined by its:
 
        distributed Capacitance, C'
        distributed Inductance, I'
        distributed Resistance, R'
        distributed Conductance, G'
        
from these the following quantities may be calculated, which
are functions of angular frequency (w):
 
        distributed Impedance,  Z'(w) = R' + jwI'
        distributed Admittance, Y'(w) = G' + jwC'
 
from these we can get to properties which define their wave behavoir
        
        characteristic Impedance, Z0(w) = sqrt(Z'(w)/Y'(w))             [ohms]
        propagation Constant,   gamma(w) = sqrt(Z'(w)*Y'(w))    
        
 
and then finnally produce methods which we use 
        
        electrical Length
        input Impedance
        relfection Coefficient
 
  Methods defined here:
__init__(self, distributed_capacitance, distributed_inductance, distributed_resistance, distributed_conductance)
constructor.
 
takes:
        distributed_capacitance, C'
        distributed_inductance, I'
        distributed_resistance, R'
        distributed_conductance, G'
        fBand: a mwavepy.fb.frequencyBand object. this provides all 
                the     methods of the transmissionLine, with frequency info.
                this is solely for convinience, because frequently many
                calculations are done over a given range of frequencies.
characteristic_impedance(self, f)
The  characteristic impedance at a given angular frequency.
        Z0(w) = sqrt(Z'(w)/Y'(w))
takes:
        f:  frequency
returns:
        Z0: characteristic impedance  ohms
distributed_admittance(self, f)
distributed Admittance, Y'(w) = G' + jwC'
 
takes:
        f: frequency [Hz]
distributed_impedance(self, f)
distributed Impedance,  Z'(w) = R' + jwI'
 
takes:
        f: frequency [Hz]
electrical_length(self, f, d, deg=False)
propagation_constant(self, f)
the propagation constant 
        gamma(w) = sqrt(Z'(w)*Y'(w))
 
 
takes:
        f: frequency [Hz]
        
returns:
        gamma: possibly complex propagation constant, [jrad/m+]

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
Functions
       
array(...)
array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=True)
 
Create an array.
 
Parameters
----------
object : array_like
    An array, any object exposing the array interface, an
    object whose __array__ method returns an array, or any
    (nested) sequence.
dtype : data-type, optional
    The desired data-type for the array.  If not given, then
    the type will be determined as the minimum type required
    to hold the objects in the sequence.  This argument can only
    be used to 'upcast' the array.  For downcasting, use the
    .astype(t) method.
copy : bool, optional
    If true (default), then the object is copied.  Otherwise, a copy
    will only be made if __array__ returns a copy, if obj is a
    nested sequence, or if a copy is needed to satisfy any of the other
    requirements (`dtype`, `order`, etc.).
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Specify the order of the array.  If order is 'C' (default), then the
    array will be in C-contiguous order (last-index varies the
    fastest).  If order is 'F', then the returned array
    will be in Fortran-contiguous order (first-index varies the
    fastest).  If order is 'A', then the returned array may
    be in any order (either C-, Fortran-contiguous, or even
    discontiguous).
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through, otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array (default).
ndmin : int, optional
    Specifies the minimum number of dimensions that the resulting
    array should have.  Ones will be pre-pended to the shape as
    needed to meet this requirement.
 
Examples
--------
>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])
 
Upcasting:
 
>>> np.array([1, 2, 3.0])
array([ 1.,  2.,  3.])
 
More than one dimension:
 
>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])
 
Minimum dimensions 2:
 
>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])
 
Type provided:
 
>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])
 
Data-type consisting of more than one element:
 
>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])
 
Creating an array from sub-classes:
 
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'))
array([[1, 2],
       [3, 4]])
 
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
zeros(...)
zeros(shape, dtype=float, order='C')
 
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
 
Parameters
----------
shape : {tuple of ints, int}
    Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``.
dtype : data-type, optional
    The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is
    `numpy.float64`.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous
    (row- or column-wise) order in memory.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of zeros with the given shape, dtype, and order.
 
See Also
--------
numpy.zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input.
numpy.ones_like : Return an array of ones with shape and type of input.
numpy.empty_like : Return an empty array with shape and type of input.
numpy.ones : Return a new array setting values to one.
numpy.empty : Return a new uninitialized array.
 
Examples
--------
>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
 
>>> np.zeros((5,), dtype=numpy.int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
 
>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
       [ 0.]])
 
>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
 
>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
array([(0, 0), (0, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

 
Data
        INF = 9.9999999999999997e+98
ONE = 1.00000000000001
c = 299792458.0
cos = <ufunc 'cos'>
epsilon_0 = 8.8541878176203892e-12
exp = <ufunc 'exp'>
inf = inf
log = <ufunc 'log'>
mil = 2.5399999999999997e-05
mu_0 = 1.2566370614359173e-06
pi = 3.1415926535897931
sin = <ufunc 'sin'>
sqrt = <ufunc 'sqrt'>
tan = <ufunc 'tan'>