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

provides Parameterized Standard class.

 
Modules
       
numpy
pylab

 
Classes
       
__builtin__.object
ParameterizedStandard
DelayLoad_Mulipath
DelayShort_Mulipath
DelayedShort_TranslationMissalignment
DelayedShort_UnknownLength
DelayedTermination_TranslationMissalignment
DelayedTermination_UnknownLength
DelayedTermination_UnknownLength_TranslationMissalignment
DelayedTermination_UnknownLength_UnknownTermination
DelayedTermination_UnknownTermination
Line_TranslationMissalignment
Line_UnknownLength
Line_UnknownLength_TranslationMissalignment
Match_TranslationMissalignment
Parameterless
RotatedWaveguide_UnknownLength
SlidingLoad_UnknownTermination
Thru_TranslationMissalignment
exceptions.Exception(exceptions.BaseException)
ParameterBoundsError

 
class DelayLoad_Mulipath(ParameterizedStandard)
    A delay short of unknown length
 
initial guess for length should be given to constructor
 
 
Method resolution order:
DelayLoad_Mulipath
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d1, Gamma0, d2, d1_to_d2_power, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type
        d: initial guess for delay short physical length [m]
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayShort_Mulipath(ParameterizedStandard)
    A delay short of unknown length
 
initial guess for length should be given to constructor
 
 
Method resolution order:
DelayShort_Mulipath
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d1, d2, d1_to_d2_power, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type
        d: initial guess for delay short physical length [m]
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedShort_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A delayed rectangular waveguide termination with unknown flange
translation missalignment.
 
 
Method resolution order:
DelayedShort_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedShort_UnknownLength(ParameterizedStandard)
    A delay short of unknown length
 
initial guess for length should be given to constructor
 
 
Method resolution order:
DelayedShort_UnknownLength
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type
        d: initial guess for delay short physical length [m]
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedTermination_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A delayed rectangular waveguide termination with unknown flange
translation missalignment.
 
 
Method resolution order:
DelayedTermination_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, Gamma0, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedTermination_UnknownLength(ParameterizedStandard)
    A  Delayed Termination of unknown length, but known termination
 
 
Method resolution order:
DelayedTermination_UnknownLength
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, Gamma0, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedTermination_UnknownLength_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A known Delayed Termination with unknown translation missalignment.
the initial guess for missalignment defaults to [1/10,1/10]*a,
where a is the  waveguide width
 
 
Method resolution order:
DelayedTermination_UnknownLength_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, Gamma0, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedTermination_UnknownLength_UnknownTermination(ParameterizedStandard)
    A  Delayed Termination of unknown length or termination
 
 
Method resolution order:
DelayedTermination_UnknownLength_UnknownTermination
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, Gamma0, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class DelayedTermination_UnknownTermination(ParameterizedStandard)
    A  Delayed Termination of unknown length or termination
 
 
Method resolution order:
DelayedTermination_UnknownTermination
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, Gamma0, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class Line_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A  rectangular waveaguide matched line standard with unknown flange
translation missalignment.
 
 
Method resolution order:
Line_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: length of line [m]
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class Line_UnknownLength(ParameterizedStandard)
    A matched delay line of unknown length
 
initial guess for length should be given to constructor
 
 
Method resolution order:
Line_UnknownLength
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type
        d: initial guess for line length [m]
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class Line_UnknownLength_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A  rectangular waveaguide matched line standard with unknown flange
translation missalignment and unknown length.
 
 
Method resolution order:
Line_UnknownLength_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: guess for length of line [m]
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class Match_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A match with unknown translation missalignment.
the initial guess for missalignment is [a/10,a/10], where a is the 
waveguide width
 
 
Method resolution order:
Match_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class ParameterBoundsError(exceptions.Exception)
    
Method resolution order:
ParameterBoundsError
exceptions.Exception
exceptions.BaseException
__builtin__.object

Data descriptors defined here:
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from exceptions.Exception:
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see x.__class__.__doc__ for signature

Data and other attributes inherited from exceptions.Exception:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from exceptions.BaseException:
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__reduce__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__unicode__(...)

Data descriptors inherited from exceptions.BaseException:
__dict__
args
message

 
class ParameterizedStandard(__builtin__.object)
     Methods defined here:
__init__(self, function=None, parameters={}, parameter_bounds={}, **kwargs)
takes:
        function: a function which will be called to generate
                a Network type, to be used as a ideal response. 
        
        parameters: an dictionary holding an list of parameters,
                which will be the dependent variables to optimize.
                these are passed to the network creating function.
         
        **kwargs: keyword arguments passed to the function, but 
                not used in parametric optimization.

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class Parameterless(ParameterizedStandard)
    A parameterless standard. 
 
note:
this is needed so that the calibration algorithm doesnt have to
handle more than one class type for  standards
 
 
Method resolution order:
Parameterless
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, ideal_network)
takes:
        ideal_network: a Network instance of the standard

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class RotatedWaveguide_UnknownLength(ParameterizedStandard)
    A rotated waveguide of unkown delay length.
 
 
Method resolution order:
RotatedWaveguide_UnknownLength
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d, Gamma0, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class SlidingLoad_UnknownTermination(ParameterizedStandard)
    A set of parametersized standards representing a set of Delayed
 Terminations of known length, but unknown termination
 
 
Method resolution order:
SlidingLoad_UnknownTermination
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, d_list, Gamma0, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d_list: list of distances to termination [m]
        Gamma0: guess for reflection coefficient off termination at
                termination
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
class Thru_TranslationMissalignment(ParameterizedStandard)
    A  rectangular waveaguide thru standard with unknown flange
translation missalignment.
 
 
Method resolution order:
Thru_TranslationMissalignment
ParameterizedStandard
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, wb, initial_offset=0.10000000000000001, **kwargs)
takes:
        wb: a WorkingBand type, with a RectangularWaveguide object
                for its tline property.
        d: distance to termination
        Gamma0: reflection coefficient off termination at termination
        initial_offset: initial offset guess, as a fraction of a, 
                (the waveguide width dimension)
        **kwargs: passed to self.function

Data descriptors inherited from ParameterizedStandard:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
network
 a Networks instance generated by calling function(), for 
the current set of parameters (and kwargs)
number_of_parameters
the number of parameters this standard has
parameter_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
dictionary. This is needed to intereface teh optimizing function
because it only takes a 1D-array. Therefore, order must be 
preserved with accessing and updating the parameters through this
array. To handle this I make it return and update in alphebetical
order of the parameters dictionary keys.
parameter_bounds_array
This property provides a 1D-array interface to the parameters 
bounds dictionary. if key doesnt exist, then i presume the
parameter has no bounds. this then returns a tuple of -INF,INF
where INF is a global variable in this class.
parameter_keys
returns a list of parameter dictionary keys in alphabetical order
s
a direct access to the calulated networks' s-matrix

 
Functions
       
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 = 1000000000000.0
micron = 9.9999999999999995e-07
mil = 2.5399999999999997e-05
pi = 3.1415926535897931
sin = <ufunc 'sin'>