JavaScript今さら入門(2)

 

今さらなんだけど、JavaScriptに挑戦してみる。唐突にJavaScriptでgRPC Clientを作ってみる。

今さらなんだけど、JavaScriptに挑戦してみるシリーズ。、、、なんだけど、突然ハードルを上げてgRPC Clientを作ってみたいと思ったわけよ。まだJavaScript初心者なんだけど、、、
んで、「javascript grpc client」とかで検索してあちこち見てみると、やっぱりまずはNode.jsが必要って書いてあるので、しぶしぶ従う。んで、Node.jsの総本山をみるとDockerでインストールとかあるんだけど、意味わからんので普通にインストールできんもんか探ってみた。で、
Linux 環境に Node.js インストール
が当方のニーズにマッチしてそうなので、そのままやってみる。んだけど、「実行してみる」の部分が不親切でなにやっていいかわからんので、この部分はやらない。
そもそもNode.jsってなんなんや？って思うんやけど、、、で、それをうまいこと説明しているサイトを見つけた。
Node.jsとはなにか？なぜみんな使っているのか？
こちらのサイトとってもわかりやすい。すばらしい。

では、gRPCやってみよーって何していいかわからんぞ、、、こういう時はAIに聞くのじゃ

プロジェクトのセットアップ
まず、新しいプロジェクトフォルダを作成し、初期化します。

• mkdir grpc-client-demo
• cd grpc-client-demo
• npm init -y

そすっと、

必要なパッケージのインストール
gRPCクライアントを構築するために、いくつかのパッケージをインストールします。
@grpc/grpc-js: gRPCのコアパッケージ
google-protobuf: Protocol Buffersを扱うためのパッケージ
grpc-tools: .protoファイルからJavaScriptのコードを生成するためのツール
@grpc/proto-loader: 動的に.protoファイルを読み込むためのパッケージ (後述)

• npm install @grpc/grpc-js google-protobuf
• npm install --save-dev grpc-tools

そすっと

Protocol Buffers (.proto) ファイルの準備
gRPCでは、サービスとメッセージの定義を.protoファイルで行います。サーバー側とクライアント側で同じ.protoファイルを使用します。ここでは例として、grpc-client-demo.protoというファイルを作成します。
protoディレクトリを作成し、grpc-client-demo.protoを作成します。

• mkdir proto

grpc-client-demo.protoはgRPCやってみる(4)から持ってきて、

• syntax = "proto3";
• //option csharp_namespace = "rijndael_cli";
• package rijndael_srv;
• service AES128EncSrv {
•   rpc AES128Enc (AES128EncRequest) returns (AES128EncReply);
• }
• message AES128EncReply{
•   bytes encoded=1;
• }
•  
• message AES128EncRequest{
•   bytes plain=1;
•   bytes key=2;
• }

.protoファイルからJavaScriptコードを生成
.protoファイルからgRPCクライアントが利用するJavaScriptコードを生成します。package.jsonのscriptsにコマンドを追加すると便利です。

package.json

1. {
2.   "name": "grpc-client-demo",
3.   "version": "1.0.0",
4.   "description": "",
5.   "main": "index.js",
6.   "scripts": {
7.     "proto:gen": "grpc_tools_node_protoc --js_out=import_style=commonjs,binary:./gen --grpc_out=grpc_js:./gen --plugin=protoc-gen-grpc=./node_modules/.bin/grpc_tools_node_protoc_plugin --proto_path=./proto ./proto/*.proto",
8.     "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
9.   },
10.   "keywords": [],
11.   "author": "",
12.   "license": "ISC",
13.   "dependencies": {
14.     "@grpc/grpc-js": "^1.13.4",
15.     "google-protobuf": "^4.0.0"
16.   },
17.   "devDependencies": {
18.     "grpc-tools": "^1.13.0"
19.   }
20. }

(07行目を追加しただけ。)
上記のコマンドを実行すると、genディレクトリが作成され、その中に以下のファイルが生成されます。
helloworld_pb.js: HelloRequestやHelloReplyといったメッセージを扱うためのコード
helloworld_grpc_pb.js: gRPCサービス (Greeterなど) を扱うためのコード

生成コマンドを実行します。

• npm run proto:gen

ってすると、genディレクトリがないってエラーが出る。Geminiは自動でできるって言ってるけど自動でできないっぽい。ので事前に作っておく。
mkdir gen
んで、
npm run proto:gen

こうなる。

gRPCクライアントのコード作成
index.jsという名前でクライアントのコードを作成します。
てか、ここからはさすがに大手術。、、、なんだけど、齢50のおっさんにはつらい；ので、gRPCやってみる(4)のclientのC#コードをJavaScriptに変換するようにGeminiにお願いする。「以下のC#コードをJavaScriptに変換してください」って。んで、最初に出てきたのがこれまでの流れを知らない風のコードで、Geminiが言うには、gPRC-WebとかいうgRPCのスタイルで出力したらしい。「grpc.loadPackageDefinitionを使用するスタイルで」っていうと、いい感じで出力してくれた。こちらは生のgRPC（HTTP/2）を扱うNode.js環境で主に使用される方法なんだと。
index.js

1. const PROTO_PATH = './proto/grpc-client-demo.proto';
2. const grpc = require('@grpc/grpc-js');
3. const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');
5. // gRPCサービスの定義を動的に読み込む
6. const packageDefinition = protoLoader.loadSync(
7.     PROTO_PATH,
8.     {keepCase: true,
9.      longs: String,
10.      enums: String,
11.      defaults: true,
12.      oneofs: true
13.     });
14. // パッケージ定義からgRPCサービスをロード
15. const rijndael_srv = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).rijndael_srv;
17. async function main() {
18.     const b_plain = Buffer.from([0x00, 0x11, 0x22, 0x33, 0x44, 0x55, 0x66, 0x77, 0x88, 0x99, 0xaa, 0xbb, 0xcc, 0xdd, 0xee, 0xff]);
19.     const b_key = Buffer.from([0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, 0x08, 0x09, 0x0a, 0x0b, 0x0c, 0x0d, 0x0e, 0x0f]);
21.     // クライアントインスタンスを作成
22.     // 引数にはサーバーアドレス、認証情報、オプションを指定
23.     const client = new rijndael_srv.AES128EncSrv('localhost:5115', grpc.credentials.createInsecure());
25.     // RPC呼び出し
26.     client.AES128Enc({
27.         plain: b_plain,
28.         key: b_key
29.     }, (error, reply) => {
30.         if (error) {
31.             console.error('Error:', error.details);
32.             return;
33.         }
35.         const b_encrypted = reply.encoded;
37.         // 16進数文字列に変換して出力
38.         const txt = b_encrypted.toString('hex').toUpperCase();
39.         console.log(txt);
40.     });
41. }
43. main();

んで、実行。
node index.js

すばらしい！ちゃんとできてる。
ちなみにサーバーはgRPCやってみる(4)の手順で再度作り直した(dotnetのバージョンを変えてしまってて、dotnet buildできんかったので)。
いきなり難しい挑戦だったけど、Geminiのおかげでやりきれたー。JavaScriptのコード書くところなんて、自力じゃ絶対にムリ。間違いなく途方に暮れてしばらくお蔵に入れるくらいさっぱりわからんかった。こんな難しいのをやすやすと乗り越えられる時代になったんだなー。


ところで、DX人材認定制度とかある会社が増えてると思うんやけど、Power AutomateとかPower Appsとかだけなの悲しい。

JavaScript今さら入門(1)

 

今さらなんだけど、JavaScriptに挑戦してみる。

ほんと今さらなんだけど、今まで完全にスルーしていたJavaScriptに挑戦してみる。GUIのあるアプリを書く際に、pythonだとtkinterのコードをpyに埋め込むけど、まぁそれならGUIをHTMLで記述して処理をJavaScriptで書いてもいいじゃんねって思った(マジで今さら)。

まずは、開発環境ってことで、VSCodeだけあればいいらしい。開発用のローカルサーバーとか必要そうだけど、そういうのは今は書かない。
プロジェクトってかコードを置くフォルダを開いた状態で

新規ファイルを作成。名前はtest0.htmlってする。
エディタ部に
html
っていれると、こんなになるので、

html:5
ってのを選ぶ。すると、

って感じで、ひな型を作ってくれる。
で、これを、こんな感じにする。

1. <!DOCTYPE html>
2. <html lang="en">
3. <head>
4.     <meta charset="UTF-8">
5.     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
6.     <title>Document</title>
7. </head>
8. <body>
9.     <div id="hello"></div><br>
10.     <script>
11.         let hello=document.getElementById('hello');
12.         hello.insertAdjacentHTML('afterend','<H1>Hello World!!</H1>')
13.     </script>
14. </body>
15. </html>

scriptタグで囲われた部分がJavaScriptで、htmlからIDが"hello"ってやつを探してきて、そこにHTMLを流し込むってことかな
で、htmlをchromeで開くとこうなる。

たぶん最もめんどくさいHello World。
んで、もちっと込み入ったこともしてみる。入力ボックスから値をとってボタンでアクションする。
いきなりだけど、こんな感じ(ちなみに、見やすいようにhtmlとJavaScriptコードを分割した)

test1.html

1. <!DOCTYPE html>
2. <html lang="en">
3. <head>
4.     <meta charset="UTF-8">
5.     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
6.     <title>Document</title>
7. </head>
8. <body>
9.     <div id="out0"></div><br>
10.     <input type="number" id="in1" placeholder="ここに数字を入力"><br>
11.     <input type="number" id="in2" placeholder="ここに数字を入力"><br>
12.     <button type="button" id="button1">足す</button><br>
13.     <div id="out1"></div><br>
14.     <script src="test1-src.js"></script>
15. </body>
16. </html>

test1-src.js

1. let out0=document.getElementById('out0');
2. let out1=document.getElementById('out1');
3. let in1=document.getElementById('in1');
4. let in2=document.getElementById('in2');
5. let button1=document.getElementById('button1');
6. out0.insertAdjacentHTML('afterend','Hello World!!')
7. function add(a, b) {
8.     return a + b;
9. }
10. function button1_clicked(){
11.     let in1_value = parseInt(in1.value,10);
12.     let in2_value = parseInt(in2.value,10);
13.     let result = add(in1_value, in2_value);
14.     out1.insertAdjacentHTML('afterend',result);
15. }
16. button1.addEventListener("click",button1_clicked);

htmlを開くとこうなる

数字を入れてボタンを押すとこうなる

うまくいった(*´꒳`*)

NFCアンテナ(10)というかOpenEMS

 

受信側コイルに貼る磁性体シートを厚くしてみる。

磁性体シートを厚いものにするともちっと良くならないか調べてみる。前回は0.1mmだったので、今回は0.8mm。
いきなりだけど、計算が終わって(約9時間)受信コイルの等価回路は

記号	磁性体あり t=0.8mm	磁性体あり t=0.1mm	磁性体なし
L[nH]	732.655451	721.038592	644.510935
Rs[ohm]	-3.63907987	-3.89987876	0.683139303
Cp[pF]	-5.14011966	-5.81069019	1.61053898
Rp[ohm]	734.906331	674.748742	4262222.68
(Cpadd)[pF]	192	196	213

ってなかんじ。Lが増えてる。その他の定数がやっぱりおかしい；

んで、結合係数どんなもんかなってみていくと、

コイル間距離 [mm]	磁性体あり t=0.8mm	磁性体あり t=0.1mm	磁性体なし
2	0.1749	0.1708	0.1616
4	0.1565	0.1534	0.1448
8	0.1167	0.1144	0.1075
12	0.0833	0.0819	0.0775
16	0.0597	0.0587	0.0557
20	0.0432	0.0426	0.0403

ってことで、磁性体シートの厚さを厚くすると、すこーし通信距離が延びるけど、そんなに良いことは起こらないみたい。

NFCアンテナ(9)というかOpenEMS

受信側コイルに磁性体シートを貼るってかんじでOpenEMSで効果あるかどうかやってみる。

磁性体シートはあたかも磁束を集めるような効果があるので(たぶん)、受信側コイルの内側に配置すると通信距離が伸びるのではないか？って試み。
nfc_trx_analysis_main.mに磁性体シートを追加すると、こんな感じ

1. function [freq s11 s21 s12 s22]=nfc_trx_analysis_main(
2.   port_direction,
3.   tx_coil_width,tx_coil_height,tx_coil_nturn,
4.   rx_coil_width,rx_coil_height,rx_coil_nturn,
5.   trx_distance,
6.   disgeomplot
7. )
8.  
9. physical_constants;
10. unit=1e-3;
11.  
12. FDTD=InitFDTD('NrTS',6e6,'EndCriteria',1e-3);
13. f0=14e6;
14. fc=12e6;
15. FDTD=SetGaussExcite(FDTD,f0,fc);
16. BC={'MUR','MUR','MUR','MUR','MUR','MUR'};
17. FDTD=SetBoundaryCond(FDTD,BC);
18.  
19. CSX=InitCSX();
20. if port_direction>0
21.   txport_excite=false;
22.   rxport_excite=true;
23. else
24.   txport_excite=true;
25.   rxport_excite=false;
26. endif
27. [CSX port1]=gen_small_loop_coil(
28.   CSX,
29.   'tx',
30.   tx_coil_width,tx_coil_height,tx_coil_nturn,
31.   0.2,0.4,0,
32.   0.2,
33.   1,1e-18,1,txport_excite,
34.   0,0,trx_distance/2
35. );
36. [CSX port2]=gen_small_loop_coil(
37.   CSX,
38.   'rx',
39.   rx_coil_width,rx_coil_height,rx_coil_nturn,
40.   0.2,0.4,0,
41.   0.2,
42.   1,1e-18,2,rxport_excite,
43.   0,0,-trx_distance/2
44. );
45.  
46. ## magnetic material
47. CSX = AddMaterial(CSX, 'mag_material');
48. CSX = SetMaterialProperty(CSX, 'mag_material', 'Mue',140);
49. x_mag=rx_coil_width/2-(rx_coil_nturn-1)*0.4-0.2-1;
50. y_mag=rx_coil_height/2-(rx_coil_nturn-1)*0.4-0.2-1;
51. z_mag=0.2/2;
52. mag_origins=[0 0 -trx_distance/2];
53. CSX=AddBox(CSX,'mag_material',1,[-x_mag -y_mag z_mag-0.05]+mag_origins,[x_mag y_mag z_mag+0.05]+mag_origins);
54. ##
55.  
56. air_box=16;
57. mesh_box_size=[20 20 16];
58. mesh_box_resolution=16;
59. mesh=DetectEdges(CSX);
60. mesh.x=[-mesh_box_size(1) mesh.x +mesh_box_size(1)];
61. mesh.y=[-mesh_box_size(2) mesh.y +mesh_box_size(2)];
62. mesh.z=[-mesh_box_size(3) mesh.z +mesh_box_size(3)];
63.  
64. mesh=SmoothMesh(mesh,mesh_box_resolution);
65.  
66. mesh.x=[-air_box+mesh.x(1) mesh.x mesh.x(end)+air_box];
67. mesh.y=[-air_box+mesh.y(1) mesh.y mesh.y(end)+air_box];
68. mesh.z=[-air_box+mesh.z(1) mesh.z mesh.z(end)+air_box];
69.  
70. mesh=SmoothMesh(mesh,c0/(f0+fc)/unit/10,1.5,'algorithm',1);
71.  
72. mesh=AddPML(mesh,4);
73.  
74. disp(['number of cells: ' num2str(1e-6*numel(mesh.x)*numel(mesh.y)*numel(mesh.z)) 'Mcells'])
75.  
76. CSX=DefineRectGrid(CSX,unit,mesh);
77.  
78. Sim_Path=['tmp_' mfilename];
79. Sim_CSX=[mfilename '.xml'];
80. confirm_recursive_rmdir(0);
81. [status,message,messageid]=rmdir(Sim_Path,'s');
82. [status,message,messageid]=mkdir(Sim_Path);
83. WriteOpenEMS([Sim_Path '/' Sim_CSX],FDTD,CSX);
84. if disgeomplot==0
85.   CSXGeomPlot( [Sim_Path '/' Sim_CSX],['--export-polydata-vtk=' Sim_Path ' --RenderDiscMaterial -v']);
86. endif
87. RunOpenEMS(Sim_Path,Sim_CSX);
88.  
89. port={port1 port2};
90.  
91. freq=linspace(f0-fc,f0+fc,10001);
92. port_calc=calcPort(port,Sim_Path,freq,'RefImpedance',50);
93.  
94. s11=port_calc{1}.uf.ref./port_calc{1}.uf.inc;
95. s21=port_calc{2}.uf.ref./port_calc{1}.uf.inc;
96. s12=port_calc{1}.uf.ref./port_calc{2}.uf.inc;
97. s22=port_calc{2}.uf.ref./port_calc{2}.uf.inc;
98.  
99. ##[fid,msg]=fopen('out.s2p','w');
100. ##wdata=[freq' real(s11)' imag(s11)' real(s21)' imag(s21)' real(s12)' imag(s12)' real(s22)' imag(s22)'];
101. ##dlmwrite(fid,wdata,'delimiter','\t');
102. ##fclose(fid);
103.  
104. endfunction

磁性体シートに厚みをもたせたせいでシミュレーション時間がめっちゃ伸びたー；
受信側コイルの等価回路を出してみると

記号	磁性体あり	磁性体なし
L[nH]	721.038592	644.510935
Rs[ohm]	-3.89987876	0.683139303
Cp[pF]	-5.81069019	1.61053898
Rp[ohm]	674.748742	4262222.68
(Cpadd)[pF]	196	213

カーブフィットの結果はめっちゃ一致しているんだけど、値が変なんよねー、、、まぁしょうがない。あまり考えない。ちなみに送信側はほとんど影響を受けてないってことにする。めんどくさいから。
んで、結合係数を出してみる。

コイル間距離[mm]	磁性体あり	磁性体なし
2	0.1708	0.1616
4	0.1534	0.1448
12	0.0819	0.0775
20	0.0426	0.0403

うおー結合係数が上がっているーって言いたいけど、等価回路計算結果とOpenEMS結果の一致度がイマイチなんよねー、、、

ってのと、結合係数で比較したらざっくり1mmちょっとの改善くらいかなー；

NFCアンテナ(8)というかOpenEMS

OpenEMSでメタルを完全導体から銅に変更して、シミュレーションと実測の結果を比較していく。

OpenEMSのLegacy WikiのOnline ManualのPropertiesのMetalによると、AddMetalに代えてAddConductingSheetとすることで、電気伝導率を設定したメタルにすることができるらしい。しかも、メタル厚さはここで指定するので、形状データに厚さを入れ込む必要はなさそう。
んで、
gen_small_loop_coil.mのなかの
CSX=AddMetal(CSX,metal_name);
を
#CSX=AddMetal(CSX,metal_name);
CSX=AddConductingSheet(CSX,metal_name,58e6,40e-6);
ってする。
んで、また約7時間かけて実行する。
コイル間距離=96mmで同調をとった後、コイル間距離=20mmで実測と比較

まぁまぁ合ってると言っていいんじゃないかなー
で、もちっと詳細にコイルの等価回路を出していこうと思う。シミュレーションデータはたぶん特に解析周波数の端付近が精度が悪かったりおかしな結果になってたりするっぽいので、波形を理解して定数を推定できない(と思う)。んで、力任せにカーブフィットで定数を推定していく。解析の中心周波数付近で、インピーダンスについて等価回路の計算結果とOpenEMSの結果が一致するようにする。
こんなコードで
coil_param_fit.py

1. import numpy as np
2. import skrf as rf
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. import scipy
5.  
6. def Calc_Network(L,Rs,Cp,Cpadd,Rp,gnd,port1):
7.     cnx=[
8.         [(port1,0),(L,0),(Cp,0),(Cpadd,0),(Rp,0)],
9.         [(L,1),(Rs,0)],
10.         [(Rs,1),(Cp,1),(Cpadd,1),(Rp,1),(gnd,0)]
11.     ]
12.     cir=rf.Circuit(cnx)
13.     ntw=cir.network
14.     return ntw
15.  
16. FILE1=rf.Network('../out_cu_96.s2p')
17. FILE1.name='FILE1'
18. f_start=FILE1.frequency.start
19. f_stop=FILE1.frequency.stop
20. nop=FILE1.frequency.npoints
21. freq=FILE1.frequency
22.  
23. tl_media = rf.DefinedGammaZ0(freq, z0=50)
24. gnd = rf.Circuit.Ground(freq, name='gnd')
25. port1 = rf.Circuit.Port(freq, name='port1', z0=50)
26.  
27. f_range_lower=12e6
28. f_range_upper=15e6
29.  
30. L_def=1540e-9
31. Rs_def=0.5
32. Cp_def=0.66e-12
33. Rp_def=75000
34. Cpadd_def=89e-12
35.  
36. tl_media_file= rf.DefinedGammaZ0(freq, z0=50)
37. gnd_file = rf.Circuit.Ground(freq, name='gnd_file')
38. port1_file = rf.Circuit.Port(freq, name='port1_file', z0=50)
39. Cpadd_file=tl_media.capacitor(Cpadd_def, name='Cpadd')
40. cnx_file=[
41.     [(port1_file,0),(FILE1,0),(Cpadd_file,0)],
42.     [(gnd_file,0),(Cpadd_file,1)]
43. ]
44. cir_file=rf.Circuit(cnx_file)
45. ntw_file=cir_file.network
46.  
47. x0=(L_def,Rs_def,Cp_def,Rp_def)
48.  
49. def generate_network(L_val,Rs_val,Cp_val,Rp_val):
50.     L=tl_media.inductor(L_val,name='L')
51.     Rs=tl_media.resistor(Rs_val,name='Rs')
52.     Cp=tl_media.capacitor(Cp_val, name='Cp')
53.     Rp=tl_media.resistor(Rp_val,name='Rp')
54.     Cpadd=tl_media.capacitor(Cpadd_def, name='Cpadd')
55.     ntw=Calc_Network(L,Rs,Cp,Cpadd,Rp,gnd,port1)
56.     return ntw
57.  
58. def get_err(x):
59.     ntw=generate_network(*x)
60.     irange=np.where((ntw.f>=f_range_lower)&(ntw.f<=f_range_upper))
61.     calc_z_re=ntw.z_re[irange,0,0][0]
62.     file_z_re=ntw_file.z_re[irange,0,0][0]
63.     calc_z_im=ntw.z_im[irange,0,0][0]
64.     file_z_im=ntw_file.z_im[irange,0,0][0]
65.     err_re=np.sum((file_z_re-calc_z_re) ** 2)
66.     err_im=np.sum((file_z_im-calc_z_im) ** 2)
67.     print(err_re+err_im)
68.     return err_re+err_im
69.  
70. res=scipy.optimize.fmin(get_err,x0)
71. print(res)
72.  
73. ntw=generate_network(*res)
74. irange=np.where((ntw.f>=f_range_lower)&(ntw.f<=f_range_upper))
75. fig=plt.figure()
76.  
77. ax1=fig.add_subplot(2,1,1)
78. ax1.plot(ntw.f[irange],ntw.z_re[irange,0,0][0])
79. ax1.plot(ntw_file.f[irange],ntw_file.z_re[irange,0,0][0])
80.  
81. ax2=fig.add_subplot(2,1,2)
82. ax2.plot(ntw.f[irange],ntw.z_im[irange,0,0][0])
83. ax2.plot(ntw_file.f[irange],ntw_file.z_im[irange,0,0][0])
84.  
85. fig.tight_layout()
86. plt.show()

ついでに、手作りコイルも実測データからこのコードで等価回路定数を推定してしまう。

そすっと

	OpenEMS		手作りコイル
	TX	RX	TX	RX
L[nH]	1506.69974	644.510935	1535.74693	677.826358
Rs[ohm]	0.692581008	0.683139303	3.82118882	1.63220125
Cp[pF]	2.64885043	1.61053898	13.6028450	11.4099153
Rp[ohm]	3239658.97	4262222.68	22713.4181	3201.28163
(Cpadd)[pF]	89	213	76	191

ってことで、インダクタンス値についてはOpenEMSと手作りコイルでまぁまぁいいレベルで一致しているみたい。Cはまぁどうでもいいとして(手作りコイルは測定のためにツイストで引き出していてそれゆえ容量多くなっているから)、Rはやっぱりあわんのやねーしゃーない。ちなみに、推定した等価回路とOpenEMSやら手作りコイルの実測やらと比較すると、ほんと見た目では差がないくらい一致していた。scipy.optimizeえらい！
で、この定数を使った等価回路と、OpenEMSまたは手作り実測とを比較することで結合係数を推定してみる。
まぁ、こんな感じで、

コイルの結合係数kを調整していく。
これもscikit-rfとscipy.optimizeでやるって手もあるんだけど、1パラメータなので、手でいいかなーって；

コイル間距離[mm]	OpenEMS	手作りコイル
2	0.1616	0.1627
4	0.1448	0.1455
12	0.0775	0.0759
20	0.0403	0.0411

なんともOpenEMSと実測はほぼ一致している！やるなーOpenEMS！日曜技術者の器用さもハンパねーって自画自賛(≧▽≦)
賑やかしのため、等価回路と実測を比較したものも載せておく

んで、これでどうしようかって言うと、、、とにかく通信距離を伸ばす方法を考えたいんだけど、まだまだ調査が必要な予感；