光纖光柵(FBG)傳感網(wǎng)絡(luò)憑借其抗電磁干擾、靈敏度高、可分布式測(cè)量等優(yōu)勢(shì),在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)、航空航天、石油化工等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而,F(xiàn)BG傳感網(wǎng)絡(luò)的波長(zhǎng)解調(diào)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)范圍有限,限制了其在復(fù)雜環(huán)境下的測(cè)量能力。因此,研究波長(zhǎng)解調(diào)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
在量子精密測(cè)量領(lǐng)域,基于金剛石氮 - 空位(NV)色心的磁強(qiáng)計(jì)因其高靈敏度、非侵入性等優(yōu)勢(shì),成為研究熱點(diǎn)。然而,實(shí)際應(yīng)用中,磁強(qiáng)計(jì)的靈敏度受到多種因素限制,噪聲干擾問題尤為突出。因此,對(duì)NV色心磁強(qiáng)計(jì)進(jìn)行靈敏度優(yōu)化與噪聲抑制研究具有重要意義。
MEMS慣性傳感器在導(dǎo)航、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,但溫度和振動(dòng)等環(huán)境因素會(huì)對(duì)其測(cè)量精度產(chǎn)生顯著影響,尤其是溫度 - 振動(dòng)耦合誤差。為提高傳感器性能,開發(fā)有效的耦合誤差補(bǔ)償算法至關(guān)重要。
Wi-Fi 7作為新一代無(wú)線通信技術(shù),引入了多鏈路設(shè)備(MLD)概念,支持同時(shí)利用多個(gè)頻段進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,顯著提升了網(wǎng)絡(luò)吞吐量和可靠性。信道捆綁技術(shù)是Wi-Fi 7實(shí)現(xiàn)高吞吐量的關(guān)鍵手段之一,但實(shí)際應(yīng)用中會(huì)面臨各種干擾問題。本文將詳細(xì)介紹Wi-Fi 7 MLD吞吐量測(cè)試中的信道捆綁與干擾模擬實(shí)戰(zhàn)。
隨著太赫茲技術(shù)在安檢、醫(yī)療、通信等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,太赫茲成像系統(tǒng)的性能校準(zhǔn)變得至關(guān)重要。超寬帶信號(hào)源能夠提供覆蓋廣泛頻率范圍的太赫茲信號(hào),而矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀(VNA)則具備精確測(cè)量信號(hào)參數(shù)的能力。將超寬帶信號(hào)源與矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀聯(lián)動(dòng),可實(shí)現(xiàn)對(duì)太赫茲成像系統(tǒng)的全面校準(zhǔn),提高成像質(zhì)量和測(cè)量精度。
隨著數(shù)據(jù)通信速率的飛速提升,高速串行/解串(SerDes)接口在數(shù)據(jù)中心、通信網(wǎng)絡(luò)和消費(fèi)電子等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而,高速SerDes接口面臨著諸多挑戰(zhàn),如信號(hào)衰減、噪聲干擾和時(shí)鐘抖動(dòng)等,這些問題嚴(yán)重影響著數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性。實(shí)時(shí)抖動(dòng)分離(RJS)與時(shí)鐘恢復(fù)技術(shù)作為高速SerDes接口測(cè)試中的關(guān)鍵技術(shù),對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估接口性能和優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有重要意義。
隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展,毫米波頻段因其豐富的頻譜資源成為5G通信的關(guān)鍵頻段之一。然而,毫米波信號(hào)的高路徑損耗和易受環(huán)境影響等特性,對(duì)5G毫米波射頻前端的性能提出了更高要求。OTA(Over-The-Air)測(cè)試作為一種無(wú)纜測(cè)試方法,能夠更真實(shí)地模擬無(wú)線通信環(huán)境,在5G毫米波射頻前端測(cè)試中發(fā)揮著重要作用。波束成形技術(shù)作為5G毫米波通信的關(guān)鍵技術(shù),其性能驗(yàn)證對(duì)于確保通信質(zhì)量至關(guān)重要。
隨著汽車電子技術(shù)的飛速發(fā)展,車載電子控制單元(ECU)的數(shù)量和復(fù)雜性不斷增加,對(duì)ECU的測(cè)試提出了更高的要求。傳統(tǒng)的測(cè)試方法效率低下、成本高昂,且難以覆蓋所有可能的故障場(chǎng)景。CANoe和CANape作為Vector公司開發(fā)的汽車電子測(cè)試工具,在車載ECU測(cè)試中發(fā)揮著重要作用。本文將介紹基于CANoe和CANape的閉環(huán)仿真與故障注入實(shí)踐,以提高ECU測(cè)試的效率和準(zhǔn)確性。
本文提出了一種基于機(jī)器視覺引導(dǎo)的機(jī)器人自動(dòng)化標(biāo)定方案,用于工業(yè)傳感器的批量校準(zhǔn)。該方案通過(guò)機(jī)器視覺技術(shù)獲取傳感器特征信息,利用機(jī)器人進(jìn)行精確操作,實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的批量校準(zhǔn),并給出了相關(guān)代碼示例。
本文探討了利用大語(yǔ)言模型(LLM)進(jìn)行測(cè)試用例智能設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)測(cè)試序列自動(dòng)化生成的方法。通過(guò)分析LLM在自然語(yǔ)言處理和代碼生成方面的優(yōu)勢(shì),闡述了其在軟件測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用潛力,并給出了具體的實(shí)現(xiàn)代碼示例。
在測(cè)試測(cè)量領(lǐng)域,隨著儀器設(shè)備的多樣化發(fā)展,不同品牌、不同接口類型的儀器并存,給自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)的開發(fā)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方式下,針對(duì)每種儀器都需要編寫特定的控制代碼,不僅開發(fā)效率低下,而且維護(hù)成本高昂。Python作為一種功能強(qiáng)大且易于使用的編程語(yǔ)言,結(jié)合PyVISA庫(kù),為多品牌儀器的統(tǒng)一控制與數(shù)據(jù)采集提供了有效的解決方案。
在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)領(lǐng)域,隨著芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度的不斷提升,傳統(tǒng)的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)面臨著諸多挑戰(zhàn),如測(cè)試用例數(shù)量龐大、異常檢測(cè)效率低下以及根因分析困難等。為了解決這些問題,引入人工智能(AI)技術(shù),特別是機(jī)器學(xué)習(xí)算法,成為提升自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)性能的有效途徑。本文將探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)與根因分析在AI賦能的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)中的應(yīng)用。
步進(jìn)電機(jī)是一種將電脈沖信號(hào)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)角位移或線位移的電動(dòng)機(jī)。每輸入一個(gè)脈沖信號(hào),轉(zhuǎn)子就轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)角度或前進(jìn)一步,其輸出的角位移或線位移與輸入的脈沖數(shù)成正比,轉(zhuǎn)速與脈沖頻率成正比。因此,步進(jìn)電動(dòng)機(jī)又稱脈沖電動(dòng)機(jī)。
5G網(wǎng)絡(luò)(5G Network)是第五代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò),其峰值理論傳輸速度可達(dá)20Gbps,合2.5GB每秒,比4G網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度快10倍以上。
直接數(shù)字合成(DDS)技術(shù)正在迅速發(fā)展,但UHF和微波輸出頻率的直接合成尚不實(shí)用或經(jīng)濟(jì)上不可行。