隨著數(shù)據(jù)傳輸需求的爆炸式增長,PCIe 6.0憑借其64GT/s的傳輸速率和PAM4調(diào)制技術(shù),成為高速互連領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。然而,更高的速率和更復雜的PAM4調(diào)制方式給信號完整性帶來了巨大挑戰(zhàn),信號衰減、噪聲干擾等問題導致誤碼率上升。因此,對PCIe 6.0進行信號完整性測試,尤其是PAM4眼圖分析和誤碼率優(yōu)化至關(guān)重要。
開關(guān)電源內(nèi)部的功率開關(guān)管工作在高頻開關(guān)狀態(tài),本身消耗的能量很低,電源效率可達75%~90%,比普通線性穩(wěn)壓電源(線性電源)提高一倍。
白光干涉儀通過分析干涉條紋的變化來測量表面高度信息。當存在環(huán)境振動時,干涉儀的光學元件和被測樣品會發(fā)生微小位移,使得干涉條紋的相位和強度發(fā)生變化。這種變化會干擾正常的測量信號,導致測量結(jié)果出現(xiàn)偏差。特別是在納米級測量中,微小的振動都可能引起較大的測量誤差。
一、引言 紅外熱像儀憑借其能非接觸式測量物體表面溫度分布的優(yōu)勢,在工業(yè)檢測、安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而,由于制造工藝、環(huán)境因素等影響,紅外探測器各像素單元的響應(yīng)特性存在差異,導致成像結(jié)果出現(xiàn)非均勻性,嚴重影響了圖像質(zhì)量和測溫精度。非均勻性校正(NUC)技術(shù)應(yīng)運而生,旨在消除這種差異,提高紅外熱像儀的性能。
光纖光柵(FBG)傳感網(wǎng)絡(luò)憑借其抗電磁干擾、靈敏度高、可分布式測量等優(yōu)勢,在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測、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)的波長解調(diào)系統(tǒng)動態(tài)范圍有限,限制了其在復雜環(huán)境下的測量能力。因此,研究波長解調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)范圍擴展方法具有重要的現(xiàn)實意義。
在量子精密測量領(lǐng)域,基于金剛石氮 - 空位(NV)色心的磁強計因其高靈敏度、非侵入性等優(yōu)勢,成為研究熱點。然而,實際應(yīng)用中,磁強計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NV色心磁強計進行靈敏度優(yōu)化與噪聲抑制研究具有重要意義。
MEMS慣性傳感器在導航、運動檢測等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,但溫度和振動等環(huán)境因素會對其測量精度產(chǎn)生顯著影響,尤其是溫度 - 振動耦合誤差。為提高傳感器性能,開發(fā)有效的耦合誤差補償算法至關(guān)重要。
Wi-Fi 7作為新一代無線通信技術(shù),引入了多鏈路設(shè)備(MLD)概念,支持同時利用多個頻段進行數(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實現(xiàn)高吞吐量的關(guān)鍵手段之一,但實際應(yīng)用中會面臨各種干擾問題。本文將詳細介紹Wi-Fi 7 MLD吞吐量測試中的信道捆綁與干擾模擬實戰(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)的性能校準變得至關(guān)重要。超寬帶信號源能夠提供覆蓋廣泛頻率范圍的太赫茲信號,而矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀(VNA)則具備精確測量信號參數(shù)的能力。將超寬帶信號源與矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀聯(lián)動,可實現(xiàn)對太赫茲成像系統(tǒng)的全面校準,提高成像質(zhì)量和測量精度。
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),如信號衰減、噪聲干擾和時鐘抖動等,這些問題嚴重影響著數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性。實時抖動分離(RJS)與時鐘恢復技術(shù)作為高速SerDes接口測試中的關(guān)鍵技術(shù),對于準確評估接口性能和優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計具有重要意義。
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,毫米波信號的高路徑損耗和易受環(huán)境影響等特性,對5G毫米波射頻前端的性能提出了更高要求。OTA(Over-The-Air)測試作為一種無纜測試方法,能夠更真實地模擬無線通信環(huán)境,在5G毫米波射頻前端測試中發(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),其性能驗證對于確保通信質(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)量和復雜性不斷增加,對ECU的測試提出了更高的要求。傳統(tǒng)的測試方法效率低下、成本高昂,且難以覆蓋所有可能的故障場景。CANoe和CANape作為Vector公司開發(fā)的汽車電子測試工具,在車載ECU測試中發(fā)揮著重要作用。本文將介紹基于CANoe和CANape的閉環(huán)仿真與故障注入實踐,以提高ECU測試的效率和準確性。
本文提出了一種基于機器視覺引導的機器人自動化標定方案,用于工業(yè)傳感器的批量校準。該方案通過機器視覺技術(shù)獲取傳感器特征信息,利用機器人進行精確操作,實現(xiàn)高效、準確的批量校準,并給出了相關(guān)代碼示例。
本文探討了利用大語言模型(LLM)進行測試用例智能設(shè)計,實現(xiàn)測試序列自動化生成的方法。通過分析LLM在自然語言處理和代碼生成方面的優(yōu)勢,闡述了其在軟件測試領(lǐng)域的應(yīng)用潛力,并給出了具體的實現(xiàn)代碼示例。
在測試測量領(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,給自動化測試系統(tǒng)的開發(fā)帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方式下,針對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,而且維護成本高昂。Python作為一種功能強大且易于使用的編程語言,結(jié)合PyVISA庫,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。