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納米級表面粗糙度測量：白光干涉儀的環(huán)境振動補償技術
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。
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紅外熱像儀非均勻性校正（NUC）：黑體輻射源與深度學習融合方案
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)療診斷等領域得到廣泛應用。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特性存在差異，導致成像結果出現(xiàn)非均勻性，嚴重影響了圖像質量和測溫精度。非均勻性校正（NUC）技術應運而生，旨在消除這種差異，提高紅外熱像儀的性能。
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光纖光柵（FBG）傳感網(wǎng)絡：波長解調系統(tǒng)的動態(tài)范圍擴展方法
光纖光柵（FBG）傳感網(wǎng)絡憑借其抗電磁干擾、靈敏度高、可分布式測量等優(yōu)勢，在結構健康監(jiān)測、航空航天、石油化工等領域得到了廣泛應用。然而，F(xiàn)BG傳感網(wǎng)絡的波長解調系統(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，研究波長解調系統(tǒng)的動態(tài)范圍擴展方法具有重要的現(xiàn)實意義。
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量子精密測量：基于NV色心的磁強計靈敏度優(yōu)化與噪聲抑制
在量子精密測量領域，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。
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MEMS慣性傳感器標定：溫度 - 振動耦合誤差補償算法開發(fā)
MEMS慣性傳感器在導航、運動檢測等領域應用廣泛，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重要。
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Wi-Fi 7多鏈路設備（MLD）吞吐量測試：信道捆綁與干擾模擬實戰(zhàn)
Wi-Fi 7作為新一代無線通信技術，引入了多鏈路設備（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)絡吞吐量和可靠性。信道捆綁技術是Wi-Fi 7實現(xiàn)高吞吐量的關鍵手段之一，但實際應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)。
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太赫茲成像系統(tǒng)校準：超寬帶信號源與矢量網(wǎng)絡分析儀聯(lián)動方案
隨著太赫茲技術在安檢、醫(yī)療、通信等領域的廣泛應用，太赫茲成像系統(tǒng)的性能校準變得至關重要。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，提高成像質量和測量精度。
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高速SerDes接口測試：實時抖動分離（RJS）與時鐘恢復技術
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)絡和消費電子等領域得到了廣泛應用。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）與時鐘恢復技術作為高速SerDes接口測試中的關鍵技術，對于準確評估接口性能和優(yōu)化系統(tǒng)設計具有重要意義。
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5G毫米波射頻前端測試：OTA暗室與波束成形性能驗證
隨著5G技術的快速發(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。波束成形技術作為5G毫米波通信的關鍵技術，其性能驗證對于確保通信質量至關重要。
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車載ECU自動化測試：CANoe+CANape的閉環(huán)仿真與故障注入實踐
隨著汽車電子技術的飛速發(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。
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工業(yè)傳感器批量校準：機器視覺引導的機器人自動化標定方案
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，并給出了相關代碼示例。
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基于大語言模型（LLM）的測試用例智能設計：測試序列自動化生成
本文探討了利用大語言模型（LLM）進行測試用例智能設計，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域的應用潛力，并給出了具體的實現(xiàn)代碼示例。
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Python+PyVISA實戰(zhàn)：多品牌儀器統(tǒng)一控制與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開發(fā)
在測試測量領域，隨著儀器設備的多樣化發(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。
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AI賦能的自動化測試平臺：基于機器學習的異常檢測與根因分析
在電子設計自動化（EDA）領域，隨著芯片設計復雜度的不斷提升，傳統(tǒng)的自動化測試平臺面臨著諸多挑戰(zhàn)，如測試用例數(shù)量龐大、異常檢測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，特別是機器學習算法，成為提升自動化測試平臺性能的有效途徑。本文將探討基于機器學習的異常檢測與根因分析在AI賦能的自動化測試平臺中的應用。
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步進電機的動作如何實現(xiàn)
步進電機是一種將電脈沖信號轉換成相應角位移或線位移的電動機。每輸入一個脈沖信號，轉子就轉動一個角度或前進一步，其輸出的角位移或線位移與輸入的脈沖數(shù)成正比，轉速與脈沖頻率成正比。因此，步進電動機又稱脈沖電動機。
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