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射频电路板上的地孔以及仿真说明

初中物理就学过,电压又称电势差,即任意两个电势/电位的差值,一般认为无穷远处的电势为0,通常说的“电压”隐含条件就是相对于0电势的差值,但这个“无穷远处的0电势”太含糊了,实际电路分析的时候不可能去探测到它。好在电压跟绝对电势无关,它只是一个差值,因此我们可以任意选择电路中某一个电位作为参考基准点,人为规定它是0电势点,则这个基准点就称为“地”(Ground)。

  • 2022-01-07
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偶极子天线馈电及倒V天线

偶极子天线两臂角度与阻抗的关系如下:偶极天线两臂角度为180度时的阻抗是73欧姆;从180度角度开始变窄,它的阻抗也会随之渐渐地下降。150度时是68欧姆,120度时是58欧姆,105时刚好是50欧姆,更窄的角度90度时是42欧姆,60度时刚降列23欧姆。

  • 2022-01-06
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从电磁波产生到对称阵子天线

为什么要用呢?根据信号与系统相关知识可知,时域中的正余弦函数在频域里是单频点脉冲。而时域信号中的冲激函数在频域的响应则极为丰富,从低频到高频全频谱覆盖。这也是上节讲到赫兹为什么利用电容器经由电火花隙产生振荡,给他的偶极天线馈电,这种做法在现在看来相当于微波信号源。

  • 2022-01-06
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如何选择显示检波器

之所以介绍频谱仪的显示检波器,是因为在宽带信号功率测试、功率谱密度测试及相噪测试等应用中,对显示检波器的选择有一定的要求。如果选择的检波器不合适,那么将无法准确完成测试。本文的目的也是想让初学者对这一块内容有更多的认识,从而能够根据所测参数选择合适的检波器。

  • 2022-01-07
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为什么需要预选器

无论是采用模拟IF处理的传统频谱仪,还是采用数字IF处理的现代频谱仪,都是扫频式架构,通过第一级本振(LO)的调谐实现射频的扫频测试。熟悉频谱仪架构的朋友都了解,在第一级混频器之前都会存在一个预选器,如图1所示,这个预选器是个什么器件?具体有什么功能呢?

  • 2022-01-07
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浅谈分辨率带宽RBW

频谱仪是射频工程师最常用的设备之一,信号的频率、功率、谐波、相位噪声等诸多射频参数都需要使用频谱仪测试。使用频谱仪时,有一个参数需要经常设置,就是分辨率带宽(Resolution BW,简称RBW)。RBW是指中频链路上最小的中频滤波器带宽,决定了能够通过的信号及宽带噪声的功率,因此对频谱测试至关重要。

  • 2022-01-07
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如何理解FFT中时间窗与RBW的关系

作为一种常用的频谱分析工具,快速傅里叶变换(FFT) 实现了时域到频域的转换,是数字信号分析中最常用的基本功能之一。FFT 频谱分析是否与传统的扫频式频谱仪类似,也具有分辨率带宽(RBW) 的概念?如果具有RBW ,那么FFT 的RBW 又与什么因素有关呢?这将是本文要重点给大家介绍的内容。

  • 2022-01-07
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IQ调制及解调简述

前面在文章“数字调制系列:如何理解IQ?” 和“数字调制系列:IQ 基本理论”中介绍了IQ的概念、常用数字调制方式及映射星座图等内容,当完成数字比特流到IQ 坐标系的映射后,便可以得到数字I 和Q 信号,然后分别经过DAC 变换为模拟I 和Q 信号,最后经过IQ 调制器完成上变频,图1给出了数字调制的简要架构示意图。作为整个数字调制发射系统的关键部件,IQ 调制器完成了基带信号的频谱搬移,从而达到空口传输的条件。

  • 2022-01-07
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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