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MATLAB阵列天线之切比雪夫低副瓣阵列设计

在《自适应天线与相控阵》这门课中,了解到了关于理想低副瓣阵列设计的一些方法,其中切比雪夫等副瓣阵列设计方法是一种基础的方法,故将其设计流程写成maltab程序供以后学习使用。在此分享一下。 此方法全称为道尔夫-切比雪夫综合法,简称为切比雪夫综合法,是一种工程实际中常用的可控制副瓣电平的阵列天线综合方法。

  • 2022-01-06
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噪声系数系列:噪声来源、定义及影响

散粒噪声是由电子管或半导体固态设备中载流子的随机波动产生的,比如PN结二极管,当级间存在电压差时,就会发生电子和空穴的移动,此过程中就会产生散粒噪声。其功率谱密度也不随频率变化,也是一种白噪声。散粒噪声是半导体器件所特有的,无源器件(比如衰减器)是不产生散粒噪声的。

  • 2022-01-06
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镜频抑制滤波器对射频接收前端输出噪声的影响

射频接收前端包括LNA、Filter、Mixer等部件,从噪声因子级联的角度讲,希望接收链路第一级为高增益、低噪声系数放大器,以期望得到较低的系统噪声系数,提高接收灵敏度。除LNA外,接收链路还有一个关键的部件——镜频抑制滤波器,位于Mixer之前,用于滤除镜频噪声和镜频信号,以提高整个接收链路的SNR和抗镜频干扰能力。

  • 2022-01-06
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1dB增益压缩点概述及测试

半导体器件是现代电子工业中十分耀眼的明星,近几十年得到了长足的发展,凭借诸多优势,已广泛应用于控制、转换、放大、运算等功能电路,一直以来备受人们的青睐。爱它就要接受它的缺点,任何事物都有自己的缺点,半导体器件也不例外。对于本文所涉及的射频放大器等有源器件,非线性就是其缺点之一。

  • 2022-01-06
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射频脉冲频谱及退敏效应简述

当使用频谱仪测试射频脉冲信号的频谱时,设置不同的RBW可以得到不同的结果,有连续的包络谱和离散的线状谱之分。针对简单的射频脉冲而言,脉冲退敏效应是指,当显示线状谱时,中心载波的幅度将低于脉内平均功率,具体低多少取决于脉冲的占空比。英文称为desensitization effect,文中暂且将其翻译为脉冲的“退敏效应” 。

  • 2022-01-06
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如何准确测试相位噪声

对于相位噪声的测试,目前业界常用的方法包括:基于频谱仪的测试方法和基于鉴相器的测试方法。使用频谱仪测试相噪又可分为,直接标定法和使用专门的相噪选件进行自动化测试。直接标定法即手动测试,经济实惠,但是操作相对繁琐;使用相噪选件自动化测试操作方便,可以直接给出相噪曲线,但是需要购买!至于基于鉴相器方法的设备,属于更加专业的相噪测试设备,测试能力更强,当然也是价格不菲的。

  • 2022-01-06
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如何准确测试75Ohm系统的信号?

射频同轴线缆特征阻抗的选择,主要取决于功率容量、衰减强度、可加工性等因素,然而最大功率容量和最小衰减性能对应的特征阻抗是不同的。在射频领域通常采用50 Ohm特征阻抗的原因,就是综合考虑了以上因素。也就是说,50 Ohm特征阻抗对应的功率容量和衰减性能都不是最佳的。单论衰减性能,75 Ohm特征阻抗要比50 Ohm低不少,但是其应用领域比较专一,主要应用于广播、电视信号的信号传输。

  • 2022-01-06
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六问射频脉冲频谱测试

射频脉冲信号广泛应用于脉冲体制雷达中,对于从事相关领域的工程师而言,总是绕不开脉冲信号的测试。就射频脉冲信号而言,需要测试的参数比较多,诸如脉宽、周期等时间参数,峰值功率、平均功率等幅度参数,再复杂一点,还要关注chirp pulse、barker-code pulse 的频率和相位的变化趋势。这里我们不去过多地关注这些测试项目,业界主流仪表厂商均可以提供专业的分析工具。而是从基础的频谱着手,介绍在脉冲频谱测试中可能遇到的一些问题。本文主要面向刚刚从事相关工作的朋友,希望有助于更好地理解脉冲测试。

  • 2022-01-06
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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