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详解矢量信号分析仪原理

模拟扫描调谐式频谱分析仪使用超外差技术覆盖广泛的频率范围 ； 从音频、微波直到毫米波频率。快速傅立叶变换 （FFT） 分析仪使用数字信号处理（DSP） 提供高分辨率的频谱和网络分析。如今宽带的矢量调制 （ 又称为复调制或数字调制 ） 的时变信号从 FFT 分析和其他 DSP 技术上受益匪浅。VSA 提供快速高分辨率的频谱测量、解调以及高级时域分析功能，特别适用于表征复杂信号，如通信、视频、广播、雷达和软件无线电应用中的脉冲、瞬时或调制信号。

  • 2022-01-05
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看懂相控阵雷达工作原理及类型简介

我们知道，蜻蜓的每只眼睛由许许多多个小眼组成，每个小眼都能成完整的像，这样就使得蜻蜓所看到的范围要比人眼大得多。与此类似，相控阵雷达的天线阵面也由许多个辐射单元和接收单元（称为阵元）组成，单元数目和雷达的功能有关，可以从几百个到几万个。这些单元有规则地排列在平面上，构成阵列天线。利用电磁波相干原理，通过计算机控制馈往各辐射单元电流的相位，就可以改变波束的方向进行扫描，故称为电扫描。辐射单元把接收到的回波信号送入主机，完成雷达对目标的搜索、跟踪和测量。每个天线单元除了有天线振子之外，还有移相器等必须的器件。不同的振子通过移相器可以被馈入不同的相位的电流，从而在空间辐射出不同方向性的波束。天线的单元数目越多，则波束在空间可能的方位就越多。这种雷达的工作基础是相位可控的阵列天线，“相控阵”由此得名。

  • 2022-01-05
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浅谈国内外太赫兹计量技术

近日，相信大家都知道，国家国防科技工业局批准和发布了“太赫兹源辐射参数校准技术”计量技术规范，标准编号为JJF（军工）118-2016。该技术规范规定了太赫兹源辐射参数的计量性能要求、校准条件、校准方法、校准结果表述及复校时间间隔等。那么问题来了，要问太赫兹计量技术哪国强？待小编给您简单介绍一下国内外太赫兹计量技术的研究现状。

  • 2022-01-05
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针对毫米波应用的电路材料选择

对于通信设备或其他等一些应用，毫米波频段非常具有吸引力，因为从30GHz到300GHz范围内有非常宽的可用频带资源。但是寻找此频段内性能卓越且价格低廉的印刷电路板（PCB）材料是一个巨大挑战。然而，通过对毫米波频段PCB材料关键参数和特性的理解，如不同PCB材料对不同电路性能的影响等，找到适合于此频段内应用的PCB材料是完全可能的。

  • 2022-01-05
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解读萨德反导系统的雷达探测距离

THAAD作为专门用于对付大规模弹道导弹袭击的防御系统，其独特优势是在防御大规模导弹威胁的同时， 为作战部队提供更加灵活的使用选择。其目的不是取代而是补充MIM-104防空导弹以及海军宙斯盾弹道导弹防御系统、 陆基中段防御系统和美国在世界各地部署的预警雷达与传感器，从而使美军具备多层弹道导弹防御能力，是战略性进攻武器 。2016年7月8日美国和韩国正式宣布将在韩国部署THAAD，引发韩国国内巨大争议以及本地区国家强烈不满。

  • 2022-01-05
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下一代有源相控阵雷达设计趋势

有源电扫描阵列（AESA）技术最近的发展趋势正在瞄准卫星和无人机（UAV）上的新型雷达有效载荷，这些载荷可以和现代化地面、机载以及舰载雷达一起，通过改良的情报、监视、侦查（ISR）系统，帮助军事决策者应对瞬息万变的军事行动需求，并更好地把握战局态势。这些雷达载荷在尺寸规模和工作性能方面催生的需求正在逐步被新的架构设计和系统能力所解决，而正是诸如GaN功率放大器（PA）、新型微波单片集成电路（MMIC）、“extreme”MMIC器件、“超越摩尔定律”的异质集成、收发（T/R）模块成本缩减、新型毫米波硅基集成电路（IC）、光电集成等这些微波和信号处理技术的发展使得这一切成为可能。

  • 2022-01-05
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利用机器学习技术进行半导体制造FinalTest测试良率分类的新框架

先进的数据分析工具和技术对半导体公司获得竞争优势非常重要。特别是，充分利用生产数据的良率预测工具，有助于提高运营效率和降低生产成本。利用机器学习技术进行半导体制造最终测试（FT）良率预测的新颖和可扩展的框架。该框架能够在晶圆制造阶段预测FT良率，因此与过去相比，FT低良问题可以在更早的生产阶段被发现。提出了一个稳健的解决方案，可以自动处理数值和分类的生产相关数据，而无需事先了解低良率的根本原因。采用了高斯混合模型、独热编码和标签编码技术进行数据预处理。为了提高二类和多类分类的模型性能，演示了使用F1-Marco方法的模型选择和模型集合。该框架已被应用于三种具有不同晶圆技术和制造流程的大规模生产产品。所有这些产品都取得了较高的F1-Macro测试分数，表明了框架的稳健性。

  • 2022-01-05
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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器（MLP），支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以最大化到达最好的超参数集的概率。

  • 2022-01-05
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