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北斗三号窄带抗干扰射频通道指标分析

鉴于后续北斗三号系统多个频点在特殊行业应用中抗窄带干扰成为必须项,抗窄带干扰能力成为左右客户选择方案的重要因素。本文针对抗窄带干扰应用对射频通道的关键指标要求进行分析,以备后续应用开发参考。

  • 2022-01-06
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学个Antenna:Matlab天线工具箱知多少

提到天线仿真设计,大部分人会想到HFSS、CST、FEKO这几种常用的电磁仿真软件。不过号称“除了生孩子之外就是万能”的MATLAB在2015版本就已推出了天线工具箱-Antenna Toolbox。经过几年的迭代优化,现在的工具箱已经可以实现设计、分析和可视化天线单元和天线阵列。

  • 2022-01-06
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附加相位噪声测试方法

无线数字通信系统中,通过提高载波频率和增加调制星座的复杂性(阶数)来实现更高的数据率和频谱效率,但由相位噪声等因素引起的符号误差的也相应增加。当星座变得更加复杂时,它们对AM和相位噪声都变得更加敏感。从下图1可以看出,随着相位噪声增加,会引起数字信号的矢量星座点的扩散和旋转,增加误差矢量幅度(EVM)和误码率(BER)。

  • 2022-01-06
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噪声的意义及测量方法

噪声系数是度量被测件(DUT)在射频信号通过时主要由于器件中的电子不规则热运动附加到信号上的杂乱信号,为了衡量这种恶化程度,引入噪声因子F(Noise Factor)和噪声系数NF(Noise Figure)的概念,也就是说噪声系数量化了DUT降低信号的信噪比的程度;

  • 2022-01-06
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非50欧系统阻抗的S参数测试

S参数的定义需要约定一个系统阻抗。同一个微波电路,在不同系统阻抗下的S参数是不同的。例如,50欧电阻在50欧系统阻抗下的S11为零,是没有反射的匹配状态;但50欧电阻在75欧系统阻抗下的S11不为零,是有反射的不匹配状态。对于单端口待测件,反射系数 Γ 可由负载阻抗 Zl 、系统阻抗 Z0 进行计算

  • 2022-01-06
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增益压缩的意义及矢网实操测量方法

当放大器的输入功率增加到使放大器的增益降低且引起输出功率呈非线性增大时,此时该放大器就发生了增益压缩。任何射频放大器的增益都是输入信号电平的函数,即AM-AM曲线(如图1.1);增益压缩越早,信号经过放大器后输出失真就越大;不同应用场景对放大器的线性区线性度要求不同,例如在高端音响中,要求功率放大的线性非常好,这样在不同的高低音和响度都能表现出色。但在射频下行链路基站中,对天线前端PA的线性度要求就不高,考虑更多的是PA的效率。

  • 2022-01-06
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相位噪声的两种定义与测试方法简述

相位噪声是非常重要的射频指标。在通信系统中,相位噪声会影响矢量调制信号的矢量调制误差并恶化误码率。在雷达应用中,相位噪声会影响雷达相参处理增益和杂波抑制能力。在高速数字电路中,相位噪声引起的抖动也会影响数字电路的最高工作频率。

  • 2022-01-06
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中频采样和IQ采样的比较和转换

射频接收系统通常使用数字信号处理算法进行信号解调和分析,因此需要使用ADC对信号进行采样。根据采样频率的不同,可以分为射频直接采样、中频采样、IQ采样。射频采样和中频采样只需要一路ADC,采样结果为一组数字序列,而IQ采样需要两路ADC,采样结果为两组数字序列。中频采样比射频采样对ADC的带宽和采样率要求更低,同时宽带接收机的中频频率一般为固定频率,故中频采样应用非常广泛。

  • 2022-01-06
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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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