公司主要从事砷化镓微波集成电路 （GaAs MMIC）晶圆之代工业务，提供HBT、pHEMT微波集成电路/离散元件与后端制程的晶圆代工服务，应用于高功率基地台、低杂讯放大器（LNA）、射频切换器（RF Switch）、手机及无线区域网路用功率放大器 （ PA ）与雷达系统上。
原来待测件是一个含有四个通道的接收模块，每个通道只含有一个LNA，然后经过合路器合为一路输出，如图1所示。按理说，逐一测试每一通道的噪声系数还是比较简单的，因为通道中没有变频器件。但是麻烦在于，四路LNA的供电是同一路，如果测试其中一路时，很难做到只给一路而不给其它三路供电。因此，为了方便测试，朋友问能否在四路同时供电的情况下测试每一路的噪声系数。如果这样测试，大体上会带来多大的误差？
快速傅里叶变换（FFT）实现了时域到频域的转换，是信号分析中最常用的基本功能之一。FFT变换时，总是从离散数据中选取一部分处理，将其称为一帧数据。而且FFT是在一定假设下完成的，即认为被处理的信号是周期信号。因此，FFT之前会对这一帧数据进行周期扩展。
对于噪声系数测试，多数情况下会选择Y因子方法测试，但是当待测件包含自动增益控制电路（AGC）时，Y因子方法受到一定的限制。因为当噪声源在打开、关闭两种状态时，AGC电路会自动调整可变增益放大器（VGA）的增益，从而保证输出的电平恒定，此时使用Y因子方法测得的结果已经无法反映待测件真实的噪声系数。那么如何进行有效的测试呢？这就是本文将要详细介绍的内容。
由于对数据速率要求不高，起初的无线通信基本都是采用模拟调制方式，比如AM/ FM/PM等。在相当长一段时间内，市场需求并没有大规模驱动通信技术的进步。但是随着卫星通信以及个人通信业务需求的激增，传统的模拟调制显然已经无法满足速率要求，必须要寻求支持更高数据速率的调制技术。
数字IQ调制凭借高数据速率以及易于实现等优势，广泛应用于无线通信系统。与传统的模拟调制不同，数字调制采用了新颖的IQ调制架构，以0、1比特流为调制信号。简单地讲，数字调制的过程就是将原始数据比特流按照一定的规则映射至IQ坐标系的过程。映射完成后将得到数字I和Q信号，再分别由DAC转换为模拟I和Q信号，最后经IQ调制器上变频至射频频段。
文中将重点解释使用频谱仪时VBW的设置对频谱测试的影响。相信大家在使用频谱仪时曾经遇到过这样的现象：测试一个微弱的CW信号，当逐步降低VBW时，测试迹线越来越平滑，但是显示的底噪水平（RMS值） 却没有降低。这是为什么呢？
近年来，随着以互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术与传统行业的加速融合，全球新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起，一系列新的生产方式、组织方式和商业模式不断涌现，工业互联网应运而生，正推动全球工业体系的智能化变革。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
随着AI技术的爆发式发展，AI技术正从锦上添花的辅助工具，演变为驱动企业业务创新与效率变革的关键力量。但在新一代AI应用的规模化落地过程中，企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破，更在于构建系统性、端到端的落地能力。本报告将从应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度，对企业级AI应用落地中的关键问题展开研究，力求帮助企业将AI技术转化为实际的商业价值。
在“新型工业化”浪潮奔涌的今天，数字化转型已成为各行各业发展的必修课。如何精准、高效地推进转型，避免“走弯路”？
脑机接口技术涉及到对个人思想的直接访问。人们不仅可以窥探他人的思想，更可以直接对他人的思想和行为进行干预控制。甚至篡改记忆。
现代化产业体系的构建，不仅需要培育新兴产业，也离不开传统产业的全面升级。《建议》对传统产业转型提出了明确方向，主要包括以下四个方面:一是推动重点产业提质升级。《建议》指出需巩固提升矿业、冶金、化工、轻工
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