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。
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。
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？
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。
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。
每当介绍相位噪声测试方案时，都会提到时间抖动，经常提到二者都是表征信号短期频率稳定度的参数，而且是频域和时域相对应的参数。正如题目所示，相位噪声与时间抖动有着一定的关系，那么相噪是与哪种类型的抖动相对应，彼此之间又有着怎样的数学关系，这些疑问都将在文中找到答案。
矢网的误差模型确实不太好理解，一般只有研发矢网或者专攻测试技术的人员才会深入探究。使用矢网测试之前，都是需要作系统误差校准的，目的就是将测试装置本身引入的误差项修正掉，得到DUT真实的S参数。
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。
没有账户，需要注册
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
参与数据质量检查的相关组织与人员;数据质量检查的时间;数据质量检查的地点;数据质量检查的形式;数据质量检查的范围等方面的内容。
碳基生产力代表着以碳元素为能量核心的传统工业体系，其边际效益正在急剧下降 硅基生产力代表着信息文明的崛起，它是一种全新的经济形态，其核心驱动力是算法，并通过数据复制不断增值。 量子生产力代表着人类文明的下一个跃迁，其核心在于“并行性”逻辑，突破了传统计算的物理限制。
受中国政策影响，全球风电年新增装机将同比下降6%，但其余市场在德国和美国带动下将增长22%。海上风电 将实现突破性增长，年新增装机翻番至27GW。
缺乏对基于大语言模型（LLM）的自动化渗透测试 框架（AutoPT）的系统性架构分析 ？ 缺乏在统一基准下的大规模实证比较 ？ 以往的工作集中在深度强化学习的方法，而非基于 LLM的范式 ？ 仅停留在宏观层面的分析，没有细粒度的架构解构
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
