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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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浅析矢量网络分析仪误差模型及校准

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。

  • 2022-01-06
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脉冲信号测试应如何选择示波器带宽?

示波器模拟带宽的定义大家都比较熟悉,是针对于正弦波信号定义的。从频域上看,正弦波信号的频谱就是单根谱线,只要示波器的带宽不小于信号的频率,那么就可以有效观测到波形。若要追求更高的幅度测试精度,则可以按照5倍法则选择示波器的带宽,即示波器带宽不低于待测信号频率的5倍!

  • 2022-01-06
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三阶交调失真概述及测试

任何半导体器件都具有一定的非线性,尤其在大信号输入情况下,非线性将更加明显。由于放大器具有一定的增益,这意味着放大器有着比其它半导体器件更加明显的非线性,这也是实际中为什么特别关注放大器非线性的原因。下文将以放大器为例,展开对交调失真及其测试方法的讨论。

  • 2022-01-06
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如何理解相位噪声与时间抖动的关系?

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。

  • 2022-01-06
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数字调制系列:IQ调制器特性

在前面关于数字调制的文章中分别介绍了IQ 调制的基本理论及调制解调的数学解析及图解过程(数字调制系列:如何理解IQ ?、数字调制系列:IQ基本理论、数字调制系列:IQ调制及解调简述),阐述了常见的数字调制方式,并解释了为什么经过IQ 调制器之后带宽会翻倍的原因。本文将着重介绍模拟IQ 调制器的特性,为后面的IQ 调制性能验证测试作准备。

  • 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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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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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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