白光干涉仪通过分析干涉条纹的变化来测量表面高度信息。当存在环境振动时,干涉仪的光学元件和被测样品会发生微小位移,使得干涉条纹的相位和强度发生变化。这种变化会干扰正常的测量信号,导致测量结果出现偏差。特别是在纳米级测量中,微小的振动都可能引起较大的测量误差。
一、引言 红外热像仪凭借其能非接触式测量物体表面温度分布的优势,在工业检测、安防监控、医疗诊断等领域得到广泛应用。然而,由于制造工艺、环境因素等影响,红外探测器各像素单元的响应特性存在差异,导致成像结果出现非均匀性,严重影响了图像质量和测温精度。非均匀性校正(NUC)技术应运而生,旨在消除这种差异,提高红外热像仪的性能。
光纤光栅(FBG)传感网络凭借其抗电磁干扰、灵敏度高、可分布式测量等优势,在结构健康监测、航空航天、石油化工等领域得到了广泛应用。然而,FBG传感网络的波长解调系统动态范围有限,限制了其在复杂环境下的测量能力。因此,研究波长解调系统的动态范围扩展方法具有重要的现实意义。
在量子精密测量领域,基于金刚石氮 - 空位(NV)色心的磁强计因其高灵敏度、非侵入性等优势,成为研究热点。然而,实际应用中,磁强计的灵敏度受到多种因素限制,噪声干扰问题尤为突出。因此,对NV色心磁强计进行灵敏度优化与噪声抑制研究具有重要意义。
MEMS惯性传感器在导航、运动检测等领域应用广泛,但温度和振动等环境因素会对其测量精度产生显著影响,尤其是温度 - 振动耦合误差。为提高传感器性能,开发有效的耦合误差补偿算法至关重要。
Wi-Fi 7作为新一代无线通信技术,引入了多链路设备(MLD)概念,支持同时利用多个频段进行数据传输,显著提升了网络吞吐量和可靠性。信道捆绑技术是Wi-Fi 7实现高吞吐量的关键手段之一,但实际应用中会面临各种干扰问题。本文将详细介绍Wi-Fi 7 MLD吞吐量测试中的信道捆绑与干扰模拟实战。
随着太赫兹技术在安检、医疗、通信等领域的广泛应用,太赫兹成像系统的性能校准变得至关重要。超宽带信号源能够提供覆盖广泛频率范围的太赫兹信号,而矢量网络分析仪(VNA)则具备精确测量信号参数的能力。将超宽带信号源与矢量网络分析仪联动,可实现对太赫兹成像系统的全面校准,提高成像质量和测量精度。
随着数据通信速率的飞速提升,高速串行/解串(SerDes)接口在数据中心、通信网络和消费电子等领域得到了广泛应用。然而,高速SerDes接口面临着诸多挑战,如信号衰减、噪声干扰和时钟抖动等,这些问题严重影响着数据传输的可靠性和稳定性。实时抖动分离(RJS)与时钟恢复技术作为高速SerDes接口测试中的关键技术,对于准确评估接口性能和优化系统设计具有重要意义。
随着5G技术的快速发展,毫米波频段因其丰富的频谱资源成为5G通信的关键频段之一。然而,毫米波信号的高路径损耗和易受环境影响等特性,对5G毫米波射频前端的性能提出了更高要求。OTA(Over-The-Air)测试作为一种无缆测试方法,能够更真实地模拟无线通信环境,在5G毫米波射频前端测试中发挥着重要作用。波束成形技术作为5G毫米波通信的关键技术,其性能验证对于确保通信质量至关重要。
随着汽车电子技术的飞速发展,车载电子控制单元(ECU)的数量和复杂性不断增加,对ECU的测试提出了更高的要求。传统的测试方法效率低下、成本高昂,且难以覆盖所有可能的故障场景。CANoe和CANape作为Vector公司开发的汽车电子测试工具,在车载ECU测试中发挥着重要作用。本文将介绍基于CANoe和CANape的闭环仿真与故障注入实践,以提高ECU测试的效率和准确性。
本文提出了一种基于机器视觉引导的机器人自动化标定方案,用于工业传感器的批量校准。该方案通过机器视觉技术获取传感器特征信息,利用机器人进行精确操作,实现高效、准确的批量校准,并给出了相关代码示例。
本文探讨了利用大语言模型(LLM)进行测试用例智能设计,实现测试序列自动化生成的方法。通过分析LLM在自然语言处理和代码生成方面的优势,阐述了其在软件测试领域的应用潜力,并给出了具体的实现代码示例。
在测试测量领域,随着仪器设备的多样化发展,不同品牌、不同接口类型的仪器并存,给自动化测试系统的开发带来了巨大挑战。传统方式下,针对每种仪器都需要编写特定的控制代码,不仅开发效率低下,而且维护成本高昂。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,结合PyVISA库,为多品牌仪器的统一控制与数据采集提供了有效的解决方案。
在电子设计自动化(EDA)领域,随着芯片设计复杂度的不断提升,传统的自动化测试平台面临着诸多挑战,如测试用例数量庞大、异常检测效率低下以及根因分析困难等。为了解决这些问题,引入人工智能(AI)技术,特别是机器学习算法,成为提升自动化测试平台性能的有效途径。本文将探讨基于机器学习的异常检测与根因分析在AI赋能的自动化测试平台中的应用。
在集成电路设计领域,电子设计自动化(EDA)工具是不可或缺的。随着芯片设计复杂度的不断提高,对计算资源的需求呈指数级增长。传统的本地计算模式面临着算力瓶颈、成本高昂以及资源利用率低等问题。将EDA上云,利用云计算的分布式验证与弹性算力调度技术,成为解决这些问题的有效途径。