应用
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MEMS惯性传感器标定：温度 - 振动耦合误差补偿算法开发
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。
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Wi-Fi 7多链路设备（MLD）吞吐量测试：信道捆绑与干扰模拟实战
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。
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太赫兹成像系统校准：超宽带信号源与矢量网络分析仪联动方案
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。
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高速SerDes接口测试：实时抖动分离（RJS）与时钟恢复技术
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。
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5G毫米波射频前端测试：OTA暗室与波束成形性能验证
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。
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车载ECU自动化测试：CANoe+CANape的闭环仿真与故障注入实践
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。
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工业传感器批量校准：机器视觉引导的机器人自动化标定方案
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。
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基于大语言模型（LLM）的测试用例智能设计：测试序列自动化生成
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。
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Python+PyVISA实战：多品牌仪器统一控制与数据采集系统开发
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。
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AI赋能的自动化测试平台：基于机器学习的异常检测与根因分析
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。
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EDA上云实践：分布式验证与弹性算力调度技术解析
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。
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自动驾驶芯片的可靠性验证：多传感器数据融合与功能安全协同设计
在自动驾驶技术飞速发展的当下，自动驾驶芯片作为核心部件，其可靠性验证至关重要。多传感器数据融合为自动驾驶提供了全面的环境感知，而功能安全则保障了车辆在各种情况下的安全运行。将多传感器数据融合与功能安全进行协同设计，并开展可靠性验证，是确保自动驾驶芯片稳定、安全工作的关键。
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RISC-V生态下的EDA工具适配：从开源协议栈移植到高性能验证
在RISC-V生态蓬勃发展的当下，电子设计自动化（EDA）工具的适配成为推动其广泛应用的关键。RISC-V的开源特性为EDA工具带来了新的机遇与挑战，从开源协议栈移植到实现高性能验证，是构建完整RISC-V设计流程的重要环节。
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量子EDA工具链初探：纠错电路综合与量子门映射算法设计
随着量子计算技术的飞速发展，量子电子设计自动化（EDA）工具链的重要性日益凸显。量子纠错电路综合与量子门映射算法作为量子EDA工具链中的关键环节，对于实现稳定、高效的量子计算至关重要。本文将深入探讨这两个方面的内容，并给出相关代码示例。
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AI赋能的DRC违规分类：机器学习自动定位百万级设计问题
在电子设计自动化（EDA）领域，设计规则检查（DRC）是确保芯片设计符合制造工艺要求的关键环节。随着芯片设计复杂度的不断提高，DRC违规数量呈指数级增长，传统的人工检查方法已难以满足高效、准确的需求。机器学习（ML）技术的兴起为DRC违规分类和定位带来了新的机遇，通过训练模型自动识别和分类违规问题，能够显著提高检查效率和准确性。
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