在物联网、5G通信和卫星导航等技术的推动下，无线传输电路已成为现代电子系统的核心组成部分。其设计涉及射频前端架构、天线匹配网络及链路预算分析三大关键环节，直接决定系统的传输距离、抗干扰能力和能效水平。本文从基础原理出发，系统阐述射频前端设计要点、天线匹配技术及链路预算计算方法，为工程师提供从理论到实践的完整指南。
低功耗蓝牙(BLE)5.3作为无线通信领域的核心技术突破，通过多设备连接优化与动态信道跳频策略，显著提升了复杂环境下的无线传输稳定性。其技术革新不仅解决了传统蓝牙在多设备协同与干扰抑制中的痛点，更在智能家居、工业物联网、医疗监测等场景中展现出不可替代的应用价值。
在数据隐私保护需求与日俱增的背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）作为“数据不出域、模型共训练”的分布式机器学习范式，已成为金融风控、医疗诊断、物联网等敏感领域的核心技术。然而，百万级客户端与亿级参数模型产生的通信开销，正成为其规模化部署的核心瓶颈。本文提出AI驱动的联邦学习通信效率优化框架，通过智能压缩、动态调度与机制创新，实现通信量降低90%以上、模型性能损失小于1%的目标。
在金融行业数字化转型浪潮中，数据传输安全已成为核心命题。传统加密技术面临量子计算威胁的背景下，量子密钥分发（QKD）技术凭借其基于量子力学原理的绝对安全性，正在重塑金融数据传输的安全范式。本文从硬件架构、核心器件、系统集成三个维度，解析QKD技术在金融场景中的落地路径。
在5G/6G通信向Tbps级数据传输演进的过程中，毫米波频段（24.25-86GHz）凭借其超宽频谱资源成为核心支撑技术。然而，毫米波通信面临路径损耗大、多径效应弱、移动性管理难等挑战，动态信道分配算法的设计成为突破瓶颈的关键。本文从信道建模、干扰抑制、资源优化三个维度，系统探讨毫米波动态信道分配的创新路径。
在6G通信向Tbps级数据传输迈进的进程中，太赫兹频段（0.1-10THz）凭借其超宽频谱资源成为核心支撑技术。然而，太赫兹波在大气中的强衰减特性与复杂传播环境，使得信道建模与抗干扰技术成为制约其应用的关键瓶颈。本文从信道建模方法、干扰抑制策略及系统优化方向展开分析。
在工业互联网向智能化、实时化转型的进程中，低延迟通信已成为制约系统性能的核心瓶颈。5G网络切片技术通过逻辑隔离与资源动态分配，为工业场景提供了定制化的低延迟解决方案。本文从技术架构、优化策略及实践验证三个维度，系统探讨5G网络切片在工业互联网中的低延迟优化路径。
光通信信号分析仪是针对光通信系统设计的专用测量设备，主要用于对光通信中的信号进行分析。其核心功能在于对光通信中的信号进行分析 。
在工业自动化领域，数字输入模块作为连接现场设备与控制系统的关键部件，其性能直接影响到整个系统的可靠性与稳定性。传统的数字输入模块多采用并行接口，虽能满足部分应用需求，但在面对复杂工业环境下的长距离传输、高通道数扩展等场景时，暴露出布线复杂、成本高昂等弊端。随着技术的发展，工业级串行数字输入技术应运而生，为数字输入模块的设计带来了新的思路。本文将深入探讨如何利用工业级串行数字输入来设计具有并行接口的数字输入模块，以期为相关工程实践提供有益参考。
LoRa(Long Range)凭借扩频技术实现低功耗广域通信，其性能本质由 “信号发送 - 传播 - 接收” 全链路决定。类比人类说话：发射功率如同嗓音大小，接收灵敏度堪比听力强弱，天线增益类似扩音器与助听器，而环境则像传播场景的安静程度。
智能网联汽车的快速发展，使非易失性存储器从传统的 “数据仓库” 升级为支撑整车智能化的核心组件。其选型需满足三重核心诉求：极端环境耐受性(-40℃~125℃宽温、抗震动与电磁干扰)、全生命周期可靠性(10 年以上数据保留、数万次擦写寿命)、场景化性能适配(从毫秒级响应到 TB 级容量需求)。不同车载系统对存储的需求差异显著，例如智能座舱追求读取速度，ADAS 系统侧重写入性能，而车身控制模块则看重低功耗与稳定性，这为选型提供了首要判断依据。
在信号处理领域，MATLAB的FFT(快速傅里叶变换)是分析频域特性的核心工具。然而，实际应用中常遇到频谱泄漏、栅栏效应等异常现象，导致频谱分析结果失真。本文将从频谱泄漏的成因、栅栏效应的原理出发，结合MATLAB代码实例，系统阐述两种效应的解决方案。
雷达信号处理是现代军事、航空航天及自动驾驶领域的核心技术，其中距离-多普勒成像(Range-Doppler Imaging, RDI)通过分析目标回波的时延与频移，可同时获取目标距离与速度信息。基于快速傅里叶变换(FFT)的RDI算法因其计算效率高、实现简单，成为工程应用的主流方案。本文结合MATLAB仿真与实测数据，解析FFT在距离-多普勒成像中的关键作用及优化方法。
