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量子精密測量：基于NV色心的磁強(qiáng)計靈敏度優(yōu)化與噪聲抑制
在量子精密測量領(lǐng)域，基于金剛石氮 - 空位（NV）色心的磁強(qiáng)計因其高靈敏度、非侵入性等優(yōu)勢，成為研究熱點。然而，實際應(yīng)用中，磁強(qiáng)計的靈敏度受到多種因素限制，噪聲干擾問題尤為突出。因此，對NV色心磁強(qiáng)計進(jìn)行靈敏度優(yōu)化與噪聲抑制研究具有重要意義。
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MEMS慣性傳感器標(biāo)定：溫度 - 振動耦合誤差補償算法開發(fā)
MEMS慣性傳感器在導(dǎo)航、運動檢測等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但溫度和振動等環(huán)境因素會對其測量精度產(chǎn)生顯著影響，尤其是溫度 - 振動耦合誤差。為提高傳感器性能，開發(fā)有效的耦合誤差補償算法至關(guān)重要。
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Wi-Fi 7多鏈路設(shè)備（MLD）吞吐量測試：信道捆綁與干擾模擬實戰(zhàn)
Wi-Fi 7作為新一代無線通信技術(shù)，引入了多鏈路設(shè)備（MLD）概念，支持同時利用多個頻段進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，顯著提升了網(wǎng)絡(luò)吞吐量和可靠性。信道捆綁技術(shù)是Wi-Fi 7實現(xiàn)高吞吐量的關(guān)鍵手段之一，但實際應(yīng)用中會面臨各種干擾問題。本文將詳細(xì)介紹Wi-Fi 7 MLD吞吐量測試中的信道捆綁與干擾模擬實戰(zhàn)。
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太赫茲成像系統(tǒng)校準(zhǔn)：超寬帶信號源與矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀聯(lián)動方案
隨著太赫茲技術(shù)在安檢、醫(yī)療、通信等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，太赫茲成像系統(tǒng)的性能校準(zhǔn)變得至關(guān)重要。超寬帶信號源能夠提供覆蓋廣泛頻率范圍的太赫茲信號，而矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀（VNA）則具備精確測量信號參數(shù)的能力。將超寬帶信號源與矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀聯(lián)動，可實現(xiàn)對太赫茲成像系統(tǒng)的全面校準(zhǔn)，提高成像質(zhì)量和測量精度。
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高速SerDes接口測試：實時抖動分離（RJS）與時鐘恢復(fù)技術(shù)
隨著數(shù)據(jù)通信速率的飛速提升，高速串行/解串（SerDes）接口在數(shù)據(jù)中心、通信網(wǎng)絡(luò)和消費電子等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，高速SerDes接口面臨著諸多挑戰(zhàn)，如信號衰減、噪聲干擾和時鐘抖動等，這些問題嚴(yán)重影響著數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性。實時抖動分離（RJS）與時鐘恢復(fù)技術(shù)作為高速SerDes接口測試中的關(guān)鍵技術(shù)，對于準(zhǔn)確評估接口性能和優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計具有重要意義。
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5G毫米波射頻前端測試：OTA暗室與波束成形性能驗證
隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展，毫米波頻段因其豐富的頻譜資源成為5G通信的關(guān)鍵頻段之一。然而，毫米波信號的高路徑損耗和易受環(huán)境影響等特性，對5G毫米波射頻前端的性能提出了更高要求。OTA（Over-The-Air）測試作為一種無纜測試方法，能夠更真實地模擬無線通信環(huán)境，在5G毫米波射頻前端測試中發(fā)揮著重要作用。波束成形技術(shù)作為5G毫米波通信的關(guān)鍵技術(shù)，其性能驗證對于確保通信質(zhì)量至關(guān)重要。
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車載ECU自動化測試：CANoe+CANape的閉環(huán)仿真與故障注入實踐
隨著汽車電子技術(shù)的飛速發(fā)展，車載電子控制單元（ECU）的數(shù)量和復(fù)雜性不斷增加，對ECU的測試提出了更高的要求。傳統(tǒng)的測試方法效率低下、成本高昂，且難以覆蓋所有可能的故障場景。CANoe和CANape作為Vector公司開發(fā)的汽車電子測試工具，在車載ECU測試中發(fā)揮著重要作用。本文將介紹基于CANoe和CANape的閉環(huán)仿真與故障注入實踐，以提高ECU測試的效率和準(zhǔn)確性。
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工業(yè)傳感器批量校準(zhǔn)：機(jī)器視覺引導(dǎo)的機(jī)器人自動化標(biāo)定方案
本文提出了一種基于機(jī)器視覺引導(dǎo)的機(jī)器人自動化標(biāo)定方案，用于工業(yè)傳感器的批量校準(zhǔn)。該方案通過機(jī)器視覺技術(shù)獲取傳感器特征信息，利用機(jī)器人進(jìn)行精確操作，實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的批量校準(zhǔn)，并給出了相關(guān)代碼示例。
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基于大語言模型（LLM）的測試用例智能設(shè)計：測試序列自動化生成
本文探討了利用大語言模型（LLM）進(jìn)行測試用例智能設(shè)計，實現(xiàn)測試序列自動化生成的方法。通過分析LLM在自然語言處理和代碼生成方面的優(yōu)勢，闡述了其在軟件測試領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并給出了具體的實現(xiàn)代碼示例。
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Python+PyVISA實戰(zhàn)：多品牌儀器統(tǒng)一控制與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開發(fā)
在測試測量領(lǐng)域，隨著儀器設(shè)備的多樣化發(fā)展，不同品牌、不同接口類型的儀器并存，給自動化測試系統(tǒng)的開發(fā)帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方式下，針對每種儀器都需要編寫特定的控制代碼，不僅開發(fā)效率低下，而且維護(hù)成本高昂。Python作為一種功能強(qiáng)大且易于使用的編程語言，結(jié)合PyVISA庫，為多品牌儀器的統(tǒng)一控制與數(shù)據(jù)采集提供了有效的解決方案。
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AI賦能的自動化測試平臺：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測與根因分析
在電子設(shè)計自動化（EDA）領(lǐng)域，隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的不斷提升，傳統(tǒng)的自動化測試平臺面臨著諸多挑戰(zhàn)，如測試用例數(shù)量龐大、異常檢測效率低下以及根因分析困難等。為了解決這些問題，引入人工智能（AI）技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，成為提升自動化測試平臺性能的有效途徑。本文將探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測與根因分析在AI賦能的自動化測試平臺中的應(yīng)用。
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EDA上云實踐：分布式驗證與彈性算力調(diào)度技術(shù)解析
在集成電路設(shè)計領(lǐng)域，電子設(shè)計自動化（EDA）工具是不可或缺的。隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的不斷提高，對計算資源的需求呈指數(shù)級增長。傳統(tǒng)的本地計算模式面臨著算力瓶頸、成本高昂以及資源利用率低等問題。將EDA上云，利用云計算的分布式驗證與彈性算力調(diào)度技術(shù)，成為解決這些問題的有效途徑。
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自動駕駛芯片的可靠性驗證：多傳感器數(shù)據(jù)融合與功能安全協(xié)同設(shè)計
在自動駕駛技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，自動駕駛芯片作為核心部件，其可靠性驗證至關(guān)重要。多傳感器數(shù)據(jù)融合為自動駕駛提供了全面的環(huán)境感知，而功能安全則保障了車輛在各種情況下的安全運行。將多傳感器數(shù)據(jù)融合與功能安全進(jìn)行協(xié)同設(shè)計，并開展可靠性驗證，是確保自動駕駛芯片穩(wěn)定、安全工作的關(guān)鍵。
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RISC-V生態(tài)下的EDA工具適配：從開源協(xié)議棧移植到高性能驗證
在RISC-V生態(tài)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，電子設(shè)計自動化（EDA）工具的適配成為推動其廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。RISC-V的開源特性為EDA工具帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，從開源協(xié)議棧移植到實現(xiàn)高性能驗證，是構(gòu)建完整RISC-V設(shè)計流程的重要環(huán)節(jié)。
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量子EDA工具鏈初探：糾錯電路綜合與量子門映射算法設(shè)計
隨著量子計算技術(shù)的飛速發(fā)展，量子電子設(shè)計自動化（EDA）工具鏈的重要性日益凸顯。量子糾錯電路綜合與量子門映射算法作為量子EDA工具鏈中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于實現(xiàn)穩(wěn)定、高效的量子計算至關(guān)重要。本文將深入探討這兩個方面的內(nèi)容，并給出相關(guān)代碼示例。
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