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  • 對于一個(gè)濾波系統來(lái)說(shuō),相位決定了輸出信號的質(zhì)量與系統的穩定性。如果輸出相位為非線(xiàn)性,輸出信號將獲得不同的延時(shí)。顯然在聲音濾波與圖像濾波這類(lèi)對于信號質(zhì)量要求較高的場(chǎng)合,非線(xiàn)性帶來(lái)的影響是巨大的。而線(xiàn)性相位濾波器可以無(wú)失真地處理信號,一般來(lái)說(shuō),系統的結構對于輸出相位有著(zhù)較大影響。
  • 在數字信號處理的過(guò)程中,模擬信號經(jīng)過(guò)采樣與ADC從連續的模擬信號變?yōu)殡x散的數字信號。然后這些離散的數字信號通過(guò)運算單元經(jīng)過(guò)卷積運算將時(shí)域信號變?yōu)轭l域并與濾波器參數進(jìn)行卷積。最終的輸出頻域信號通過(guò)逆卷積再次回到時(shí)域信號并進(jìn)行重建運算。
  • PRBS模塊可根據生成式來(lái)生成偽隨機二進(jìn)制序列,在單周期內偽隨機二進(jìn)制序列可被視為一隨機序列。但是此模塊可重復生成一個(gè)相同序列,因此被稱(chēng)作‘偽隨機’。使用偽隨機模塊測試光通信系統的優(yōu)點(diǎn)在于:通過(guò)非規則的0/1信號可測試系統對于任意信號傳輸的可靠性,于此同時(shí)‘偽隨機’特性使得此二進(jìn)制序列可被復制
  • 人工智能與神經(jīng)形態(tài)計算雖然同是源于腦神經(jīng)的工作原理,但是從實(shí)現方式上卻是‘背道而馳’。人工智能是對于大腦的高層抽象,將大量神經(jīng)元的系統抽象為線(xiàn)性的矩陣數學(xué)公式,此種方法更容易實(shí)現基本功能但是卻忽略了很多神經(jīng)元的細節。神經(jīng)形態(tài)計算的實(shí)現方式恰好相反,通過(guò)模擬單神經(jīng)元中的‘突觸’、‘樹(shù)突’、‘軸突’等電位操作,以單神經(jīng)元為基礎單位實(shí)現智能。
  • 單個(gè)憶阻器可表現出阻值隨著(zhù)通過(guò)電荷數量而變化的特性,而此特性與真實(shí)神經(jīng)系統中的突觸原理類(lèi)似。而且,當今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )也有基于數學(xué)模型y=x1*w1+x2*w2+…xn*wn的形式,而電流電壓的關(guān)系也存在電阻分壓表現為乘法而多路電流匯集體現加法。因此將多個(gè)憶阻器與一些控制元件可集成為一個(gè)模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )存內計算單元。而且因為憶阻器與神經(jīng)元中突觸的原理類(lèi)似,基于生物神經(jīng)元的電學(xué)特性也可設計全新的智能硬件。
  • 硅電容器,簡(jiǎn)稱(chēng)Si-Cap,是指以硅材料為介電層,采用半導體制造工藝制作而成的電容器。電容器還包括陶瓷電容、鋁電解電容、鉭電容、薄膜電容等傳統品類(lèi),其中陶瓷電容是當下市場(chǎng)應用覆蓋最廣、成熟度最高的電容器,市場(chǎng)占比約59%,具有高頻率、低阻抗、高耐熱特性。相比之下,盡管硅電容擁有超小尺寸、超高頻率、高容量、可靠性和穩定性等特點(diǎn),但技術(shù)壁壘極高,因此過(guò)去主要用于航空航天、軍工雷達等領(lǐng)域,民用市場(chǎng)占比不到1%。
  • 兩種集成技術(shù):SiP vs SoC 微系統技術(shù)中的系統級封裝( system in a package,SiP) 技術(shù)是解決導彈功能模塊分立,降低電子 器件體積和質(zhì)量的重要途徑。括多塊功能芯片集成在一個(gè)封裝體內,從而實(shí)現一 個(gè)基本完整的功能的技術(shù)。
  • 2020年,MEMS壓力傳感器在MEMS行業(yè)市場(chǎng)規模為16億美元,在所有MEMS器件大類(lèi)里排名第三,第一和第二分別是RF MEMS器件和IMU。其中高溫壓力傳感器主要應用在工業(yè)領(lǐng)域和航天航空及國防領(lǐng)域,廣泛應用于火箭發(fā)動(dòng)機、航空發(fā)動(dòng)機、重型燃氣輪機、燃煤燃氣鍋爐等動(dòng)力設備燃燒室內的壓力監測。