2025欢迎访问##通州XCZ194U-2K4数显仪表价格

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快速傅立叶(FFT)变换是一种实现离散傅立叶变换的方法。该方法类似于离散傅立叶变换，可以将一定数量的离散采样变换至频域。示波器通常利用快速傅立叶变换的采样技术，将时域采样变换至频域。大多数现代示波器实现的传统快速傅立叶变换方法存在一个限制，尽管人们只对一部分频率范围感兴趣，FFT的计算过程是针对整个采样信息进行的。这种计算方法效率低下，使得整个过程速度较慢。数字下变频(DDC)解决了这一问题，其方法是将目标频带宽度下变频至基带并以较低采样率对其重新采样，实现了在小得多的记录长度上进行快速傅立叶变换。
兰色段始变弯曲，斜率逐渐变小。红色段就几乎变成水平了，这就是“饱和”。实际上，饱和是一个渐变的过程，兰色段也可以认为是初始进入饱和的区段。在实际工作中，常用Ib*β=V/R作为判断临界饱和的条件。在图中就是想绿色段继续向上延伸，与Ic=50MA的水平线相交，交点对应的Ib值就是临界饱和的Ib值。图中可见该值约为0.25mA。由图可见，根据Ib*β=V/R算出的Ib值，只是使晶体管进入了初始饱和状态，实际上应该取该值的数倍以上，才能达到真正的饱和；倍数越大，饱和程度就越深。
示波器的采样根据Nyquist采样定理，当对一个频率为f的带限信号进行采样时，采样频率SF必须大于f的两倍以上才能确保从采样值完全重构原来的信号。这里，f称为Nyquist频率，2f为Nyquist采样率。对于正弦波，每个周期至少需要两次以上的采样才能保证数字化后的脉冲序列能较为准确的还原原始波形。如果采样率低于Nyquist采样率则会导致混迭（Aliasing）现象。采样率SF2f，混迭失真和显示的波形看上去非常相似，但是频率测量的结果却相差很大，究竟哪一个是正确的？仔细观察我们会发现中触发位置和触发电平没有对应起来，而且采样率只有250MS/s，中使用了20GS/s的采样率，可以确定，显示的波形欺骗了我们，这即是一例采样率过低导致的混迭（Aliasing）给我们造成的像。
欠补偿或过补偿的探头会引入幅度、上升时间和被测信号波形失真测量的严重误差。探头为具体的测量任务选用合适的探头总会得到的测量结果。通常，对于通用测量，10:1探头就足够了;但对于低幅度信号测量，您可能要考虑使用1:1探头。在进行高速测量时，应该着重考虑探头电容。具有大电容值的探头会减缓上升和下降沿，而且在检测某些器件(高速运放)的输入或输出端时，甚至会引起这些器件产生振荡。测量高速电路的另外一点考虑是使用有源FET探头。
由于钛合金产品有高强度和耐腐蚀强等特点，越来越多被人们所重视，因此广泛应用于 ，、航海，核电，石油等领域。下文将为大家介绍一例钛合金棒材在自动探伤过程中发现的缺陷，并进 φ80×L；发现一根棒（节号-34）距端头1000mm处，有一个不连续报信号，缺陷大小当量为≥φ1.2。检测设备为美国自动探伤设备，商TACTIC。
消除化石的努力令人联想到逆流而上的鲑鱼。太阳能板、充电控制器和电池等成本过高之类经济原因，打消了许多人使用离网能源或至少尽量降低其碳足迹的念头。技术的进步可能不久后就会消除这种障碍。，通过使用并网逆变器，太阳能板可以让电能重新回到电网，而无需使用电池、充电控制器或对设施重新布线。此外，随着物联网(IoT)的出现，您可以在世界上任何地方监控太阳能板的性能。本文将探讨物联网将如何改变传感器和依赖传感器的系统的设计与实现方式。
在自动驾驶行人横穿紧急制动测试中，测试工程师会根据自动驾驶车辆行驶的速度，准确的让行人以一定速度横穿测试道路，同时时刻关注并记录车辆运动过程中的速度、加速度、横纵向相对距离、以及判断触发AEB时刻起到 刹停时自动驾驶车辆的加速度，刹停时相对于人的相对距离等高精度数据是否满足《重庆市自动驾驶道路测试准入测试规范》中的测试要求。在整个测试过程中测试驾驶员不得踩踏制动踏板或转动方向盘，且自动驾驶车辆不得与前方车辆及行人发生碰撞。