车辆自动驾驶的实现离不开洞察周围环境的“眼睛”，车载毫米波雷达正是这样的一副“慧眼”。它不仅看得远，更能穿透云雾烟尘，无惧黑夜，成为目前前装量产应用最广泛的智能环境感知传感器。今天就带大家走近毫米波雷达，了解它的分类和原理，以及测试实验方法。
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本文基于嵌入式ARM设计的CQT测试系统采用远程检测方式，测试终端分布在目标测试地点，并接受来自远程的监控中心的测试任务指令，自动进行测试，再生成回送监控中心，实验表明，该方案具有很好的实用性和可靠性。
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在评估某个事物的潜力时，我们需要从基础入手。AI 系统的基础就是它的测量能力。它能够测量的条件越多，潜在的影响力就越大。我们要了解它能够进行哪些测量，更重要的是，我们还要知道它不能进行哪些测量。AI 算法的潜力会受到感测能力的限制。开尔文勋爵曾经的名言至今仍不过时――“无法测量，则无法改进”。要想了解 AI 的真正能力，请务必从分析其测量的广度和深度开始。
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输入电容可能会成为高阻抗和高频运算放大器(op amp)应用的一个主要规格。值得注意的是，当光电二极管的结电容较小时，运算放大器的输入电容会成为噪声和带宽问题的主导因素。
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电机驱动器（也称为变频驱动器 (VFD)、变速驱动器 (VSD) 或可调速驱动器 (ASD)）的故障排除和测试通常由专家使用包括示波器、万用表或其他工具在内的多种测试仪器来执行。这些测试可能涉及使用古老的排除法进行一定程度的试错。
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在关注机器健康和其他物联网(IoT)解决方案的现代应用中，随着检测功能的日趋普及，对更简单的接口以及更少的I/O和更小的器件尺寸的需求也随之增长。连接到单个微处理器或FPGA的器件密度不断增加，而应用空间（以及由此导致的I/O引脚数量）却受到限制。在理想情况下，所有应用都需要一个ASIC来提供小巧的集成式解决方案。
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许多实际高速采样系统，如电气测试与测量设备、生命系统健康监护等，不能接受较高的ADC转换误差率。这些系统要在很宽的噪声频谱上寻找极其罕见或极小的信号。误报警可能会引起系统故障。因此，我们必须能够量化高速ADC转换误差率的频率和幅度。
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