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在实际应用过程中，电容老化测试设备内部可编程电源输出的合理纹波和数米长线缆上耦合的高频噪声容易干扰漏电流检测结果。可编程电源输出经过数米长线缆后， 终注入电容LC测试功能模块。当干扰噪声严重时，现场实际测量的uA级漏电流结果误差增大，甚至可能出现负值，造成产品测试异常，带来终端客户抱怨。我们如何才能在工厂内部复杂电磁环境下确保电容样品漏电流特性的高精度测量呢？下面分享某电容老化测试客户高精度供电干扰改善案例，利用TDK-Lambda业界的可编程电源匹配合理外围方案，从而解决传统电容老化客户普遍面临的痛点问题。
目前， 常见的对车牌的和识别基本还是依赖图像识别，检测到车牌号后与数据库中的进行比对，但是图像识别受环境因素影响大，识别车牌容易出错，而且在采集图像时也经常会出现盲区，这些不可控的因素限制了图像识别的进一步发展。为了能解决这一系列问题，智能电子车牌就应运而生了，智能电子车牌是基于RFID技术，而RFID技术作为一种新兴的非接触式自动识别技术，与传统的和图像车牌识别技术相比，基于RFID技术的车辆识别准确性高，不易受环境的影响，无盲区，可以准确、地获取车辆的状态信息以及路网交通状况。
发动机爆震传感器的用途是通过监控发动机振动来提高发动机效率和性能。发动机控制单元(ECU)使用该数据调整燃油空气比，以减少“发动机发出碰撞声”并更正发动机正时。TI的TPIC811可用作此类发动机爆震传感器的信号调节器。新型解决方案有时会将该功能集成到发动机ECU的一个MCU中，不过，这意味着可能更多地以远程方式完成该过程（由于微控制器较低的温度等级），这可能会导致信号劣化。可通过查看来自爆震传感器的信号的提取情况（与系统的噪声相比）来验证TPIC811的性能。
红外热成像仪是一种常用的光学仪器，在多个领域中都有一定的应用。随着技术的不断提高红外热成像仪的功能越来越，红外热像仪在 和消防中的应用也愈加广泛。夜间及恶劣气候条件下目标的监控在伸手不见五指的夜晚，基于可见光的 设备已经不能正常工作，如果采用人工照明手段，则容易暴露目标。若采用微光夜视设备，它同样也工作在可见光波段，依然需要外界微弱光照明。而红外热成像仪是被动接受目标自身的红外热辐射，无论白天黑夜均可以正常工作，并且也不会暴露自己。
红色区域显示测量状态位置。蓝色轨迹显示状态之间的转换路径。相关的X-Y图是星座图。稍微深入细节，星座和状态转换图之间的区别是：星座图具体显示了恢复的符号时钟时间(红点)处的信号位置。状态转换图显示了这些点以及轨迹(信号从一个符号到下一个符号的遵循路径)。理想情况下，测量的状态位置应处于参考状态之下。它们的位置与理想位置不同的程度可通过错误矢量幅度(EVM)参数来测量，该参数也显示在设置对话框的左上方。
可以看出实时频谱分析模式下的数字荧光频谱图能够更加具体的显示出信号的变化趋势和信号动态变化过程。扫频模式下的信号测试图实时频谱分析模式下的信号测试图2演示信号随时间的变化过程通过数字荧光频谱图和无缝瀑布图的联合分析可以展示频谱的动态变化过程。展示了使用实时频谱分析模式对跳频信号进行测试的示意界面，无缝瀑布图中可以看到频率跳变的整个过程，而数字荧光图可以验证跳频信号质量，同时通过打频率vs时间图，可以观察到时域中的频率跳变过程，配合标记等可以简单测量出跳频速率和跳频带宽等参数。
我们离物联网时代越来越近，搭配5G通讯的催化下，穿戴式装置已走向你我的身边。世界各大电子消费性厂商纷纷的投入相关领域，如ApplSamsun华为等。低功耗、能产品也不断的推出，如眼镜、手表、衣服……除此之外，也利用高科技从事智能化监控， 常见的如心率、血压、步率……量测挑战穿戴式装置对厂商来说除了功能够先进与实用来取得消费者的喜爱外，面临另一挑战就是如何使穿戴式装置能体积极小化与长时间使用。
