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光與波的博弈：紅外vs雷達人體感應器技術(shù)原理與場景適配方案全解析
人體感應雷達模組的工作原理是基于多普勒效應和目標反射原理，通過發(fā)射毫米波信號并接收反射信號來檢測人體的存在、運動狀態(tài)和位置信息。這些信息可以被用于觸發(fā)智能設備的啟動與停止，實現(xiàn)智能化的生活場景，常應用于人體存在感知、智能家居、智能家電、智慧酒店、智能辦公、節(jié)能、節(jié)電控制器等領(lǐng)域。
2025-04-07
紅外人體感應器 雷達人體感應器
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RIGOL高速伺服激光加工系統(tǒng)MIPI D－PHY一致性測試
在當今快速發(fā)展的移動設備與便攜式設備領(lǐng)域，MIPI D-PHY接口作為攝像頭與顯示屏之間高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵募夹g(shù)，已成為行業(yè)標準。它以低功耗、高抗干擾能力和高速數(shù)據(jù)傳輸支持等優(yōu)勢，滿足了移動設備對高效穩(wěn)定連接的嚴格要求。普源精電（RIGOL）憑借其先進的技術(shù)實力和創(chuàng)新的解決方案，為MIPI D-PHY一...
2025-04-01
RIGOL 伺服激光 加工系統(tǒng) MIPI D－PHY
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毫秒級響應：新一代數(shù)字音頻遠距離實時傳輸方案解析
面對用戶日益增長的復雜需求，汽車廠商開發(fā)了更多的ECU平臺，以提高用戶的體驗。但是伴隨著這些電子系統(tǒng)的增加，隨之而來的是電子系統(tǒng)之間的連接纜線和成本的增加，汽車燃油效率的降低。所以整車減重的重要性不言而喻。對于汽車音頻，傳統(tǒng)的汽車廠商一般都是通過單根模擬纜線和以太網(wǎng)去布置車載的音...
2025-04-01
數(shù)字音頻 芯片
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利用高度集成的處理器改善汽車高端音響系統(tǒng)
汽車音響系統(tǒng)已突破傳統(tǒng)娛樂工具的界限，逐步演變?yōu)樗茉祚{駛體驗的核心要素，不僅提升了駕駛者的舒適享受，更成為保障道路安全的重要輔助。曾經(jīng)專屬高端車型的尖端音響技術(shù)，如主動噪聲消除（ANC）、沉浸式環(huán)繞聲場以及個性化音頻分區(qū)等，如今正通過技術(shù)普及的浪潮，悄然進入入門級車型的裝備清單，...
2025-03-24
處理器 汽車高端音響系統(tǒng)
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信號與噪聲的邊界：電阻熱噪聲對精密電路的終極挑戰(zhàn)
電阻的熱噪聲（或約翰遜噪聲，或奈奎斯特噪聲，或約翰遜-奈奎斯特噪聲）是由構(gòu)成電阻的原子內(nèi)部和原子之間的電荷載流子的自 然隨機運動產(chǎn)生的。
2025-03-24
信號 噪聲 電阻
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CMOS 噪聲容限值
在描述高速運行的數(shù)字系統(tǒng)時，噪聲容限是最重要的參數(shù)之一。通常情況下，噪聲容限定義了 I/O 引腳上或接口中可接受的噪聲水平。在數(shù)字電子技術(shù)領(lǐng)域，噪聲容限是指 I/O 引腳上出現(xiàn)但不會導致接收邏輯狀態(tài)出錯的噪聲水平。這個值在時域中經(jīng)常調(diào)用，用于測量比特誤碼率。
2025-03-19
CMOS 噪聲容限值
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實現(xiàn)智能工廠：不可或缺的工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)，你了解多少？
隨著制造過程變得更加自動化，對高速、低延遲通信網(wǎng)絡的需求日益加劇。為了滿足工業(yè)界的新需求，工業(yè)以太網(wǎng)的概念在過去十年中應運而生。2019年的一項研究表明，工業(yè)以太網(wǎng)在新安裝的解決方案中首次超越了現(xiàn)場總線，智能工廠的興起推動了這一演變。目前，這一趨勢仍在繼續(xù)。
2025-03-17
智能工廠 工業(yè)以太網(wǎng)
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如何優(yōu)化超低噪聲μModule穩(wěn)壓器的二階輸出濾波器
噪聲敏感器件的功耗不斷提高。醫(yī)療超聲成像系統(tǒng)、5G收發(fā)器和自動測試設備(ATE)等應用需要在面積較小的PCB上實現(xiàn)高輸出電流（＞5 A）、低噪聲水平和高帶寬。由于對輸出電流的需求較高，以前使用的傳統(tǒng)雙級（降壓+低壓差(LDO)穩(wěn)壓器）解決方案需要的PCB面積較大，導致功耗較高，因此不太受歡迎。
2025-03-13
μModule穩(wěn)壓器 二階輸出濾波器
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透過DeepSeek，聊聊存儲是如何給AI加速的
從AI服務器到AI PC，如何快速的用上DeepSeek成為熱門問題。無論DeepSeek Janus-Pro把多模態(tài)提升到了一個新層次，還是媲美主流的DeepSeek-V3，或者應用于本地的DeepSeek-V3，對存儲都提出了新的需求。以完整未蒸餾的DeepSeek R1模型為例，這是一個擁有6710億參數(shù)的混合專家（MoE）模型，未量化版本的...
2025-02-28
DeepSeek
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