2019年10月31日，我国三大运营商正式推出了5G套餐，5G正式开始商用了。截止到今天，我国的5G已经商用1年多了。 5G是第五代通信系统的简称，到2020年10月31日商用整整一年，大家感受到它的变化了吗? 商用一年间，中国5G发展蹄疾步稳。基站建设领跑全球、用户数量和终端连接数破亿、落地应用领域广泛……5G发展攀上新高度，为助力中国数字经济稳健发展注入新动能。 5G技术加速了无人驾驶汽车行业的发展，如今我们有的地方已经有了无人驾驶出租车、无人驾驶公交车等，是它解放了我们双手。甚至有的地方还有无人驾驶快递车，它使园区内员工间传递物件更方便快捷，大大提升工作效率，使大家拿快递更便捷。需要传递物件时，只需在手机上下单，扫车身二维码之后把物件放在车上即可，快递车会把物件送到指定的位置。快递车安装了360都环视摄像头，可以进行及时监控，使物件安全送达目的地。 5G能“飞”得多高?今年4月，在珠穆朗玛峰6500米前进营地，中国移动联合华为成功完成全球海拔最高5G基站的建设及开通工作，实现了珠峰峰顶的5G覆盖。如今，位于5300米处的常态化5G基站，持续为珠峰大本营保驾护航。5G能“潜”得多深?今年6月，中国移动携手华为深入地下534米，助力阳煤集团建成全国首个煤矿井下5G网络，创造了全球最深地下5G网络的纪录。 随着5G技术与教育的深度融合，多元化的教育新模式可以轻松实现。这不仅让我们的教学更加生动，也充分调动孩子们的学习兴趣!人工智能、大数据、虚拟现实等信息技术不断渗透教育领域，教学形式越来越丰富化和优质化。5G高清直播应用，打破地域限制，不同学校实现实时共享课堂画面，两地学生实现实时隔屏互动;5G全息投影技术，以1:1真人形象投射到远端多个教室里，把优质课堂同时带给多地学生;5G+VR+AR一体机，可将设计的可视化、游戏化、互动性强的教学内容，通过5G网络实时传送VR/AR影像到终端，帮助学生完成虚拟实验操作、物体拆解等课程学习。 5G基站的大规模建设，为5G的普及应用修通了“路”。数据显示，截至9月底，中国5G基站累计超过69万个，基本实现地市级5G覆盖，今年50万个5G基站的建设目标提前完成，5G累计终端连接数已超过1.6亿。其中，中国移动在全国开通5G基站超过35万座，并在所有地级市和部分重点县城实现5G网络商用;中国电信与中国联通开展5G网络共建共享，高效实现5G网络覆盖，一年来双方仅共建共享的5G基站已经达到30万站;日前，国内第四大运营商中国广电正式成立，并迅速迈出5G商用步伐。 对个人需要，我们可以按照三个方面进行5G手机的选购。一是从5G芯片的角度，可以考虑下载速率、语音成功率等;二是在摄影功能方面，可以综合夜景、人像拍摄、超慢帧、拍摄防抖以及8K 视频等角度进行选择;三是在游戏功能上，可以从多媒体、流畅性、续航、反应速度、发热等角度综合考量。 小编相信，随着5G技术的不断成熟，办理5G业务的消费者将会越来越多，5G网络也会给我们的生活带来很大的便利。对此，你购买5G手机了吗?

每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具（如 CodeClimate 或 SonarCloud）中获益。所有这些都是本文要讨论的内容，我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中！ 在写这篇文章之前，我还写了一篇“Python 项目终极设置”，读者感兴趣的话，可以先读下那一篇：https://martinheinz.dev/blog/14。 GitHub 库中提供了完整的源代码和文档：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint。 开发环境中可调试的 Docker 容器 有些人不喜欢 Docker，因为容器很难调试，或者构建镜像需要花很长的时间。那么，就让我们从这里开始，构建适合开发的镜像——构建速度快且易于调试。 为了使镜像易于调试，我们需要一个基础镜像，包括所有调试时可能用到的工具，像bash、vim、netcat、wget、cat、find、grep等。它默认包含很多工具，没有的也很容易安装。这个镜像很笨重，但这不要紧，因为它只用于开发。你可能也注意到了，我选择了非常具体的映像——锁定了 Python 和 Debian 的版本——我是故意这么做的，因为我们希望最小化 Python 或 Debian 版本更新（可能不兼容）导致“破坏”的可能性。 作为替代方案，你也可以使用基于 Alpine 的镜像。然而，这可能会导致一些问题，因为它使用musl libc而不是 Python 所依赖的glibc。所以，如果决定选择这条路线，请记住这一点。至于构建速度，我们将利用多阶段构建以便可以缓存尽可能多的层。通过这种方式，我们可以避免下载诸如gcc之类的依赖项和工具，以及应用程序所需的所有库（来自requirements.txt）。 为了进一步提高速度，我们将从前面提到的python:3.8.1-buster创建自定义基础镜像，这将包括我们需要的所有工具，因为我们无法将下载和安装这些工具所需的步骤缓存到最终的runner镜像中。说的够多了，让我们看看Dockerfile： # dev.DockerfileFROM python:3.8.1-buster AS builderRUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends --yes python3-venv gcc libpython3-dev && \    python3 -m venv /venv && \    /venv/bin/pip install --upgrade pipFROM builder AS builder-venvCOPY requirements.txt /requirements.txtRUN /venv/bin/pip install -r /requirements.txtFROM builder-venv AS testerCOPY . /appWORKDIR /appRUN /venv/bin/pytestFROM martinheinz/python-3.8.1-buster-tools:latest AS runnerCOPY --from=tester /venv /venvCOPY --from=tester /app /appWORKDIR /appENTRYPOINT ["/venv/bin/python3", "-m", "blueprint"]USER 1001LABEL name={NAME}LABEL version={VERSION} 从上面可以看到，在创建最后的runner镜像之前，我们要经历 3 个中间镜像。首先是名为builder的镜像，它下载构建最终应用所需的所有必要的库，其中包括gcc和 Python 虚拟环境。安装完成后，它还创建了实际的虚拟环境，供接下来的镜像使用。接下来是build -venv镜像，它将依赖项列表（requirements.txt）复制到镜像中，然后安装它。缓存会用到这个中间镜像，因为我们只希望在requirement .txt更改时安装库，否则我们就使用缓存。 在创建最终镜像之前，我们首先要针对应用程序运行测试。这发生在tester镜像中。我们将源代码复制到镜像中并运行测试。如果测试通过，我们就继续构建runner。 对于runner镜像，我们使用自定义镜像，其中包括一些额外的工具，如vim或netcat，这些功能在正常的 Debian 镜像中是不存在的。 你可以在 Docker Hub 中找到这个镜像：https://hub.docker.com/repository/docker/martinheinz/python-3.8.1-buster-tools 你也可以在base.Dockerfile 中查看其非常简单的`Dockerfile`：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/blob/master/base.Dockerfile 那么，我们在这个最终镜像中要做的是——首先我们从tester镜像中复制虚拟环境，其中包含所有已安装的依赖项，接下来我们复制经过测试的应用程序。现在，我们的镜像中已经有了所有的资源，我们进入应用程序所在的目录，然后设置ENTRYPOINT，以便它在启动镜像时运行我们的应用程序。出于安全原因，我们还将USER设置为1001，因为最佳实践告诉我们，永远不要在root用户下运行容器。最后两行设置镜像标签。它们将在使用make目标运行构建时被替换 / 填充，稍后我们将看到。 针对生产环境优化过的 Docker 容器 当涉及到生产级镜像时，我们会希望确保它们小而安全且速度快。对于这个任务，我个人最喜欢的是来自 Distroless 项目的 Python 镜像。可是，Distroless 是什么呢？ 这么说吧——在一个理想的世界里，每个人都可以使用FROM scratch构建他们的镜像，然后作为基础镜像（也就是空镜像）。然而，大多数人不愿意这样做，因为那需要静态链接二进制文件，等等。这就是 Distroless 的用途——它让每个人都可以FROM scratch。 好了，现在让我们具体描述一下 Distroless 是什么。它是由谷歌生成的一组镜像，其中包含应用程序所需的最低条件，这意味着没有 shell、包管理器或任何其他工具，这些工具会使镜像膨胀，干扰安全扫描器（如 CVE），增加建立遵从性的难度。 现在，我们知道我们在干什么了，让我们看看生产环境的Dockerfile……实际上，这里我们不会做太大改变，它只有两行： # prod.Dockerfile#  1. Line - Change builder imageFROM debian:buster-slim AS builder#  ...#  17. Line - Switch to Distroless imageFROM gcr.io/distroless/python3-debian10 AS runner#  ... Rest of the Dockefile 我们需要更改的只是用于构建和运行应用程序的基础镜像！但区别相当大——我们的开发镜像是 1.03GB，而这个只有 103MB，这就是区别！我知道，我已经能听到你说：“但是 Alpine 可以更小！”是的，没错，但是大小没那么重要。你只会在下载 / 上传时注意到镜像的大小，这并不经常发生。当镜像运行时，大小根本不重要。 比大小更重要的是安全性，从这个意义上说，Distroless 肯定更有优势，因为 Alpine（一个很好的替代选项）有很多额外的包，增加了攻击面。关于 Distroless，最后值得一提的是镜像调试。考虑到 Distroless 不包含任何 shell（甚至不包含sh），当你需要调试和查找时，就变得非常棘手。为此，所有 Distroless 镜像都有调试版本。 因此，当遇到问题时，你可以使用debug标记构建生产镜像，并将其与正常镜像一起部署，通过 exec 命令进入镜像并执行（比如说）线程转储。你可以像下面这样使用调试版本的python3镜像： docker run --entrypoint=sh -ti gcr.io/distroless/python3-debian10:debug 所有操作都只需一条命令 所有的Dockerfiles都准备好了，让我们用Makefile实现自动化！我们首先要做的是用 Docker 构建应用程序。为了构建 dev 映像，我们可以执行make build-dev，它运行以下目标: # The binary to build (just the basename).MODULE := blueprint# Where to push the docker image.REGISTRY ?= docker.pkg.github.com/martinheinz/python-project-blueprintIMAGE := $(REGISTRY)/$(MODULE)# This version-strategy uses git tags to set the version stringTAG := $(shell git describe --tags --always --dirty)build-dev: @echo "\n${BLUE}Building Development image with labels:\n" @echo "name: $(MODULE)" @echo "version: $(TAG)${NC}\n" @sed                                 \     -e 's|{NAME}|$(MODULE)|g'        \     -e 's|{VERSION}|$(TAG)|g'        \     dev.Dockerfile | docker build -t $(IMAGE):$(TAG) -f- . 这个目标会构建镜像。它首先会用镜像名和 Tag（运行git describe创建）替换dev.Dockerfile底部的标签，然后运行docker build。 接下来，使用make build-prod VERSION=1.0.0构建生产镜像： build-prod: @echo "\n${BLUE}Building Production image with labels:\n" @echo "name: $(MODULE)" @echo "version: $(VERSION)${NC}\n" @sed                                     \     -e 's|{NAME}|$(MODULE)|g'            \     -e 's|{VERSION}|$(VERSION)|g'        \     prod.Dockerfile | docker build -t $(IMAGE):$(VERSION) -f- . 这个目标与之前的目标非常相似，但是在上面的示例1.0.0中，我们使用作为参数传递的版本而不是git标签作为版本 。当你运行…

据《金融时报》消息，ARM中国 (安谋中国)CEO吴雄昂首次在“罢免风波”后接受国际媒体采访。 吴雄昂称，ARM及其中国合作伙伴厚朴投资没有权利罢免其在ARM中国CEO职务。他否认自己投资受益于ARM低价许可的公司存在利益冲突，他还表示ARM 和厚朴都知道他的计划并予以支持。 吴雄昂指出，ARM中国董事会在今年6月份以 7:1 的投票通过了罢免他的决定是无效的，因为根据他与厚朴达成的协议，双方需要在所有事关ARM中国的所有重大问题上 “达成一致”。他还暗示，召开董事会议的程序错误，“这是我们正在解决的问题之一。” 延伸阅读： · 吴雄昂将成英伟达收购Arm主要障碍？ -END- | 整理文章为传播相关技术，版权归原作者所有 |  | 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

据中建八局官方微博消息，中建八局承建的华为国内首个芯片厂房——武汉华为光工厂项目(二期)正式封顶。 据悉，该项目位于武汉光谷中心，总建筑面积20.89万平方米，建设内容包括FAB生产厂房、CUB动力站、PMD软件工厂及其他配套设施，是华为在中部地区最大的研发基地，重点聚焦光能力中心、智能终端研发中心等前沿科技。 项目建成后，将作为华为国内首个芯片厂房投入生产，助力华为构建万物互联的智能世界，真正实现芯片从设计到制造、封装测试以及投向消费市场的完整产业链。 21ic家注意到，华为在光通信领域技术领先，早在2019年任正非在接受了BBC专访时就透露过，华为当时已经能做800G光芯片，在通信厂商中首屈一指。而在随后的2020年2月，华为正式发布了业界首款800G可调超高速光模块。 从武汉华为光工厂的披露信息来看，该工厂建成后无疑要担任华为光通信芯片的生产重任，实现华为从芯片研发到生产封装测试的完成产业链，光工厂的落成不仅实现了华为自研光通信芯片和模组的自主生产，同时也为华为构建全系列芯片生产打下基础。 从海思FABLESS芯片设计出发，华为将从此走上一条IDM之路?拭目以待!

晨鑫旗下子公司上海慧新辰实业有限公司(以下简称慧新辰)自主研发的中国首颗LCOS芯片，于2020年底正式进入量产，像素密度从4300PPI提升到6000PPI。 LCOS(Liquid Crystal on Silicon)即硅基液晶，是一种基于反射模式，尺寸非常小的矩阵液晶显示装置。这种芯片将液晶技术与CMOS技术结合，以光相位调制为核心的光控制芯片，广泛应用在投影、AR/VR微显示、车载HUD显示以及光通信领域。 21IC家注意到，长期以来，微显示领域市场由美国、日本等国际大公司所垄断，这些公司存在很高的议价权。此次慧新辰芯片实现量产，将有助于打破国外大厂的技术垄断。 据悉，慧新辰研发的LCOS芯片包括多种不同型号，分别在尺寸、分辨率、功耗、显示区域等方面各有不同。本次发布的0.26英寸720P LCOS芯片，是在2019年11月点亮的国内首颗(无机取向)QHD微显LCOS芯片基础上的“升级”。 据慧新辰介绍，本次发布的 LCOS芯片，是从4300PPI到6000PPI的一次提升，具有高清晰度、耐强光、抗紫外光、耐高温、高亮度和完美适配激光光源等特性，是高可靠性、兼容性及差异化的新选择。 随着高清视频及大屏显示应用的普及，全球LCOS市场处于爆发期，未来市场预期火爆，LCOS芯片潜在需求量或超亿颗/年。

本文来源：物联传媒 日前，工业物联网厂商研华科技正遭遇一场来自Conti勒索软件团伙袭击。 根据安全站点Bleeping Computer报道，其取得了勒索信件的副本显示，黑客提出了750个比特币的赎金要求（约合8280万人民币），并且支付赎金后才会移除所有植入该公司网络的木马程序，删除所盗走的资料。 不过，此次勒索似乎没有成功，因为黑客于11月26日公布了宣称是从研华窃取的3GB文件和文件目录清单文本档，这些资料占他们所偷走资料的2%。 研华针对此事回复称，黑客攻击少数服务器时，可能偷走了价值性不高与机密性不高的工作资料。 类似的勒索软件攻击事件其实时常发生。如： · 可穿戴设备制造商Garmin在遭受WastedLocker勒索软件全面攻击后，关闭了其一些连接的服务和呼叫中心，导致了全球性中断，其主要产品服务和网站均瘫痪，攻击者向Garmin索要高达1000万美元赎金以恢复数据和业务。 · 阿根廷电信运营商曾被REvil团伙攻击内部网络，并且已加密多个重要文件，要求阿根廷电信支付750万美元赎金以解锁被加密文件。从黑客要求支付的页面显示，要求支付109345.35枚Monero代币（约753万美元），并称三天后总金额需要翻一番。REvil团伙主要擅长攻击VPN服务器切入点，今年五月份还对斯里兰卡电信进行攻击。 · DoppelPaymer使用Citrlx ADC缺陷入侵了云服务提供商不列塔尼电信，攻击针对维修部的CVE-2019-19781漏洞的服务器。 · Slldinokibi勒索软件袭击国际外币兑换公司Travelex，导致2020年第一个月的外汇交易完全混乱，据称要求600万美元的赎金。此后，该勒索软件又袭击了纽约机场的管理服务器、加密了新泽西犹太教堂的网络上的许多计算机 · 迷宫勒索软件袭击佐治亚州卡罗尔顿的电线电缆制造商Southwire，之后发布了14GB的被盗文件。 话题再回到本次勒索事件中的Conti本身，其最早一次被发现的攻击是在2019年12月底，在2020年6月的攻击中再次被发现。Conti属于新兴的双重勒索软件阵营，在勒索软件加密系统之前，会先下载未加密的机密资料，用以在受害者拒绝支付赎金以换取解密密钥时，作为进一步的勒索筹码，已有部分案例显示有受害者最终是为了保护资料而选择支付赎金。 该勒索软件与臭名昭著的Ryuk Ransomware共享代码，并在2020年7月后者活动减少后，开始通过TrickBot木马打开的反向外壳进行分发。 Conti作为一家私有的勒索软件即服务（RaaS），通过招募经验丰富的黑客来部署勒索软件以换取大量的勒索份额，并于2020年8月开设了自己的数据泄露站点。 第一个勒索软件可以追溯到1989年，当时有2万张号称包含”艾滋病信息介绍”的软盘被分发给了国际卫生组织国际艾滋病大会的与会者。在受害者遭遇90次设备重启后，该软件会隐藏目录并在受感染设备上加密文件。赎金金额被定为189美元，受害者被要求必须向巴拿马邮政信箱里存入所要求的金额。 10多年之后，也就是在2005年5月，更多勒索软件开始出现，如GpCode、TROJ.RANSOM.A、Archiveus、Krotten等。随着新的匿名支付方式（如比特币）在到来，勒索软件也开始了采用了新的支付方式。 在过去的10多年中被检测到的勒索软件样本总体可以分为两类： 锁定型勒索软件：该类型勒索软件会锁定受感染设备，以阻止受害者的使用。 该类型的勒索软件主要在2008年至2011年期间被使用，目前已被大多数网络犯罪分子所抛弃。因为即便不支付赎金，消除感染也是非常简单的。 事实上，这种勒索软件有一个很明显的弱点，它只会显示一个拒绝访问设备的窗口，但这种锁定很容易就能够被绕过。 加密型勒索软件：该类型勒索软件直接作用于受害者的文件并拒绝受害者使用系统，将文件、目录和硬盘进行加密，让受害者无法访问被加密文件中所包含的信息。此后，勒索软件也多用这种加密方式。 勒索软件的构建需要特定的先进技能，巨大利益推动了新服务的兴起，使得网络犯罪分析无需具体任何知识也可构建勒索软件。最终也发展出了所谓的勒索软件即服务（Ransomware as a Service，RaaS），RaaS商业模式的兴起使得攻击者无需任何技术专业知识，就可以毫不费力地发起网络敲诈活动，这也是导致新的勒索软件市场泛滥的原因。 2020年，全世界很多领域面临着各种事件的冲击，而网络安全领域同样不容乐观，勒索软件的势头也在这一年里一度上升，并出现了新的敲诈勒索模式。尽管勒索病毒感染事件约占恶意软件总事件的3%左右，但相比其他恶意软件破坏力更大，一旦遭遇勒索，企业将面临业务中断、高额赎金的风险。 一份来自深信服千里目安全实验室的报告称，2020年2月开始，勒索软件从之前的低潮开始恢复活力，攻击势头上升，尽管处在COVID-19大流行期间，但针对政府、学校和医疗卫生行业的攻击并没有减弱。 不仅如此，报告还指出，犯罪团伙逐渐在形成规模化的商业运作，形成新的勒索软件合作生态。 以往攻击团伙和勒索软件制作团队往往是同一个，而在如今高度专业化的合作生态系统中，攻击团伙很多时候是独立于勒索软件开发者和运营商，以相对独立的角色存在，每个角色各司其职，专注于自己所负责的模块，他们之间除了业务联系外几乎没有其他交集。他们专注于借助僵尸网络部署勒索软件，给受害者造成的损失面更广。这种新的勒索软件合作生态使得勒索威胁的危害上升了一个新的高度。 虽然物联网的普及推动了技术的进步，但同时也帮助黑客扩大了其攻击范围，上至使用物联网设备的工业控制系统，下至家用联网摄像头，都可能成为黑客攻击的目标，针对物联网设备的勒索软件将比传统的勒索软件更具破坏性。 据了解，在传统的勒索攻击中，黑客会加密受害者设备上的文件，以勒索赎金。而在针对物联网设备的勒索软件攻击中，黑客不仅可加密设备上储存的文件，还可完全接管设备或其内部网络。同时，接管设备后，黑客可以造成诸如联网车辆被操控、电源被切断、敏感信息被泄露，乃至生产线停止运行等破坏性后果。因此，黑客可对受害者狮子大开口，索要极为高昂的”保护费”。 不过，由于物联网行业碎片化应用特色，一时间黑客也难以发起大规模攻击。但是，随着物联网的普及，黑客仍可能在未来发起大规模攻击。因此，相关厂家应及时进行远程固件更新、确保更新渠道的安全以及加入可靠的身份验证等措施仍然不可忽视。 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

新冠疫情的全球大流行，给全球制造业都造成了沉重打击，但也带来了新的机遇。快速变化的庞大市场需求，让供应链的竞争走向白热化。作为国民经济的支柱产业之一，制造行业面临着全球自动化浪潮的挑战。相比于传统大型笼式工业自动化机器，新一代的协作型机器人正在颠覆产业，创造新机。 根据智能自动化国际市场领域调研机构Interact Analysis发布的《协作机器人市场2019》报告中分析显示，到2027年，全球协作机器人的市场规模将达到56亿美元，占整个机器人市场的30.2%。未来几年，协作机器人市场的增长速度和增长空间都是相当可观的。协作应用的概念比协作机器人更进一步，它不局限于协作机器人本身，而是将机器人(不仅仅协作机器人，同样包括工业机器人轻量臂)、末端工具和应用程序结合在一起考虑，强调协作的理念本身，其发展前景将更为广阔。 来源：Interact Analysis发布的《协作机器人市场 2019》 2019年11月16日，每日经济新闻联手法国里昂商学院发布了《中国智能制造百强白皮书》，其数据显示，中小企业在民营中国智能制造十五强中占据了相当的比例，约达26.67%。白皮书报告还指出，通用协作机器人制造系统将成为智能制造布局的热门重点。通过协作机器人，不仅可以大幅度降低人工成本，将重复任务分配给机器人，从而提高制造效率和成本效益，更可针对性地解决研发过程中生产过程复杂、资源浪费等问题。 制造业各领域的纵深发展，伴随着中小型企业活跃的身影，然而，他们更容易受到“黑天鹅事件”如新冠疫情的影响，因此，多功能性和快速调整制造流程的能力至关重要，也是决胜全球市场和新工业化时代的核心利剑。 协作机器人已成为全球制造业潮流 制造行业一直是“创新驱动、升级转型”的主战场。自2008年以来，新一轮科技革命推动的产业变革在全球兴起。如何从工业技术体系、发展模式和竞争格局上进行调整，应对高投资回报、更新快速的庞大市场，已成为每个制造商都面临的核心问题。 中国制造2025的战略布局中，将推进传统制造业优化升级放到了核心地位，打造“智能制造”一度成为中央经济工作会议的重点内容。21世纪欧美“再工业化” 经济发展模式的出台，也象征着对传统工业模式的改造振兴的起步。在以创新驱动为发展动力的新型实体经济模式中， “新一代机器人”已经作为全球制造大国不约而同的聚焦重点。 然而，价格昂贵，生产周期长的传统工业机器逐渐无法满足中小企业需求，与之相比，协作机器人则因为低成本、快产出等优点，成为了工业机器市场的新兴方向。根据国际研究机构Transparency Market Research发布的报告显示，到2024年底，全球协作机器人的市场规模将达到950亿美元;根据巴克莱银行统计，预计在2025年，全球协作机器人销量将增至70万台。 制造业对工业协作机器人的需求高涨，使之成为推动产业转型、提升竞争力的核心引擎之一。越来越多的制造商选择将重量较轻、成本较低的协作机器人引入企业。在降低投入成本、大幅度提高生产效率和质量的同时，提升全球市场的核心竞争力。 企业生产是制造行业的根本灵魂。高效率的生产不仅为行业带来利润，而且为企业提升全球市场上的竞争力加重砝码，让产品带着快速回应需求的优势，迅速打入庞大的全球市场。在过去，自动化制造仅对拥有大量空间、现金和技术资源，能够负担传统工业机器人的前期大量投资的大型制造商才可行。出于长期使用、大量生产相同的产品的需要，其前期投资往往要花费数年，才能收回成本。不过，协作应用为中小型企业走向自动化，带来了不一样的崭新前景。 协作应用可以大幅度减少生产时间，通过新一代的视觉技术、适配环境、快速自动识别和创新的协作应用研发理念，协作应用在小型工厂能立刻找到了自己的“绝佳位置”，迅速进入生产状态。 来自日本的金属加工和设备开发公司 SANMATSU是一家多品种小批量(HMLV)的上游供应商，面临市场新新的少量多样需求，提出“完全按订单生产，一次只生产一件商品”的创新生产理念。2019年5月，他们开始用协作机器人配备OnRobot RG6夹持器的协作应用，代替原有的人工配合加工中心的生产方式，加速产品部署流程、缩短了生产时间，并实现了无人全自动化。 “生产成本降低了10%，” SANMASTSU首席执行官 Tetsuro Tanabe先生表示，“我们每月要生产10万件以上的产品，其中70%左右是单件产品。使用协作机器人带来了极大改善，特别是对于这类追求新型HMLV生产市场的中小型工厂。” 图：SANMATSU公司工程师为协作应用编程，OnRobot 夹持器适配各种协作机器人，且易于编程 图：为SANMATSU公司的生产加工中心配备的高效的OnRobot RG6电动夹持器，易于操作，提升效率 协作应用还可以帮助人们回避一些对人类条件恶劣或危险的工作环境。例如，砂光工作生产面临浓重的灰尘和危险，对工人来说是不小挑战。在2020年9月举办的第22届中国国际工业博览会上，OnRobot发布了一款支持平坦和各类弯曲不均匀的几何零件砂光的新型协作工具——全电动随机轨道砂光机OnRobot Sander。它不仅能克服恶劣工作环境问题，运行成本仅为传统气动砂光系统的5%，做到了真正的低投入、高回报。 图：OnRobot Sander支持平坦和各类弯曲不均匀的几何零件的砂光工作 经济学家库尔曾分析过，世界上主要工业化国家近100年的经济发展数据，其结果表明，科技进步对于经济增长的贡献率高达87%。科技和人才是经济持续增长的核心原因。让机器人协同工人，缔造制造业中的“人机协作”，不仅最大程度保障人的安全，而且给投资者带来高效且高回报的收益。 在“智能制造发展”模式驱动的广阔制造市场前景下，协作应用为自动化提供了快速简便的切入点，特别是对于业务量较小，混合量较大的中小型企业制造商，可以通过大幅提高生产的灵活性，用更高的产量和更好的质量提升自我竞争力，在新制造业的智能化时代开辟新天地。

(中国香港，2020年12月22日)2020国际电子电路(深圳)展览会已于12月2-4日在深圳会展中心(福田)成功举办。展会由香港线路板协会(HKPCA)与中国电子电路行业协会(CPCA)共同主办，以“5G时代•智能未来”为主题，全面展示5G驱动下领先的PCB生产解决方案及技术，推动行业在5G时代开拓更多商机。 行业年底压轴盛会 精英云集，商贸气氛热烈 作为全球最具影响力及代表性的线路板及电子组装展会，展会三天精英云集，气氛热烈。今年展会吸引了来自11个国家和地区共431家厂商参展，展位数达到2,890个，展览面积52,500平方米，覆盖深圳会展中心(福田)1、2及4号馆，三个展馆全部爆满。这场行业盛会共吸引了专业观众48,234人次，同期亮相的“线上展会”也人气旺盛，备受追捧。在当前经济大环境比较严峻及疫情还未完全消散的情况下，展会能取得如此好的成绩令人鼓舞，不仅彰显了展会业界影响力，更是反映了业界对行业前景充满信心。 同期会议精彩纷呈 帮助与会者获取前瞻理念，提升业务 展会期间成功举办了第15届世界电子电路大会、国际技术会议等活动，汇聚了众多市场领袖及技术专家分享最新市场趋势和技术见解。 第15届世界电子电路大会 世界电子电路大会(ECWC)为世界电子电路理事会 (WECC) 每三年举行一次的国际研讨会，今年大会首次由香港线路板协会举办，于2020年11月30日至12月2日以线上形式举行，第三天的研讨会移师至国际电子电路(深圳)展览会上举办。 会议汇聚世界各国来自线路板及电子行业的专业学者、技术人员参与及分享。演讲内容涵盖现今热门的议题，包括5G的线路板材料选择、测试优化方案、制造技术、组装解决方案、高频高速信号应用、设备的新技术;提高质量的解决方案，还有最新全球的市场动态、行业标准、工业4.0、智慧生产、优质的企业管理方案、可穿戴电子产品应用、电动汽车技术，以及大家都关注的环保节能减排方案。 国际技术会议 国际技术会议汇聚数十位企业高管及技术专家齐聚分享当前最新的市场趋势、研究和创新技术，议题丰富精彩。众多参观者给予高度赞赏，表示会议能有效帮助他们获取提升业务发展的实用知识及前沿理念，以应对行业面临的日益复杂的挑战。行业买家广东高美空调设备有限公司华南区总监-高先生说道：”国际技术会议安排得也很好，讲得很详细，参加完会议后觉得对我司有很大的提升帮助，极大促进了整个行业的发展和进步!希望明年继续有这种会议，会继续过来参观的。” 全面展示5G驱动下领先的解决方案、技术 展商及观众高度赞赏展会为业界首屈一指 迎合5G发展趋势，本届展会全面展示5G驱动下领先的PCB生产解决方案及技术，设有七大展示区，分别为设备供应商专区、智能自动化专区、环保洁净专区、线路板制造商专区、电子组装专区、日韩专区及原物料供应商专区，覆盖线路板及电子行业整个产业链的最新产品和技术。展会现场人气高涨，展品丰富让人目不暇接。展商及观众高度赞赏展会效果，纷纷认同本展会是业内首屈一指的商贸及交流平台。 展商评价 徕卡显微系统(上海)贸易有限公司的市场总监张玲玲女士说道：“我司今年第二年参展。在今年疫情的影响下，展会在管理组织、客流等方面的工作让我们感到格外惊喜。无论是展会人流量，还是发出、收到的名片量，我们意外地发现已斩获不少新的客户资源，其中不乏有对我们的产品及解决方案感兴趣的潜在客户，更可贵的是遇到行业专家，为我们提供行业最新资讯及发展建议。徕卡每年也会参加很多不同的展会，但是国际电子电路(深圳)展的特点就是在行业细分中更有针对性、专业性，也便于我们更好地展现我们的产品及解决方案，更加精准地接触目标客户。” 珠海宝丰堂电子科技有限公司赖总说:”我司是第15年参加国际电子电路(深圳)展，在后疫情之下，今年展会参观人数有超出我们预期，本来预想今年受疫情影响参展、观展的人数会有所减少，但经过实际观察，观展朋友以及到本司展台了解设备产品的业界朋友的人流量是超出预期的。在疫情期间，大家都减少出门次数，我觉得这次展会反倒是一个提供给大家交流的难得的机会，突显在疫情当下的价值。其实，每年我们都能在展会上认识到新的客户朋友，通过后续的拜访，让在展会上认识的新朋友成为忠诚客户。” 观众评价 联能科技深圳有限公司品质主任王先生表示：”这次过来参观主要是想找些更加先进、应用于5G通信的设备。展会现场的展商都很热情，参观这次的展会效果还不错，相当满意，明年会再来参观。” 东莞市达瑞电子股份有限公司课长于先生分享：”我已经是第七年来参观国际电子电路(深圳)展览会了，对今年展商还是挺满意的，现场还见到了些老朋友，也从展会现场展出的产品中得到一些启发。” “线上展会”展出至12月31日 请立即参观，开拓更多商机 今年全新推出的“线上展会”继续开放，将展出至12月31日。错过线下展会的人士，一定不要再错过“线上展会”! 透过线上展会，您将能回顾线下展会精彩瞬间：如现场开幕剪彩、同期活动、现场图片巡礼等;浏览近450家厂商，轻松方便找到覆盖PCB及电子组装全产业链的各种优选设备及解决方案;不受时间、地域限制，线上邀约心仪的厂商，实现足不出户建立联系，开拓业务。立即前往展会官网或微信公众号免费参观。 2021国际电子电路(深圳)展览会将启用新展馆 下一届国际电子电路(深圳)展览会将迁至深圳市宝安区的深圳国际会展中心，于2021年12月8-10日举行 ，以 “5G万物互联”为主题。有意参展的企业，敬请从速联系。

从2G到4G，移动通信改变了我们每一个人的生活。已经到来的5G，更是加速了各个行业的数字化转型。 就在移动通信网络改变人类的同时，它自身也在发生巨变——网元变得越来越多，网元之间的接口和协议也变得越来越复杂。 令人头秃的2/3/4/5G网络 那么，你有没有想过，面对如此复杂的网络，我们究竟该如何进行有效的 管理和维护 呢？ 其实，我们可以把5G看作是一个人。我们对人进行健康监测，通常是在他身上安装监测设备，采集样本（例如验血、心电图、X光等）。 根据采集到的数据，我们再进行指标分析，最终得出健康报告。 早期的通信网络也是这样，每个网元设备都有自己的管理软件，通过软件可以查看该网元的指标情况。 但是，这种方式过于分散，属于典型的“头痛医头，脚痛医脚”。对人体来说姑且可行，但是，对于移动通信网络（尤其是5G这样的复杂网络）来说，增加了运维难度。 因为，一个业务问题，通常涉及到多个（甚至十多个）网元。全靠人工分散运维的话，需要面对巨大的工作量，很难快速找到问题根因。 真正优秀的医生，会根据身体全方位的检查结果汇总，给出准确的诊疗判断。网络运维，亦是如此。 网络是一个整体。对于网络的维护，应该“站得更高，看得更全”。 我们可以在每一个接口安装探针，进行抓包，获取数据。然后，对数据进行汇总整理，找出规律，并给出结论。 这种抓取网元之间接口数据包，并对其进行分析和识别的技术，就是业界常说的深度报文识别技术，DPI（Deep Packet Inspection）。 而抓取报文之后形成的记录，则被称为XDR（X Data Recording）。 常见的XDR有两种，分别是信令XDR和业务XDR： (1) 信令XDR：记录网元间发号施令的详细过程，这些指令包括接入、释放、切换等。 (2) 业务XDR：记录用户有关的信息如IMSI，以及用户上网、打电话等业务的详细过程。 大家会注意到，单个接口产生的XDR，只会记录该接口相关的信息，即“单接口XDR”。 然而，任何一次完整的用户行为（比如打电话），肯定会涉及到多个接口。 因此，我们在采集到多个相关接口的“单接口XDR”数据之后，还需要根据用户号码、时间顺序等，对它们进行关联、合成，形成能够全面描述整个业务过程的“完整XDR”。 XDR的关联合成 这些完整XDR，会被打包送到上层运维系统中，等待解析、使用。 字段名 说明 Length 整个XDR所占用的字节数 Interface 接口名称：Mw/Mg/Mi/Mj/ISC/Gm/…… XDR ID XDR唯一编号 IMSI IMSI号码 Procedure  Type 流程类型编码，取值如下：1：Register（注册）2：Deregister（注销） 3：3rd-Register（第三方注册）4：3rd-Deregister（第三方注销） 5：Calling（语音通话） 6：…… Procedure  Start Time 业务流程开始时间 Procedure  End Time 业务流程结束时间 …… …… XDR内部信息示例 如上表所示， XDR里面的各种字段信息，完整地描述了一次业务流程。例如，Procedure Type字段为5，则表明该次业务类型是 “Calling（语音通话）”。 大家搞明白了吧？DPI技术，有点像移动通信网络的“生命监测仪”，是运维支撑工作的神器。 接下来，我们就通过“语音通话”这个基本业务，深入了解一下DPI究竟如何帮助运维人员进行“5G生命监测”。 大家应该都听说过，5G通过VoNR（Voice over NR），实现对语音通话业务的支持。 其实，在5G网络建设早期，5G信号并没有做到无缝覆盖。所以，为保证通话的成功率，我们可能会更多地采用另一种语音技术方案，那就是EPS Fallback。 简单来说，就是当工作在5G网络上的终端，发起语音呼叫或有语音呼入时，网络通过切换流程，将5G终端切换到4G网络上，通过VoLTE（Voice over LTE）技术提供语音业务。 这样一来，打通5G语音电话，就需要跨无线域、5GC域（5G核心网）、EPC域（4G核心网）、IMS域，调动数量众多的网元、接口，进行大规模协作。 EPS Fallback的业务流程大致可以分为 起呼、回落、接通、返回 四大阶段，整个过程极为复杂（如下图所示）。 EPS Fallback的信令流程 这么多域，这么多网元，这么多接口，这么多信令，稍有一丁点差错，就会影响用户的语音通话体验，甚至导致通话失败。这么复杂的协同流程，一旦出现问题，想要反查原因，也是非常困难的。 在中兴通讯的EPS Fallback方案中，为了让用户能够 “打得通、接得快、不掉话、听得见” ，他们针对起呼、回落、接通、保持全流程建立了KQI-KPI指标体系。 KQI：关键业务指标，Key Quality Indicator KPI：关键性能指标，Key Performance Indicator 5G语音业务感知指标体系 指标体系建好之后，就轮到中兴通讯 VMAX智能大数据平台 闪亮登场了。 这个平台就是前面我们所说的移动通信网络“生命监测仪”。它可以通过查询XDR（监测数据），关联合成之后，完整“还原”一次EPS FallBack业务流程。 结合前面提到的“生命指标体系”，VMAX平台进行多维分析、信令回溯，就能精准定位出“病因（问题点）”。 中兴通讯VMAX平台的架构并不复杂，它分为数据采集层、数据解码层和应用层，可以面向核心网域以及无线域进行数据采集和解码。合成后的数据，可以提供给上层应用进行深度分析。 VMAX 5G DPI系统架构 大家应该能看出来，EPS Fallback 5G语音业务分析只是中兴VMAX平台强大功能的一个缩影。基于对XDR的深度分析，整个系统能够实现对网络、业务和用户的全面洞察。 运营商不仅可以了解网络各方面的运行状态，还可以监控具体业务的运行质量，更能够实现用户体验的主动感知。 除了发现和解决问题之外，VMAX系统还可以用于 精准营销 。 VMAX采用业界领先的加密业务识别技术，可以实时DPI解析用户流程的业务特征，判断业务流量类型。 也就是说，借助VMAX，运营商可以知道用户到底在使用哪种类型的App（抖音、微信、爱奇艺等）。这样一来，可以建立用户画像，进行针对性的推广营销（例如定向流量包推荐、App权益赠送）。 中兴VMAX可以识别10000种以上的协议，识别准确率高达95%，远远高于行业80%的平均水平。系统的规则库会持续更新，增加对最新业务的识别能力。 相比行业同类产品，中兴VMAX还具有以下特点： 全域数据采集能力 中兴通讯在信令分析领域有20多年的技术沉淀，是业内唯一具备2/3/4/5G/NB-IoT全网全域数据采集能力的厂家，同时具备核心网、无线的事务级话单关联能力，真正能做到业务端到端分析。 智能的AI采集，赋能5G 针对5G网络特征，中兴VMAX可以提供基于切片的采集方案，分场景、分时间、分区域、分流量等进行智能化DPI采集。 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

在当今的许多细分市场，交错式模数转换器(ADC)在许多应用中都具有多项优势。在通信基础设施中，存在着一种推动因素，使ADC的采样速率不断提高，以便支持多频段、多载波无线电，除此之外满足DPD（数字预失真）等线性化技术中更宽的带宽要求。在军事和航空航天领域，采样速率更高的ADC可让多功能系统用于通信、电子监控和雷达等多种应用中——此处仅举数例。工业仪器仪表应用中始终需要采样速率更高的ADC，以便充分精确地测量速度更高的信号。 首先，一定要准确地了解交织型ADC是什么。要了解交错，最好了解一下实际发生的情况以及它是如何实现的。有了基本的了解后，再讨论交错的好处。当然，我们都知道，天下没有免费的午餐，因此需要充分评估和验证交织采样相关的技术难点。 关于交错  若ADC为交错式，则两个或两个以上具有固定时钟相位差关系的ADC用来同步采样输入信号，并产生组合输出信号，使得采样带宽为单个ADC带宽的数倍。利用m个ADC可让有效采样速率增加m倍。为简便起见并易于理解，我们重点考察两个ADC的情况。这种情况下，如果两个ADC的每一个采样速率均为fS, 且呈交错式，则最终采样速率为2× fS。这两个ADC必须具有确定的时钟相位差关系，才能正确交错。时钟相位关系由等式1给出，其中：n是某个特定的ADC，m是ADC总数。 举例而言，两个ADC采样速率均为100 MSPS且呈交错式，因此采样速率为200 MSPS。此时，等式1可用来推导出两个ADC的时钟相位关系，如等式2和等式3。 注意，如果已知时钟相位关系，便可确定不同量化值的组合输出。图1以图形说明时钟相位关系，以及两个100 MSPS交织型ADC的样本结构。注意180°时钟相位关系，以及样本是如何交 错的。输入波形也可由两个ADC进行采样。在这种情况下，采用经过2分频的200 MHz时钟输入，并所需的时钟相位发送至每个ADC，便可实现交错。 图1. 两个交错式100 MSPS ADC—基本原理图。 此概念还可以另一种方式表达，如图2所示。通过将这两个100MSPS ADC以交错方式组合，采样速率便能增加至200 MSPS。这样每个奈奎斯特区可以从50 MHz扩展到100 MHz，使工作时的可 用带宽翻倍。增加的工作带宽可为多个市场领域的应用带来诸多优势。无线电系统可以增加其支持的频段数；雷达系统可以增加空间分辨率；而测量设备可以实现更高的模拟输入带宽。 图2. 两个交错式100 MSPS ADC—时钟和样本。 交错的优势  交错结构的优势可惠及多个细分市场。交织型ADC最大好处是增加了带宽，因为ADC的奈奎斯特带宽更宽了。同样，我们举两个100 MSPS ADC交错以实现200 MSPS采样速率的例子。图3显示通过交错两个ADC，可以大幅增加带宽。这为多种应用场景产生了诸多收益。就像蜂窝标准增加了通道带宽和工作频段数一样，对ADC可用带宽的要求也越来越高。此外，在军事应用中，需要更好的空间识别能力以及增加后端通信的通道带宽，这些都要求ADC提供更高的带宽。由于这些领域对带宽的要求越来越高，因此需要准确地测量这些信号。因此，为了正确地获取和测量这些高带宽信号，测量设备也需要更高的带宽。很多设计中的系统要求其实领先于商用ADC技术。交错结构可以弥补这一技术差距。 图3. 两个交织型ADC——奈奎斯特区。 增加采样速率能够为这些应用提供更多的带宽，而且频率规划更轻松，还能降低通常在ADC输入端使用抗混叠滤波器时带来的复杂性和成本。面对这些优势，大家一定想知道需要为此付 出什么代价。就像大多数事情一样，天下没有免费的午餐。交织型ADC具有更高的带宽和其他有用的优势，但在处理交织型ADC时也会带来一些挑战。 交错挑战  在交错组合ADC时存在一些挑战，还有一些注意事项。由于与交错ADC相关的缺陷，输出频谱中会出现杂散。这些缺陷基本上是两个正在交错的ADC之间不匹配。输出频谱中的杂散导致的基本不匹配有四种。包括失调不匹配、增益不匹配、时序不匹配和带宽不匹配。 其中最容易理解的可能是两个ADC之间的失调不匹配。每个ADC都会有一个相关的直流失调值。当两个ADC交错并在两个ADC之间来回交替采样时，每个连续采样的直流失调会发生变化。图4 举例说明了每个ADC如何具有自己的直流失调，以及交错输出如何有效地在这两个直流失调值之间来回切换。输出以fS/2的速率在这些失调值之间切换，将导致位于fS/2的输出频谱中产生杂散。由于不匹配本身没有频率分量，并且仅为直流，因此出现在输出频谱中的杂散频率仅取决于采样频率，并将始终出现fS/2在2频率下。杂散的幅度取决于ADC之间失调不匹配的幅度。不匹配值越大，杂散值就越大。为了尽可能减少失调不匹配导致的杂散，不需要完全消除每个ADC中的直流失调。这样做会滤除信号中的所有直流成分，不适合使用零中频(ZIF)架构的系统，该架构信号成分复杂，DC量实际是有用信号。相反，更合适的技术是让其中一个ADC的失调与另一个ADC匹配。选择一个ADC的失调作为基准，另一个ADC的失调设置为尽可能接近的值。失调值的匹配度越高，在fS/2产生的杂散就越低。 图4. 失调不匹配。 交错时要注意的第二个不匹配是ADC之间的增益不匹配。图5显示了两个交错式转换器之间的增益不匹配。在这种情况下，有一个不匹配频率分量。为了观察这种不匹配，必须向ADC施加 信号。对于失调不匹配，无需信号即可查看两个ADC的固有直流失调。对于增益不匹配，如果不存在信号，就无法测量增益不匹配，因而无法了解增益不匹配。增益不匹配将会产生与输入频率和采样速率相关的输出频谱杂散，出现在fS/2 ± fIN处。为了最大程度地降低增益不匹配引起的杂散，采用了与失调不匹配类似的策略。选择其中一个ADC的增益作为基准，另一个ADC的增益设置为尽可能接近的值。每个ADC增益值的匹配度越高，输出频谱中产生的杂散就越小。 图5. 增益不匹配。 接下来，我们必须探讨两个ADC之间的时序不匹配。时序不匹配有两个分量：ADC模拟部分的群延迟和时钟相位偏差。ADC中的模拟电路具有相关的群延迟，两个ADC的群延迟值可能不同。此外还有时钟偏斜，它也包括两个分量：各ADC的孔径不确定性和一个与输入各转换器的时钟相位精度相关的分量。图6以图形说明ADC时序不匹配的机制和影响。与增益不匹配杂散相似，时序不匹配杂散也与输入频率和采样速率呈函数关系，出现在fS/2 ± fIN处。 图6. 时序不匹配 为了尽可能降低时序不匹配引起的杂散，需要利用合适的电路设计技术使各转换器模拟部分的群延迟恰当匹配。此外，时钟路径设计必须尽量一致以使孔径不确定性差异最小。最后，必须精确控制时钟相位关系，使得两个输入时钟尽可能相差180°。与其他不匹配一样，目标是尽量消除引起时序不匹配的机制。 最后一个不匹配可能最难理解和处理：带宽不匹配。如图7所示，带宽不匹配具有增益和相位/频率分量。这使得解决带宽不匹配问题变得更为困难，因为它含有另外两个不匹配参数的分量。然而，在带宽不匹配中，我们可在不同的频率下看到不同增益值。此外，带宽具有时序分量，使不同频率下的信号通过每个转换器时具有不同的延迟。出色的电路设计和布局布线实践是减少ADC间带宽失配的最好方法。ADC之间的匹配越好，则产生的杂散就越少。正如增益和时序不匹配会导致在输出频谱的fS/2 ± fIN处产生杂散一样，带宽不匹配也会在相同频率处产生杂散。 图7. 带宽不匹配。 现在我们已经讨论了交错ADC时引起问题的四种不同的不匹配，可以发现有一个共性。四个不匹配中有三个会在输出频谱的fS/2 ± fIN处产生杂散。失调不匹配杂散很容易识别，因为只有它位于fS/2处，并可轻松地进行补偿。增益、时序和带宽不匹配都会在输出频谱的fS/2 ± fIN 处产生杂散；因此，随之而来的问题是：如何确定它们各自的影响。图8以简单的图形方式指导如何从交织型ADC的不同不匹配中识别杂散来源。 图8. 交错式不匹配的相互关系。 如果只是考察增益不匹配，那么它就是一个低频（或直流）类型的不匹配。通过在直流附近执行低频增益测量，然后在较高的频率处执行增益测量，可将带宽不匹配的增益分量与增益不 匹配分离。增益不匹配与频率无函数关系，而带宽不匹配的增益分量与频率呈函数关系。对于时序不匹配，可以采用类似的方法。在直流附近执行低频测量，然后在较高的频率下执行后续测量，以便将带宽不匹配的时序分量与时序不匹配分离。 结论  最新通信系统设计、尖端雷达技术和超高带宽测量设备似乎始终领先于现有的ADC技术。在这些需求的推动下，ADC的用户和制造商都想方设法，试图跟上这些需求的步伐。与提高典型ADC转换速率的传统方式相比，交错ADC可以更快的速度实现更宽的带宽。将两个或更多ADC交错起来，可以增加可用带宽，并以更快的速度满足系统设计要求。然而，交错ADC并非没有代价，ADC之间的不匹配不容忽视。虽然不匹配确实存在，但了解其本质及如何正确处理它们，设计人员就能更加明智地利用这些交织型ADC，并满足最新系统设计不断增长的要求。 原文转自 关于世健 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！