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分别使用SpectrumView和传统的FFT(Math功能)测试该信号的频谱，通过对比可以看出，由于时域捕获时间较短，导致传统FFT频谱的分辨率非常低。相反，SpectrumView的频谱测试结果非常好，不仅具有高分辨率，而且底噪也非常低，可以清晰地观测信号本身及其谐波和杂散。与此同时，由于水平时基设置得较小，还可以观测到时域波形的细节信息。.谐波、杂散测试：时域参数及频谱测试鉴于SpectrumView的这些优势，结合示波器其它功能，还可以对射频脉冲信号进行诊断测试，包括时域包络参数及信号频谱等。
磁通门传感器常用的应用包括轮船和飞机的电子罗盘以及地质学家用于检测地下结构的仪器。新发展德州仪器(TI)可一系列与集成霍尔效应或磁通门传感器相关的解决方案。“我们正在研发各式各样的磁感应技术，并将其集成至半导体工艺中，以发出各种有趣的新器件，”系统工程师RossEisenbeis说道。对于希望在芯片设计中使用TI传感器的工程师们来说，TI了丰富的片上功能和支持。一系列的工具和软件可以协助工程师打造新设计，而工程师们也可以在我们的论坛上交流看法并讨论实践。
但问题来了，电动汽车电机的TN曲线和普通的电机不同，具有恒功率区域宽（一般恒功率区域能到峰值转速的80%~ ）、峰值转速高（10000rpm以上）的特点，这意味着电动汽车电机既能实现高速小扭矩工况，也能实现低速大扭矩工况，对测功机的TN特性提出了非常高的要求。这时我们发现，如果要满足电动汽车电机的全程TN曲线加载，普通的测功机根本无法满足。因为普通测功机一般是用磁滞制动器、电涡流制动器、磁粉制动器或变频电机作为负载的，而这些机械负载的特性曲线，都各自存在自己的短板：磁粉制动器：可以输出很大的扭矩，但一般只能运行在低转速（1000rpm）以下，只适用于大扭矩、低转速的电机测试场合。
现在我们再有一台iPad连接该AP。iPad的TCP/IP的传输速率为70Mbps。现在由于有2台终端设备连接上AP,因此每台终端设备需要共享空口资源(各占50%)。这样一来，原先的TCP/IP的传输速率会减半–笔记本从220Mbps降至110Mbps;iPad的TCP/IP传输速率从原来的70Mbps降至35Mbps。而整体的Wi-Fi网络吞吐量也从只有笔记本连接时的220Mbps降至145Mbps。
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。
如何才能测量高速或温度骤变物体的热量？传统的测温工具，比如热电偶或点温仪，无法能完全显示高速热应用特征所需的分辨率或速度。这些工具在用于对中物体进行测温时并不实用，至少来说，并不能完整物体的热属性信息。相比之下，红外热像仪可以测量整个场景中的温度，捕捉每一像素的热数据。红外热像仪能够实现快速、准确、非接触的温度测量。通过为相关应用选择正确的热像仪类型，你便能够收集到可靠的高速测温数据，生成定格的热图像，并给出具有说服力的研究数据。
现在是时候采用新的架构方法，使IIoT可以在雾计算中充分发挥其潜能。图1:图中显示了OpenFog架构的8支柱模型，包括安全性、可扩展性、放性、自主性、可靠性/可用性/可服务性（RAS）、灵活性、层次结构和可编程性。本文图片来源:OpenFog联盟定义雾计算雾计算是为数据密集、高性能计算、高风险环境而设计的。雾是一种新兴的分布式体系架构，它在云和与之相连接的设备之间架起桥梁，而不需要在现场和工厂中建立 的云连接。
