ARC INFORMATIQUE

PcVue推出PcVue 16平台

向數字助手、電力系統、智能建築和網絡安全邁進一步.

Rohde & Schwarz

Rohde & Schwarz在斯圖加特EMV 2023展會上推出了新款EMI測試接收器,用於30MHz的雜散測量

R&S EPL1000是一款緊湊、完整且符合CISPR 16-1-1標準的測試接收器,用於快速精確測量達30MHz的EMI。附加的頻譜分析儀和信號及追蹤產生器使R&S EPL1000成為各種實驗室應用的理想選擇。新的EMI測試接收器將在斯圖加特EMV 2023展會上首次展出。.

Rohde & Schwarz

中國資訊通信研究院選擇R&S CMX500 OBT,使SPEAG DASY8系統用於5G NR設備的SAR和HAC測試

中國電信技術實驗室(CTTL)終端實驗室在中國資訊和通信技術研究院(CAICT)成功進行了5G新無線電移動設備的人體特定吸收率 (SAR)和助聽器相容性測試。該實驗室用Rohde & Schwarz的R&S CMX500 OBT 5G單機式無線通訊測試儀升級了他們的DASY8高精度電磁近場掃描平台,SPEAG是劑量測定測試系統的領先供應商。SPEAG和Rohde & Schwarz一直是CAICT的長期合作夥伴,並為CTTL提供測試解決方案的支持和裝備。.

Rohde & Schwarz

2023年EMV展:Rohde & Schwarz為Wi-Fi 6E和新的5G頻段提供新型全向性天線的EMCE測量,頻率高達8GHz

Rohde & Schwarz將在斯圖加特的EMV展會上展示用於TS-EMF測量系統的新型R&S TSEMF-B2E全向性天線。這種新的天線覆蓋了700MHz到8GHz的頻率範圍,可以在現場簡單而精確地評估輻射—包括新的無線電服務。當與Rohde & Schwarz的頻譜分析儀相結合時,R&S TS-EMF測量系統可以檢測環境中的高頻電磁場(EMF)。.

Mitsubishi Setsuyo Taiwan

安全控制,創造智慧製造的隱形防護力

近年,全球產業供應鏈產生急遽的變化,多樣化的需求及人力短缺的問題,迫使製造業自動化轉型。然而,應變勞動型態轉變的衝擊、數位製造的挑戰,三菱電機聚焦『安全』議題的策略,即在減少設備建置的成本下,打造人機協作、安全的智慧應用。.

Rohde & Schwarz

嵌入式世界2023,Rohde & Schwarz展示先進嵌入式系統測試解決方案

無論是在消費電子、電信、工業、醫療、汽車還是航空航太領域,嵌入式系統都是當今電子設備的核心。無瑕疵的操作至關重要,工程師在設計越來越緊湊的嵌入式系統時面臨著複雜的挑戰,這些系統要滿足當今對效率、安全、可靠性和互通性的要求。Rohde & Schwarz在紐倫堡舉行的2023年嵌入式世界展會上展示了其廣泛的測試和測量解決方案,以應對這些挑戰。.

Rohde & Schwarz

Rohde & Schwarz驗證了Bullitt智慧手機的NTN功能,該手機採用了聯發科3GPP Rel.17晶片組

Rohde & Schwarz與Bullitt和聯發科合作,全面測試和驗證世界上第一款符合3GPP第17版規則的衛星通信5G智慧手機。Rohde & Schwarz的突破性測試解決方案驗證了SOS資訊和雙向資訊在無網路覆蓋情況下通過非地面網路(NTN)可靠地工作,符合3GPP標準。在巴賽隆納世界移動通信大會上,Rohde & Schwarz的展位上展示了一個測試裝置,該裝置採用Bullitt公司的堅固5G智慧手機,其採用了聯發科3GPP NTN Rel.17晶片組以作為DUT。.

Rohde & Schwarz

Rohde & Schwarz和Broadcom擴大了對最新Wi-Fi 7無線存取點晶片組的測試合作

Rohde & Schwarz和Broadcom已經成功驗證了R&S CMP180無線通信測試儀與最新的Broadcom Wi-Fi 7無線存取點晶片組。R&S CMP180搭配Broadcom Wi-Fi 7設備的Wi-Fi 7測試設置演示將在巴賽隆納2023年世界移動通信大會上的Rohde & Schwarz展位進行。.

Rohde & Schwarz

邁向6G:羅德史瓦茲在巴塞隆那世界移动通信大會上與NVIDIA共同展示了以AI/ML為基礎的類神經接收器

随着對未来6G無線通訊標準技術元件的研究如火如荼地進行,人們也在探索6G的AI原生空中介面的可能性。羅德史瓦茲與NVIDIA合作,利用未来6G技術對人工智能和機器學習(AI/ML)進行模擬與實現。在巴塞隆那世界移動通信大會上,兩家公司將展示世界首創類神經接收器的Hardware-in-the-Loop 實體操作,展示與傳统信號處理相比,使用完成訓練後的ML模型所能達到的性能提升。.

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