加拿大EXFO IQS-610P HS光功率计主机

EXFO IQS-610P HS 是一款高性能的光万用表主机,专为高速光通信测试设计,尤其适用于400G网络技术的验证和开发。‌

主要功能与特点
‌400G流量模拟与测试‌:该系统基于IQS-600平台,可安装四个IQS-88100G Power Blazer模块,每个模块配置为100G以太网,协同生成和监测400G流量,支持完整的流量剖析、整形和分析功能。‌
这使其能够模拟真实链路容量,帮助网络设备制造商(NEM)鉴定400G实施方案并验证关键性能指标(如吞吐量、帧统计等)。‌


‌集中化与自动化‌:通过全局用户界面和基于Web的Global Platform Viewer(GPV)应用程序,用户可集中配置、监控所有模块,并实现远程故障诊断和测试报告生成。‌
其开放架构支持SCPI命令自动化,将重复测试时间从数天缩短至数小时,显著提升效率。‌

‌灵活性与扩展性‌:系统提供灵活的测试配置,例如通过板卡式模块(如光衰减器、功率计等)构建定制化测试平台,适用于研发、实验室及制造环境。‌
此外,它兼容多种光连接器(如LC、SC、MPO),并支持多芯光纤损耗测试。‌

典型应用场景
‌400G技术验证‌:针对NEM和早期采用者,用于测试400G以太网的兼容性和性能。‌
‌器件与系统测试‌:作为器件测试平台,可集成多种模块(如光开关、分路器)实现多层光信号监控。‌
‌数据中心与网络部署‌:支持双工及多芯光纤(如8/12/16/24芯)的快速损耗测试,适用于数据中心链路验证。‌

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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