罗德&施瓦茨R&S FSP3频谱分析仪

罗德与施瓦茨FSP3频谱分析仪具备宽广的9kHz至3GHz频率范围和高精度测量能力,如-155dBm的噪声水平和-113dBc/Hz的相位噪声。它支持多种测量功能和蜂窝标准测试,包括自动测试程序和电子衰减器,是生产和研发的理想工具。

罗德与施瓦茨FSP3频谱分析仪

频率范围:9 kHz 至 3 GHz

分辨率带宽:1 Hz 至 10 MHz

显示的平均噪音水平:-155 dBm (1 Hz)

相位噪声:10 kHz 时 -113 dB (1 Hz)

附加滤波器:100 Hz 至 5 MHz 的通道滤波器和 RRC 滤波器、1 Hz 至 30 kHz 的 FFT 滤波器、EMI 带宽和准峰值检测器

TOI、MC ACP(R)、OBW、CCDF、APD 等测量功能

蜂窝标准和通用测量应用,例如相位噪声、噪声系数等。

DANL 典型值:-155 dBm (1 Hz),无前置放大器

相位噪声典型值:-113 dBc/Hz @ 10 kHz 偏置,CF 500 MHz

相位噪声典型值:- 145 dBc/Hz @ 10 MHz 偏置,CF 500 MHz

TOI 典型值:10 dBm

1 dB 压缩点:0 dBm

0.5 dB 总电平不确定性高达 3.6 GHz

<0.2 dB 线性误差低至 -70 dB

IF 数字转换器 12 位 32 MHz(20.4 MHz IF)

IQ 内存 2x128 ksamples

2.5ms 频域扫描时间

1 µs 时域扫描时间

通过 GPIB 进行高达 70 次远程测量/秒

高达 80 次手动测量/秒(屏幕更新

开发和生产的理想合作伙伴,具有良好的电平测量不确定度以及出色的射频特性。R&S FSP3 采用成熟的技术以实现最佳性能、可靠性和易用性。Rohde & Schwarz FSP3 频谱分析仪能够测试 GSM 规范中规定的杂散发射,并具有允许对 W-CDMA/第三代合作伙伴项目 (3GPP) 进行邻道功率 (ACP) 测量的固件。

此测量在 Rohde & Schwarz FSP3 中通过自动测试程序实现,该程序进行所有必要的设置、测量和过滤。用于频谱分析仪的电子衰减器提高了在生产中使用的可用性,并允许在 30 dB 的无磨损设置范围内以 5 dB 的步长进行多次切换操作。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/d1f41682e390 miyoubiAuto 米游社每日米游币自动化Python脚本(务必使用Python3) 8更新:更换cookie的获取地址 注意:禁止在B站、贴吧、或各大论坛大肆传播! 作者已退游,项目不维护了。 如果有能力的可以pr修复。 小引一波 推荐关注几个非常可爱有趣的女孩! 欢迎B站搜索: @嘉然今天吃什么 @向晚大魔王 @乃琳Queen @贝拉kira 第三方库 食用方法 下载源码 在Global.py中设置米游社Cookie 运行myb.py 本地第一次运行时会自动生产一个文件储存cookie,请勿删除 当前仅支持单个账号! 获取Cookie方法 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ,登录账号 按,打开,找到并点击 按刷新页面,按下图复制 Cookie: How to get mys cookie 当触发时,可尝试按关闭,然后再次刷新页面,最后复制 Cookie。 也可以使用另一种方法: 复制代码 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ,登录账号 按,打开,找到并点击 控制台粘贴代码并运行,获得类似的输出信息 部分即为所需复制的 Cookie,点击确定复制 部署方法--腾讯云函数版(推荐! ) 下载项目源码和压缩包 进入项目文件夹打开命令行执行以下命令 xxxxxxx为通过上面方式或取得米游社cookie 一定要用双引号包裹!! 例如: png 复制返回内容(包括括号) 例如: QQ截图20210505031552.png 登录腾讯云函数官网 选择函数服务-新建-自定义创建 函数名称随意-地区随意-运行环境Python3....
内容概要:本文围绕《CentOS服务器环境搭建实战项目在毕业设计方面的应用&mdash;&mdash;从零部署到高可用Web服务》,系统讲解了如何基于CentOS Stream 9搭建可复现、可答辩、可扩展的服务端原型,涵盖基础设施即代码(IaC)、安全配置(SELinux/Firewalld)、高性能Web架构(Nginx + uWSGI + Flask)、HTTPS加密(Let&rsquo;s Encrypt)及监控体系(Prometheus + Grafana)等核心技术。通过Ansible自动化部署、Flask应用开发Nginx反向代理配置,结合真实代码案例,帮助学生在4~6周内完成具备真实实验数据支撑的毕业设计。; 适合人群:计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业的应届本科或研究生毕业生,具备Linux基础和基本编程能力者优先。; 使用场景及目标:①用于构建高并发博客、深度学习推理平台或边缘计算网关等毕业设计课题;②实现在论文中展示自动化部署、性能优化、安全加固和监控可视化等关键技术环节,提升答辩说服力学术可信度;③支持HTTPS、缓存加速、服务监控等功能集成,满足&ldquo;可复现、可扩展&rdquo;的科研要求。; 阅读建议:建议结合文中提供的目录结构、Ansible脚本、Flask应用代码和Nginx模板进行动手实践,重点关注IaC思想实验数据采集方法,并将关键配置截图和性能图表直接嵌入论文,增强论证真实性技术深度。
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