MICROTEST 6632 阻抗分析仪 10Hz-50MHz ‒可选购PC连线软件 ‒内建直流偏置电压 ±12 V ‒开路 / 短路 / 负载校正功能 ‒输出阻抗 25Ω/100Ω 可切换 ‒稳定快速 < 3mS测试(最快挡位) ‒精准量测压电/超声器件之导纳圆绘图 ‒ 磁性材料/铁氧体/磁芯测量导磁系数μr ‒比较器功能/Handler接口/BIN分类功能 ‒自动电平控制 (ALC) 功能精准测量MLCC元件 ‒ 基本阻抗量测精度 ±0.08% ( 典型值 ±0.05%) ‒ 高分子材料/介质材料/电化学阻抗测量介电常数εr ‒ 电感I sat/ I rms电流分析(选购DC偏流源6243/6223) -信号源频率范围：DC, 10Hz-1/3/5/10/20/30MHz/50MHz ‒电容/半导体材料/变容二级管量测DC偏压特性(C-V 曲线) ‒提供数字电桥模式、多步测试、图形扫图、等效电路模型分析 ‒电桥模式下最多可显示四组参数，电感值及 DCR 值可同时显示 ‒ 支援RS-232、GPIB、Handler、LAN、USB Host/Device通信接口   7   种不同的模型，结合不同类型的参数 ( 电阻、电感、电容 ) 目的是用三个或四个元素对阻抗与频率特性进行建模。仿真自己的等效电路参数的阻抗轨迹值 然后将其与实际测量轨迹进行比较和参考自谐振频率 (SRF) 汽车电源模块中越来越多采用多层 PCB 板绕组而成电感线圈的结构，因 PCB 蚀刻制程中寄 生于铜箔绕组上的寄生电容、阻值损耗，会降低整体的电感量造成共振频率 SRF 偏移，这些 PCB 不良品可能导致成品组装测试出现 NG 可利用 6632 测量   PCB 线圈板重要参数 L/Q/DCR/Rs/SRF 6632 内建公式直接算出材料介电数值 εr'、εr"。评估 PCB 空板或陶瓷板等 66302内建公式直接算各种环形磁芯或铁氧体磁芯及电磁屏蔽涂层材料的导磁系数 μr'、μr"   内置DC偏压12V 无需外挂电源，满足电容性测试电压特性如半导体材料、变容二极管、OLED调光测试 可利用 6632 阻抗分析仪等效电路模型分析，检视无线充电感应线圈，如同电容特性会有高阻抗 在高频阶段如同电感性会有高阻抗，最重要的分界点为共振频率，透过绘图分析功能检视寄电 容与串联等效电阻对整体阻抗特性的影响程度   导纳圆分析超声波阻抗更直观，透过扫图快速确认关键参数如:Fs/Fp/Qm/Kp (机电耦合系数 ) 对于天线在实际运用上搭载周边的线路时，针对发射端，天线一般连接在功率放大器 (PA) 另一接收端，天线会接上 LNA，对于天线最重的的特性即是阻抗的匹配，达到最大的功率输出 可利用 6632 阻抗分析仪等效电路模型分析，检视天线在低频阶段，如同电容特性会有高阻抗 在高频阶段如同电感性会有高阻抗，最重要的分界点为共振频率，透过绘图分析功能检视寄电 容与串联等效电阻对整体阻抗特性的影响程度       关注微信公众号，看产品视频  

产品详细介绍　　显微图像分析系统是将精锐的光学显微镜技术、先进的光电转换技术、尖端的计算机图像处理技术完美地结合在一起而开发研制成功的一项高科技产品。从此，我们对微观领域的研究和探索可以从传统的观察研究、定性分析和粗略测量跨越到精细测量、定量分析、准确评价的科技新境界。 　　微观目标（如细胞、粉尘、芯片等）首先经过显微镜（生物显微镜或体视显微镜）进行光学放大后，再经摄像机进行电子放大并送入计算机，由计算机对图像进行调节、处理、编辑、测量、数据管理、统计分析、打印、存储、再现等一系列的操作。 规格说明：影像感应器 进口彩色CCD放大倍数：5X--550X高分辨率影像解析度：580TV（1024X768--640X480 ）曝光：Automatic压缩：Flxed Data Rate  Hardware interface Compression  Ration of 4:1 6:1 8:1影像资料格式：RGB24电源供给方式：USB Interface Supplies Power电脑界面：USB上下左右旋转速度：Pan 360° Tilt 360°影像传输速度：30fps@CIF，25fps@VGA(640X480)快照按扭：Hardware

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。

基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能：每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。

生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。

本发明公开了一种网络舆情识别方法

一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1)    雾天图像增强2)      水下图像增强 3)    雾天图像增强

本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提