如何用网络分析仪测试软件测试天线?

news2024/11/16 8:51:04

  随着射频技术的发展,对于天线性能的精确测试需求日益增长,矢量网络分析仪因此成为测试环节中不可或缺的工具之一。今天天宇微纳为大家介绍网络分析仪测试天线S参数的方法与流程。

  网络分析仪测试天线的方法

  S参数是衡量和评估天线性能和通信质量的重要指标,用网分测试天线S参数的步骤如下:

  1. 根据天线频率范围和测试需求选择合适的网络分析仪

  2. 准备测试环境,准确连接矢网与天线以及测试所需的其它设备等

  3. 调整网分为S参数测量模式,并选择所需测试的S参数

  4. 设置网分参数条件,根据被测天线频率范围,设置起始频率、终止频率等参数

  5. 开始测试

  6. 观察网分显示的数据,根据所测数据,计算得出天线的增益、驻波比、损耗等指标,判断天线性能是否符合设计要求。

  矢量网络分析仪是测试天线S参数的重要设备,但在人工测试过程中,需要手动选择所测S参数、设置参数条件,这对于大规模天线测试来说过程较为繁琐,效率低下,而自动化测试方法可以解决这些问题,加快测试工作进程。

  网络分析仪测试软件的特色

  自动化测试方法是通过系统集成的方式来实现,通过软件程控网分等硬件设备来完成S参数测试。NSAT-1000是专门针对各类射频器件性能测试的系统,为S参数测试提供自动化测试解决方案。系统的批量测试功能适用于大规模测试需求,提高了测试效率;数据报告自动生成与数据分析功能更是免除了人工操作的步骤,既减少了人力投入,又加快了整体测试进度。

  1. 自动化测试流程,无需手动设置参数

  与手动重复测试相比,NSAT-1000测试系统的自动化测试方式则显著减少了人工操作步骤,简化了测试流程。系统创建好需要测试的S参数项目(如S11、S21等)和测试方案,无需用户操作,直接开启测试即可。若用户有自行创建的需求,只需在系统中创建一次项目和方案,即可轻松完成大批量天线测试。

  2. 多工位并行测试,大幅提升测试效率

  除了批量测试功能外,系统还具有多工位同步测试功能。通过同时运行多个工位,能够一次完成大量天线的S参数测试,大幅提升了测试效率。

  3. 系统自带数据分析功能,优化了数据分析流程

  系统具有数据洞察功能,无需借助第三方分析软件便可轻松处理大批量数据。测试结束后即可调取测试数据,通过多样化数据图表来分析各项S参数性能指标,评估天线性能。

  4. 报告自动生成,无需手动配置模板

  测试报告对于天线性能测试十分重要,报告自动生成省去了人工配置模板的操作,加快了测试报告生成的速度。此外,报告还可以灵活导出,如word、excel,满足用户需求。

  网络分析仪与自动化测试技术的结合,无疑为天线性能测试带来了革命性的进步,为无线通信行业的发展奠定了坚实的基础。关于网络分析仪软件的核心功能可了解:https://www.namisoft.com/solution/spzjcsxt/473.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2086039.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

springboot接收时间类型参数的方式

参数直接跟在url上面用DateTimeFormat接收 参数写在实体类中 用JsonFormat接收 注意: pattern 中的表达式要和接受的数据类型格式一致。不然会报错。例如表达式是 yyyy-MM-dd 就只能匹配LocalDate ,不能用 LocalDateTime去接收。即使LocalDateTime是更细化的时间类型…

Redis过期键监听

在 Redis 中,为了监听过期键事件,需要使用 Redis 的 Keyspace Notifications 功能。这一功能允许客户端订阅某些事件的发生,比如键过期、键删除等。 启用过期键监听 在 Redis 的配置文件 redis.conf 中,确保配置项 notify-keysp…

恒电流间歇滴定法 (GITT) 测试教程

文章目录 恒电流间歇滴定法 (GITT) 测试教程1. GITT 测试原理2. 实验准备2.1 设备与材料2.2 配置实验装置 3. GITT 测试步骤3.1 设定测试参数3.2 执行 GITT 测试 4. 数据分析4.1 电压变化分析4.2 扩散系数计算4.3 电荷传输阻抗分析 5. 总结与应用 恒电流间歇滴定法 (GITT) 测试…

【最新发布】OpenCV实验大师工作流引擎 - 实现OpenCV算法从设计到交付零代码

点击查看 更多 OpenCV工作流引擎案例与代码教程,QT集成案例 OpenCV实验大师工具软件介绍 一款能够提升OpenCV教学质量与OpenCV工程化开发质量与速度的OpenCV算法设计与流程验证 工具软件 - OpenCV实验大师平台。 一款OpenCV工程化开发效率提升与OpenCV教学质量提升…

一步迅速了解Spring框架中的几大特点

一,Spring框架的特点1 :AOP 1, AOP全称: Aspect Oriented Programming 2, AOP主要是用面向切面编程思想处理问题,面向切面编程是对面向对象编程的补充和延续 3,面向切面编程思想 面向切面编程思想是将我们程序中的非业务代码&am…

[SimCLR v2] Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners

1、目的 借助无监督预训练来提升半监督学习的效果 2、方法 1)unsupervised/self-supervised pretrain -> task-agnostic -> big (deep and wide) neural network可以有效提升准确性 -> improvements upon SimCLR larger ResNet models;deeper …

03:logic软件操作界面及常用设置

1.打开logic软件 2显示工具栏 3.logic软件常用设置 3.1常规页设置 3.2设计页设置 3.3颜色设置

在发布您的插件之前,如何在 ONLYOFFICE 插件市场中进行测试?

ONLYOFFICE 插件为我们提供了强大的定制和拓展功能。作为插件开发人员,您可能希望在发布之前,在插件管理器中预览您的插件。这篇文章将指导您如何在 ONLYOFFICE 插件市场中预览插件。 关于 ONLYOFFICE ONLYOFFICE 是一个国际开源项目,由领先…

大数据智能风控核心:模型

概述 模型 线性判别分析方法,Sir Ronald Fisher最早提出模型评分的概念。 个人FICO模型信用分。 巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议,推出内部评级法(Internal Rating Based Approach,IRB)​。IRB综合考虑客户评级和债项…

HLS报错之:Export RTL报错 “ERROR: [IMPL 213-28] Failed to generate IP.“

原因:官方bug 解决办法:下载补丁(补丁适用于2014年至2021年的多个Vivado版本),并添加到对应路径下即可。 注意:windows下该方法试用。 补丁连接 我这里下载到xilinx的目录下并解压: 点进去找…

微服务集成 Seata

文章目录 引入依赖配置TC地址其它服务使用 本篇文章介绍分布式架构下, 各个微服务之间要达成分布式事务, 引入 Seata 的步骤和使用方式. 引入依赖 首先&#xff0c;在 order-service 服务中引入依赖&#xff1a; <!--seata--> <dependency><groupId>com.al…

YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f融合多尺度表征学习模块 【含OD、RTDETR、OBB等yaml文件】

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 专栏目录 &#xff1a;《YOLOv8改进有效…

String框架基础补充

前言 本文将继续上一篇文章的内容对 Spring 数据访问层管理,Spring集成mybatis等知识进行补充,未看过上一篇文章的小伙伴可以点击下方链接,跳转观看上一篇文章Spring框架基础https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/141639879 Spring数据访问层管理 首先,我们需要知道 : …

软考高项彻底没用了?谁说的?站出来,我保证不笑场!

哎呀&#xff0c;最近这风言风语可不少啊&#xff0c;说咱们的软考高项证书成了“过气网红”&#xff0c;彻底没用了&#xff1f;这可真是让我哭笑不得&#xff0c;咱们得好好聊聊这个话题&#xff0c;不能让这“谣言”满天飞啊&#xff01; 首先&#xff0c;我得说&#xff0…

直播电商如何重构人场关系?推荐这套电商精细化运营方案!

随着电子商务的不断发展&#xff0c;直播电商和货架电商已经成为两大主流的在线购物模式。它们各自以独特的方式满足消费者的购物需求&#xff0c;同时也有不同的商业挑战和机遇。本文将从消费者行为、技术应用、品牌策略等多个角度分析这两种电商模式的核心区别。同时&#xf…

大众集团25届校招社招网申入职SHL测评题库:综合能力测评、性格问卷、英语测评考什么?

恭喜您通过大众汽车(中国)科技有限公司的简历初。请点击下面的测评链接&#xff0c;在5天内完成测评&#xff0c;过期失效(例:3.11收到链接&#xff0c;3.15为最后一天有效期)。每位人选只有一次测评机会。 ​大众汽车入职测试细节: 1.性格问卷:25 分钟 2.综合能力:46 分钟&a…

Python 轻松去除验证码干扰点,让识别不再犯难

Python 轻松去除验证码干扰点&#xff0c;让识别不再犯难 引言一、干扰点噪声二、图片降噪三、测试运行结果写在最后 作者&#xff1a;高玉涵 时间&#xff1a;2024.8.29 21:52 博客&#xff1a;blog.csdn.net/cg_i 环境&#xff1a;Windows10、Python 3.11.3、PIL、Tesseract-…

Unet改进10:在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

本文内容:在不同位置添加CPCA注意力机制 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足,限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积…

储能电池热失控监测系统的研发难点是什么?

​ ​​储能电池热失控监测系统的研发难点主要包括以下几个方面&#xff1a; ​ ​1.准确的早期预警 ​ ​在热失控发生的早期阶段&#xff0c;电池的温度、电压、电流等特征参数变化可能非常缓慢&#xff0c;通过传统的监测方法难以及早地监测到电池故障。而此时电池…

使用C++,仿照string类,实现myString

类由结构体演化而来&#xff0c;只需要将struct改成关键字class&#xff0c;就定义了一个类 C中类和结构体的区别&#xff1a;默认的权限不同&#xff0c;结构体中默认权限为public&#xff0c;类中默认权限为private 默认的继承方式不同&#xff0c;结构体的默认继承方式为p…