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  • 如何从定义到测量理解频谱？
    频谱分析在现代通信与电子测试中至关重要，它通过傅里叶理论将时域信号转换为频域表示，揭示信号的频率成分。频谱测量对于确保系统性能、兼容性和可靠性具有重要意义，尤其是在无线通信、电磁干扰测量等领域。频谱测量涉及多种参数，如功率、失真、噪声和调制参数，通过精确测量这些参数，可以有效评估和优化通信系统的性能，确保信号质量和系统稳定性。
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    06/11 09:24
    频谱 频谱分析
    如何从定义到测量理解频谱？
  • 傅里叶级数：周期信号频谱解析与工程应用
    在信号分析与处理领域，时域与频域是描述信号特性的两大维度。时域测量关注信号幅度随时间的变化，直观但难以区分干扰与失真；频域测量则通过频率轴展示信号成分，能精准识别有用信号与无用信号。
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    06/10 12:14
    频谱 傅里叶变换
    傅里叶级数：周期信号频谱解析与工程应用
  • 全球频谱博弈白热化！6GHz及相邻频段，为何成为6G与WiFi 8的“必争之地”？
    中国与美国分别批复6GHz及其相邻频段作为6G试验频率，标志着全球频谱博弈进入白热化阶段。6GHz频段因其超大带宽、覆盖与穿透兼备、低时延等特点，成为6G与下一代WiFi的关键频段。中美两国的频谱布局不仅推动了6G技术研发，也为WiFi 7提供了强大支持。
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    05/22 10:34
    频谱 6GHz
    全球频谱博弈白热化！6GHz及相邻频段，为何成为6G与WiFi 8的“必争之地”？
  • AI赋能频谱管理：利用机器学习自动识别干扰信号，缩短排障周期
    随着5G、卫星通信和无人机的普及，频谱使用呈现跨行业、跨空域、跨管理主体的特点，干扰问题不再局限于非法发射，而是涉及合法系统间的叠加与耦合。频谱管理的重点从合规性转向如何在多系统共存下保障关键业务不受干扰。面对5G与既有系统的频谱共享挑战，卫星通信的“低概率、高影响”干扰，以及无人机带来的移动干扰源问题，频谱管理正从被动处置转向持续感知和主动决策。Keysight频谱管理软件(KSMS)提供了全面的解决方案，包括持续频谱监测、信号识别与分类、定位与数据留存等功能，助力频率监管机构和网络运营商有效管理频谱资源，检测和缓解干扰问题。
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    03/11 14:18
    AI 机器学习
  • 6G，为什么需要FR3频谱？
    5G时代，FR3（上中频）填补了FR1与FR2之间的频谱空隙，兼具广覆盖与高容量，被视为6G的核心频谱。然而，由于全球频谱法定确权滞后、产业需求不足等原因，5G阶段并未采用FR3。尽管如此，FR3凭借其丰富的频谱资源和良好的传播特性，已成为6G标准化的重要方向。随着产业链和技术的发展，FR3有望在未来成为6G的主要频段之一。
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    03/05 17:09
    6G 频谱
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