Moku:Delta在半导体测试中的应用一.简介在数字化浪潮席卷全qiu的今天，信息技术的迭代速度日益加快。其中，半导体技术作为信息产业的“基石”，支撑着从智能手机到超级计算机的所有电子设备；半导体测试是保障半导体产业高质量发展的核心环节，我公司推出的Moku:Delta是一款高度集成的测试测量仪器，凭借其模块化设计与软件定义硬件的架构，能够灵活适配半导体测试中的复杂场景。当然，在量子信息科学研究中，它提供了超高精度的信号采集与处理能力，支持从微波到光频段的多领域实验需求。本文重点讲解Moku:Delta通过与AI算法的深度融合，实现了智能化数据分析与实时反馈控制，大幅提升测试效率与准确性。二 ...
高精度特斯拉计，配有薄型高分辨率三轴霍尔探头摘要新型数字特斯拉计系统（又称高斯计）集成了三轴霍尔探头、基于旋转电流技术的模拟电子元件、24位模数转换器、计算机及7位数触摸屏显示器。该霍尔探头采用单片硅芯片设计，集成有水平/垂直方向的霍尔磁传感器和温度传感器。霍尔传感芯片封装在坚固的陶瓷外壳中，其厚度仅为250μ微米。旋转电流技术有效消除了霍尔探头偏移、低频噪声及平面霍尔电压干扰。通过基于三变量二次多项式的校准程序，消除了霍尔元件非线性误差与探头电子元件温度变化带来的影响。针对霍尔探头角度误差问题，采用探头灵敏度张量校准方案彻底消除误差。这些创新设计使新特斯拉计具备了测量1μ特斯拉至30特斯拉磁 ...
科研效率大提升！AutoRAM-C 全自动高精度共焦拉曼系统来啦做材料科学、半导体或能源研究的科研人们，是不是还在为拉曼测试效率低、数据重复性差、操作复杂而头疼？别担心，一款能解决这些难题的 “科研利器”——昊量AutoRAM-C 系列全自动高精度共焦拉曼系统，重磅登场！振镜技术：微秒级响应，刷新扫描速度天花板传统拉曼扫描依赖机械载物台移动样本，不仅速度慢，还容易因振动影响数据精度。而 昊量AutoRAM-C 系列搭载的振镜技术，彻底改变了这一局面！它采用响应速度极快的电流计式反射镜，能在微秒级时间内改变激光束方向，实现无接触、无振动扫描，精度更是达到亚微米级别。更重要的是，振镜扫描是昊量SM ...
昊量光电丨新款PDH稳频伺服控制器上市啦!昊量光电新推出一款PDH稳频伺服控制器，设备内置PIID控制器，信号发生器和信号调制解调模块，还可选配一路快环P伺服输出。用户只需输入被锁定信号，设置锁定参考频率（例如EOM驱动），即可产生误差信号提供PIID锁定。同时可实时在线调整频率、相位、幅度，使PDH误差信号达到z优。可广泛用于激光稳频系统（光纤激光器（PZT、AOM）、半导体激光器（电流等）的锁定）等。主要功能示意图主要特点一、PIID功能如下：可实现两级积分锁定；PIID循环参数可调；峰值锁定可选；内置三角波信号发生器；操作简单，可快速锁定；锁定带宽范围大（≥10MHz）；广泛用于压电陶瓷 ...
一步到位，Moku数字PID控制器实现系统实时调节PID控制被广泛应用于实验控制和工业自动化系统中，但在实际调试中，传统的PID控制器往往需要大量计算与经验积累，调节过程既繁琐又耗时。而通过使用Moku:Pro的数字PID控制器，您可以根据增益曲线图以实时动态地方式进行参数调节，并使用内置的示波器即时观察响应信号。以更加直观、实时的方式实现系统调节。比起传统反馈系统，这使得通过实际观察来调节控制器更加容易，并且无需用户进行大量的计算。我们有一篇非常详细的关于频域控制的讲解手册，如果您感兴趣，欢迎联系昊量光电。图1:典型反馈系统框图如图1所示是一个典型的反馈控制系统框图。其中Xsp表示输入设定点 ...
拉曼光谱专题6 | 拉曼光谱与荧光效应当激光照射到样品上，你期待的是能揭示分子结构的拉曼光谱，得到的却是一片模糊的荧光背景 —— 这大概是每一位从事拉曼分析的科研人头疼的时刻。拉曼光谱作为物质的 “分子身份证”，能精准呈现分子振动的独特信号，但荧光效应这个 “捣蛋鬼” 常常让这张 “身份证” 变得模糊不清。今天我们就来彻底搞懂荧光效应，以及如何让你的拉曼分析告别干扰，精准高效！一、荧光效应：拉曼光谱的 “隐形干扰者”想象一下，当你用激光照射样品时，就像在黑夜里打开手电筒寻找指纹，而荧光效应却像突然亮起的霓虹灯，让真正的指纹变得难以辨认。在拉曼光谱分析中，激光与分子碰撞产生的拉曼散射信号本应是主 ...
影响基于CCD相机激光光束宽度精确测量的因素（二）4.实验及结果分析4.1无积分区域限制下小光斑光束宽度测量误差在实际的测量中，光斑尺寸经常远小于CCD的靶面尺寸，此时如果在不加积分区域限制的情况下采用4σ算法，光斑边缘位置的噪声会引入很大的误差。为此，在实验中我们分别考虑相机靶面和光斑尺寸比为3：1、12：1、20：1和30：1四种情况。在不考虑基底噪声且CCD的分辨率足够高的情况下，在高斯光强分布图上叠加高斯白噪声，光强峰值和白噪声的均方根值比为1400：1。实验结果如图1所示，当CCD尺寸时光束尺寸的三倍时，测量重复性为0.003%；当尺寸比例为12倍和20倍的时候，重复性变差，达到1. ...
使用具有合成钉钉位点的磁畴壁装置进行神经形态计算的突触元件近年来，人工智能（AI）越来越受到人们的关注。目前的智能手机和电视等消费设备已经使用了人工智能。在这些设备中，AI算法是在冯·诺伊曼架构上运行的组件上执行的，这消耗了大量的功率。相比之下，受大脑启发的神经形态计算（NC）硬件，由通过突触装置相互连接的合成神经元网络组成，并模仿大脑的功能，有望以低功耗执行复杂的信息处理。因此，NC得到了极大的关注。在NC系统中，神经元作为处理元件，通过接受多个输入并以编程的方式产生输出。相比之下，突触将根据权重调制的信号传递给神经元。这种重量在物理上储存在突触本身，这意味着突触元素本质上必须是非易失性的。 ...
自旋电子泄漏-整合-具有自我重置和赢者通吃的神经形态计算的脉冲神经元（一）神经形态计算（NC）通过利用突触装置之间相互连接的合成神经元网络来模仿大脑的功能。由于其在人工智能（AI）和大数据分析方面的潜力，超越了传统的冯·诺伊曼（von Neumann）计算系统的节能方式，NC正在吸引广泛关注，并有望为自动驾驶、嵌入式人工智能（AIoT）和终端设备提供更高的智能。自21世纪初以来，研究人员发现在芯片上开发神经形态神经元和突触设备以实现复杂且高可靠的神经网络是可行的，在过去的二十年里，已经有很多人尝试用传统的硅技术来模拟大脑的功能。但人工智能正在提出关于构建NC系统方法的问题。研究人员一直试图利用 ...
自旋电子泄漏-整合-具有自我重置和赢者通吃的神经形态计算的脉冲神经元（三）不同神经元器件与计算功率和能量消耗的比较证实了所开发的自旋电子神经元器件成功地模拟了生物神经元的LIFT特性。10 ns的上升时间和50 ns的下降时间进一步保证了高速数控的应用。虽然神经元器件的能量消耗约为486 fJ/spike，但通过结构Min和焦耳加热优化，仍可逐步接近甚至超过生物神经元的能量消耗。发展大规模神经元电路的主要障碍是高功耗。在传统的神经元电路中，所有神经元总是对给定的输入产生输出，这导致神经元非选择性地放电，不必要地消耗大量能量。相反，生物神经元具有内在的侧抑制机制，它确保只有特定的神经元可以触发特 ...
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