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杭州信號(hào)眼圖測(cè)試,信號(hào)眼圖測(cè)試檢測(cè)中心,檢測(cè)中心信號(hào)眼圖測(cè)試,信號(hào)眼圖測(cè)試檢測(cè)中心 |
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通過(guò)統(tǒng)計(jì)眼圖與誤碼浴盆曲線分析,量化工藝偏差、溫度漂移與老化因素對(duì)鏈路裕量的影響,制定汽車電子ASIL-D等級(jí)的安全冗余策略。
通過(guò)高速示波器捕獲信號(hào)眼圖,量化眼高、眼寬及抖動(dòng)參數(shù),驗(yàn)證SerDes鏈路在極限碼型下的時(shí)序裕量,滿足56G/112G PAM4等高階調(diào)制系統(tǒng)的誤碼率(BER)要求。
部署基于云平臺(tái)的分布式電磁仿真引擎,加速多工況、多參數(shù)組合的高速鏈路優(yōu)化迭代,支撐復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)SI/PI協(xié)同設(shè)計(jì)需求。
針對(duì)封裝(如FCBGA、SiP)的微凸點(diǎn)與再布線層(RDL),評(píng)估信號(hào)路徑的阻抗控制與串?dāng)_抑制能力,優(yōu)化高速信號(hào)在2.5D/3D集成中的傳輸效率,滿足HPC與AI芯片的多Die互連需求。
針對(duì)類腦計(jì)算芯片的脈沖編碼調(diào)制(PCM)接口,量化脈沖幅度/時(shí)序抖動(dòng)對(duì)突觸權(quán)重更新的影響,優(yōu)化脈沖整形電路與噪聲容限設(shè)計(jì),提升SNN(脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的推理精度。
驗(yàn)證同一物理鏈路在不同速率模式(如10G/25G/50G)下的信號(hào)完整性裕量,優(yōu)化自適應(yīng)均衡算法,滿足5G基站前傳與回傳網(wǎng)絡(luò)的靈活速率切換需求。
————— 認(rèn)證資質(zhì) —————
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