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快速傅里叶变换(fastFouriertransform)简称FFT,是利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的、快速计算方法的统称。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显着。一直以来，我们接受的教育就是要用FFT来进行频域信号的测试与分析。工作以后我们利用示波器上的FFT功能进行频域信号测试。上升时间的定义顶部值、底部值的定义为什么要测量上升时间在日常对待信号快慢的态度上，小伙伴们一般只关心信号的频率，而不关心信号的上升时间。兔子是跑得快，但跑得慢的不一定是乌龟。在标准的正弦波中，上升时间与频率是纯洁的数学关系，但在实际中，从傅里叶级数可知，实际的波形是基波和高次谐波混合的产物。波形高次谐波的比重越大，其上升时间就越短。与信号的频率相比，上升时间更能代表信号的快慢。所以不要小看低频的信号，只要它的上升沿是在瞬间爆发的，则足以引起信号的振铃、反射、过冲等一系列问题。下表所示是电源模块常用的一些关键元器件的降额参数要求：对于电源模块的应力设计，重点关注场效应管(MOS管)、二极管、变压器、功率电感、电解电容、限流电阻等。保证全电压范围内在稳态、瞬态、短路等各种极限条件下都能有足够的降额，以保障产品的可靠性。对于某Vds电压为100V的MOS管，作为电源模块的主功率关管，实测其在输入电压下的各种状态(如～3所示)，Vds=67.2V，降额因子0.672，满足Ⅰ级降额，余量很充足。

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新型“颠覆性”技术可帮助避免停工对于工业工厂和设施，压缩空气、气体和真空系统是转换系统的重要来源。由于比电力等其他能源更容易使用，当今的工厂中到处都有压缩机。这些压缩机为机器、工具、机器人、激光器、产品系统等动力。许多压缩空气、气体和真空系统由于磨损和维护不当而受损，进而造成的浪费——无时无刻地泄漏。这些泄漏可能隐藏在机器后方、连接点处、固定管道上方，或者破裂的管道或磨损的软管中。确保数据传输安全性、用户友好性、可操作性以及高精度方面处于水平是奇石乐新型测试系统发的一贯标准。满足高载荷要求的乘用车测力车轮每一个奇石乐测量系统的核心都是高精度传感器。新款RoaDynP109扭矩测量轮便是专为极高载荷下的高精度测量而研发的。从现代跨界车车到宽敞的SUV再到高性能汽车，都在该产品设计测试对象之列。凭借独特的压电技术，即使在高动态载荷下也能在车辆动力学、操纵性试验和动力系统分析试验过程中地测量到极小的扭矩信号。

示波器的采样根据Nyquist采样定理，当对一个频率为f的带限信号进行采样时，采样频率SF必须大于f的两倍以上才能确保从采样值完全重构原来的信号。这里，f称为Nyquist频率，2f为Nyquist采样率。对于正弦波，每个周期至少需要两次以上的采样才能保证数字化后的脉冲序列能较为准确的还原原始波形。如果采样率低于Nyquist采样率则会导致混迭（Aliasing）现象。采样率SF2f，混迭失真和显示的波形看上去非常相似，但是频率测量的结果却相差很大，究竟哪一个是正确的？仔细观察我们会发现中触发位置和触发电平没有对应起来，而且采样率只有250MS/s，中使用了20GS/s的采样率，可以确定，显示的波形欺骗了我们，这即是一例采样率过低导致的混迭（Aliasing）给我们造成的像。