Lektion 1 - Einführung - IoT Anomalous Waveform Analytics für die Fehleranalyse

Bietet eine Einführung in die Analyse anomaler Wellenformen (AWA), eine Technik zur Identifizierung und Analyse von Mustern in Wellenformdaten, die auf Geräteausfälle hinweisen können.

Lektion 2 - Die Bedeutung der MCU- und FPGA-Zuverlässigkeit

Erörtert die Bedeutung der Zuverlässigkeit von MCUs und FPGAs in IoT-Geräten.

Lektion 3 - Zentrale Herausforderungen

Erörtert die wichtigsten Herausforderungen bei der Erkennung und Diagnose von Fehlern in IoT-Geräten.

Lektion 4 - Keysight-Lösung

Zeigt, wie der CX3300A und die Software Anomalous Waveform Analytics zur Fehleranalyse eines IoT-Geräts eingesetzt werden.

Lektion 5 - Effiziente Analyse von großen Datensätzen

Erörtert die Herausforderungen bei der Analyse großer Datensätze von Wellenformdaten.

Lektion 6 - Demo - Überblick

Bietet einen Überblick über die Demo, die im Kurs enthalten ist. Die Demo zeigt, wie die Anomaly Waveform Analysis (AWA) Software von Keysight verwendet wird, um Wellenformdaten von einem IoT-Gerät zu analysieren.

Lektion 7 - Demo - AWA

Demonstration der Verwendung der Anomaly Waveform Analysis (AWA)-Software von Keysight zur Analyse von Wellenformdaten von einem IoT-Gerät.

Lektion 8 - Anwendungsbeispiel

Enthält ein Anwendungsbeispiel für die Verwendung der AWA-Software (Anomaly Waveform Analysis) von Keysight zur Analyse von Wellenformdaten von einem IoT-Gerät.

Lektion 9 - Zusammenfassung - IoT Anomalous Waveform Analytics für die Fehleranalyse

Fasst die wichtigsten im Kurs behandelten Konzepte zusammen und bietet Ressourcen für das weitere Lernen.