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要求の厳しいRFワークフローに向けた、デュアルチャネルおよび超広帯域信号解析について詳しく見ていきましょう。
最大33 GHzに対応した、当社の新しいマルチコア12ビットオシロスコープで、より迅速かつ明確な分析結果を得ることができます。お手持ちの古いオシロスコープを下取りに出して、新しいXR8の購入に充当できるクレジットを獲得しましょう。
設計と実機試験を連携させ、ハードウェアが実在する前から、落下・衝撃・振動に対する適合性を評価する。
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トランシーバーからインターコネクトまで、AIスケールワークロード向け1.6Tネットワークの信頼性を強化します。
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追加のメモリとストレージにより、これらの強化されたNPBは、キーサイトのAIセキュリティおよびパフォーマンス監視ソフトウェアとAIスタックを実行します。
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成功事例
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波形解析が故障解析にどのように使用できるかについて学びます。
学び：
レッスン - 導入 - 故障解析のためのIoT異常波形分析
デバイスの故障を示す可能性のある波形データ内のパターンを特定および分析する手法である、異常波形分析 (AWA) の導入を提供します。
レッスン - MCUとFPGA 重要性
IoTデバイスにおけるMCUとFPGAの信頼性の重要性について解説します。
レッスン - 主な課題
IoTデバイスにおける障害の特定と診断における主要な課題について解説します。
レッスン - キーサイトソリューション
CX3300AとAnomalous Waveform Analyticsソフトウェアを使用して、IoTデバイスの故障解析を実行する方法を実演します。
レッスン - 大規模データ解析 効率的な解析
大規模な波形データセットを解析する際の課題について説明します。
レッスン - デモ - 概要
コースに含まれるデモの概要を提供します。このデモでは、キーサイトのAnomaly Waveform Analysis (AWA) ソフトウェアを使用して、IoTデバイスからの波形データを分析する方法を示します。
レッスン - デモ - AWA
キーサイトのAnomaly Waveform Analysis (AWA) ソフトウェアを使用して、IoTデバイスからの波形データを分析する方法のデモンストレーション
レッスン - 応用例
KeysightのAnomaly Waveform Analysis (AWA) ソフトウェアを使用してIoTデバイスからの波形データを分析する方法のアプリケーション例を提供します。
レッスン - まとめ - 故障解析のためのIoT異常波形分析
コースで扱われる主要な概念を要約し、さらなる学習のためのリソースを提供します。
データシート
CX3300Aシリーズ デバイス電流波形アナライザ
IoTデザイン異常波形解析を故障解析に活用します。
ハードウェア
CX3324A デバイス電流波形アナライザ、1 GSa/s、14/16ビット、4チャネル
CX3324A（4チャネルモデル）デバイス電流波形アナライザを使用すれば、これまで測定／検出することができなかった低レベル電流波形を正確に表示できます。
低消費電力集積回路の特性評価方法
パルサー/デジタイザとIVカーブ測定ソフトウェアを内蔵したSMUを使用して、低消費電力ICの特性を評価
何をお探しですか？
