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파형 분석이 고장 분석에 어떻게 활용될 수 있는지 알아보십시오.
학습:
제1강 - 개론 - 고장 분석을 위한 IoT 이상 파형 분석
디바이스 고장을 나타낼 수 있는 파형 데이터의 패턴을 식별하고 분석하는 기술인 이상 파형 분석(AWA)에 대한 소개를 제공합니다.
제2강 - MCU 및 FPGA 중요성
IoT 디바이스에서 MCU 및 FPGA 신뢰성의 중요성에 대해 논의합니다.
제3강 - 주요 과제
IoT 디바이스에서 고장을 식별하고 진단하는 데 있어 주요 과제에 대해 논의합니다.
제4강 - 키사이트 솔루션
CX3300A 및 이상 파형 분석 소프트웨어를 사용하여 IoT 디바이스에 대한 고장 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다.
제5강 - 대규모 데이터 세트의 효율적 분석
대규모 파형 데이터 세트 분석의 과제에 대해 논의합니다.
제6강 - 데모 - 개요
이 과정에 포함된 데모의 개요를 제공합니다. 이 데모는 키사이트의 이상 파형 분석(AWA) 소프트웨어를 사용하여 IoT 디바이스의 파형 데이터를 분석하는 방법을 보여줍니다.
제7강 - 데모 - AWA
키사이트의 이상 파형 분석(AWA) 소프트웨어를 사용하여 IoT 디바이스의 파형 데이터를 분석하는 방법 시연
제8과 - 응용 예시
키사이트의 이상 파형 분석(AWA) 소프트웨어를 사용하여 IoT 디바이스의 파형 데이터를 분석하는 애플리케이션 예시를 제공합니다.
제9강 - 요약 - 고장 분석을 위한 IoT 이상 파형 분석
이 과정에서 다루는 주요 개념을 요약하고 추가 학습을 위한 자료를 제공합니다.
데이터 시트
CX3300A 시리즈 디바이스 전류 파형 분석기
고장 분석을 위한 IoT 설계 이상 파형 분석 활용
하드웨어
CX3324A 디바이스 전류 파형 분석기, 1 GSa/s, 14/16비트, 4채널
CX3324A는 14비트 또는 16비트 폭 분해능의 4-채널 메인프레임입니다. 메모리 깊이와 대역폭은 각각 최대 256 MSa/s와 200 MHz로 업그레이드할 수 있습니다. 디지털 채널이 지원됩니다. 지원되는 OS는 Windows 10입니다.
저전력 집적 회로의 특성 분석 방법
통합 펄서/디지타이저 및 정맥 곡선 측정 소프트웨어가 탑재된 SMU를 사용하여 저전력 IC의 특성을 분석합니다.
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