Hermon Labs青睐Agilent PXT测试仪,将进行LTE和VoLTE测试

发布时间:2012-11-15 阅读量:747 来源: 发布人:

导读:安捷伦日前宣布,Agilent E6621A PXT 无线通信测试仪成功赢得 Hermon Labs 的青睐,为其提供更广泛的 GSM、CDMA、W-CDMA 和 3GPP 音频测试,包括针对 LTE 和 Voice over LTE 的最新音频测试。

Hermon Labs 提供全面的一致性测试解决方案,测试范围涵盖 EMC、无线、产品安全性、环境和电信等多个方面。Hermon Labs 现在支持 Agilent E6621A 用作基站模拟器,同时其 TCA4100 和 TCA8200 软件还可根据 TS 36.523、TS 26.131 和 ETSI 126.131 音频分析标准来控制和测量测试。

测试分为 IPV6 和 IPV4 两种模式,通过 IMS 网关进行,旨在验证所有相关的 AMR-WB 编解码器。通过一个完整的解决方案可以控制所有的音频一致性测试,结果以特定格式显示并可被导出到使用方便的 Microsoft Word® 文档中。这个综合的测试解决方案经验证符合 TS 标准,确保音频一致性测试具有极高的可靠性和质量水平。

Hermon Labs 首席执行官 Alex Usoskin 表示:“从我们针对模拟 PSTN、声学、xDSL、VoIP、T1、E1 和 ISDN PRI 接口开发综合一致性解决方案开始,与其它机构在音频测试领域领先业界的合作已经成为我们进行产品开发和测试的核心。我们的客户能够因为产品更快通过审批而受益匪浅,运营商也能够确保最终上市的手机具有出色的品质和成熟度。”

安捷伦副总裁兼移动宽带运营部总经理 Joe DePond 表示:“我们与 Hermon Labs 的合作包括使用 Agilent PXT 无线通信测试仪进行 VoLTE 语音质量测试,这进一步扩展了我们的 LTE 功能测试能力。这个全面和经济高效的声学测试解决方案可帮助我们从容应对挑战,在分组 LTE 系统中提供优质的语音业务。”

相关资讯
美光Q4营收展望107亿美元超预期,AI存储需求引爆股价

美光科技(Micron Technology)于6月25日发布最新财报,其中对2024财年第四季度的业绩展望显著超越市场预期。公司预计第四财季营收将达约107亿美元,远高于华尔街分析师普遍预测的98.9亿美元。受此积极信号影响,美光股价在盘后交易时段应声上涨,凸显市场对其增长前景的强烈信心。

三星引入三星显示为XR头显供应OLEDoS,索尼独供格局生变

三星电子正计划调整其首款Android XR头显Project Moohan(代号“无限”)的屏幕供应链策略,拟将关联企业三星显示纳入OLEDoS(硅基OLED)面板供应商体系,与索尼形成“双供应商”结构。此举旨在打破索尼的独家供应局面,提升供应链韧性及议价能力。尽管三星显示加入,索尼仍将保持第一供应商地位,但三星电子借此强化了长期布局XR市场的战略基础。

先进封装驱动芯片性能革命,台积电产能扩张应对AI浪潮

台积电与苹果共同开发的晶圆级多芯片模块(WMCM)技术标志着先进封装的新高度。作为InFO-PoP的升级版,WMCM融合CoW(Chip on Wafer)与RDL(Redistribution Layer)等尖端工艺。其核心创新在于采用平面封装架构取代传统垂直堆叠逻辑芯片与DRAM,显著提升散热效率与整体性能。这项独家技术将成为苹果下一代iPhone搭载的A20处理器(预计采用2nm制程)的关键性能支柱。同时,苹果自研的AI服务器芯片正稳步导入台积电的3D晶圆堆叠SoIC封装技术,进一步强化计算密度和能效。

算力、智能与控制的融合:英特尔4U工控机、RK3568主板、HPM伺服板的全面对比

在现代工业自动化向智能化、网络化、柔性化加速演进的大背景下,高性能、高可靠、特定场景优化的核心硬件设备构成了系统的“大脑”、“眼睛”和“四肢”。英特尔4U工控机(IPC-615H5)、RK3568高性能监控主板和HPM6400/6300伺服电机控制板分别代表了通用工业计算平台、边缘AI视觉处理平台和高精度运动控制平台的最典型形态。它们在各自的领域拥有独特优势,共同支撑起复杂的工业控制闭环。本文旨在对这三款核心产品进行全方位对比分析,剖析其技术特点、优劣势、应用场景及市场前景,为工业自动化方案选型提供专业参考。

应对AI算力激增:安森美推出全链路数据中心电源解决方案与指南

人工智能技术,特别是生成式AI和大规模机器学习模型的迅猛发展,对全球数据中心的基础设施提出了前所未有的高要求。海量数据的实时处理与复杂模型训练,导致数据中心计算负载激增,随之而来的功耗攀升已成为产业亟待解决的核心瓶颈。这不仅推高了运营成本,也对电网承载能力和可持续发展目标构成严峻挑战。如何在高性能计算需求持续增长的同时,有效控制并降低能源消耗,成为AI数据中心建设与升级的关键命题。