简介:当大家看到这个标题时,可能会认为这是电子组装行业内最起码的技能,还需要描述吗?只要能生产出符合目前国际通用IPC检验标准要求的三级产品,就不会有错!难道我工艺会不合格?我的回答是“错,大错特错!”作为质量部门、最终用户通常不会考虑生产和焊接工艺等生产过程,他们希望所得到的最终产品功能完整,产品外观、焊接状况都符合三级产品或自己公司的最严格要求。在排除SMT或波峰焊等过程中无任何不良影响的前提下,对有缺陷产品该怎样处理呢?业界广泛的解决办法是利用一定的工艺设备或简单的电烙铁来处理产品缺陷。而由于从事该项工作的员工的技能水平及熟练程度存在差异,同时对电子组件的维修和返工方法及步骤也有所不同,这些人为的不确定性因素的存在使维修后的产品产生出不可预测的故障或缺陷,该缺陷的表现形式更为隐性,不易察觉。
简介:MUSIC(MuldpleSignalClassification)算法是一种精度很高的空间谱估计算法,理论上说,它可以分辨空间任意两个方位不同的非相关信号。但这种高分辨率是以阵列的精确校准为前提的。针对阵列误差的校正,很多文献资料都提出了相应的解决办法。但这些校正算法大都是在假设阵列误差与方位无关的基础上提出来的,这与实际情况不符,因为实际应用中,阵列的误差几乎都是与信号的方位有关的(简称方位相关阵列误差)。对于方位相关阵列误差的校正,一直以来都是空间谱估计中的一个难点,相关的研究也很少。辅助阵元法,是解决这一难点的有效方法,它计算量小,适用于任意的阵列几何结构.而且不会牵涉到通常参数联合优化估计时的局部收敛问题。所以将辅助阵元法与MUSIC算法结合起来估计信号的波迭方向(DOA)具有重要的实际意义。本文对基于辅助阵元法的MUSIC算法进行了详细的论述,分析了信噪比和校正阵元的精度对算法性能的影响。同时提出相应的解决办法,为实际应用提供参考。