产品名称：交直流采样校验装置 多表位电压监测仪校验台HN8000 使用方法 指示仪表校验台

HN8001A三相交直流指示仪表，电测仪表检定装置 交直流采样校验装置 多表位电压监测仪校验台HN8000 使用方法 指示仪表校验台

车高平 13608980122/15689901059

输出交直流电压、电流、相位和功率均为高精度、高稳定度标准源，软件校准。各项输出均采用动态负载自动调整技术,降低了负载调整率。采用高速交流采样、高速数字信号处理器（DSP）、复杂可编程逻辑阵列（CPLD）、大功率集成功放、嵌入式计算机系统设计而成，将系统、测试和信号高度集成，体积小，重量轻，可靠性极高，功能性极强。用于检测数字仪表、指示仪表、电能表、互感器、数字测控装置、变送器、交流采样装置

新冠肺炎持续蔓延，隔离发和潜伏期患者是遏制疫情重要的手段之一。然而，如何在机场、、地铁、商场、学校等密集的公共场所，监控并识别可能的患者个体具有迫切需求。毒性传染的一个普遍特征是发热，适用于密集场所的红外体温检测设备需求大增。春节期间，北京市科委发布了测温方案征集通知，中科院半导体研究所迅速组织科研力量进行了相关的科研攻关，由研究员刘建国带领的智能光子研究团队经过近十天昼夜技术攻关，完成了台红外测温产品样机研制。
 技术参数：

整机有效精度 0.05级

交直流电压输出

量限：660V、380V、220V、100V、57.735V  

调节范围：(0～120)%RG RG为量限,下同

准确度：0.05%RG

 交直流电流输出

量限： 20A、5A、1A、0.2A

调节范围:  (0～120)%RG   RG为量限,下同；

准确度： 0.05%RG

     交直流采样校验装置 多表位电压监测仪校验台HN8000 使用方法 指示仪表校验台DM滤波器衰减了中频段DM噪声（2MHz至30MHz）近35dBμV/m。此外高频段噪声（30MHz至100MHz）也有所降低，但仍超过限制水平。这主要是因为DM滤波器对于高频段CM噪声的滤除能力有限。C5标准下的噪声特性（带DM滤波器）显示了增加CM和DM滤波器后的噪声特性。与相比，CM滤波器的增加降低了近20dBμV/m的CM噪声。并且EMI性能也通过了CISPR25C5标准。C5标准下的噪声特性（带CM和DM滤波器）显示了不同布局下带CM和DM滤波器的噪声特性，其中滤波器与相同。频率设置：在源关闭状态可通过鼠标选中液晶屏的频率编辑框设置频率。频率设置范围是40Hz～70Hz，分辨率为0.0001Hz 。超出范围将会自动按频率的值或者值输出频率值。也可通过面板按键编辑器进行频率设置：对交流源的频率信号进行调节。按键编辑器显示为F=××.××××Hz；若交流源处于关闭状态，则打开并输出交流源，源幅度为量限幅度。光标指示当前欲调节细度，按【←】键可左移光标，按【→】键可右移光标。确定好调节细度后旋转编码器可对频率信号进行升/降调节

每个示波器都有其输入阻抗，这个阻抗是特性阻抗，不仅仅是电阻，还包含了电容和电感等。由于引入的额外负载，所以接入被测电路后，会从信号中汲取能量，实际上就会影响被测电路，恶劣的后果就是电路本来是正常工作的，引入示波器后却不正常了，此时容易得出与事实相反的结论。因此我们在进行测量时必须考虑到的负载特性及测试电路的阻抗匹配。在×1档位时，信号直接进入示波器，这类在测试点处将其自身的电容（包括电缆的电容）与示波器的输入阻抗连在了一起，这就是的负载效应。

直流标准源参数操作

当用鼠标选中标准源视窗中〖交直流〗单选按钮的〖直流〗选项时，标准源视窗将处于直流标准源状态。此时所有交流源参数将处于变灰无效状态。仅直流源参数可进行操作。

在直流标准源输出前可以对直流标准源的量限进行设置；设置完毕，按下〖源输出〗按钮或【F1】键，HN8005B将输出所设定的标准直流信号。

对于直流参数的设置与修改可以通过两种方式:

方式一：直接使用【百分比键】操作。直流源将按当前选择的量限百分比进行输出。若直流源处于关闭状态，则打开并输出直流源，若直流源已处于输出状态，则直接按量限百分比输出相应幅度。

示波器的采样根据Nyquist采样定理，当对一个频率为f的带限信号进行采样时，采样频率SF必须大于f的两倍以上才能确保从采样值完全重构原来的信号。这里，f称为Nyquist频率，2f为Nyquist采样率。对于正弦波，每个周期至少需要两次以上的采样才能保证数字化后的脉冲序列能较为准确的还原原始波形。如果采样率低于Nyquist采样率则会导致混迭（Aliasing）现象。采样率SF2f，混迭失真和显示的波形看上去非常相似，但是频率测量的结果却相差很大，究竟哪一个是正确的？仔细观察我们会发现中触发位置和触发电平没有对应起来，而且采样率只有250MS/s，中使用了20GS/s的采样率，可以确定，显示的波形欺骗了我们，这即是一例采样率过低导致的混迭（Aliasing）给我们造成的假像。