无线路由的EMC测试标准是什么？

您好，我们是第三方检测认证机构，对于通讯行业的产品做的测试认证，也很多，优势明显。无线路由的EMC测试标准就是按无线产品来做测试，一般是按第一个YD1032加EMI测试等。
YD1032(GSM产品EMC及杂散）
EN55020
(信息技术设备骚扰测试）
EN55024
（信息技术设备抗干扰）
GB/T
176262/3/4/5/6/11（EMI测试）
IEC
61000-4-2/3/4/5/6/11（EMI测试）
EN
61000-4-2/3/4/5/6/11（EMI测试）
如有需要帮忙可以联系我。

EMC(Electro Magnetic Compatibility)——电磁兼容，是指电子、电气设备或系统在预期的电磁环境中，按设计要求正常工作的能力。就世界范围来说，电磁兼容性问题已经形成一门新的学科，也是一门以电磁场理论为基础，包括信息、电工、电子、通信、材料、结构等学科的边缘科学，同时也是一门实践性比较强的学科，需要产品工程师具有丰富的实践知识。

电磁兼容的中心课题是研究如何控制和消除电磁干扰，使电子设备或系统与其他设备联系在一起工作时，不导致设备或系统的任何部分的工作性能的恶化或降低。

一个设计理想的电子设备或者系统应该既不发射任何不希望的能量，又应该不受任何不希望有的能量的影响。当然，在电子设备或系统出厂前，衡量其EMC性能好坏的主要依据就是EMC测试结果。这些测试，就是衡量一个产品模拟产品在实际工作环境中发生的一些骚扰和干扰，如下图所示：

一般电子产品设计时不考虑EMC问题，就会导致EMC测试失败，以致不能通过相关法规的认证，而不能出厂销售。即使这种产品应用到实际工作环境中，也会出现一些实际问题。因此，在实际应用中，需要不断地研究出实用的方法来消除电磁干扰和骚扰。例如，工程师们根据需求设计出了效果良好的滤波电路，置于产品I/O接口的前级，可使大多数因传导而进人系统的干扰噪声消除在电路系统的人口处;设计出了隔离电路（如变压器隔离和光电隔离等）解决通过电源线、信号线和地线进人电路的传导干扰，同时阻止因公共阻抗、长线传输而引起的干扰;设计出了能量吸收回路，从而减少电路、器件吸收的噪声能量;或通过选择元器件和合理安排电路系统，使干扰的影响减小。

目前，衡量一个产品的EMC的性能主要从以下两个方面来考虑。

(1）EMI (Electro Magnetic Interference)——电磁干扰性能。即处在一定环境中的设备或系统正常运行时，不应产生超过相应标准所要求的电磁能量干扰。这样的电磁干扰有：

从电源线传导出来的电磁骚扰;

从信号线、控制线传导出来的骚扰;

从产品壳体（包括产品中的所有电缆）辐射出来的骚扰;

从电源端口传导出来的谐波电流（Harmonic);

电源端口产生的电压波动和闪烁（Fluctuation and Flicker)。

（2）EMS Electro Magnetic Susceptibility)—电磁抗扰度性能。即处在一定环境中的设备或系统正常运行时，设备或系统能承受各种类型的电磁能量干扰。这种电磁能量干扰主要有：

静电放电（ESD）;

电源端口的电快速瞬变脉冲群;

信号线、控制线端口的电快速瞬变脉冲群;

电源端口的浪涌和雷击;

信号线、控制线端口的浪涌和雷击;

从空间传递给产品壳体的电磁辐射;

电源端口传入的传导干扰;

电源端口的电压跌落与中断。

EMC 设计则是在产品设计过程中，利用一定的设计技巧和额外的技术手段提高产品的EMC性能（包括产品的抗干扰能力和产品的抗骚扰水平)，并能在一定环境中按照产品的设计期望正常运行。为了衡量到达实际应用环境前产品的EMC性能，则需要进行EMC测试。对应于以上产品各项EMC指标，EMC测试通常也有如下两个方面。

(1）EMI电磁干扰测试

电源线传导骚扰（CE)测试;

信号、控制线传导骚扰（CE）测试;

辐射骚扰（RE）测试;

谐波电流（Harmonic）测试;

电压波动和闪烁（Fluctuation and Flicker）测试。

(2）EMS电磁抗扰度测试

静电放电（ESD)抗扰度测试;

电源端口的电快速瞬变脉冲群（EFT/B)抗扰度测试;

信号线、控制线的电快速瞬变脉冲群（EFT/B）抗扰度测试;

电源端口的浪涌（SURGE)和雷击测试;

信号线、控制线的浪涌（SURGE）和雷击测试;

壳体辐射抗扰度（RS)测试;

电源端口的传导抗扰度（CS)）测试;

信号线、控制线的传导抗扰度（CS)测试;

电源端口的电压跌落与中断测试（DIP)。

在电子产品的设计中，为获得良好的EMC性能和成本比，对产品进行EMC设计是重要的。

电子产品的EMC性能是设计赋予的。测试仅仅是将电子产品固有的EMC性能用某种定量的方法表征出来。对于企业规范化EMC设计来讲可按照以下3步实现。

第1步：应在研发前期考虑EMC设计。

如果产品设计前期不考虑EMC问题，仅寄希望于测试阶段解决（表现为通过整改来解决设计成型产品的EMC问题，这样大量的人力和物力都投入在后期的测试/验证、整改阶段)。那么，即使产品整改成功，大多情况下还是会由于整改涉及电路原理、PCB设计、结构模具的变更，导致研发费用大大增加，周期大大延长。

只有在前期产品设计过程中考虑与预测EMC问题，把 EMC变成一种可控的设计技术，并行和同步于产品功能设计的过程，才能一次性地把产品设计好。

第2步：通过设计提高电子产品的EMC性能，绝对不是企业内 EMC专家一个人所赋予的，因为EMC绝对不可能脱离产品硬件、结构等实物而存在。

因此，要使设计的电子产品一次取得良好的EMC性能，就需要提高产品设计工程师的EMC经验与意识问题。如硬件工程师，除了原先必须掌握的电路设计知识外，还应该掌握EMI和EMS抗干扰设计的基本知识;PCB设计工程师需要掌握相应的器件布局、层叠设计、高速布线方面的EMC设计知识;结构工程师也需要了解产品结构的屏蔽等方面的设计知识。

因为这些共同参与产品设计的工程师，要去实现EMC专家在产品设计过程中所提出的意见，就要理解、领会EMC专家所提出的建议的奥秘，并与各自领域的设计特点相结合，将所有EMC问题的萌芽消灭在产品设计阶段。只有所有参与产品设计的开发人员共同提高EMC素质，才能设计出具有高性能EMC的电子产品。

第3步：企业要自己建立一套规范的EMC设计体系和设计分析方法。

企业要自己建立一套规范的EMC设计体系和设计分析方法，即在研发流程中融入EMC设计分析及风险评估的过程，在产品设计的各个阶段进行EMC的评估和分析控制，把可能出现的EMC问题在研发前期进行考虑，并预测EMC测试的失败风险。

针对可能出现的EMC问题进行前期充分考虑，并找到解决方案，从而确保产品设计结束后能够一次性通过测试与认证。当然，这对于企业来讲，也将减少不必要的人力及研发成本，缩短产品上市周期。

CX、VNX还是DMX？

CX、VNX：

关机步骤：

关闭所有使用该存储系统的应用、umount文件系统。

关闭机柜最底部的两个电池开关(如图的SPS Power Switches)并等待约3分钟直到存储写缓存中的数据完全写入到硬盘上后，可看到电池的信号灯完全熄灭，且应看到因电池停止供电，SPE或DPE机箱及DAE-OS磁盘机箱的电源灯熄灭。

关闭SPE或DPE机箱及DAE-OS磁盘机箱的电源开关。

由下至上，关闭所有DAE磁盘机箱的开关(机柜内部)。

关闭机柜后面两侧机柜总开关。

关机完成

开机步骤：

检查所有供电线路联接是否正常,是否有松动或改动并改正。

从机柜顶部开始，由上至下打开所有DAE磁盘机箱的电源。

打开SPE（或DPE）机箱上两个电源的开关(机柜内部)。

打开机柜最底部两个电池（SPS）

开机完成

DMX：

关机步骤：

1．停止所有的运行于该台DMX存储系统上的相关应用程序、umount文件系统。

2．非紧急情况下，联系EMC工程师在现场或通过Call Home电话拨号执行DMX下电 *** 作步骤。

3．打开DMX-4系统柜的后门，将电源Zone A和Zone B的开关置于down (0) 开的位置。
4．打开DMX-4存储柜的后门，将电源Zone A和Zone B的开关置于down (0) 开的位置。
5．系统自动进行下电过程。

开机步骤：

1． 打开DMX-4存储柜的后门，将电源Zone A和Zone B的开关置于up (|) 开的位置。
2． 打开DMX-4系统柜的后门，将电源Zone A和Zone B的开关置于up (|) 开的位置。
3． 系统开始初微码加载（IMPL）启动过程，等待至少30分钟。

原则是：先关系统柜（机头）后关存储柜（磁盘柜）；先开存储柜后开系统柜

最好有EMC或相关维保服务工程师现场支持

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End

1、不同性质：EMC是美国一家信息存储信息技术公司。而快递是指物流企业（包括货运代理）通过自己的独立网络或通过联合合作（即联网）将用户委托的单证或包裹从寄件人的门快速、安全地送到收件人的门上的一种新型的杜式运输方式。
2、不同的产品：EMC的主要产品是企业级服务器存储硬件和软件，以及与存储相关的网络产品。快递产品是为任何货物（包括大宗货物）、商业单据和小件物品提供紧急递送服务。
快递：
快递又称速递或快运，是指物流企业（含货运代理）通过自身的独立网络或以联营合作（即联网）的方式，将用户委托的文件或包裹，快捷而安全地从发件人送达收件人的门到门（手递手）的新型运输方式。快递有广义和狭义之分。广义的快递是指任何货物（包括大宗货件）的快递；而狭义的快递专指商务文件和小件的紧急递送服务。从服务的标准看，快递一般是指在48小时之内完成的快件送运服务。从快递的定义中，可以概括出快递的以下3个特征：从经济类别看，快递是物流产业的一个分支行业，快递研究是从属于物流学的范畴。从业务运作看，快递是一种新型的运输方式，是供应链的一个重要环节。从经营性质看，快递属于高附加值的新兴服务贸易。2018年1月，包括EMS、顺丰、中通、申通、圆通、韵达、百世、德邦、京东物流、苏宁物流在内的这十家快递企业均表示，春节期间不打烊。

一、人机交互性
智能制造的人和机器之间，在任何时间和空间上都可以相互联系、相互协同完成任务，除了机器本身的规划、行动和监控外，人可以随时随地地架空机器的情况。在这之前的自动化存在着片面强调所有环节的自动化，几乎忽略了人的作用，导致生产制造效率不高。然而人机一体化突出了人在制造系统中的核心地位，并在智能机器的配合下，更大的发挥人的潜能，机器智能和人的智能真正的集成在一起，在人机之间形成一种平等共事、相互协作的关系，二者各显其能，相辅相成。

二、制造资源的全球虚拟化、网络化
人机物的互联不仅可以形成虚拟化的智能工厂，进而形成全球性的制造资源网络化、虚拟化。互联网打通了人和人在全球范围内的联系，电子商务打通了人与商品在全球上的联系，智能制造则打通了人机物在全球范围的联系，使得制造企业能够高效的整合和利用海量的制造资源，获得资源高利用率并实现节能降耗，快速响应市场变化，提高自身的竞争力。

三、自组织、自学习和自维护
智能制造能够搜集、理解环境和自身的信息，各组成单元能够依据工作任务需要，自行组成一种最佳结构，运用知识进行自组织，分析、判断和规划自己行为的能力。智能制造应用的知识均是知识库的知识，并在生产制造中不断学习、充实知识库，具有自学习能力。同时，还能在运行过程中对故障自行诊断、自行排除以及自行维护，使得智能制造系统能够自我优化适应各种复杂环境。

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