浅析实时频谱测试技术原理及应用

2012-10-20 11:06:13来源: 21IC

前言

19世纪60年代,James Maxwell 通过计算推断出存在着能够通过真空传输能量的电磁波。此后工程师和科学家们一直在寻求创新方法利用无线电技术。接下来,随着军事和通信领域技术的深入发展,20世纪无线电技术一直在不断创新,技术的演进也推动着RF测试技术向前发展(见图1)。从军用的跳频电台、雷达到RFID,第三代移动通信、蓝牙、WLAN,各种微功率发射装置等,瞬态信号如今无处不在。瞬态信号存在的普遍性使得技术人员需要有效的仪器对其进行捕获、存储并回放分析。另外,监测间歇性干扰或频谱使用情况等也需要一种有效的手段来实现“宽带实时监测”。

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早在20世纪70、80年代,已经有部分仪表供应商采用FFT方式(基于快速傅立叶变换的分析方式)实现了实时频谱分析功能。但是由于受限于半导体工艺水平,ADC的采样率无法实现高位数,因此当时的FFT频谱分析仪的频率范围均在几十兆赫兹或几百兆赫兹,这就大大限制了这种仪表的应用范围(一般主要应用在音频、振动相关的测试领域)。

实时频谱测试的原理

1.1 FFT的基本原理

FFT方法是通过傅里叶运算将被测信号分解成分立的频率分量,达到与传统频谱分析仪同样的效果。它采用数字方法直接由模拟/数字转换器(ADC)对输入信号取样,再经FFT处理后获得频谱分布图(见图2)。

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图2 FFT方式进行频谱分析的原理

离散傅立叶变换X(k)可看成是z变换在单位圆上的等距离采样值,同样,X(k)也可看作是序列傅氏变换X(ejω)的采样,采样间隔为ωN=2π/N。因此,离散傅立叶变换实质上是其频谱的离散频域采样,对频率具有选择性(ωk=2πk/N),在这些点上反映了信号的频谱。

根据采样定律,一个频带有限的信号可以对它进行时域采样而不丢失任何信息,FFT变换则说明对时间有限的信号(有限长序列)也可以进行频域采样,而不丢失任何信息。所以只要时间序列足够长、采样足够密,频域采样就可较好地反映信号的频谱趋势,所以FFT可以用以进行信号的频谱分析。

FFT原理的频谱分析仪为获得良好的线性度和高分辨率,对信号进行数据采集时 ADC的取样率最少等于输入信号最高频率的两倍,亦即频率上限是100 MHz的实时频谱分析仪需要ADC有200 mS/S的取样率。

FFT的性能用取样点数和取样率来表征,例如用100 kS/S的取样率对输入信号取样1024点,则最高输入频率是50 kHz,分辨率是50Hz。如果取样点数为2048点,则分辨率提高到25Hz。由此可知,最高输入频率取决于取样率,分辨率取决于取样点数。FFT运算时间与取样点数成对数关系。FFT频谱分析仪需要高频率、高分辨率和高速运算时,要选用高速的FFT硬件,或者相应的数字信号处理器(DSP)芯片。

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关键字:频谱测试技术  傅立叶变换  频率分量

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2012/1020/article_6132.html
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