MDO4000混合域示波器结构解密(下)

2015-05-27 09:45:51   来源:ednchina   

关键字: MDO4000  混合域示波器  结构解密

生成频谱

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下图25说明了生成显示频谱曲线的过程:

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图25 生成频谱曲线

 

在这个过程中,首先把数据乘以窗口函数。由于FFT假设信号在整个期间不变,因此采样间隔最后的不连续点将在得到的频谱中表现为频谱泄漏。窗口函数是为了减少这些不连续点。如需进一步了解各种窗口函数及其使用,请参阅附录一。

 

信号在整个期间不变的假设的其中一个含义,在RF时域数据覆盖的时间间隔期间内,若信号改变幅度的话,它将以降低的功率电平显现在所得到的频谱中。避免这种结果的唯一途径是调节RBW分辨率带宽设置,保证信号在整个时间间隔期间是稳定的。

 

由于FFT处理在2的幂数的数据长度中更加有效,因此输入数据会加上零衬垫,直到最近的2的幂数。零衬垫增加了频谱分辨率,而不会改变频率成分。

 

应该指出的是,使用的FFT长度完全取于跨度/RBW之比。上面的公式中可以很容易看出:

 

FFT长度= (窗口因数* 滤波因数* (1/2 * 跨度)) / RBW (公式10)

 

对MDO4000混合域示波器,默认Kaiser窗口的窗口因数是2.23。如上所述,滤波因数约等于3。默认的跨度/ RBW之比为1000:1。在这些默认设置下,得到的FFT长度约为3345点。这将零衬垫直到4096点FFT。

 

每个变换帧中样点数越多,变换完成后频率分辨率越好。遗憾的是,这也意味着变换帧所需的数据计算数量越多。FFT这个变换过程也因密集计算要求而闻名。

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图26. 提高时间样点数改善了频域分辨率。

 

然后我们使用FFT,以频谱形式把RF时域数据转换成频域数据。然后进一步修改这个频谱:

 

整个频谱乘以一套调节平坦度的系数。这些系数在出厂校准时确定。MDO4000混合域示波器中没有相位校准。

 

如前所述,FFT过程可以涉及1,000 - 2,000,000点。可以压缩频谱记录,以适应1000点画面。这种数据压缩(样本抽取)过程称为检测,用来把多个FFT二元组汇聚成一个显示的二元组。用户可以控制选择的检测方法,压缩方式如下:

 

  • + Peak:保留压缩间隔中最大的数据点
  • -Peak:保留压缩间隔中最小的数据点
  • Average:平均整个压缩间隔中的数据
  • Sample:保留压缩间隔中最后一个数据点

 

然后可以对最终频谱求对数,得到最终画面。

 

 

生成RF时域数据

 

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IQ数据的另一个用途是生成RF时域数据。回忆一下,在上面的数字下变频中,IQ数据只是在虚数IQ数据平面中作为矢量绘制的信号的卡笛尔表示。因此,IQ数据可以作如下变换:

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图27. 生成RF时域数据

 

可以在时域格线中,与其它时域曲线一起绘制得到RF时域数据图。所有时域数据(包括模拟数据、数字数据和RF射频通道) 在格线中都时间对准,允许用户评价各条通道之间的定时关系。

 

注意相位计算和频率计算都独立于幅度计算。如果幅度低,那么IQ数据会越来越以噪声为主。下面的截图中显示了这种效应:

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图28. 没有消隐的相位随时间变化。

 

 

为了避免这个问题,MDO4000混合域示波器拥有静噪控制功能,允许用户在幅度降到用户自定义门限以下时消隐相位和频率曲线。下面截图显示了这一结果。

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编辑:什么鱼
本文引用地址: http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2015/0527/article_11916.html
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