新三国杀十周年:頻譜分析儀和信號分析儀的區別

三国杀online君临天下 www.qtclq.icu 更新時間:2017-01-18   點擊次數:

在實驗室和車間最常用的信號測試儀器是電子示波器。人的思維對時間概念比較敏感,每時每刻都與時域事件發生聯系,但是信號往往以頻率形式出現,用示波器觀察最簡單的調幅載波信號也不方便,往往顯示載波時看不清調制儀,屏幕上獲得的是三條譜線,即載頻和在載頻左右的調制頻。調制方式越復雜,電子示波器越難顯示,頻譜分析器的表達能力強,頻譜分析儀是名副其實的頻域儀器的代表。溝通時間一頻率的數字表達方法就是傅里葉變換,它把時間信號分解成正弦和余弦曲線的疊加,完成信號由時間域轉換到頻率域的過程。

 

    早期的頻譜分析儀實質上是一臺掃頻接收機,輸入信號與本地振蕩信號在混頻器變頻后,經過一組并聯的不同中心頻率的帶通濾波器,使輸入信號顯示在一組帶通濾波器限定的頻率軸上。顯然,由于帶通濾波器由無源元件構成,頻譜分析器整體上顯得很笨重,而且頻率分辨率不高。既然傅里葉變換可把輸入信號分解成分立的頻率分量,同樣可起著濾波器類似的作用,借助快速傅里葉變換電路代替低通濾波器,使頻譜分析儀的構成簡化,分辨率增高,測量時間縮短,掃頻范圍擴大,這就是現代頻譜分析儀的優點了。

 

    矢量信號分析儀是在預定,頻率范圍內自動測量電路增益與相應的儀器,它有內部的掃頻頻率源或可控制的外部信號源。其功能是測量對輸入該掃頻信號的被測電路的增益與相位,因而它的電路結構與頻譜分析儀相似。頻譜分析儀需要測量未知的和任意的輸入頻率,矢量信號分析儀則只測量自身的或受控的已知頻率;頻譜分析儀只測量輸入信號的幅度(標量儀器),矢量信號分析儀則測量輸入信號的幅度和相位(矢量儀器)。由此可見,矢量信號分析儀的電路結構比頻譜分析儀復雜,價位也較高。現代的矢量信號分析儀也采用快速傅里葉變換,以下介紹它們的異同。

 

    頻譜分析儀和FFT頻譜分析議

 

    傳統的頻譜分析儀的電路是在一定帶寬內可調諧的接收機,輸入信號經下變頻后由低通濾器輸出,濾波輸出作為垂直分量,頻率作為水平分量,在示波器屏幕上繪出坐標圖,就是輸入信號的頻譜圖。由于變頻器可以達到很寬的頻率,例如30Hz-30GHz,與外部混頻器配合,可擴展到100GHz以上,頻譜分析儀是頻率覆蓋最寬的測量儀器之一。無論測量連續信號或調制信號,頻譜分析儀都是很理想的測量工具。

 

    但是,傳統的頻譜分析儀也有明顯的缺點,首先,它只適于測量穩態信號,不適宜測量瞬態事件;第二,它只能測量頻率的幅度,缺少相位信息,因此屬于標量儀器而不是矢量儀器;第三,它需要多種低頻帶通濾波器,獲得的測量結果要花費較長的時間,因此被視為非實時儀器。

 

    既然通過傅里葉運算可以將被測信號分解成分立的頻率分量,達到與傳統頻譜分析儀同樣的結果,出現基于快速傅里葉變換(F盯)的頻譜分析儀。這種新型的頻譜分析儀采用數字方法直接由模擬/數字轉換器(ADC)對輸入信號取樣,再經FFT處理后獲得頻譜分布圖。據此可知,這種頻譜分析儀亦稱為實時頻譜分析儀,它的頻率范圍受到ADC采集速率和FFT運算速度的限制。

 

    為獲得良好的儀器線,性度和高分辨率,對信號進行數據采集的ADC需要12位-16位的分辨率,按取樣原理可知,ADC的取樣率最少等于輸入信號最高頻率的兩倍,亦即頻率上限是100MHz的實時頻譜分析儀需要ADC有200MS/S的取樣率。

 

    目前半導體工藝水平可制成分辨率8位和取樣率4GS/S的ADC或者分辨率12位和取樣率800MS/S的ADC,亦即,原理上儀器可達到2GHz的帶寬,此時垂直分辨率只有8位(256級),顯然8位分辨率過低,因此,實時頻譜分析儀適用于制MHz帶寬以下的頻段,此時具有12位(物96級)以上的分辨率。為了擴展頻率上限,可在ADC前端增加下變頻器,本振采用直接數字事成的振蕩器,這種混合式的頻譜分析儀適合在幾GHz以下的頻段使用。

 

    FFT的性能用取樣點數和取樣率來表征,例如用100KS/S的取樣率對輸入信號取樣1024點,則最高輸入頻率是50KHz和分辨率是50Hz。如果取樣點數為2048點,則分辨率提高到25Hz。由此可知,最高輸人頻率取決于取樣率,分辨率取決于取樣點數。FFT運算時間與取樣,點數成對數關系,頻譜分析儀需要高頻率、高分辨率和高速運算時,要選用高速的FFT硬件,或者相應的數字信號處理器(DSP)芯片。例如,10MHz輸入頻率的1024點的運算時間80μs,而10KHz的1024點的運算時間變為64ms,1KHz的1024點的運算時間增加至640ms。當運算時間超過200ms時,屏幕的反應變慢,不適于眼睛的觀察,補救辦法是減少取樣點數,使運算時間降低至200ms以下。

 

    矢量網絡分析儀

 

    對于頻譜分析和電磁干擾測量來說,頻譜分析儀是通信測量儀器中常用的設備,由于具有大于1∞dB的動態范圍、低于-110dBc/Hz的噪聲、1Hz-100Hz的帶寬、50GHz以上的頻率范圍,能夠接收到極微弱的信號和分辨出兩個幅度相差很大的信號。頻譜分析儀的缺點是只能顯示頻率分量的幅值,而不能獲得信號的相位。對于某些通信元器件和通信鏈路,幅值和相位必須能夠同時測量出來,前者如放大器和振蕩器,后者是第一代至第三代的移動通信。

 

    前面曾提及,為了擴大基于FFT的頻譜分析儀的頻率范圍,可在前端增加下變頻器。同樣原理可用于矢量信號分析儀,它是傳統頻譜分析儀與F阿分析儀的結合,從而獲得在高頻和射頻頻率下的FFT分析能力,同時顯示幅度和相位信息。對于現代通信的數字調制分析,以及調幅/調頻/調相的解調都是非常有效的手段。

 

    頻譜分析儀的變頻前端擴展儀器到GHz的頻段,經變頻后的輸入信號頻率變成適于FFr處理的頻段,電路中的濾波器與頻譜分析儀的濾波器不同,這里的濾波器不是選擇性的,而防止ADC變換過程產生的信號混疊,即變換過程中出現的虛假信號。ADC的輸出分成兩路,獲得同相和正交信號,經DSP作時間一頻率的F町運算后由顯示屏獲得頻譜的幅度和相位。

 

    目前儀器公司供應的矢量信號分析器的頻率范圍可達3GHz,測量對象是復雜的移動通信常用頻段的調制信號,如GSM、CDMA的基帶特性和載波特性。矢量信號分析儀的測量模式有:標量、矢量、數字解調和門控測量。觸發可由基帶輸人信號或由中頻信號調節,包括觸發電平和相位。掃頻方式有單次和連續,對測量數據可多次平均,并用有效值(RMS)、峰值保持和指數坐標指示。

 

    一種新型的矢量信號分析器的重要特性是:頻率范圍—DC~2.7GHz;基帶帶寬—40MHz;中頻帶寬—36MHz;率分辨率—0.001Hz時基準確度—0.2ppm/年;相位噪聲—97dBc/Hz(載波偏移100Hz),-122dBc/Hz(載波偏移1khz)幅度范圍45~+20dBm;幅度準確度—±2dB;三階互調失真—70dB。應用領域是衛星通信、擴頻跳頻通信、點到點通信、以及頻率監控和搜索。以移動通信的碼分多址(CDMA)來說,利用配套的分析軟件,可以獲得:

 

    ·發射機的平均載波功率

 

    ·功率隨時間的變化

 

    ·相位和頻率誤差

 

    ·鄰近信道功率比

 

    ·偽隨機噪聲序列的調制精度

 

    ·近距離寄發生發射頻率

 

    ·頻譜測量和波形測量

 

    在無線基站或移動電話的產品開發和產品檢驗中,矢量信號分析儀可按多種工業標準,對GSM、CDMA等的發射機和手機進行嚴格的精度和動態范圍測量。在CDMA等通信產品生產中,只利用連續測量是不夠的,利用數字調制信號可方便地測出輸出功率和失真等重要參數。

 

    矢量信號分析儀采用Windows平臺,容易通過外接微機進行數據處理和交換,Windows平臺便于性能升級和利用其他工程設計工具,熟識的圖形界面可縮短學習時間,留出更多的時間進行測量和應用各種設計及測試工具。

 

    數字存儲示波器的頻譜測量

 

    數字存儲示波器(DSO)的前端就是ADC變換,因而同樣具有頻譜分析能力,通過標準或選購的FFT??榛竦悶燈追治鎏匭?。應該指出,DSO主要特點是時域測量,帶寬100MHz的產品具有10位以上的垂直分辨率,帶寬500MHz的產品只有8位的分辨率,亦即在分辨率上低于頻譜分析儀的12位-16位。DSO的前置放大器和衰減器引人瞬態失真,容易在頻譜圖上表現為低電平的譜波噪聲。

 

    特別是高頻數字在存儲示波器,它采用交疊的ADC來提高取樣率,例如每塊ADC的取樣率是1Gs/s,兩塊疊加起來獲得2Gs/s的取樣率。這是簡便的提高有效帶寬的辦法,但用于頻譜顯示時,各ADC的線性度、增益、頻率響應和取樣定時稍有差別,都會在取樣時鐘脈沖交疊取樣過程中引人頻譜失真,相當多了一組Fs/N的取樣脈沖,這里且是基本取樣頻率,N是交疊的ADC數。這種電路自身產生的混疊信號不容易用濾波器消除,用DS0測量高頻信號時要非常小心在頻譜圖上出現的混疊信息。例如,利用上述兩塊取樣率1Gs/sADC構成的DSO來觀察l00MHz正弦波時,會在900、1100MHz附近出現虛假信號。由此可見,DSO觀察時域信號是最好的儀器,由于頻域變換后往往出現虛假信號,測量頻譜特性時一定要注意“去偽存真”。

 

    小結

 

    頻譜分析儀的頻率范圍最寬,靈敏度高,非常適于通信設備和鏈路的頻率分布測量,缺點是只能獲得輸入信號的幅值。矢量信號分析儀頻率范圍較低,利用FFT的特點能夠同時獲得幅度和相位,特別地第一、二、三代移動通信,包括蜂窩、GSM和CDMA設備的測量。


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