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      如何把示波器上的FFT做成極致?

      發布時間:2018-06-12 來源:cathy 責任編輯:lina

      【導讀】我們總想著對采下來的數據做更多的處理,示波器更準確的理解,它更像一個波形分析儀正是工程師的不滿足,才有我們不斷追求推動極限的動力,因為我們經常低估我們的潛力,極限到底在哪? 到底是誰最先把FFT(快速傅里葉變換)用在數字示波器里邊呢,說法很多。

       
      一、示波器上的FFT 是什么?
      二、示波器的FFT 能解決什么問題?
      三、示波器的FFT 經常變成用戶手里的雞肋,問題在哪?
      四、我們把示波器上的頻譜分析功能做到極致,怎么做到的?
      五、示波器上的頻譜分析功能發展趨勢
       
      一、有了數字示波器,我們對波形的處理就不在單純了,不再只是停留在看看波形形狀,不再滿足只是測量幾個參數了。
       
      我們總想著對采下來的數據做更多的處理,示波器更準確的理解,它更像一個波形分析儀正是工程師的不滿足,才有我們不斷追求推動極限的動力,因為我們經常低估我們的潛力,極限到底在哪? 到底是誰最先把FFT(快速傅里葉變換)用在數字示波器里邊呢,說法很多。好像突然間,大家在示波器上都發現有FFT 功能了,而且都是標準配置,雖然都有這個功能,但是做成的結果千差萬別,速度和指標也都各不相同,任何事情開始階段都相同,都先追求有,再談差異化。況且示波器本身是個定性的工具,誰又在乎示波器在頻域上的指標精度呢,除了我們可愛的研發工程師。情況在變化,很多時候用戶希望通過一個儀器來解決所有問題,因為說實話,很多工程師沒有條件在桌上擺上電位計,頻譜儀,示波器,矢網。多數情況,示波器把采集下來的時域數據樣本,進行軟件fft 運算,變成頻域的樣本,再通過數據重組,把頻域的樣本顯示出來。
       

       
      fft 的能力取決于一下幾個指標: 存儲器大小,軟件運算速度,動態有效位ENOB,底噪。因為這些指標直接決定fft 后的刷新速度,動態范圍,靈敏度,分辨率帶寬RBW。
       
      二、示波器的fft 能解決什么問題呢
       
      受限于手頭的工具(所有工程師都夢想桌上擺著最先進的示波器和頻譜儀),而且很多時候工程師調試電路時候需要先定性觀察一下,fft 就成了看頻譜的好工具了。說實話,很多廠商fft 功能都做得差強人意,無非兩類原因,一類是不具備做好的能力,把頻譜分析做好還是需要很多DSP 高手和射頻技術實力的;還有一類是能做好,但是主觀上又不太想把fft 做的太強,做得太好,那我頻譜儀怎么賣啊,這里有個機會成本的問題。但是fft 還是能解決些問題的,比如看看譜性范圍,看看諧波成分,看看諧波占比,粗略看看頻譜干擾等等,但往往也會帶來些尷尬問題,比如采樣芯片是由多片疊拼時候,就會暴露疊拼的譜線,處理速度慢得也會讓人崩潰,底噪有點太離譜,抖動分量占比有點亂,回避這些問題當然會想出些些好方法,比如限制fft 分析樣本,這樣不至于長存儲fft 時死機,比如波形平均降低些底噪等等。

      三、示波器的fft 是雞肋嗎?
       
      不能不說,有時候真是雞肋,處理速度太慢,稍微大一點樣本就跟死機差不多,RBW 太離譜,諧波抑制比很差,噪聲還經常把諧波淹沒,動態范圍也差得不行。但其實我們的很多場合,如果fft 功能足夠好的話,就不是雞肋,是雞腿了。比如,測試濾波器和系統的脈沖響應(特性曲線),分辨和定位噪聲干擾源,確定亂真輻射,抖動分析,諧波功率分析,EMI 分析。這么看fft 大有用武之地啊。
       
      四、我們把示波器上的頻譜分析功能做到極致,怎么做到的?
       
      首先要把頻譜分析的速度提高上去,實時刷新,所以你看不再忍受示波器fft 變換時候類似死機一般,其次我們把RBW 做到了高達1Hz,這個水平幾乎只有頻譜儀才能做到啊,我們的界面設計和頻譜儀的操作一摸一樣,中心頻率,頻譜范圍,起始頻譜,截止頻率,RBW 設置,窗函數設置,把頻譜儀的設置幾乎全部移植過來了。下面從四個方面論證我們怎么把fft 功能做到極致的:
       
      1、專用數字下變頻器DDC
       
      傳統的做法是,示波器把信號樣本采集下來,然后通過軟件算法來進行軟件運算,速度非常慢,我們的方式通過專用的硬件加速集成電路(ASIC),把fft 功能交給這個硬件電路來實現,速度快到幾乎不影響原始波形的刷新速率。當然這個ASI 是需要花大把銀子來研發的。核心對比用到了專用的DDC 電路。
       
      我們看看傳統示波器怎么fft 的
       

       
      我們的示波器fft 原理
       

       
      上圖的對比可以看出來,在窗函數之前會進行一個DDC 處理,通過用戶設置中心頻率,設置初始和截止頻率,處理的結果是只對關心的頻段,或者說設定好的頻段進行處理。傳統方式必須對所有頻段范圍的進行fft 運算,然后選擇一段頻率來顯示,運算的數據量非常大。反過來我們的原理是僅對你感興趣的頻段或者你選擇的初始頻率和截止頻率范圍內進行處理,當然極限情況也是選擇全頻段來處理,這樣就有機會減少數量量的處理,把處理能力集中在DDC 之后的范圍內。下面兩張圖更加清晰告訴傳統方式和我們方式的區別。
       

       
      這種方式帶來兩個好處:
       
      a) 更快的速度,變頻到基帶處理會帶來更高的更新速率和更快的處理速度,節省處理時間。
      b) 更好的分辨率帶寬,因為會用到更好的放大因素。
       
      2、硬件加速器的使用
       
      在傳統方案里邊,一直用軟件處理來實現的,比如統計直方圖功能,模板測試功能,fft 功能。在RS 示波器中,全部用硬件專用電路來實現,把處理器解放出來,所以在做直方圖功能,模板測試功能,或者是異常消耗資源的fft 功能,依然保持很高的刷新速率,通常都超過60,000 次/s,這個速度,都超過市場上所有示波器不做任何運算時候的刷新速度。這樣能保證做復雜波形分析時候,仍然很高的刷新速率,高刷新率保證了實時頻譜的快速顯示速率。
       
      3、交疊fft 的算法應用
       
      傳統的示波器fft 運算方式,采集一段,處理一段,接著采集,接著處理。
       

       
      所以,連續間斷采集,連續處理,但是偶發信號的頻譜也是很容易就丟了,發現不了。
       

       
      RS 的示波器在對采集的樣本進行片段處理,把一次采集的信號分成很多小段進行處理,這樣能看到一次采集里邊的頻譜內容變化。但是光分片段處理還不能避免丟失,因為在fft 運算之前,已經有窗函數的處理,不可避免的在相鄰兩幀的位置有頻譜信息丟失,所以我們采取了另外一種更加創新的方法,運用了fft 的交疊算法,極大地提高的窗函數的影響,以及異常頻譜的丟失。
       

       
      借助模擬余輝的顯示,實時頻譜的顯示更加可靠和置信。
       

       
      好處小結:
       
      a) 有利于異常信號的監測
      b) 顯示短期出現的罕見的事件
      c) 提高的頻譜的刷新率(因為在一幀的fft 做完之前,新的一幀的fft 已經開始)
      d) 在一個fft 幀里可以區分多個頻譜事件
       
      4、類似傳統頻譜儀的控制界面和操控方式
       
      以前的示波器操控方式,無非是通過調整采集時間的長度來影響分辨率帶寬,然后選擇感興趣的頻段來進行觀察。現在做法是先選擇中心頻率,或者選擇好起始和截止頻率,通過直接調整RBW 來調整頻譜觀察方式,讓習慣頻譜儀的用戶也習慣示波器了。
       

       
      還有一個表格幫助理解什么情況下用什么窗函數。
       

       
      5、借助模板方式,實現頻域的觸發設置
       
      很多用慣了示波器的人都喜歡示波器的觸發功能,用各種觸發方式來隔離各種事件,穩定顯示,觀察異常。在傳統頻譜儀上是很難實現觸發的,但是當我們發現示波器的模板觸發方式,很容做到,把時域波形的實時頻譜變到頻域來觀察,借助MASK 測試的一些小工具,居然輕松設置和輕松觸發。因為模板的形狀自由編輯,觸發的動作自由組合,這樣的波形分析已經完全跨越的時域和頻域的使用習慣,完全融合了時域和頻域對信號的思維方法了。
       
      紅色模板區域觸發實例

      五、示波器上的頻譜分析發展趨勢
       
      示波器的分析速度越來越快,算法越來越科學,存儲深度越來越大,fft 功能不再像以前可有可無了,頻譜分析的能力取決于fft 能力,取決于動態范圍,取決于噪聲大小。示波器的原理做的頻譜分析,需要增加動態范圍,無非是在fft 之前做一些時域平均,降低噪聲,或者增加存儲深度,提高RBW,降低異步噪聲,達到提高動態范圍的目的。
       
       

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