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          利用Teledyne LeCroy示波器測(cè)量噪聲

          作者: 時(shí)間:2013-05-27 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          概述

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/192779.htm

          隨機(jī)噪聲產(chǎn)生于電路中的每個(gè)電子元器件中。分析隨機(jī)電子噪聲需要時(shí)域、頻域和統(tǒng)計(jì)域的工具。 具有您期待的各種能力來(lái)定位隨機(jī)噪聲。 這篇應(yīng)用文章將向您展示這些能力。

          工具集

          隨機(jī)過(guò)程總是難以進(jìn)行定位的,因?yàn)橹皇菃为?dú)測(cè)量一次的結(jié)果所提供的信息不能反應(yīng)出這次測(cè)量之前和之后的信號(hào)特點(diǎn),也就是說(shuō)測(cè)量結(jié)果可能不具有重復(fù)性。只有通過(guò)多次累積的測(cè)量才能洞察出隨機(jī)信號(hào)的行為特征。圖1中運(yùn)用了一些測(cè)量隨機(jī)過(guò)程如噪聲的基本工具:最上面的波形是時(shí)域測(cè)量結(jié)果,是通道1采集的噪聲電壓隨著時(shí)間的變化過(guò)程,接下來(lái)的波形是功率譜密度,表示噪聲能量的頻率分布,再下面的波形是當(dāng)前測(cè)量到的噪聲電壓波形的直方圖,表示當(dāng)前屏幕上波形的幅值分布規(guī)律,最下面的波形是1000次捕獲結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)偏差值的趨勢(shì)圖,表示多次測(cè)量結(jié)果的變化過(guò)程。這些分析工具和測(cè)量參數(shù)結(jié)合在一起提供了噪聲測(cè)量的完整工具集。

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          時(shí)域測(cè)量

          讓我們從最基本的測(cè)量開(kāi)始。圖2是做了帶寬限制的噪聲波形的時(shí)域測(cè)量結(jié)果。我們可以利用測(cè)量參數(shù)獲得這個(gè)噪聲信號(hào)特征的一些洞察。最有意義的參數(shù)是波形的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差值和峰峰值。這些參數(shù)中,標(biāo)準(zhǔn)偏差值(也可以描述為AC RMS值)可能是最有意義的,因?yàn)樗枋龅氖遣ㄐ蔚挠行е?。參?shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以給出每種參數(shù)的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)偏差值和測(cè)量次數(shù)。參數(shù)統(tǒng)計(jì)表下面的小直方圖稱(chēng)為histicons,表示了參數(shù)值累積測(cè)量結(jié)果的分布狀況。

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          直方圖

          噪聲信號(hào)一般是高斯分布,其概率密度函數(shù)(pdf)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差值很有參考意義。直方圖提供了測(cè)量參數(shù)分布的直觀方法。圖3中顯示了通道1的波形直方圖,表示在很小的二元區(qū)間內(nèi)測(cè)量值出現(xiàn)的次數(shù)。該圖提供了測(cè)量過(guò)程概率密度函數(shù)的估計(jì),可以使用直方圖參數(shù)來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明,圖3中使用了三個(gè)直方圖參數(shù),hmean,hsdev和range,分別表示直方圖分布的平均值,標(biāo)準(zhǔn)偏差和分布的范圍。直方圖可以如圖所示由單次捕獲得到,也可以是多次捕獲的疊加顯示結(jié)果,兩種情況下,它們都為待研究過(guò)程的特征提供了很好的洞察。本例中,分布是近高斯分布,表明噪聲的源是隨機(jī)過(guò)程。

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          圖4的直方圖看起來(lái)卻有點(diǎn)不同,分布的寬度增加,有兩個(gè)主要的峰頂,這是由于隨機(jī)噪聲中存在有正弦成分導(dǎo)致的。通過(guò)觀察分布的形狀,您也許能明白待研究的過(guò)程發(fā)生了什么。在進(jìn)行任何測(cè)量前先查看噪聲分布的特點(diǎn)是一種很好的習(xí)慣。

          功率譜密度測(cè)量
          噪聲的頻域分析更加普遍。最常見(jiàn)的頻域測(cè)量是功率譜密度,它代表每單位帶寬的能量,其單位一般是V*V/Hz。圖5中F3是通道1采集1000次波形的FFT結(jié)果的平均值。雖然將功率譜密度作為輸出類(lèi)型,但它使用對(duì)數(shù)分貝刻度。

          我們還可以選擇幅值平方作為輸出類(lèi)型,單位是V^2。FFT的設(shè)置如圖6所示。

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          除了輸出類(lèi)型的設(shè)置外,圖中還設(shè)置了矩形窗函數(shù)和Least Prime的FFT算法。在FFT的設(shè)置窗口可以看到頻率的分辨帶寬(本例中是100KHz)和窗函數(shù)的有效噪聲帶寬(ENBW),對(duì)于矩形窗來(lái)說(shuō)是1。

          平均后的FFT輸出需要?dú)w一化到有效FFT帶寬。此外,還有另外一個(gè)刻度的問(wèn)題也必須考慮。 在 中,F(xiàn)FT輸出讀數(shù)是峰值而不是RMS值。為了轉(zhuǎn)換到RMS值,F(xiàn)FT的幅值必須乘以0.707,幅值的平方值乘以0.5。 我們還通過(guò)FFT值除以FFT的有效帶寬,將它歸一化到單位帶寬(1Hz)。這是通過(guò)圖7中的Rescale函數(shù)得到的。Rescale函數(shù)允許用戶(hù)通過(guò)乘法,加法或減法來(lái)實(shí)現(xiàn)歸一化。此例中,我們乘以0.5/100E3=5E-6。系數(shù)0.5是前面提到的。另外的系數(shù)是有效帶寬的倒數(shù),也就是delt( f)乘以圖6中的ENBW。如果是選擇矩形窗之外的其它窗函數(shù),ENBW的值會(huì)大于1。

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          請(qǐng)注意我們已經(jīng)應(yīng)用了歸一化函數(shù)來(lái)使浮點(diǎn)FFT的結(jié)果轉(zhuǎn)換為整數(shù)。 歸一化之后,F(xiàn)2中的FFT的垂直單位是 V^2/Hz。我們可以通過(guò)對(duì)FFT波形的面積做積分來(lái)確認(rèn)歸一化是否正確。圖5中,利用面積參數(shù)Area計(jì)算F3的面積,同時(shí)利用門(mén)限測(cè)量(gate)功能限定為測(cè)量40MHz以?xún)?nèi)的面積,因?yàn)樵?a class="contentlabel" href="http://cafeforensic.com/news/listbylabel/label/測(cè)量噪聲">測(cè)量噪聲時(shí)限制了帶寬。參數(shù)P7中測(cè)量出波形F3的面積的平均值是23.26m。這和參數(shù)P8中顯示的波形C1的平方值的平均值23.23m是一致的。

          如圖5所示,將光標(biāo)放在F2上可以直接讀出該點(diǎn)的功率譜密度。圖中光標(biāo)在10MHz,此刻功率譜密度是689.49 pV^2/Hz。


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