存储深度对FFT结果的影响

模拟技术 时间:2011-12-05来源:网络

在DSO中,通过快速傅立叶变换(FFT)可以得到信号的频谱,进而在频域对一个信号进行分析。如电源谐波的测量需要用FFT来观察频谱,在高速串行数据的测量中也经常用FFT来分析导致系统失效的噪声和干扰。对于FFT运算来说,示波器可用的采集内存的总量将决定可以观察信号成分的最大范围(奈奎斯特频率),同时存储深度也决定了频率分辨率△f。如果奈奎斯特频率为500 MHz,分辨率为10 kHz,考虑一下确定观察窗的长度和采集缓冲区的大小。若要获得10kHz 的分辨率,则采集时间至少为: T = 1/△f = 1/10 kHz = 100 ms,对于具有100 kB 存储器的数字示波器,可以分析的最高频率为:

△f × N/2 = 10 kHz × 100 kB/2 = 500 MHz

图11 示波器的FFT运算

在图12所示的例子中,266 MHz信号受到来自30 kHz噪声源的捡拾噪声的影响。FFT (下方的轨迹)显示了以266 MHz为中间、相距30 kHz的一系列峰值。这种失真十分常见,可能是由于开关式电源、DC-DC转换器或其它来源的串扰导致的。它也可能是由故意使用扩频时钟导致的。

图12 力科示波器的FFT分析

对于DSO来说,长存储能产生更好的FFT结果,既增加了频率分辨率又提高了信号对噪声的比率。另外,针对某些应用,一些非常细节的信息需要在20Mpts的存储深度下才能分析出来,如图13、14所示。


图13 1M点的FFT结果无法了解有关调制的信息

图14 20M点的FFT清晰的确认了时钟的双峰分布及相关调制规律

需要指出的是,对于长波形的FFT分析需要示波器超强的数据处理能力,这往往超出了某些示波器的运算极限。力科示波器最大可以做25M点的FFT,业内T公司的示波器最大则只能做3.125M点的FFT分析。

关键词: 存储 FFT

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