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[導(dǎo)讀] 對于大量新型設(shè)計來說,頻域分析是一種關(guān)鍵的調(diào)試功能。但是,頻域分析必須與時域、數(shù)字信號或邏輯通道保持嚴密的同步。頻譜分析對調(diào)試工作的價值通常取決 于分析速度(更新速度),因此信號的捕捉和發(fā)現(xiàn)極富挑戰(zhàn)性。

 對于大量新型設(shè)計來說,頻域分析是一種關(guān)鍵的調(diào)試功能。但是,頻域分析必須與時域、數(shù)字信號或邏輯通道保持嚴密的同步。頻譜分析對調(diào)試工作的價值通常取決 于分析速度(更新速度),因此信號的捕捉和發(fā)現(xiàn)極富挑戰(zhàn)性。

此外,儀器還必須具備足夠高的頻域和時域靈敏度,以便能夠捕捉到信號,如因電磁干擾或其它干擾 所產(chǎn)生的頻域雜散信號等微小信號。為了獲得可以用來調(diào)試支持多種信號類型的復(fù)雜系統(tǒng)的有價值信息,必須基于時間事件、頻率事件或數(shù)字碼型實現(xiàn)精確觸發(fā)。

在復(fù)雜的嵌入式系統(tǒng)中,通常需要同時監(jiān)測時域和頻域中的多個信號。盡管基帶數(shù)字信號、射頻信號和模擬信號是相互關(guān)聯(lián)和依存的,但是基于傳統(tǒng)的調(diào)試方法,人們常常無法描述或捕捉它們之間的關(guān)系。采用微控制器實現(xiàn)的RF信號反饋控制、低速串行總線、嚴格的時序關(guān)系,以及RF和數(shù)字信號之間電磁干擾等都是原型設(shè)計階段令人頭痛的問題。

通常可以使用數(shù)字示波器分析這些信號所產(chǎn)生的問題,但是大多數(shù)開發(fā)人員卻試圖尋找其它的儀器。雖然最終可能完成了工作,但是卻花費了大量時間,還需要非常豐富經(jīng)驗。將模擬信號、數(shù)字信號和RF信號的測試功能整合在一臺儀器中,可以降低對不同設(shè)計項目所需要的時間和專家經(jīng)驗。

任何信號都是關(guān)于時間和幅值的函數(shù)。因此,不僅需要捕捉信號幅值,而且還要捕捉信號如何隨時間而變化。傅立葉變換是將時域函數(shù)變換成頻域頻譜的主要技術(shù)。 該變換可以為從某個時域波形中采樣的信號給出某個時間點的頻譜快照。它使得瞬時頻譜可以測量,從而可以測量某個信號在任何時刻的頻率分量。據(jù)此,可以觀察 頻譜隨時間而發(fā)生的變化,了解什么時候存在以及什么時候不存在干擾,時域事件和頻域事件之間是如何關(guān)聯(lián)的。

在離散傅立葉(DFT)變換中,一定數(shù)量時域信號樣點被轉(zhuǎn)換成一定數(shù)量的頻率樣點,每一個頻率樣點都由時域樣點通過算法函數(shù)計算得出??焖俑盗⑷~ (FFT)變換是一種實現(xiàn)離散傅立葉變換的高效方法。該方法類似于離散傅立葉變換,可以將一定數(shù)量的離散采樣變換至頻域。示波器通常利用快速傅立葉變換的 采樣技術(shù),將時域采樣變換至頻域。

大多數(shù)現(xiàn)代示波器實現(xiàn)的傳統(tǒng)快速傅立葉變換方法存在一個限制,盡管人們只對一部分頻率范圍感興趣,但是,F(xiàn)FT的計算過程是針對整個采樣信息進行的。這種 計算方法效率低下,使得整個過程速度較慢。數(shù)字下變頻(DDC)解決了這一問題,其方法是將目標頻帶寬度下變頻至基帶并以較低采樣率對其重新采樣,實現(xiàn)了 在小得多的記錄長度上進行快速傅立葉變換。因此,其計算速度更快、更加接近實時性能,也具備更高靈活性。這種靈活性通??梢赞D(zhuǎn)變成多域調(diào)試應(yīng)用中所要求的 功能。除此之外,由于實際變換是在基帶頻率上完成的,因此,這種方法還可以實現(xiàn)過采樣的優(yōu)點。這進一步改善了在目標頻帶寬度上的信噪比。

由于FFT頻譜產(chǎn)生于原始的時域信號,因此通過對同一信號進行時間和頻率上的分析,可以獲得大量的有用信息。某個信號在時域中可能是穩(wěn)定和正確的,在頻域 分析時可以發(fā)現(xiàn)噪聲變大、未知的雜散信號以及其他在時域分析中不易發(fā)現(xiàn)的異常事件。在某些示波器上還可以使用時域選通分析功能。借助該功能,可以實現(xiàn)更強 大的檢測功能。通過選通方式進行FFT變換或者限制在某個時間記錄的特定位置作FFT,可以在指定的時間點觀察傅立葉變換,從而有助于確定產(chǎn)生問題的時間 點。獲得了干擾信號的周期或頻率之后,可以更加準確、快速排除差錯或者故障。

最后需要指出的是,不將頻譜分析限制在某個特定單一通道上通常也是非常重要的。某些情況下,事件可能影響多個通道的信號,對多個通道同時進行頻譜分析可以提供更多的測試信息。如在時間上相互關(guān)聯(lián)的被干擾信號和干擾信號的頻譜分析視圖可以為問題分析提供有力證據(jù)。

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