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[導(dǎo)讀]方法1:使用頻域分析FFT分析能更深入的分析信號(hào),如圖5和6所示。在廣闊的“白”噪聲的基礎(chǔ)上明顯多了2個(gè)峰值,49.5MHz和500MHz。 圖5.電源噪聲的FFT 圖6.帶有標(biāo)記的FFTFFT能快速深入的分析噪聲的來(lái)源。例

方法1:使用頻域分析

FFT分析能更深入的分析信號(hào),如圖5和6所示。在廣闊的“白”噪聲的基礎(chǔ)上明顯多了2個(gè)峰值,49.5MHz和500MHz。


圖5.電源噪聲的FFT


圖6.帶有標(biāo)記的FFT

FFT能快速深入的分析噪聲的來(lái)源。例如,系統(tǒng)中有33KHz的開(kāi)關(guān)電源和500MHz的時(shí)鐘,你可以在33KHz和500MHz的地方看到毛刺。毛刺的幅度能讓你粗略的了解一下各個(gè)噪聲源的貢獻(xiàn)有多大。

另外可以通過(guò)對(duì)FFT取平均提高毛刺的能見(jiàn)度。平均的方法會(huì)很大程度的消除真隨機(jī)噪聲,能在噪聲中甄別出微小的信號(hào)。

方法2:使用觸發(fā)來(lái)觀察和測(cè)量信號(hào)

如果能夠以除隨機(jī)噪聲源之外的信號(hào)作為觸發(fā)并使用平均,那么所有和此信號(hào)不相關(guān)的噪聲元素都會(huì)被減小或者消除。圖7和圖8展示了這種方法。在圖7中,示波器使用500MHz正弦波作為觸發(fā),并平均64次。紫色的通道是500MHz的觸發(fā)源,在示波器上用另一個(gè)通道測(cè)量。黃色的通道是電源噪聲,把所有和 500MHz信號(hào)不相關(guān)的噪聲元素通過(guò)平均消除。


圖7.示波器觸發(fā)正弦波,并使用平均

圖8是用49.5MHz方波作為觸發(fā)源。圖中只能看到和49.5MHz相關(guān)的噪聲。


圖8.示波器觸發(fā)方波,并使用平均

方法3:使用示波器偏置來(lái)提高動(dòng)態(tài)范圍

在本例中,電源是1.5V直流電壓,噪聲是mV級(jí)別的。你可以在把偏置電壓調(diào)節(jié)到1.5V時(shí)使用100mV/格或者更高的范圍。并且使用更敏感的范圍來(lái)減少示波器自身的噪聲從而精確的測(cè)量。

制作一個(gè)特別的探頭

很多電源都可以驅(qū)動(dòng)50歐姆負(fù)載。1.5V電壓驅(qū)動(dòng)50歐姆負(fù)載只需要3mA電流。這就可以直接使用50歐姆同軸電纜連接到電源,示波器使用50歐姆輸入來(lái)代替10:1的探頭,從而可以更靈敏。也可以使用同軸隔直電容。1:1的探頭很容易制作,如圖9所示,在線末端把外面的金屬殼剝掉,并焊接一個(gè)地線,也可以使用帶彈簧的地。


圖9. 1:1 50歐姆探頭

最終的測(cè)試配置

本配置會(huì)最終實(shí)現(xiàn)下面的目標(biāo):

低噪聲和大偏置范圍最好的信噪比真差分測(cè)量DC響應(yīng)(無(wú)AC耦合)

使用前述的1:1探頭連接到安捷倫N5380A雙SMA探頭前置頭,再連接到1186A探頭放大器,最后連接到示波器。

總結(jié)

要了解示波器和探頭自身到底有多少噪聲。盡量選擇低噪底的示波器來(lái)使測(cè)量更精確。盡量使用差分探頭。

使用探頭的偏置來(lái)增加動(dòng)態(tài)范圍。

對(duì)要測(cè)量的信號(hào)做觸發(fā),通過(guò)平均來(lái)消除不相關(guān)的噪聲。

示波器使用FFT需要考慮的問(wèn)題

大多數(shù)實(shí)時(shí)數(shù)字示波器都帶有FFT功能。示波器在每次觸發(fā)的時(shí)候都會(huì)進(jìn)行有限的采樣,這取決于內(nèi)存大小和采樣速率。FFT并不能識(shí)別信號(hào)的頻率低于示波器采樣窗口的情況。FFT能分析的最低頻率是1/[1/(采樣速率)x(采樣內(nèi)存深度)]。在使用FFT觀測(cè)信號(hào),請(qǐng)先確保內(nèi)存有足夠的采樣深度來(lái)獲得足夠的樣本。例如,如果,開(kāi)關(guān)電源的工作頻率是33KHz,示波器需要采用1/(33KHz)或者30uS的信號(hào)變化。對(duì)于采樣率為20GSa/s的示波器,內(nèi)存中需要存儲(chǔ)600000個(gè)點(diǎn)。

FFT通常是對(duì)屏幕顯示的點(diǎn)做運(yùn)算,所以在測(cè)量低頻的時(shí)候要設(shè)置時(shí)間基準(zhǔn)來(lái)時(shí)所用的內(nèi)存都顯示在屏幕上。

RMS還是P-P?

本文通篇都用的是均方根(RMS)。對(duì)于一個(gè)高斯分布的信號(hào),不會(huì)定義峰峰值(p-p),也無(wú)法重復(fù)測(cè)量,這個(gè)時(shí)候用均方根定義能很好的運(yùn)用。對(duì)一個(gè)高斯概率密度函數(shù)來(lái)說(shuō),均方根等同于標(biāo)準(zhǔn)差,所以統(tǒng)計(jì)表都會(huì)用均方根值而不是峰值來(lái)表示高斯噪聲信號(hào)。如果你加入2個(gè)高斯噪聲,標(biāo)準(zhǔn)差不是直接把各種的標(biāo)準(zhǔn)差相加而是把各自平方之后相加再開(kāi)根號(hào)。

確定性的噪聲元素,可以用均方根或者峰值來(lái)確定的表示。

測(cè)量噪聲的挑戰(zhàn)是如果計(jì)算出通過(guò)線性疊加的確定性噪聲和通過(guò)正交疊加的隨機(jī)抖動(dòng)。本文就講述了如何分離隨機(jī)噪聲和確定性噪聲。

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