巧用示波器頻域方法分析電源噪聲

電源噪聲是電磁干擾的一種，其傳導(dǎo)噪聲的頻譜大致為10kHz~30MHz，最高可達(dá)150MHz。電源噪聲，特別是瞬態(tài)噪聲干擾，其上升速度快、持續(xù)時間短、電壓振幅度高、隨機性強，對微機和數(shù)字電路易產(chǎn)生嚴(yán)重干擾。

示波器頻域分析在電源調(diào)試的應(yīng)用

本文談到這么多年來最受關(guān)注的電源噪聲測量問題，有最實用的經(jīng)驗總結(jié)，有實測案例佐證，有仿真分析相結(jié)合。

在電源噪聲的分析過程中，比較經(jīng)典的方法是使用示波器觀察電源噪聲波形并測量其幅值，據(jù)此判斷電源噪聲的來源。但是隨著數(shù)字器件的電壓逐步降低、電流逐步升高，電源設(shè)計難度增大，需要使用更加有效的測試手段來評估電源噪聲。本文是使用頻域方法分析電源噪聲的一個案例，在觀察時域波形無法定位故障時，通過FFT(快速傅立葉變換)方法進(jìn)行時頻轉(zhuǎn)換，將時域電源噪聲波形轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行分析。電路調(diào)試時，從時域和頻域兩個角度分別來查看信號特征，可以有效地加速調(diào)試進(jìn)程。

在單板調(diào)試過程中發(fā)現(xiàn)一個網(wǎng)絡(luò)的電源噪聲達(dá)到80mv，已經(jīng)超過器件要求，為了保證器件能夠穩(wěn)定工作必須降低該電源噪聲。

在調(diào)試該故障前先回顧下電源噪聲抑制的原理。如下圖所示，電源分配網(wǎng)絡(luò)中不同的頻段由不同的元件來抑制噪聲，去耦元件包含電源調(diào)整模塊(VRM)、去耦電容、PCB電源地平面對、器件封裝和芯片。VRM包含電源芯片及外圍的輸出電容，大約作用于DC到低頻段(100K左右)，其等效模型是一個電阻和一個電感組成的二元件模型。去耦電容最好使用多個數(shù)量級容值的電容配合使用，充分覆蓋中頻段(數(shù)10K到100M左右)。由于布線電感和封裝電感的存在，即時大量堆砌去耦電容也難以在更高頻起到作用。PCB電源地平面對形成了一個平板電容，也具有去耦作用，大約作用在數(shù)十兆。芯片封裝和芯片負(fù)責(zé)高頻段(100M以上)，目前的高端器件一般會在封裝上增加去耦電容，此時PCB上的去耦范圍可以降低到數(shù)十兆甚至幾兆。因此，在電流負(fù)載不變的情況下，我們只要判斷出電壓噪聲出現(xiàn)在哪個頻段，那么針對這個頻段所對應(yīng)的去耦元件進(jìn)行優(yōu)化即可。在兩個去耦元件的相鄰頻段時兩個去耦元件會配合作用，所以在分析去耦元件臨界點時相鄰頻段的去耦元件也要同時納入考慮。

根據(jù)傳統(tǒng)電源調(diào)試經(jīng)驗，首先在該網(wǎng)絡(luò)上增加了一些去耦電容，增加電源網(wǎng)絡(luò)的阻抗余量，保證在中頻段的電源網(wǎng)絡(luò)阻抗都能滿足該應(yīng)用場景的需求。結(jié)果紋波僅降低幾mV，改善微乎其微。產(chǎn)生這個結(jié)果有幾個可能：1、噪聲處在低頻，并不在這些去耦電容起作用的范圍內(nèi);2、增加電容影響了電源調(diào)節(jié)器VRM的環(huán)路特征，電容帶來的阻抗降低與VRM的惡化抵消了。帶著這個疑問，我們考慮使用示波器的頻域分析功能來查看電源噪聲的頻譜特性，定位問題根源。

示波器的頻域分析功能是通過傅立葉變換實現(xiàn)的，傅立葉變換的實質(zhì)是任何時域的序列都可以表示為不同頻率的正弦波信號的無限疊加。我們分析這些正弦波的頻率、幅值和相位信息，就是將時域信號切換到頻域的分析方法。數(shù)字示波器采樣到的序列是離散序列，所以我們在分析中最常用的是快速傅立葉變換(FFT)。FFT算法是對離散傅立葉變換(DFT)算法優(yōu)化而來，運算量減少了幾個數(shù)量級，并且需要運算的點數(shù)越多，運算量節(jié)約越大。

示波器捕獲的噪聲波形進(jìn)行FFT變換，有幾個關(guān)鍵點需要注意。

1、根據(jù)耐奎斯特抽樣定律，變換之后的頻譜展寬(Span)對應(yīng)與原始信號的采樣率的1/2，如果原始信號的采樣率為1GS/s，則FFT之后的頻譜展寬最多是500MHz;

2、變換之后的頻率分辨率(RBW Resolution Bandwidth)對應(yīng)于采樣時間的倒數(shù)，如果采樣時間為10mS，則對應(yīng)的頻率分辨率為100Hz;

3、頻譜泄漏，即信號頻譜中各譜線之間相互干擾，能量較低的譜線容易被臨近的高能量譜線的泄漏所淹沒。避免頻譜泄漏可以盡量采集速率與信號頻率同步，延長采集信號時間及使用適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)。