扩展示波器用途的十大技巧

发布者:cocolang最新更新时间:2014-09-12 来源: ednchina关键字:示波器  频率响应测试  滤波器  解调  功率谱密度 手机看文章 扫描二维码
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目前的中档示波器具有的功能实际上比大多数工程师曾用过的要多。本文总结了十个可能令你惊奇的示波器应用。其中任何一个应用你都会发现非常有用。

使用示波器的快速边沿功能和数学运算实现频率响应测试

频率响应测量需要具有平坦频谱的信号源。通过将示波器的快速边沿测试信号用作阶跃信号源,再利用示波器的衍生功能就可以得到待测设备的脉冲响应。然后运用快速傅里叶变换(FFT)功能获得频率响应。图1显示了获得输入信号的频率响应和37MHz低通滤波器的频率响应的过程步骤。

图1:先将快速边沿测试信号加到滤波器的输入端(左上),然后用滤波器输出(右上曲线)对它进行微分(右中),最后求FFT的平均值(下右),就可以得到滤波器的频率响应。左下边曲线中的频谱展示了微分过的阶跃输入信号的频率平坦度。
图1:先将快速边沿测试信号加到滤波器的输入端(左上),然后用滤波器输出(右上曲线)对它进行微分(右中),最后求FFT的平均值(下右),就可以得到滤波器的频率响应。左下边曲线中的频谱展示了微分过的阶跃输入信号的频率平坦度。

快速边沿测试信号的上升时间约为800ps,带宽约为400MHz,比这次测量的100MHz范围大得多。

使用示波器的低通数字滤波器对输入信号进行高通滤波

如果你的示波器能够利用诸如增强分辨率(ERES)数学函数等功能对信号进行低通滤波,那么你就能对同样的信号进行高通滤波。注意,只有你能访问数字低通滤波器的输入和输出端时这个功能才能实现。图2显示了具体实现过程。

图2:从输入信号(C1,顶部曲线)中减去低通滤波后的波形(中间F1曲线)形成的信号就具有高通特性,如数学曲线F2(底部曲线)的频谱所示。
图2:从输入信号(C1,顶部曲线)中减去低通滤波后的波形(中间F1曲线)形成的信号就具有高通特性,如数学曲线F2(底部曲线)的频谱所示。

输入信号曲线C1是一个很窄的脉冲。数学曲线F1(中心曲线)使用示波器的ERES数字滤波器对C1信号进行滤波。从输入信号中减去滤波器曲线后形成的信号就只有较高频率的成分。曲线F2执行减法操作,同时完成高通信号的FFT,因此你能看到高通特性。低通响应跌至最大响应0.293处的频率就是高通滤波器的-3dB点。

只对具有特定形状或测量参数的信号进行平均

能够根据波形模板或参数化测量提供通过/失败测试、并能将满足通过/失败标准的波形存储到内存中的示波器可以有选择地将这些波形加入到示波器的平均功能中。要启用这项功能,首先要根据波形模板和/或处于目标极限内的测量参数输入通过/失败标准。针对通过的测试,要将波形存储到内部的存储器中。启动平均功能对该内存中的内容进行平均。结果是只有满足测试标准的波形才会加到平均内容中。图3显示了这样一个完整的过程。

图3:只对波形模板中包含的那些波形进行有选择的平均。通道1曲线(C1)与模板不匹配,红色圆圈指出了位于模板外的区域。最终接受的曲线被存储在内存曲线M1中,整个曲线都位于模板之内。数学曲线F1显示的累加平均曲线只是将落入模板中的波形进行了平均累加。
图3:只对波形模板中包含的那些波形进行有选择的平均。通道1曲线(C1)与模板不匹配,红色圆圈指出了位于模板外的区域。最终接受的曲线被存储在内存曲线M1中,整个曲线都位于模板之内。数学曲线F1显示的累加平均曲线只是将落入模板中的波形进行了平均累加。

通过/失败测试是通过完全落入模板内的波形(蓝色显示)的一种测试。满足通过标准的波形被存储在内存M1中,并增加到功能曲线F1中的平均曲线中。不满足标准的波形会被丢弃,永远不会出现在平均曲线中。

通过使用排它型触发器只捕获异常事件来寻找间歇性事件

智能或先进的触发器可以根据宽度、周期或占空比等选定的波形特征进行触发。有几家制造商的产品还能根据处于范围之内或范围之外的智能触发事件进行触发。这种触发器就是排它型触发器,它可以用来只对异常事件进行触发,如图4所示。在这个例子中,示波器被设置为只对宽度超过48±0.8ns的脉冲进行触发。在遇到宽度为52.6ns的大脉冲发生之前这种触发器是不会触发的。因为示波器只对宽度超过标称值为48ns的脉冲进行触发,因此不存在刷新速率的问题。平时它就处于“等待”状态,直到异常脉冲宽度出现。

图4:只对脉冲宽度超过48±0.8ns范围的脉冲触发的排它型触发器。因此示波器只在遇到52.6ns的大脉冲时才被触发,所有正常的48ns宽度脉冲都被示波器所忽略。
图4:只对脉冲宽度超过48±0.8ns范围的脉冲触发的排它型触发器。因此示波器只在遇到52.6ns的大脉冲时才被触发,所有正常的48ns宽度脉冲都被示波器所忽略。

将趋势函数和触发器延时用作自定时数据记录器

趋势图是按采集的顺序显示的被测参数值图形。图5就是这样一个例子。例子中采用灵敏度为39 μV /℃的热探头测量振荡器的内部温度。与此同时获得在单个周期内得出的频率。每个趋势中的100次测量都是经过100次采集得到的。触发源是振荡器的输出。正常情况下这会导致示波器以其标称刷新率进行触发。为了防止发生这种现象,并且在两次测量之间设置已知的延时,可以使用触发器延时功能。使用触发器延时功能可以将两次采集之间的时间设为10秒,因此总的测量间隔是1000秒。再用参数化数学调整函数将温度传感器的电压读数转换为摄氏度。 [page]

图5:在1000秒时间内采集到的内部温度(曲线F2)和振荡器输出频率(曲线F1)的趋势图,它反映了振荡器的热响应特性。
图5:在1000秒时间内采集到的内部温度(曲线F2)和振荡器输出频率(曲线F1)的趋势图,它反映了振荡器的热响应特性。

解调幅度调制信号

幅度调制(调幅)信号的包络检测方法需要对信号进行峰值检测。峰值检测可以通过整合绝对值数学函数和这种示波器中称被增强分辨率(ERES)的数字低通滤波器来实现。这样能使精确地提取调制包络形状变得非常容易。图6显示了一个例子。左上边的曲线是待采集的调幅信号。绝对值数学函数的应用如左下边的曲线所示,绝对值提供全波整流效果。

图6:从调幅信号中提取调制包络的步骤。绝对值用于‘检测’信号。ERES滤波可以消除高频载波,从而产生干净的调制包络。
图6:从调幅信号中提取调制包络的步骤。绝对值用于‘检测’信号。ERES滤波可以消除高频载波,从而产生干净的调制包络。

稀疏函数和ERES函数组合用于对绝对值进行低通滤波,形成如右上边曲线所示的调制包络。

稀疏函数能够有选择地减少采集波形的采样率,因此有助于设定作为采样率函数的ERES低通滤波器的截止频率。低通滤波器的截止频率必须远小于载波频率。

右下方格子中的曲线是输入调幅信号的覆盖缩放曲线,提取出的包络显示了该过程的保真性。接下来就可以直接对提取出的包络进行测量和进一步分析。

检测频率、相位和脉宽调制的信号

许多中档示波器都具有轨迹或时间趋势功能,可以根据被测时序参数的周期性变化产生波形。轨迹功能在时间上与源波形是同步的,因此很容易将频率、宽度或相位的变化与源波形关联在一起。这样就提供了解调调频(FM)、调相(PM)或脉宽调制(PWM)信号的一种方法。图7显示了使用时间间隔误差(TIE)参数的轨迹解调调相(PM)波形的一个例子。

图7:使用TIE参数轨迹可以绘制出PM波形每个周期的瞬时相位与时间的关系图,从而实现对调相信号的解调。
图7:使用TIE参数轨迹可以绘制出PM波形每个周期的瞬时相位与时间的关系图,从而实现对调相信号的解调。

TIE是跨越波形的阈值与跨越理想位置的阈值之间的时间差。实际上它就是信号的瞬时相位。因此TIE轨迹显示了载波相位的周期性变化,可以用来产生相位变化在时间上与原始调制载波同步的波形。图中的垂直刻度是时间单位,通过简单的调整操作很容易转换为相位。同样,频率参数轨迹可以显示调频载波的调制信号,脉冲宽度轨迹可以产生PWM解调。

向示波器的快速傅里叶变换增加“最大值保持”功能

频谱分析仪提供的峰值或‘最大值’保持功能在扫正弦频率响应测量时非常有用。大多数示波器的FFT没有提供这个功能,但它们提供最高或最大数学函数,与FFT结合起来就可以保持FFT中每个频率单元点发生的最大幅度。图8提供了该功能的一个例子。

图8:红色曲线F2(中心)显示了扫频正弦波FFT中的每个频率的峰值或最大值。曲线F1(底部)是没有应用最高或最大值的FFT。F2描述符盒子显示了最高功能的设置。
图8:红色曲线F2(中心)显示了扫频正弦波FFT中的每个频率的峰值或最大值。曲线F1(底部)是没有应用最高或最大值的FFT。F2描述符盒子显示了最高功能的设置。

当输入正弦波在整个频率范围内扫描时,曲线F2中显示的最高(或最大)函数将保持FFT中每个频率单元点的峰值幅度,因此允许用户看到每个频点的最大响应。

计算单位为V2/Hz的波形功率谱密度

示波器FFT用对数形式的dBm和dBm/Hz为单位分别显示功率谱和功率谱密度(PSD)。而诸如噪声分析等应用要求采用V2/Hz 或V/√ Hz等线性单位的功率谱密度。通过使用少量的FFT和重新调整数学函数运算就可以完成线性刻度的功率谱密度测量。图9显示了这种测量的FFT设置。FFT输出类型被设为平方量级,以便用垂直单位V2显示FFT。转换到功率谱密度要求FFT归一化为FFT的有效分辨率带宽,也即分辨率带宽(Δf)和所选加权函数的有效噪声带宽ENBW的乘积,详见图9中FFT设置的报告。

图9:曲线C1是捕获到的频带受限的噪声信号。曲线F3是线性垂直刻度单位为V<sup>2</sup>/Hz的功率谱密度。参数P7读取功率谱密度曲线下方的面积,并与时间波形的均方值进行比较,后者是以参数P8中的曲线C1的标准偏差平方值计算的。
图9:曲线C1是捕获到的频带受限的噪声信号。曲线F3是线性垂直刻度单位为V2/Hz的功率谱密度。参数P7读取功率谱密度曲线下方的面积,并与时间波形的均方值进行比较,后者是以参数P8中的曲线C1的标准偏差平方值计算的。

这种示波器将FFT读作峰值,因此我们还必须将这个值转换回均方值,这意味着将所有幅度值除以2。归一化是用重新调整数学函数完成的,在本例中是将每个FFT幅度值乘以5×10-6。结果曲线如图9中的F3所示,读取的功率谱密度的单位是V2/Hz。参数P2是输入波形C1的标准偏差。这个值在参数P8中进行了平方,是输入信号的均方幅度。参数P7读出功率谱密度曲线(F3)下方的面积为23.3 mV2。它也报告均方幅度——在本例中从FFT得出的值为23.28 mV2,用于确认这个过程。

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