【導讀】上一篇文章中主要介紹了Spectrum View的特性,本文將重點(diǎn)介紹Spectrum View的架構及FFT相關(guān)的基礎內容,包括數字下變頻技術(shù)(DDC)、頻譜泄露效應、時(shí)間窗等內容。

圖1. TEK049平臺和超低噪聲前端TEK061
數字下變頻 (DDC)
基于TEK049/TEK061 創(chuàng )新平臺的Spectrum View頻譜分析功能,采用了數字下變頻技術(shù),得到數字IQ信號后再進(jìn)行FFT,從而保證了頻譜測試的靈活性和快捷性。圖2給出了信號采集和處理架構示意圖,模擬信號經(jīng)過(guò)ADC轉換為數字信號后,時(shí)域和頻域是并行處理的,使得時(shí)域和頻域捕獲時(shí)間可以獨立設置。

圖2. TEK049/TEK061信號采集和分析架構示意圖
數字下變頻廣泛應用于無(wú)線(xiàn)通信系統中,下變頻的過(guò)程如圖3所示,包括數字IQ解調、低通濾波和樣點(diǎn)抽取 (或稱(chēng)為重采樣) 等功能部分。數字IQ解調器的本振頻率與Spectrum View中設置的中心頻率相同,從而完成載波對消得到零中頻信號;低通濾波器用于濾除高階混頻產(chǎn)物,最后經(jīng)過(guò)樣點(diǎn)抽取得到IQ信號。
Spectrum View處理的是數字IQ信號,這也是相對于傳統FFT的一大特色。相對于原始采集信號,IQ信號攜帶的頻率要低很多,對IQ數據重采樣無(wú)需太高采樣率,大大降低了數據量,而捕獲時(shí)間 (SpectrumTime) 又不受影響,即使需要較低的RBW,仍然具有非常高的處理速度。

圖3. 數字下變頻后得到IQ數據

圖4. 對I/Q樣點(diǎn)數據重采樣示意圖
為了便于理解,圖4給出了對I/Q樣點(diǎn)重采樣的示例,假設重采樣率為原始采樣率的1/5,重采樣的過(guò)程就是從5個(gè)原始樣點(diǎn)中抽取一個(gè)樣點(diǎn)的過(guò)程,該過(guò)程并沒(méi)有改變相對時(shí)序關(guān)系,這意味著(zhù)經(jīng)過(guò)樣點(diǎn)抽取后,相同的樣點(diǎn)數目具有更大的Spectrum Time,從而實(shí)現高頻率分辨率。
頻譜泄露 (Spectral Leakage)
FFT變換是在一定假設下完成的,即認為被處理的信號是周期性的。圖5給出了一正弦信號的采集樣點(diǎn)波形,如果對Frame 1作FFT運算,則會(huì )對其進(jìn)行周期擴展。顯然,在周期擴展的時(shí)候,造成了樣點(diǎn)的不連續,樣點(diǎn)不連續等同于相位不連續,這將導致產(chǎn)生額外的頻率成分,該現象稱(chēng)為頻譜泄露。
頻譜泄露產(chǎn)生了原本信號中并不包含的頻率成分,如圖6所示,信號的頻率本應只在虛線(xiàn)位置,但由于樣點(diǎn)不連續,FFT之后導致產(chǎn)生了諸多頻率點(diǎn),如圖所示的實(shí)線(xiàn)位置。頻譜泄露會(huì )擾亂測試,尤其在觀(guān)測小信號時(shí),較強的頻譜泄露成分可能淹沒(méi)比較微弱的信號。
如何避免或者降低頻譜泄露呢?這就需要使用下文介紹的時(shí)間窗 (Window) 技術(shù)。

圖5. 正弦信號采集樣點(diǎn)(上)和Frame 1周期擴展波形(下)

圖6. 樣點(diǎn)不連續導致頻率泄露
時(shí)間窗 (Window)
如果能夠消除樣點(diǎn)不連續,就可以消除頻譜泄露。為了實(shí)現這一點(diǎn),需要引入時(shí)間窗 (Window),時(shí)間窗包含的樣點(diǎn)數目與信號相同,而且兩端的樣點(diǎn)值通常為0。在FFT之前,時(shí)間窗與波形相乘,周期擴展后可以保證樣點(diǎn)的連續性。

圖7. 引入時(shí)間窗(Kaiser Window)降低了樣點(diǎn)不連續
時(shí)間窗相當于一個(gè)濾波器,不同的時(shí)間窗具有不同的頻響特性,比如邊帶抑制、矩形因子等,相應的幅度測試精度也不同。雖然基于FFT的頻譜分析中沒(méi)有IF filter,但是依然有RBW的概念,時(shí)間窗就決定了RBW的形狀和大小。
常見(jiàn)的時(shí)間窗類(lèi)型包括:Kaiser、Rectangular、Hamming、Hanning、Blackman-Harris、Flat-Top等。作為示例,圖8給出了Kaiser時(shí)間窗的時(shí)域波形及幅頻響應,其中幅頻響應的3dB帶寬即為RBW。
RBW稱(chēng)為分辨率帶寬,決定了頻率分辨率,RBW越小,分辨率越高。RBW與時(shí)間窗寬度 (即SpectrumTime) 成反比,但即使時(shí)間窗寬度相同,不同的時(shí)間窗類(lèi)型對應的RBW也不同,存在一個(gè)因子k,并滿(mǎn)足如下關(guān)系:

表格1給出了不同時(shí)間窗類(lèi)型對應的比例因子 (Window Factor)。

圖8. Kaiser Window (β=16.7)的時(shí)域波形(左)和幅頻響應(右)
表1. 不同時(shí)間窗對應的窗口因子

Spectrum View支持多種時(shí)間窗,那么測試時(shí)如何選擇時(shí)間窗呢?
不同類(lèi)型時(shí)間窗的應用場(chǎng)合也不相同,應根據待測信號的特點(diǎn)加以選擇。表格2分別從頻譜泄露、幅度測試精度及頻率分辨率三個(gè)方面加以對比。值得一提的是,除了Rectangular時(shí)間窗,其它窗口類(lèi)型均適用于寬帶調制、寬帶噪聲信號的頻譜測試。
表2. 不同時(shí)間窗的特點(diǎn)及應用場(chǎng)景

小結
文中介紹得Spectrum View功能,側重描述了所采用的數字下變頻技術(shù)及其相對于示波器傳統FFT測試頻譜的優(yōu)勢。對于FFT過(guò)程中可能遇到的頻譜泄露效應,為什么采用時(shí)間窗可以進(jìn)行規避或減弱,時(shí)間窗與分辨率帶寬RBW有什么關(guān)系,以及測試不同的信號時(shí),應該如何選擇時(shí)間窗,這些內容文中都有所描述。通過(guò)文中的介紹,可以使用戶(hù)更好地理解和掌握Spectrum View的應用。
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