迎接审判吧ლ 嘎嘎FTP
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对信号中的频率分量进行分析是十分重要的,因为他们常常会在设计中引起噪声,一旦超出允许的公差,就可能进而导致器件发生故障功能失常。严重的还可能导致电压尖峰,损坏器件。如果我们在设计的时候没有进行正确的测试,那么上述问题就很可能发生。那么如何对信号进行频率分量的分析呢? 也许大家会认为这个活只有频谱分析仪能干,但实际上示波器也能部分胜任,示波器除了时域分析外,还有一个FFT的功能,就可以用来做这个事。FFT是快速傅里叶变换的缩写。简单的说,FFT其实是一种算法,可以帮助我们对时域信号进行分离,然后再将这些分离的信号转换到频域,此时示波器将从时域转换成频域,显示的是信号幅值与频率之间的关系。 如下gif图所示,可以清楚的看到示波器是如何将信号从时域转换成频域的。【图片】对于FFT的时域频域转换如果不是很了解,可以搜索看下我们之前的文章《浅懂示波器FFT快速傅立叶变换功能及运用》【图片】FFT的菜单栏中,包含FFT运算频谱类型的选择,可以选择线或者分贝来作为幅值分别以V-Hz或dB-Hz被绘制在示波器显示屏上。当FFT开启的时候,可以看到水平轴的时基从时间变成了频率,垂直轴单位变为V或者dB。 频谱类型下方是触发源的选择,这个比较好理解,要对哪个通道进行FFT运算,我们就选哪个通道为源。 源下方是四种不同的FFT窗,分别是矩形窗、哈明窗、布莱克曼窗、汉宁窗。那么为什么FFT会有不同的窗选择呢? 因为FFT算法计算频谱信号采样时,只能得到采样点的信息, 不可能对无限长的信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析,因此忽略了采样间隔中数据信息,这是不可避免的,也称之为栅栏效应。示波器是对有限长度的时间记录进行FFT变换,FFT算法是假设时域波形是不断重复的。这样当周期为整数时,时域波形在开始和结束处波形的幅值相同,波形就不会产生中断。但是,如果时域波形的周期为非整数时,就引起波形开始和结束处的波形幅值不同,从而使连接处产生高频瞬态中断。在频域中,这种效应称为泄漏。因此,为避免泄漏的产生,在原波形上乘以一个窗函数,强制开始和结束处的值为零。 而不同的窗函数采用不同的算法,在不同的情况下有着各自的优势。窗函数会改变频域波形,让频谱形成方便我们观察的样子,但是本质上不会消除频谱泄露,不同的窗函数都有其独特的特性,我们只需要根据测量需要选择即可。【图片】同时,测量时要注意以下几点: 1.由于FFT是一个数学函数,对于数学函数来说处理的数据越多,他就越准确。因此测量的时候,我们要把存储深度打大,时基尽量打大,这样频率分辨率才更高。如下面两张图分别是时基打到200μs和2ms的对比,可以清楚的看到,2ms时基下的FFT效果要好很多。【图片】【图片】但也要注意时域信号长度不是越长越好,因为示波器的存储深度有限,波形记录时间越长,采样率越低,可能导致源波形失真。一般来说,在时域图上最少出现4到8个波形周期的波形时长是比较合适的。 2.具有直流成分或偏差的信号会导致FFT波形成分的错误或偏差,为减少直流成分我们可以选择交流耦合方式。【图片】3.在获取周期性信号时,应使用平均采样模式来降低信号噪音。建议平均数不小于16。【图片】FFT在电子测量中可以帮助找到噪声干扰源,测试滤波器和系统的脉冲响应,抖动分析,谐波功率分析,电磁干扰分析、频率响应分析等。
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