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发布时间: 2018 - 06 - 28
改善噪声系数测量的三个技巧是德科技KEYSIGHT 昨天『噪声系数』又称『噪声因数』是许多接收机和射频系统的关键性能参数噪声系数测量不确定度是实现高良品率和低成本的关键因素“三个技巧”将帮助您在测量低噪声放大器、混频器和变频器的噪声系数性能时,显著改善 测量不确定度提高 良品率 降低 成本   技巧(一)使用噪声系数不确定度计算器进行快速计算不确定度的计算不仅复杂,而且相当耗时。幸运的是,使用计算器可以更简单、更快速地完成此项工作。计算测量不确定度,最快的方式是使用内置有不确定度计算器的信号分析仪,在一键式噪声系数测量应用中经常会用到这种分析仪。不确定度计算器直接在仪器显示屏上报告当前测量的总体不确定度。凭借内置的不确定度计算器X系列噪声系数测量应用软件可以加速并简化测量过程▼   技巧(二)尽量选择不确定度更低的噪声源由于 ENR 不确定度是影响总体测量精度的最大因素,因此对于您的特定应用来说,应该尽量选择不确定度更低的噪声源。是德科技 SNS 系列智能噪声源不仅性能出众,而且可以简化测量设置。当连接到兼容的信号分析仪时,SNS 会自动将存储的校准数据下载到信号分析仪,并补偿温度漂移。比较总体噪声系数测量不确定度结果显示 SNS 比标准噪声源更好▼   技巧(三)使用前置放大器当噪声系数测量系统中使用了信号分析仪时,建议使用前置放大器来改善分析仪的噪声系数。如果 DUT 具有非常高的增益,那么它可以驱动信号分析仪进行压缩。在大多数应用中,包括 DUT 的噪声和增益都很低的情况下,前置放大器都有助于减少测量不确定度。在 DUT 和分析仪之间使用智能前置放大器可以提高噪声系数性能▼使用 X 系列信号分析仪进行高质量的噪声系数测量每个技巧都有助于您降低噪声系数测量的不确...
发布时间: 2018 - 06 - 28
手把手教你:如何应对发射机测试的五大挑战任何无线系统的开发都是很艰巨的任务,会受到严格的限制,并且因为要做出许多权衡而变得更加复杂。要在市场上取得成功,必须不断地提升性能、降低成本和加快上市时间。不管是面向器件、子系统还是整个无线系统,您都会在 RF 测试中遇到非常棘手的难题。为此,本应用指南提供了针对性的解决方案旨在帮您应对以下五大挑战:挑战“1”1.1~确保符合复杂的标准和规范移动数据和语音业务都在持续要求更大的通道容量而无线局域网通常也是如此在开发商们推出各种技术以便满足这些需求的同时每种技术又给发射机测试带来了更多挑战在设置分析仪进行一致性测量时这也同样成为分析仪所面临的挑战!1.2~进行通用和专用标准的测量围绕主要的无线标准信号分析仪可以配备几十种不同的测量应用如下图示例界面:▲ 测量软件可以分屏显示多项测量,从而帮助用户更全面地了解信号质量和特性。在这个 LTE 测量界面中,包括了星座图、检测到的定位信息,帧报告以及总体误差报告。为了优化和便于故障排除,还对不同通道类型的测量结果设置了不同颜色。▲ 在对现代无线系统进行 ACPR/ACLR 测量时,具体设置非常复杂。图中使用了非连续载波聚合,在配置中包含累积 ACLR 时,复杂程度尤为明显。▲ 在这个 WLAN 信号的 OFDM EVM 多项测量显示图中,涵盖了四种迹线信息:EVM 与符号、EVM 与子载波、星座图以及EVM 表格指标在所有的分析仪上:◎  这些软件都采用了一致的、且经是德科技依照相关标准进行了验证的测量算法;◎  当标准出现修订和扩展之后,这些应用软件将会得到同步更新;◎  算法和应用界面都是共享的,因此用户很容易熟悉和上手,可以有效地减少培训和编程时间。挑战“2”对复杂信号进行全面、精确的射频功率测量在开...
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如何了解数字信号频谱和带宽?

日期: 2016-03-06
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要进行数字信号的分析,首要的原因是真实传输的高速数字信号已经远远不是教科书里理想的0/1电平。真实的数字信号传输过程中一定会有一些(甚至很严重的)失真和变形。如下图所示红色是我们期望的理想的数字信号波形,而黄色的则可能是真实的信号波形,可以看到信号上已经由于震荡(通常由于阻抗匹配不好)已经发生了较大变形。其实在高速的情况下这已经是比较好的信号波形了,很多时候信号的波形会比这个更加恶劣。


1.png 

 要进行数字信号的研究,首先要得到真实的数字信号波形,这就涉及到使用的测量仪器问题。观察电信号的波形的最好工具是示波器,当信号速率比较高时,一般所需要的示波器带宽也更高。如果使用的示波器带宽不够,信号里的高频成分会被滤掉,观察到的数字信号也会产生失真。很多数字工程师会习惯用谐波来估算信号带宽,但是这种方法不太准确。


 对于一个理想的方波信号,其上升沿是无限陡的,从频域上看它是由无限多的奇数次谐波构成的,因此一个理想方波可以认为是无限多奇次正弦谐波的叠加。

 

 

2.png

 但是对于真实的数字信号来说,其上升沿不是无限陡,因此其高次谐波的能量会受到限制。比如下图是用同一个时钟源分别产生的50Mhz和250MHz的时钟信号的频谱,我们可以看到虽然输出时钟频率不一样,但是信号的主要频谱能量都集中在5GHz以内,并不见得250MHz的频谱分布就一定比50MHz的大5倍。


3.png

 

对于真实的数据信号来说,其频谱会更加复杂一些。比如伪随机序列(PRBS)码流的频谱的包络是一个Sinc函数。下图是用同一个发射机分别产生的800Mbps和2.5Gbps的PRBS信号的频谱,我们可以看到虽然输出数据速率不一样,但是信号的主要频谱能量都集中在4GHz以内,也并不见得2.5Gbps信号的高频能量就比800Mbps的高很多。


4.png

 

上面的两张图都是借助于频谱仪测量得到的。虽然现代的数字示波器都已经具备了数字FFT的功能可以帮助用户观察信号频谱,但是由于ADC位数和动态范围的限制,频谱仪仍然是对信号能量的频率分布进行分析的最准确的工具,所以数字工程师可以借助于频谱分析仪对被测数字信号的频谱分布进行分析。当没有频谱仪可用时,我们通常根据数字信号的上升时间去估算被测信号的频谱能量。


Maximum signal frequency content = 0.4/fastest rise or fall time (20 - 80%)

Or

Maximum signal frequency content = 0.5/fastest rise or fall time (10 - 90%)

 

  注:历史上有很多根据数字信号的上升时间估算带宽的估算公式,上面提供的公式是对于高速数字信号进行带宽估算最常用的方法。这个公式来源于霍华德先生写的《高速数字设计》这部经典的信号完整性书籍。关于其具体的来源和含义也可以参考本人刚出版的《高速数字接口原理与测试指南》一书。

 

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