Moku:Lab频谱分析仪简介、原理与基础设置

频谱分析仪是实验室中最常见的测试测量仪器之一,通常被用来在频域中观测并分析信号。与大多数示波器中内置的快速傅立叶变换(FFT)功能相比,扫频频谱分析仪可以在保持很大的频率范围的同时,得到较高的分辨率。然而,扫频频谱分析仪的测量时间一般也较长。Moku:Lab的频谱分析仪使用了混合方法,既能发挥两种方法的优势,同时保证了较快的测量时间,较高分辨率,以及频率范围。在这个应用指南中,我们将使用Moku:Lab的示波器和频谱分析仪功能向您展示FFT与混合频谱分析仪的区别,并通过模拟信号展示频谱分析仪的几个主要参数对测量的影响。

在频域对信号进行分析在很多情况下可以更好地发现并分离信号与不同噪声。与时域分析相比,频域分析更容易发现噪声,并对系统进行优化,过滤掉不需要的部分。我们平时最常使用的频域时域转换方法为快速傅立叶变换,即FFT算法。这个方法可以方便的将示波器等仪器在时域中采集的信号转换成频域信号。这也是现代大多数数字示波器内置的功能。然而,FFT方法的频率分辨率 (R),与采样率(Fs)和FFT点数(N)的比值成正比。另一方面,受采样定理的限制,FFT的频率范围被采样率所限制。所以,在FFT点数相同的情况下(通常为示波器的内存限制),频率范围越大,分辨率就会越差。

这个特性使得FFT方法很难得到高频信号的细节。在这个应用笔记中,我们将使用一个10 MHz的正弦波作为载波,并以5 kHz的速度对它进行调频,作为模拟信号进行测试(图1)。我们将这个信号叫作FM1。在图2中我们可以看到,当我们用Moku:Lab示波器的FFT功能对FM1进行观察时,这个 ± 5 kHz的两个边带并不能被解析。同时,我们还可以看到好几个叠拼产生的峰。

为了克服FFT方法的限制,Moku:Lab的频谱分析仪首先会将信号与本机振荡器(LO) f1 混频,并将信号降频到接近DC的区间(图3)。关于混频的具体原理,请参考我们发布的有关锁相放大器的视频。之后,频谱分析仪再对这个低频信号进行FFT计算。

如之前我们所讨论的,FFT在较小频率区间时表现最佳。这个混合方法可以使整个测量频率区间的起始点设定为任何值,而非必须为0(纯FFT方法通常从0开始)。整个频谱的任何区间都可以使用一个很小的频率进行观测,而分辨率不再受到最高被测频率的限制。因此,即使在高频,这个方法也可以得到很高的分辨率。比如在图4中,我们使用Moku:Lab的频谱分析仪再次分析信号FM1,所有的边带包括谐波都可以被清晰解析。

在前文中,我们介绍了窄频范围可以得到更精细的分辨率。所以在测量中,在保证能囊括信号频率分布的情况下,我们推荐使用最小的频率范围。

分辨率带宽(RBW)定义了测量最小的频率分辨率。它取决于用来计算FFT的点数,以及窗函数的种类。越小的RBW,频率分辨率也就越好。然而,小的分辨率带宽可能会稍微增加测量所需要的时间。

视频滤波器通过平均测量点相连的像素来取得更光滑的结果。它是一个后处理过程,并不直接影响硬件采集层面的信号处理流程。一个较大的视频滤波器,会产生一个更光滑的频谱,但会降低频谱的分辨率,以及降低较窄信号的峰值。

平均是另一个提高信噪比的方法。它有与视频滤波器类似的效果,但并不降低频谱的分辨率。然而,这个方法只适用于较为稳定的信号采集。