电子测量技术(西电版)第7章频域测量技术

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1、第7章 频域测量技术7.1信号频谱分极及频谱分析仪7.2信号的失真度测量7.3线性系统频率特性的测量7.4网络分析仪思考与练习前面我们讨论了信号及测量系统在时域内的有关特征及测量方法,本章将讨论信号及测量系统在频域内的有关特征及测量方法。对许多测量来说,频域测量和时域测量同样重要。例如,在通信技术中,蜂窝无线电系统的载波信号的谐波会干扰工作于同一谐波频率下的其他系统,所以从事通信工程的技术人员常常需要检查蜂窝无线电系统的载波信号的谐波成分。调制在载波上的信息失真也是通信领域内关切的问题之一,如

2、果三阶交调失真分量落在工作频带内,就会影响通信质量。对于这些问题,只能通过频域测量来确定信号的谐波分量。此外,信号的频谱占用情况也正受到越来越多的应用项目的关注,如电子产品的传输频谱宽度必须满足EMI、EMC的相关要求。可见,频域测量在电子测量中占有很重要的地位,对频域测量的原理、方法及应用进行研究具有现实意义。频域测量的两个基本问题是信号的频谱分析和线性系统的频率特性测量。进行频域分析和测量的电子仪器有很多种,其中,频谱分析仪是采用滤波器或傅立叶变换的方法,分析信号中所含的各个频率分量的幅值、

3、功率、能量和相位关系。选频电压表采用调谐滤波的方法,选出并测量信号中感兴趣的频率分量。失真度测量仪则与之相反,采用陷波的方法将信号中基频滤去,测量剩下的各次谐波分量和噪声的大小,以及它们与基频的比值。调制度分析测量是对各种频带的射频信号进行解调,恢复调制信号,测量调制度。调制域分析仪测量信号的频率、相位和信号出现的时间间隔随时间的变化规律。振荡信号源的相位噪声特性用谱密度来表征,因而相位噪声的分析也要用到频谱分析。对网络的分析也是通过信号分析来进行的,因而与信号的频率分析技术密切相关。数字信号处

4、理机是新发展起来的一类分析仪,它采用FFT和数字滤波等数字信号处理技术,对信号进行包括频谱分析在内的多种分析。本章主要介绍信号的频谱分析技术及线性系统的频率特性测量技术,包括频谱分析仪、失真度测量仪、扫频仪及网络分析仪等的测量原理。7.1信号频谱分析及频谱分析仪7.1.1信号频谱分析对于任何一个信号,既可以在时域进行分析和测量来获取各种特征,又可以在频域进行分析和测量来获取各种特征,其中频域分析和测量在电子、通信、生物医学等方面有着非常广泛的应用。一个电信号的特性可以用一个随时间变化的

5、函数f(t)来表示,同时也可以用一个频率f或角频率ω=2πf的函数S(ω)来描述,这两种表示之间的关系在数学上可表示为一对傅立叶变换关系:上述关系可以定性地用图7-1来表示。图7-1信号的时域波形及频域频谱从时域t方向描述的电信号就是我们在示波器上看到的波形f(t),从频域f方向看到的这个信号可表示为一组沿频率轴步进的正弦信号的集合,即S(ω),每一个正弦信号代表这个电信号在频率点所具有的分量值,也称为信号的频谱或频谱分量。频谱是对信号及其特性的频率域描述。一个在时域看来是复杂波形的信

6、号,它的频谱可能是简单的,在时域不容易获取信号的有关信息在频域可能是容易获取的。一般来说,确定性信号存在着傅立叶变换,由它可获得确定的频谱。随机信号只能就某些样本函数的统计特征值作出估算,如均值、方差等,这类信号不存在傅立叶变换,对它们的频谱分析指的是它的功率谱分析。对信号的频域分析主要采用频谱分析仪,频谱分析仪分析和测量一个电信号在频率轴各点频谱分量的分布情况。时域分析主要采用电子示波器,用示波器分析和测量一个电信号在时域的有关特征和信息。实际的频谱分析仪通常只给出幅度谱和功率谱,不直接给出

7、相位信息,因此,如果两个信号内的基波幅度相等,二次谐波幅度也相等,但基波与二次谐波的相位差不等,则用频谱仪测量这两个信号所显示的频谱图没有什么区别,但用示波器观察这两个信号的波形却明显不同。然而频谱仪也有它的特点,例如,一个失真很小的正弦波信号利用示波器观察就很难看出来,一个复杂波形内各频率分量的大小就更难以确定,而用频谱仪就能定量测出很小的频率分量。所以时域分析和频域分析各具特点,各自适用于不同的场合,两者互为补充。7.1.2频谱分析仪的种类频谱分析仪种类繁多,可以从多种角度对它们进行分类

8、。例如,可分为模拟式、数字式、模拟数字混合式;实时型、非实时型;恒带宽分析、恒百分比带宽分析;单通道型、多通道型。按工作频带,还可以分为高频、低频等等。按工作原理,大致可以归为滤波法和计算法两大类。下面就上述几种分类,对各类仪器的特点和应用对象作一简要说明。(1)模拟式频谱仪以模拟滤波器为基础构成,用滤波器来实现信号中各频率成分的分离。所有的早期频谱仪几乎都离不开模拟滤波器。至今,这种方法还在各种频段的频谱仪中广泛使用。数字式频谱仪是以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础而构成的,特别是FFT算法

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