David Akerson, Tektronix
Yakın bir zamanda 5 ve 6 Serisi MSO'lar için Spectrum View adlı yeni bir analiz aracının firmware güncellemesi yayınladık. Buradan, bağımsız zaman ve frekans alanı kontrolleri olan analog kanallarınızın her biri için ,size bir frekans alanı gösterimini nasıl verdiği hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Deneyimli bir osiloskop kullanıcısıysanız, büyük olasılıkla, bir kerede bile olsa osiloskobunuzdaki FFT (fast fourier transform) özelliğini çeşitli ölçülerde kullanmışsınızdır. Bu yazımızda FFT'lerin genel osiloskop görünümü ve Spektrum View görünümünü karşılaştıracağız. Bölüm 2'de ise; Spectrum View'un gerçekte nasıl çalıştığını ve osiloskop kullanıcıları için bu süreçte yepyeni bir spektrum analizi yeteneği geliştirdiği alanları inceleyeceğiz.
Spektrum analizörleri, frekans domainlerindeki sinyalleri görüntülemek için özel olarak tasarlanmış olsalar da, elinizde spektrum analizör bulunmuyor olabilir. Buna karşılık osiloskoplar laboratuvara çok yaygın olup sıkça kullanılır. Bu nedenle mühendisler mümkün olduğunca osiloskoplara güvenme eğilimindedir. Bu da, osiloskopların yıllardır matematik tabanlı FFT'leri (fast fourier transforms) içermesinin en önemli nedenlerinden biridir.
Ancak ne yazık ki, FFT’lerin iki nedenden ötürü kullanımı oldukça zor:
İlk olarak, frekans bölgesi analizi için merkez frekansı, aralık ve çözünürlük bant genişliği (RBW) gibi spektrum analizörü kontrolleri ilgilenilen spektrumun tanımlanmasını kolaylaştırır. Bununla birlikte, çoğu durumda, osiloskop FFT’leri sadece örnekleme hızı, kayıt uzunluğu ve time/div gibi geleneksel kontrolleri destekler, bu da doğru görünüme ulaşmayı zorlaştırır.
İkincisi, FFT'ler analog zaman domain görünümü için kullanılanla aynı işlemci tarafından yönlendirilir. Bu, zaman domaindeki zaman ölçeğini hızlandırmanın frekans domaindeki çözünürlüğü azalttığı anlamına gelir. Sonuç olarak, geleneksel FFT’ler ile her iki alanda da optimize edilmiş görünümler elde etmek neredeyse imkansızdır. Örneğin, aşağıdaki TDS3000’deki ekran görüntüsünde, zaman domain dalga formu açıkça görülür, ancak FFT çözünürlüğü anlamlı ayrıntıları görmek için yetersizdir.
Clock sinyali zaman domaini optimize edilmiş, geleneksel FFT ile elde edilen frekans domaininde ayrıntılar yok
Frekans modülasyonu ayrıntıları aşağıdaki resimde daha yavaş bir zaman ölçeği ayarı ile daha belirgin gösterilir, ancak zaman domain işaretleri artık pratik olarak kullanılamaz durumdadır.
Time domainindeki ayrıntılardan feragat edilerek frekans spektrumu daha detaylı halde görülebilir
Karşılaştırma yoluyla, Spectrum View, bilinen merkez frekansı, span ve RBW kontrollerini kullanarak frekans alanını ayarlama yeteneği sağlar. Ve bu kontroller zaman domaini ölçeklendirmesiyle etkileşime girmediğinden, her iki görünümün de aşağıda gösterildiği gibi bağımsız olarak optimize edilmesi mümkündür.
Spektrum View, aynı ekranda hem zaman hem de frekans domainlerinin optimize edilmesini sağlar.
Ekrandaki göstergeler (spektrum zamanı) dalga formları üzerindeki spektrumun kaynağını gösterir. İki alanı senkronize etme yeteneği, örneğin bir panodaki sinyal aktivitesini EMI emisyonları ile ilişkilendirmek için kullanışlıdır.
Konvansiyonel FFT’de Feragat Edilen Noktalar
Konvansiyonel FFT’lerin karşılaştığı zorluklar kullanım kolaylığının ötesine geçiyor. Mühendisler performanslarını yükseltmek istiyorsa değişimi dikkate almalıdır. Diyelim ki 900 MHz'de bir tonumuz var ve 100 Hz çözünürlükte tonun her iki tarafındaki faz gürültüsünü 50 kHz'e kadar görüntülemek istiyoruz. İdeal olan spektral görünüm aşağıdaki ayarlara sahip olmalıdır:
Merkez frekansı: 900 MHz
Açıklık: 100 kHz
RBW: 100 Hz
Geleneksel FFT osiloskobu ile yatay ölçek, örnekleme oranı ve kayıt uzunluğu ayarları, FFT'nin nasıl çalıştığını belirler ve istenen görünümü elde etmek için hepsi bir bütün olarak düşünülmelidir. Yatay ölçek, elde edilen toplam süreyi belirler. Frekans alanı ise çözünürlüğünüzü belirler. Ne kadar çok zaman edinirseniz, frekans alanında o kadar iyi çözünürlük elde edersiniz.
100 Hz'yi çözmek için en az (1/100 Hz) = 10 ms zamana ihtiyacımız var. Ancak, gerçekte, bu sürenin neredeyse iki katı zaman gerekir. Teoride, FFT'lerin sonsuz uzun sinyallere uygulanması gerekiyordu. Bu mümkün olmadığından, işlemin başlangıç ve bitiş noktaları elde edilen spektrumun süreksizliğini tanımlar. Süreksizlikleri en aza indirmek için, edinilen kaydın bir FFT “penceresine” uyması gerekir. Çoğu FFT penceresi, uçlarının çok düşük ve ortasının yüksek olduğu bir çan ya da Gauss şekline sahiptir, yani spektrum öncelikle elde edilen verinin orta kısmı tarafından yönlendirilmelidir. Her pencere tipinin kendisiyle ilişkilendirilmiş bir sabiti vardır. Bu örnek için, 1.90 faktörlü bir Blackman-Harris pencere tipi kullanmak, 19 ms (10 ms*1.9 = 19 ms) zamana ihtiyaç vardır.
Örnekleme oranı, Fmax = SR / 2 olan spektrumdaki maksimum frekansı belirler. 900 MHz'lik bir sinyal için, en az 1.8 GS / s örnekleme oranına ihtiyacımız vardır. Örnek olarak 5 serisindeki analog örneklemeyi kullanarak, 3.125 GS/S'de (1.8 GS/s'nin üzerindeki ilk örnekleme oranı) örnekleme yapacağız.
Şimdi kayıt uzunluğu belirleyebiliriz. Bu sadece elde edilen Time Acquired örnekleme oranıdır. Bu durumda, 19 ms * 3.125 GS / s = 59.375 Mpoints kayıt uzunluğudur.
Cihaza bağlı olarak, bu kayıt uzunluğu mevcut olmayabilir.
Osiloskop yeterli kayıt uzunluğuna sahip olsa bile, birçok osiloskop, hesaplama açısından yoğun işlem hacmi gerektirdiği için bir FFT'nin maksimum uzunluğunu sınırlar. Örneğin, önceki nesil birçok osiloskop, yaklaşık 2 Mpoints maksimum FFT uzunluğuna sahiptir. 900 MHz sinyalini hala görmek istediğinizi varsayalım (ki bu yüksek örnekleme hızı gerektirir), frekans domaininde 30 kat daha kötü çözünürlükle sonuçlanan istenen sürenin yaklaşık 1 / 30'unu almanız gerekir.
Bu örnekte gösterildiği gibi, istenen bir görüntünün ayarlanması, yatay ölçek, örnekleme hızı ve kayıt uzunluğu arasındaki karmaşık etkileşimler değerlendirme gerektirir. Dahası, sonlu kayıt uzunluğunun gerçeği, istenmeyen bir tavize zorlar ve frekans domaininde iyi çözünürlüğe sahip yüksek frekanslı sinyalleri gözlemlemek, genellikle kullanılamayan veya pahalı ve zaman alıcı olan son derece uzun veri kayıtlarını gerektirir. Her ne kadar bazı spektral analiz paketleri bu FFT alınırken ödün verilen noktaları yönetmeye çalışsa da, bugüne kadarki tüm osiloskop FFT uygulamaları yukarıda açıklanan sınırlamalarla karşı karşıyadır.
Spectrum View'un FFT'lerin dezavantajı olmadan nasıl spektrum analizi sağladığını öğrenmek için bu blog serisinin 2. Bölümüne göz atın.