示波器可用于EMI排查吗？设置并进入捕获状态(第4部分)

        本文是关于EMI排查系列文章的第4部分。这一次，我们将探讨用示波器捕获EMI时用到的一些技术。
正如任何其他电子信号一样，示波器根据信号特征进行触发捕获并做进一步分析十分有用——在捕获电磁干扰方面情况大致相同。然而，考虑到EMI的特征，其捕获技术有些不同于捕获常规电子信号所使用的技术，会更具挑战性。
下面是一些用于EMI排查的推荐设置。
充分利用示波器模数转换器(ADC)的动态范围。核查所捕获时域信号的垂直档位，通常需要在1~5mV/格的范围。确保ADC得到充分利用同时避免信号削波，因为这些将纳入FFT计算。不恰当的设置可能会导致数十分贝的频谱测量差异。
测量前设置适当的分辨率带宽(RBW)和频跨。例如，100kHz到1MHz的RBW一般用于测量30MHz跨距的辐射发射；观察电源相关信号(如开关电源(SMPS))的EMI通常不超过30MHz。测量前找到合适的RBW和频跨将大大节省您的EMI排查时间。但是，请注意，较高的RBW设置需要较多的采样点和较长的记录长度。


图1：采用4项检测方式观察EMI ---包络(红色迹线)、平均值(黑色迹线)，有效值RMS(白色迹线)和带灰度等级的样本采集。

在一或两条采集和触发路径上使用低通滤波器是必要的。抑制不相关高频噪声时滤波器特别管用。触发路径上的低通滤波器仅抑制高频噪声，并将处理后的波形用于触发判定，而同时保留的未被滤除的信号被捕获并测量。当需要触发信号叠加有干扰，难以触发时，这样做特别有用。
适时更换采集检波器。选用包络、平均值还是RMS值检波器？这就取决于您试图捕获的辐射类型。峰值检测，它相当于射频仪器的最大保持，能够在扫描被测设备(DUT)的同时让您获得一个快速的浏览。


表：针对不同的测量类型推荐不同的窗函数。




图2：不同窗函数及它们的主瓣和旁瓣衰减曲线。

为频谱选择最佳窗函数。不同的窗函数有不同的频率分辨率、幅度分辨率、主瓣电平和旁瓣衰减，因此不是所有窗函数都推荐用于EMI测量。首先，避免使用矩形窗函数，因为由于它容易导致频谱泄露，只在非常罕见情况这种窗函数的使用才或许有意义。其他都还行，但Gaussian最适合EMI排查，因为真实的EMI滤波器也具有Gaussian形状。
【系列文章】

示波器可用于电磁干扰(EMI)排查？真的吗？(第1部分)
示波器可用于电磁干扰(EMI)排查？仍然不够确定？(第2部分)
使用探头定位近场EMI故障点(第3部分)
示波器可用于EMI排查吗？使用多个FFT(第5部分)
EMI排查：预一致性的重要性(第6部分)


       
采用触发和模板违规进行捕获。
正确设置示波器后，现在让我们来看一看捕获干扰进行分析的一些方法。使用频谱分析仪或EMI测试接收机，您通常启用最大保持来观察干扰。然而，这些仪器无法一阵见血地进行干扰定位，因为它们不捕获违规信号。
下例中给出一些使用RTO示波器捕获这些间歇EMI的有用技术。
1、当您想把在时域捕获的事件与FFT结果联系起来时，对时域信号触发。如果时域波形具备明显特征能够直接用时域方法进行触发，这将是十分便利的。随着今天的示波器ADC有效位数(ENOB)达到7位以上，并提供改善的触发灵敏度，使用时域事件是实现与FFT中事件相关联的最简单方法。


图3：时域触发给您一个与上面看到的一致的宽带干扰捕获。

2、对协议和数字通道触发。通常情况，电磁干扰是由像SPI、I2C、CAN或LIN这样的通信信号引入的。工作在TTL电平上的重复串行数据模式很容易导致EMI在整个印刷电路板(PCB)上传播。然而，这样的控制信号可以通过接通或断开特定的功能或组件使被测设备工作在不同状态，而这些功能或组件往往又能够诱发EMI问题。使用示波器，您可以对特定总线信号的状态和逻辑进行触发，以观察可重复的辐射。


图4：采用设置为4的DLC，在标识符0630ABCDH上的进行的CAN协议触发。您能够轻松观察到由此通信总线引入的EMI。您可以用选通FFT确定此干扰是否由该通信信号引起，以作进一步分析。

3、对时域/频域信号设置模板违规捕获。为进一步分析而需要捕获特定干扰信号时，可用模板违规捕获技术实现。每当信号的任意一部分进入到用户定义的模板区域，示波器能够设置停止采集或用蜂鸣声警告用户，以便工程师能够据此进行相应分析。


图5：模板违规捕获。注意，您在时域和频域都可以使用模板违规。

与射频仪器相比的关键不同是示波器将干扰信号的时域波形均存在存储器中，并且之后可用于FFT的后期处理分析。已捕获的保存在存储器中的信号，也可采用目前已在大多数示波器中普遍使用的历史模式，让用户可以回顾并将信号与过去采集的波形进行比较。
捕获干扰不仅限于讨论的例子。总有不止一种解决问题的方法，多在适当设置上用心并充分利用示波器的各种功能，您在干扰捕获方面会有一个良好开端。
一旦您知道如何隔离干扰事件，下一步是分析它的特征和发现产生它的根源。
【系列文章】

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