打破传统 巧用示波器实现多域信号测量

　　接触过嵌入式系统开发的朋友们一定遇到过这样的问题，嵌入式系统往往需要同时对时域和频域当中的很多个信号进行检测，而依靠传统的方法是完全无法做到的，这时我们就需要数字示波器的帮助。其实基带数字信号、射频信号和模拟信号都是有相互关联和依存的关系的，但是传统的方法无法描述它们之间的关系。而这些问题都可以通过数字示波器来解决，不仅方便了设计，还节省了大量的时间和精力。

　　本文使用了拥有多模拟通道和数字通道的示波器来进行讲解，将介绍如何利用该示波器查看和调试系统中的不同信号，以及使得该系统可以正常工作的大量关键因素。
　　
　　傅立叶变换
　　
　　在示波器当中，对信号的幅值进行捕捉并不是最重要的，由于信号都是与时间和幅值有关的函数，所以重要的是，要知道捕捉信号如何随时间而变化。傅立叶变换是将时域函数变换成频域频谱的主要技术。该变换可以为某个时域波形中采样的信号给出时间点的频谱快照。它使得瞬时频谱可以测量，从而可以测量某个信号在任何时刻的频率分量。据此，可以观察频谱随时间而发生的变化，了解什么时候存在干扰以及什么时候不存在干扰，时域事件和频域事件之间是如何关联的。
　　
　　在离散傅立叶（DFT）变换中，一定数量时域信号样点被转换成频率样点，每一个频率样点都由时域样点通过算法函数计算得出。快速傅立叶(FFT)变换是一种实现离散变换的高效方法。可以将一定数量的离散采样变换至频域。示波器通常利用快速傅立叶变换的采样技术，将时域采样变换至频域。
　　
　　值得注意的是，目前很多示波器在对快速傅立叶变换进行实现时，都存在一个极限问题。尽管人们只对一部分频率范围感兴趣。但是，FFT的计算过程是针对整个采样信息进行的。这种计算方法效率低下，使得整个过程速度较慢。数字下变频(DDC)解决了这一问题，其方法是将目标频带宽度下变频至基带，并以较低采样率对其重新采样，实现了在小得多的记录长度上进行快速傅立叶变换。因此，其计算速度更快、更加接近实时性能，也具备更高灵活性。这种灵活性通常可以转变成多域调试应用中所要求的功能。除此之外，由于实际变换是在基带频率上完成的，因此，这种方法还可以实现过采样的优点。这进一步改善了在目标频带宽度上的信噪比。
　　
　　由于FFT频谱产生于原始的时域信号，因此通过对同一信号进行时间和频率上的分析，可以获得大量的有用信息。某个信号在时域中可能是稳定和正确的，在频域分析时可以发现噪声变大、未知的杂散信号以及其他在时域分析中不易发现的异常事件。在某些示波器上还可以使用时域选通分析功能。借助该功能，可以实现更强大的检测功能。通过选通方式进行FFT变换或者限制在某个时间记录的特定位置作FFT，可以在指定的时间点观察傅立叶变换，从而有助于确定产生问题的时间点。获得干扰信号的周期或频率之后，可以更加准确、快速排除差错或者故障。
　　
　　这里有一点需要说明，在对频谱进行分析时，不要将其束缚在固定的通道上进行。因为在某些情况下，事件可能影响多个通道的信号，对多个通道同时进行频谱分析可以提供更多的测试信息。如在时间上相互关联的被干扰信号和干扰信号的频谱分析视图可以为问题分析提供有力证据。
　　
　　动态范围
　　
　　如果想要实现采用FFT的信号来进行分析，就一定要掌握示波器的动态范围。高动态范围、无杂散信号等特点。对于正确地进行时域采样并将其转换至频域至关重要。示波器的动态范围不可避免地取决于示波器模数转换器(ADC)的性能及其有效位数(ENOB)。有效位数越多，动态范围越高，信噪比(SNR)越大，精度越好。理想ADC可以将给定电压转换至2K个量化等级之一。其中，对于8位ADC，K为8，其对应的量化等级有256个。然而，ADC存在偏置误差、增益误差、非线性误差、噪声等这些问题，这些均会影响其动态范围，从而，使得其有效位数由8位降至4至7位之间的某个值。此外，示波器也不仅仅只包括一个模数转换器，它还有前端放大器和滤波器等，这些组件都会带来噪声，进一步劣化总体ENOB。因此，为了实现可测量动态范围的最大化，必须综合考虑整个信号采样链上的全部组件。
　　
　　大量示波器采用多个低速ADC的交织采样技术实现高采样率。但是，这种方法会带来交织杂散信号，以及与整个采样系统中速度最低的ADC的采样率相关的频率分量。这些频率分量及其能量进入仪器后，会形成更强、更多的杂散信号，使得针对精确频谱信息的测量更加困难。了解频率信号采样通道的无杂散动态范围，可以有助于获得理想的测量结果。
　　
　　最后需要指出的是，整体灵敏度或者模拟前端放大器的增益倍数，对于频谱分析通道处理小信号(例如，