力科示波器基礎(chǔ)應(yīng)用系列之一 使用力科示波器測(cè)量噪聲
電路中的每個(gè)電子元器件會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)噪聲。隨機(jī)噪聲的分析需要時(shí)域、頻率、統(tǒng)計(jì)域的工具。力科示波器具有表征隨機(jī)噪聲的能力,該應(yīng)用將主要展示這些功能。
工具
由于單獨(dú)測(cè)量無(wú)法提供之前或下一次測(cè)量的任何信息,隨機(jī)過(guò)程很難量化,只能查看該過(guò)程的累積測(cè)量。Figure 1展示了用于比如噪聲這樣的隨機(jī)過(guò)程的基本測(cè)量工具,最上面的跡線是輸入通道2的幅度時(shí)間曲線。底下的跡線是顯示噪聲隨頻率分布的功率譜密度曲線。再下面的跡線是單獨(dú)的噪聲電壓測(cè)量的直方圖,展示了單獨(dú)測(cè)量的幅值分布。最下面的跡線是通道每1000個(gè)采集點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)方差趨勢(shì),顯示出在多次測(cè)量中測(cè)量值的變化。這些分析功能,結(jié)合測(cè)量參數(shù),提供了噪聲測(cè)量的完整工具。時(shí)域測(cè)量
讓我們從大部分基本測(cè)量開始。Figure 2中我們做了帶寬受限噪聲波形的時(shí)域測(cè)量。通過(guò)使用測(cè)量參數(shù)取得了噪聲信號(hào)特征的一些認(rèn)識(shí)。大多數(shù)有意義的參數(shù)是波形的平均值,標(biāo)準(zhǔn)方差,峰峰值。這些測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)方差,可以描述為交流有效值,被看作成波形的有效值是非常有用的。參數(shù)統(tǒng)計(jì)可顯示平均值,最大值,最小值,標(biāo)準(zhǔn)方差,統(tǒng)計(jì)的測(cè)量值數(shù)量。讀出參數(shù)下的小直方圖稱為histicons,顯示了相關(guān)參數(shù)測(cè)量值的分布。直方圖
噪聲呈高斯分布,平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差用來(lái)描述噪聲的概率密度函數(shù)(pdf)。直方圖提供了測(cè)量參數(shù)分布的簡(jiǎn)單視圖。Figure 3 顯示了采集樣本值的直方圖。該直方圖為用戶提供了帶有被測(cè)過(guò)程的概率密度函數(shù)的估計(jì)。這個(gè)數(shù)據(jù)可以使用直方圖參數(shù)解釋。Figure 3 顯示了3個(gè)直方圖參數(shù),hmean,hsdev,和range,分別是平均值,標(biāo)準(zhǔn)方差,范圍的直方圖分布。直方圖可由單次采樣或多次采樣計(jì)算出來(lái)。這兩種情況都能提供被研究過(guò)程的大量本質(zhì)認(rèn)識(shí)。這個(gè)例子中的偽高斯分布表明信號(hào)源是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程。Figure 4 的直方圖稍有不同。分布的寬度增加了并且有2個(gè)峰。這是由于原本的隨機(jī)噪聲中存在小的正弦分量而引起的。正弦波分布有2個(gè)峰并且2個(gè)混合波形圍繞著構(gòu)成波形的分布。通過(guò)觀察分布的形狀可以了解被測(cè)過(guò)程發(fā)生了什么。在開始任何測(cè)量之前觀察噪聲分布無(wú)疑是一個(gè)好的實(shí)踐。
工具
由于單獨(dú)測(cè)量無(wú)法提供之前或下一次測(cè)量的任何信息,隨機(jī)過(guò)程很難量化,只能查看該過(guò)程的累積測(cè)量。Figure 1展示了用于比如噪聲這樣的隨機(jī)過(guò)程的基本測(cè)量工具,最上面的跡線是輸入通道2的幅度時(shí)間曲線。底下的跡線是顯示噪聲隨頻率分布的功率譜密度曲線。再下面的跡線是單獨(dú)的噪聲電壓測(cè)量的直方圖,展示了單獨(dú)測(cè)量的幅值分布。最下面的跡線是通道每1000個(gè)采集點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)方差趨勢(shì),顯示出在多次測(cè)量中測(cè)量值的變化。這些分析功能,結(jié)合測(cè)量參數(shù),提供了噪聲測(cè)量的完整工具。時(shí)域測(cè)量
讓我們從大部分基本測(cè)量開始。Figure 2中我們做了帶寬受限噪聲波形的時(shí)域測(cè)量。通過(guò)使用測(cè)量參數(shù)取得了噪聲信號(hào)特征的一些認(rèn)識(shí)。大多數(shù)有意義的參數(shù)是波形的平均值,標(biāo)準(zhǔn)方差,峰峰值。這些測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)方差,可以描述為交流有效值,被看作成波形的有效值是非常有用的。參數(shù)統(tǒng)計(jì)可顯示平均值,最大值,最小值,標(biāo)準(zhǔn)方差,統(tǒng)計(jì)的測(cè)量值數(shù)量。讀出參數(shù)下的小直方圖稱為histicons,顯示了相關(guān)參數(shù)測(cè)量值的分布。直方圖
噪聲呈高斯分布,平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差用來(lái)描述噪聲的概率密度函數(shù)(pdf)。直方圖提供了測(cè)量參數(shù)分布的簡(jiǎn)單視圖。Figure 3 顯示了采集樣本值的直方圖。該直方圖為用戶提供了帶有被測(cè)過(guò)程的概率密度函數(shù)的估計(jì)。這個(gè)數(shù)據(jù)可以使用直方圖參數(shù)解釋。Figure 3 顯示了3個(gè)直方圖參數(shù),hmean,hsdev,和range,分別是平均值,標(biāo)準(zhǔn)方差,范圍的直方圖分布。直方圖可由單次采樣或多次采樣計(jì)算出來(lái)。這兩種情況都能提供被研究過(guò)程的大量本質(zhì)認(rèn)識(shí)。這個(gè)例子中的偽高斯分布表明信號(hào)源是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程。Figure 4 的直方圖稍有不同。分布的寬度增加了并且有2個(gè)峰。這是由于原本的隨機(jī)噪聲中存在小的正弦分量而引起的。正弦波分布有2個(gè)峰并且2個(gè)混合波形圍繞著構(gòu)成波形的分布。通過(guò)觀察分布的形狀可以了解被測(cè)過(guò)程發(fā)生了什么。在開始任何測(cè)量之前觀察噪聲分布無(wú)疑是一個(gè)好的實(shí)踐。
評(píng)論