Принципы построения анализаторов спектра

Все приборы, применяемые для анализа спектра сигналов, можно условно разделить на аналоговые и цифровые (рис. 46).

Рис. 46. Виды анализаторов спектра

Они различаются как принципами построения, так и характеристиками. Несмотря на многие достоинства и возможности цифровых анализаторов, возросшие вследствие введения в состав прибора микропроцессоров, аналоговые анализаторы все еще находят широкое применение. Они сохраняют свои позиции особенно в верхней части высокочастотного диапазона и СВЧ. Но такие анализаторы в современном исполнении, как правило, содержат и цифровые устройства.

Экспериментальный анализ спектров осуществляется различными методами. В аналоговых анализаторах преимущественно воплощен один из трех методов: фильтрации, дисперсионный или рециркуляционный.

Метод фильтрации, способы анализа

Этот метод наиболее широко используется в аналоговых анализаторах. Основной элемент прибора– полосовой фильтр с узкой полосой пропускания, служащий для выделения отдельных частотных составляющих или узких участков исследуемого спектра.

Возможны два основных способа анализа сигналов методом фильтрации:

1. одновременный (параллельный);

2. последовательный.

Одновременный анализ осуществляется с помощью совокупности узкополосных фильтров с идентичными АЧХ, каждый из которых настроен на определенную частоту. При одновременном воздействии исследуемого сигнала на все фильтры, каждый из них выделяет соответствующую его настройке составляющую спектра.

На рис. 47, 47а показана структурная схема параллельного анализатора и диаграммы, поясняющие его работу.

Ф – фильтр;

Д – детектор;

РУ – регистрирующее устройство

Рис. 47. Структурная схема параллельного анализатора спектра

Рис. 47а. Временные диаграммы работы параллельного анализатора спектра: а – спектр исходного сигнала; б – АЧХ фильтра; в – полученный спектр

Последовательный анализ осуществляется с помощью одного узкополосного фильтра, перенастраиваемого в широкой полосе частот. Фильтр последовательно настраивают на различные частоты. При каждой новой настройке он выделяет очередную составляющую спектра.

Упрощенная структура последовательного анализатора и диаграммы ее работы показаны на рис. 48, 48а.

Рис. 48. Структурная схема последовательного анализатора спектра

Рис. 48а. Временные диаграммы работы последовательного анализатора спектра: а – исходный спектр; б – АЧХ фильтра; в – полученный спектр

Параллельный анализ имеет намного более высокую скорость анализа, чем последовательный. При этом, главная причина ограничения скорости анализа при последовательном способе кроется не столько в необходимости перестройки фильтра, требующей времени, сколько в продолжительности переходных процессов, возникающих в фильтре при его возбуждении. Чем уже полоса пропускания, тем медленнее устанавливаются процессы в нем.

Таким образом, последовательный анализ эффективен при использовании периодических процессов, медленно меняющихся по сравнению с продолжительностью анализа. Для исследования быстро протекающих процессов и, в частности, одиночных, неповторяющихся импульсов этот способ анализа непосредственно использовать нельзя.

Иногда сочетают в одном устройстве два способа анализа, то есть используют комбинированный способ. Применяя небольшое число каналов, разбивают исследуемый спектр на участки, поддиапазоны, внутри которых ведется последовательный анализ.

Характеристики фильтровых анализаторов:

1. Диапазон частот – характеризует граничные значения частотного интервала, в котором анализируются спектры сигналов;

2. Разрешающая способность – определяет минимальное расстояние по оси частот между двумя составляющими спектра, при котором могут быть выделены отдельные линии, измерены их уровни (рис. 49).

Рис. 49.

Когда проводится анализ сплошных спектров, от разрешающей способности зависит ширина «вырезаемого» участка спектра.

Мерой разрешающей способности аналогового анализатора является полоса пропускания его избирательного элемента. Если в полосу попадает несколько линий исследуемого спектра, то анализатор их не разделяет;

3. Продолжительность одновременного анализа– величина, обусловленная временем установления колебаний. Она обратно пропорциональна полосе пропускания Df одиночного полосового фильтра:

;

4. Продолжительность последовательного анализа прямо пропорциональна ширине исследуемого спектра F и обратно пропорциональна квадрату полосы пропускания Df избирательной системы:

;

5. Чувствительность.

Особенности применения методов фильтрации к анализу случайных сигналов

Как было сказано выше, спектральной характеристикой стационарного процесса x(t) служит спектральная плотность мощности .

Аппаратурный анализ проводится одним из трех методов:

1. Фильтрации;

2. Определения спектральной плотности мощности по измеренной корреляционной функции в соответствии с теоремой Винера-Хинчина;

3. Вычисления спектральной плотности преобразованием Фурье реализации случайного процесса – по алгоритму БПФ.

Оценки спектра мощности, полученные по одной реализации стационарного эргодического процесса, не всегда приемлемы. Поэтому приходится выполнять многочисленные измерения, так как необходимо усреднять и по времени, и по ансамблю.

Методом фильтрации СПМ можно определить исходя из следующих выражений:

Средняя мощность Р_х стационарного случайного процесса x(t):

.

Если спектр сигнала ограничен частотами f₁=f-Df/2 и f₂=f+Df/2, то средняя мощность в полосе Df (в окрестности частоты f):

.

В случае, когда полоса частот Df конечна, но настолько узка, что спектральную плотность мощности можно полагать постоянной в этой полосе, получается приближенная формула:

.

Отсюда следует, что прибор для оценки СПМ методом фильтрации должен содержать: полосовой фильтр с узкой полосой пропускания Df, квадратор, усреднитель, регистрирующее устройство (рис. 50).

Рис. 50. Структурная схема прибора для оценки СПМ

Напряжение u(t, T) (где Т- длительность реализации или продолжительность анализа), снимаемое с выхода усреднителя (интегратора), соответствует оценке СПМ. При анализе реализации эргодического стационарного процесса значения u(t, T), отсчитываемые в моменты t=T, флуктуируют около математического ожидания M[u(t=T, T)], причем отклонения в среднем уменьшаются с увеличением продолжительности усреднения (постоянной времени интегратора).

Дата добавления: 2014-01-06