扩展示波器用途的十大技巧

图5：在1000秒时间内采集到的内部温度(曲线F2)和振荡器输出频率(曲线F1)的趋势图，它反映了振荡器的热响应特性。

幅度调制(调幅)信号的包络检测方法需要对信号进行峰值检测。峰值检测可以通过整合绝对值数学函数和这种示波器中称被增强分辨率(ERES)的数字低通滤波器来实现。这样能使精确地提取调制包络形状变得非常容易。图6显示了一个例子。左上边的曲线是待采集的调幅信号。绝对值数学函数的应用如左下边的曲线所示，绝对值提供全波整流效果。

图6：从调幅信号中提取调制包络的步骤。绝对值用于‘检测’信号。ERES滤波可以消除高频载波，从而产生干净的调制包络。

稀疏函数能够有选择地减少采集波形的采样率，因此有助于设定作为采样率函数的ERES低通滤波器的截止频率。低通滤波器的截止频率必须远小于载波频率。

右下方格子中的曲线是输入调幅信号的覆盖缩放曲线，提取出的包络显示了该过程的保真性。接下来就可以直接对提取出的包络进行测量和进一步分析。

检测频率、相位和脉宽调制的信号

许多中档示波器都具有轨迹或时间趋势功能，可以根据被测时序参数的周期性变化产生波形。轨迹功能在时间上与源波形是同步的，因此很容易将频率、宽度或相位的变化与源波形关联在一起。这样就提供了解调调频(FM)、调相(PM)或脉宽调制(PWM)信号的一种方法。图7显示了使用时间间隔误差(TIE)参数的轨迹解调调相(PM)波形的一个例子。

图7：使用TIE参数轨迹可以绘制出PM波形每个周期的瞬时相位与时间的关系图，从而实现对调相信号的解调。

向示波器的快速傅里叶变换增加“最大值保持”功能

频谱分析仪提供的峰值或‘最大值’保持功能在扫正弦频率响应测量时非常有用。大多数示波器的FFT没有提供这个功能，但它们提供最高或最大数学函数，与FFT结合起来就可以保持FFT中每个频率单元点发生的最大幅度。图8提供了该功能的一个例子。

图8：红色曲线F2(中心)显示了扫频正弦波FFT中的每个频率的峰值或最大值。曲线F1(底部)是没有应用最高或最大值的FFT。F2描述符盒子显示了最高功能的设置。

计算单位为V2/Hz的波形功率谱密度

示波器FFT用对数形式的dBm和dBm/Hz为单位分别显示功率谱和功率谱密度(PSD)。而诸如噪声分析等应用要求采用V2/Hz 或V/√ Hz等线性单位的功率谱密度。通过使用少量的FFT和重新调整数学函数运算就可以完成线性刻度的功率谱密度测量。图9显示了这种测量的FFT设置。FFT输出类型被设为平方量级，以便用垂直单位V2显示FFT。转换到功率谱密度要求FFT归一化为FFT的有效分辨率带宽，也即分辨率带宽(Δf)和所选加权函数的有效噪声带宽ENBW的乘积，详见图9中FFT设置的报告。

图9：曲线C1是捕获到的频带受限的噪声信号。曲线F3是线性垂直刻度单位为V2/Hz的功率谱密度。参数P7读取功率谱密度曲线下方的面积，并与时间波形的均方值进行比较，后者是以参数P8中的曲线C1的标准偏差平方值计算的。

这种示波器将FFT读作峰值，因此我们还必须将这个值转换回均方值，这意味着将所有幅度值除以2。归一化是用重新调整数学函数完成的，在本例中是将每个FFT幅度值乘以5×10-6。结果曲线如图9中的F3所示，读取的功率谱密度的单位是V2/Hz。参数P2是输入波形C1的标准偏差。这个值在参数P8中进行了平方，是输入信号的均方幅度。参数P7读出功率谱密度曲线(F3)下方的面积为23.3 mV2。它也报告均方幅度——在本例中从FFT得出的值为23.28 mV2，用于确认这个过程。