#電源設計 #汽車電子 #電磁干擾EMI #電磁相容性EMC
#量測T&M #數位示波器DSO #頻譜分析儀
【哇,原來 EMI 也會影響供電系統!】
前兩篇貼文中,我們探討不少關於電流、電壓之於電源設計的重要性。然而,據業界專家提醒,電磁干擾 (EMI)/電磁相容性 (EMC) 可能也是造成電源供應異常的元凶!EMI 來源有傳導 (Conducted) 和幅射 (Radiated) 兩種,輻射 EMI 訊號會經由天線或電線、以電磁波形式窒礙電子設備運作或通訊品質;但傳導 EMI 卻會對等效電路的過電壓、過電流保護機制造成干擾。
當交流電 (AC) 轉成直流電 (DC) 時,「線阻抗穩定網路」(LISN) 須將附著於電源的雜波濾除後再為電子產品供電。為確保網路匹配的頻率和法規,量測時除了觀察波形,還須進一步透過頻譜分析儀抓出干擾源並進行除錯;可惜傳統示波器只能看到「時域」變動,無法查覺是否有其他影響阻抗、電容的可疑份子,導致計量電路估算有出入,危及電源系統安全。
這也是為何有些製造商在產品出問題時,第一時間會先追溯問題根源是由硬體電路佈局設計或 EMI 肇禍,才能對症下藥;車載充電裝置尤其容易受到 EMI 從中攪局。兼具頻譜分析功能,即時掌握多面向資訊新一代示波器試圖運用快速傅立葉轉換 (FFT) 或頻譜分析軟體,協助釐清責任。不過,單靠 FFT 演算恐會失真且不夠直觀;因此,兼具頻譜分析功能的 RTE/RTO 數位示波器,可「即時」同步呈現波形、時間、電流、功率和 EMI 等多面向資訊,一躍成為寵兒。
通常硬體工程師對頻譜不一定熟悉,借助數位示波器可精準找出頻率峰值,一旦頻率點超過法規限制,就能轉交研發人員據以除錯。此外,由於類比/數位資料轉換過程會有耗損,據悉一般示波器的解析度實際效能都得「打折」,例如,號稱 8 位元解析度,能做到 7.2 位元的精確度已堪稱技術高超;有採購需求者可將須特別留意。另基於「認證成功率」、撙節重覆送驗成本考量,選擇「實驗室等級」的量測儀器,以及擁有技術支援能力的通路商,或是不錯的選擇。
延伸閱讀:
《R&S:供電系統異常?數位示波器釐清電路或電磁肇因》
http://compotechasia.com/a/____/2016/1114/34039.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
#台灣羅德史瓦茲R&S #RTE1000 #RTO數位示波器 #益登科技
[本文將於發佈次日下午轉載至 LinkedIn、Twitter 和 Google+ 公司官方專頁,歡迎關注]:
https://www.linkedin.com/company/compotechasia
https://twitter.com/lookCOMPOTECH
https://goo.gl/YU0rHY
fft頻譜分析 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳解答
#5G #雷達掃瞄 #量測 #信號分析儀
【智慧,是靠累積的!技術演進也不例外】
量測技術在不斷推陳出新,不僅是使用設備的設計人員要完成日趨複雜的設計要求,供應商同樣需要能夠處理複雜、靈活多變的客戶需求。現在的供應商不僅要提供足夠性能的測試儀器,還需要提供強大的分析軟體系統以及綜合而全面的服務。在這一過程中,出現了很多項技術改進,而每一次技術改進的累積,彙聚起來就變成了技術突破,形成新的產品。
比如掃描式頻譜分析儀,這種設備已經為射頻/微波工程師服務了數十年,性能不斷提升的同時,大量資訊不斷向數位化方向演進。最重要的變化就是中頻區段逐漸被數位轉換和數位濾波器或 FFT 替代,數位化之後使得處理能力大幅度提升,配合不斷改進的操作方式和軟體分析系統,設計人員在通訊測試中,能夠更好地進行向量量測和數位解調變。
今天,信號分析儀不僅是一台單獨的分析儀器,而是可作為設計人員的解決方案平台。此外,多點觸控功能簡化了複雜的操作程式,讓工程師能夠執行脈衝分析、模擬解調變、雜訊指數、LTE/LTE-Advanced 及 W-CDMA 量測。新的脈衝應用軟體可協助工程師加速開發並驗證線性調頻寬頻信號,例如先進雷達使用的信號。
延伸閱讀:
《Keysight:新興通信技術驅動信號分析儀市場》
http://compotechasia.com/a/celue___/2016/0405/31566.html
#是德科技Keysight #UXA/PXA
fft頻譜分析 在 《振動噪音科普專欄》FFT系列:如何確認FFT頻譜分析程式的 ... 的推薦與評價
《振動噪音科普專欄》FFT系列:如何確認FFT頻譜分析程式的正確性? 振動噪音科普專欄【總表】:https://goo.gl/RXUxJA 完整文章連結:https://ppt.cc/fL9ZAx YouTube ... ... <看更多>
fft頻譜分析 在 [問題] 快速傅立葉轉換(FFT)的點數與解析度- 看板comm_and_RF 的推薦與評價
※ 引述《g10497 (LCS)》之銘言:
: 下列問題煩請各位高手解答 :
: 將一聲音訊號用matlab做頻譜分析的過程中:
: 1.
: 就小弟所知,fft點數(nfft)除了要選擇power of 2以外,並無其他限制.
: 而頻譜中,頻域的解析度(frequency resolution)與fft的點數有關
: 即頻率軸上每一刻度代表的實際頻率為sampling frequency(fs)/nfft
: 因此,nfft越大,我們可以在頻率軸上看到的資料就越細,
: 看似只有好處沒有壞處,但是,nfft真的可以這樣無限上綱嗎?
: 2.
: 呈上題,又時間/頻率的解析度間存在拮抗關係(意即其中一者高,另一者即低),
: 但據小弟了解,時間軸的解析度(也就是一個時間軸刻度代表的實際時間)
: 跟frame長短以及overlap長短有關係
: 但以上兩者跟nfft皆無關連,與事實不符,為何?
: 不知道是不是小弟對名詞或其他概念有些誤解,才會有此問題
: 還麻煩各位解答了!
1.
從數學上看 FT(傅立葉轉換) 是從時間上的負無限大到正無限大
但由於電腦是離散的, 還有成本問題, 不可能做FT, 所以我們作FFT
我們可以知道FFT的點數取越多越好, 當你取的點數無限大時候
妳的結果就會跟 FT做出來的差不多
nfft越大越好, 但是會有成本上的限制
2.
時間上的解析度由取樣頻率決定, 越高取樣越密
而頻譜上的範圍由取樣頻率決定
假設你同樣取1024點, 取樣頻率=1000, 表示你頻率 0~500 (正頻) 切割1024點,
和你取樣頻率2000, 你頻率 0~1000切割1024點, 當然前著的頻譜解析度比後者高,
但這不是代表取樣頻率越低越好
取樣頻率會影響你能取樣信號的最高頻率, 取樣頻率不夠會造成alias
希望這個例子可以讓你分清楚 取樣頻率和nfft的差別
--
Sent from my Android
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 65.46.62.54
... <看更多>