Equipos analizadores de señal - Departamento de Electricidad y

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Equipos analizadores de señal
- Introducción
- Analizadores de Fourier
- Analizadores de espectros heterodinos
Equipos analizadores de señal
Introducción
•
El análisis del espectro de colores es una forma de análisis de componentes
frecuenciales que para el caso de señales eléctricas el rol del prisma es jugado por
las herramientas del Análisis de Fourier: la Serie de Fourier y la transformada de
Fourier.
Equipos analizadores de señal
Introducción
• El espectro de frecuencias de una señal en el tiempo proporciona una
“firma” de la señal y establece una relación biunívoca entre ambos
dominios.
• El espectro es “otra forma de ver” la señal y de gran interés en la
Electrónica y en particular en la electrónica para las telecomunicaciones.
Equipos analizadores de señal
Introducción
• Aplicaciones típicas
•
Medidas de: potencia en canal, armónicos, intermodulaciones, ruido, modulaciones, señales
acústicas, señales mecánicas, señales biomédicas etc. En la figura se ilustran algunos ejemplos
de señales y medidas en el dominio de la frecuencia
Equipos analizadores de señal
Introducción
• Tipos de analizadores:
–
–
–
–
Analizadores de banco de filtros
Analizadores de Fourier (Computación matemática)
Analizadores de filtro sintonizado
Analizadores de barrido (Superheterodinos)
Equipos analizadores de señal
Introducción
• Parámetros principales
• Rango de frecuencia
•
•
•
•
Rango AF: hasta aproximadamente 1MHz
– Cubre la electrónica de baja frecuencia con aplicaciones en acústica, mecánica y señales
biomédicas.
Rango RF: hasta aproximadamente 3GHz
– Comunicaciones inalámbricas: móviles y radiodifusión de sonido y TV
Rango microondas: hasta aproximadamente 40 GHz
– Extensiones de aplicaciones de radiocomunicación tales como la radio digital
Rango ondas milimétricas: por encima de 40GHz
– Comunicaciones vía satélite y radioastronomía.
• Rango de amplitud
• Resolución en frecuencia
• Tiempo de barrido
Equipos analizadores de señal
Analizadores de Fourier
• Introducción matemática
•
Recordemos que para cualquier señal x(t) se puede “obtener” su espectro X(ω), conocida la
función x(t), mediante la denominada Transformada de Fourier directa X(ω). Análogamente,
conocido el espectro X(ω) se puede obtener x(t) mediante la Transformada de Fourier
inversa. Ambas se definen respectivamente (notación compleja) como:

X ()   x ( t ) e  jt dt

Ecuación de análisis : espectro continuo X ()
jt
1 
x(t) 
X () e d Ecuación de síntesis : señal continua x ( t )



2
•
Observemos que x(t) debe ser conocida en el tiempo desde - ∞ hasta +∞ y en magnitud en
los posibles infinitos valores aunque acotados de x(t)
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Analizadores de Fourier
•
Las expresiones anteriores son prácticas en electrónica sólo para determinar el espectro de
unas pocas funciones x(t) conocidas matemáticamente y usuales en caracterización y test de
sistemas electrónicos: senoidal, pulsos, cuadradas, triangulares exponenciales etc. Los
resultados del cálculo de la TF se ilustran, con sus espectros en la figura
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Analizadores de Fourier
•
•
En las señales electrónicas usuales sólo se dispone de ellas durante un intervalo de tiempo
finito y magnitudes posibles infinitas. Por otra parte, el cálculo matemático de la TF para la
obtención del espectro mediante computación, requiere la manipulación de señales en
tiempos discretos finitos igualmente espaciados (muestreados) y magnitudes discretas y
finitas (cuantizadas/digitalizadas). El espectro que se puede obtener será así mismo discreto
en frecuencia, acotado y con magnitudes discretas y acotadas.
El calculo computacional entre el dominio del tiempo y dominio de la frecuencia se realiza
mediante la denominada Transformada discreta de Fourier (DFT) y la Transformada Discreta
Inversa de Fourier (IDFT). Permite obtener un espectro aproximado.
N 1
DFT : X (k )   x (n ) WNkn k  0,1,2,.......N  1
n 0
1 N 1
IDFT : x (n )   X (k ) WN kn
N k
WN  e  j2  / N
n  0,1,2,.....N  1
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Analizadores de Fourier
•
En las expresiones anteriores podemos observar que N (potencia de 2) es el número de
discretizaciones en frecuencias del espectro y también el número de muestras tomadas en el
dominio del tiempo durante el intervalo de “ventana”. Estos N valores se deben almacenar en
una memoria para posteriormente computar la DFT. En notación matricial:
DFT X N  WN x N
IDFT x N  WN1X N
•
Usualmente para este cálculo se utiliza un algoritmo particular denominado Fast Fourier
Transform (FFT).
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Analizadores de Fourier
•
Los Analizadores de Fourier obtienen un espectro aproximado por computación en
tiempo “real”. Están limitados a frecuencias bajas (1MHz) por los CAD disponibles
• Diagrama de bloques
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Analizadores de Fourier
•
•
Cuando se realiza el análisis en frecuencia de señales analógicas mediante DFT se debe tener
en cuenta el ancho de banda natural de la señal a procesar y acotarlo con el filtro paso bajo
Se debe elegir la frecuencia de muestreo fs y diseñar el filtro “antialiasing” de forma que
atenúe el solapamiento en el espectro de la señal muestreada a valores inferiores a la
resolución del CAD en fs/2
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Analizadores de Fourier
•
La TDF calcula N puntos sobre el espectro partiendo de N puntos muestreados durante el
intervalo de tiempo (ventana) NTs lo que da lugar a una resolución en frecuencia del espectro
f k 
•
•
f
1
 s
NTs N
Generalmente se representa el espectro hasta una frecuencia inferior a la de Nyquist (fs/2)
por el filtro antialiasing. Por ejemplo fs/3
Incrementar la resolución espectral supone incrementar la ventana, más capacidad de
memoria (registro temporal) y tiempo de cálculo
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Analizadores de Fourier
•
Dada una señal con un ancho de banda natural, incrementar la fs supone perder resolución y
puntos significativos en el espectro de interés.
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Analizadores de Fourier
•
Efecto de la ventana de muestreo
•
La computación del espectro “supone” que la señal muestreada en la ventana de tiempo se repite
periódicamente. Este efecto se ilustra en la figura con una señal seno
•
En el primer caso, el espectro computado representa la forma real de la señal. En el segundo, la
computación introduce componentes espectrales no presentes en la señal
Para el cálculo exacto del espectro de una señal seno de periodo To , la ventana de muestreo NTs
debe ser un múltiplo entero del periodo. En la práctica esta condición no se satisface casi nunca y
los resultados de la FFT se desvían de los esperados . Este efecto, Leakage, se caracteriza por un
ensanchamiento del espectro de la señal y error en su magnitud.
•
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Analizadores de Fourier
• Efecto de la ventana de muestreo
Equipos analizadores de señal
Analizadores de Fourier
• Efecto de la ventana de muestreo
•
El efecto Leakage ilustrado en las figuras anteriores tiene su origen en la “multiplicación”, en
el dominio del tiempo, de la señal muestreada y la función “ventana” que se corresponde
con la convolución en el dominio de la frecuencia. En este dominio, la magnitud de la función
de transferencia de la ventana rectangular viene dada por:
W (f )  NTs
sen (2fNTs / 2)
2fNTs / 2
Señal senoidal con Leakage. Ventana rectangular
Señal senoidal con Leakage. Ventana rectangular
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Analizadores de Fourier
• Efecto de la ventana de muestreo
•
La solución al problema de Leakage es forzar la forma de onda a cero en los extremos de la
ventana. Su forma establece un compromiso entre exactitud de la amplitud y resolución en
frecuencia. Las mas utilizadas se muestran en la figura
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Analizadores de Fourier
• Efecto de la ventana de muestreo
Buena resolución en frecuencia
menos exactitud en amplitud
Señal senoidal con Leakage. Ventana Hanning
Buena exactitud en amplitud
menos resolución en frecuencia
Señal senoidal con Leakage. Ventana Flattop
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Analizadores de Fourier
• Ejemplo de un analizador de audio
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Analizadores de espectros heterodinos
• Analizadores de barrido
Los filtros pasa-banda muy selectivos y
sintonizables son en la práctica
irrealizables y en ellos además se verifica
que Q= ωo/Δωo es aprox. cte.
Es decir al desplazarlos en frecuencia
modifican su selectividad.
Si la frecuencia central es baja y fija la
selectividad se puede hacer muy alta.
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Analizadores de espectros heterodinos
• Método heterodino
•
Desplazamiento (barrido)del espectro por un filtro BP con frecuencia central baja y fija
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Analizadores de espectros heterodinos
• Parámetros principales en pantalla
•
Rango de frecuencias
•
Rango de nivel
•
Resolución en frecuencia
•
Tiempo de barrido
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Analizadores de espectros heterodinos
• Sección de RF: Método heterodino
Mixer
mf
LO
nf
in
f
IF
m, n  1, 2, 3,.....
f LO frecuencia OL
Para m, n  1
f in frecuencia de entrada
f
f IF frecuencia int ermedia
LO
f
in
f
IF
f
in
f
LO
f
IF
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Analizadores de espectros heterodinos
• Sección de RF: frecuencias imagen y filtro LP de entrada
f IF  f LO  f in
f IF  f im  f LO
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Analizadores de espectros heterodinos
• Sección de RF: Saltos en frecuencia del OL con sintetizador de frecuencias
Entrada perdida completamente
Error de nivel de señal de entrada
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Analizadores de espectros heterodinos
• Conversión 1º IF a 2º IF……
IF 3476.4 MHz  404.4 MHz  20.4 MHz
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Analizadores de espectros heterodinos
• Procesado de señal en IF final
B1 : ancho de banda 3dB
B N : ancho de banda equivalente de ruido B N 
1
H 2vo


0
H 2v (f ) df
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Analizadores de espectros heterodinos
• Procesado de señal en IF final
La imagen de una señal seno al pasar por
IF se corresponde con la forma de la
función de transferencia de IF
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Analizadores de espectros heterodinos
• Procesado de señal en IF final
Dos señales próximas de igual nivel con RBW
30KHz (rojo) y 3KHz (azul)
Dos señales próximas con diferentes niveles
con RBW 30KHz (rojo) y 3KHz (azul)
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Analizadores de espectros heterodinos
• Procesado de señal en IF final
Dos señales próximas con diferentes
niveles con RBW 1KHz y factor de forma
SF de 9.5 y 4.6
SF60 / 3
B60 dB

B3dB
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Analizadores de espectros heterodinos
• Procesado de señal en IF final
•
Mayor resolución conlleva B3db más estrechos y con ello transitorios más largos y
tiempos de barrido mayores.
•
Se pueden encontrar tres alternativas para el filtro de IF:
– Filtros analógicos: en el ejemplo en estudio, dos filtros seguidos con un
amplificador en medio
– Filtros digitales: permiten una mayor selectividad a un coste aceptable. En estos la
respuesta transitoria es conocida y definida. Permiten barridos de tiempo más
cortos para el mismo ancho de banda que los analógicos. En el ejemplo analizado
se utilizan filtros digitales para resoluciones de 10 Hz a 30KHz.
– Filtros FFT: Permiten mejor selectividad que los anteriores, cuando se utiliza la
ventana flat-top, aunque limitada por el efecto leakage. Estos filtros son muy
apropiados para el análisis de señales pulsadas y algunos equipos incorporan filtros
convencionales y FFT.
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Analizadores de espectros heterodinos
• Procesado de señal en IF final con FFT
•
Como las señales de alta frecuencia (hasta varios GHz) no pueden ser muestreadas directamente por el
CAD, el rango de frecuencias de interés se desplaza en bloque a un filtro IF mediante un mezclado con una
señal OL fija. La señal de este pasa banda es muestreada en el dominio del tiempo a fs
2f IF  B
2f IF  B
 fs 
k 1
k
k  1,2,...
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Analizadores de espectros heterodinos
• Señal de vídeo y filtro
•
•
La información del espectro se presenta en la señal IF en la envolvente de una señal modulada
en amplitud. Esta constituye la señal de vídeo y se puede detectar con filtros analógicos o
digitales en la última etapa IF.
El rango dinámico del detector de envolvente determina el del analizador de espectros que
puede llegar a 100dB con lo cual es usual la representación en escala logarítmica
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Analizadores de espectros heterodinos
• Detectores y salida a pantalla
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Analizadores de espectros heterodinos
• Dependencias de los parámetros: Sweep time, span, resolution y video
bandwidths
•
La velocidad máxima de barrido está limitada por el transitorio asociado a los filtros IF y
vídeo. Este último no afecta si el ancho de banda de vídeo es mayor que el ancho de banda
de resolución. Se puede aproximar que el mínimo tiempo de barrido requerido, para un
determinado span (Δf) y resolución (BIF) , viene dado por la siguiente expresión donde k es un
factor de proporcionalidad que depende del tipo de filtros
Tsweep
•
f
k 2
B IF
Para filtros analógicos (con 4 o 5 etapas) k=2,5 ; con filtros digitales se pueden conseguir K=1
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Analizadores de espectros heterodinos
•
Ejemplo: Analizador de espectros FSP de ROHDE&SCHWARZ
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Referencias:
-
[11] pag. (1-80)
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