信号完整性分析基础之八——抖动的频域分析

信号完整性分析基础之八——抖动的频域分析
信号完整性分析基础之八——抖动的频域分析

在上两篇文章中,我们分别介绍了直方图(统计域分析)和抖动追踪(时域分析)在抖动分析中的应用。从抖动的直方图和抖动追踪波形上我们可以得到抖动的主要构成成分以及抖动参数的变化趋势。如需对抖动的构成做进一步的分析,还需要从频域角度去进一步分析抖动的跟踪波形。

抖动的频谱即是对抖动追踪(jitter track)波形做FFT运算。如下图1所示

为一个时钟周期测量参数的追踪、频谱分析步骤及效果,在抖动频谱图上可以清楚的看出某两个频率值点抖动比较大:

图1 抖动频谱

黄色为实际采集到的时钟波形(C1通道)

P1测量C1通道时钟信号的时钟周期

F7函数对P1测量参数进行跟踪

F6对F7进行FFT分析

下图2所示为一典型的串行信号抖动追踪频谱图,从图中可看出各种抖动成分;DDj和Pj为窄带频谱(三角形谱或者谱线)但是DDj和Pj的区别是由于DDj是和码型相关的,其频率fDDJ一般会是数据位率的整数倍,如果Pj的频率fPJ正好等于fDDJ,那么从抖动的频谱图里面是很难将DDj和Pj精确的分开的,所以通常在抖动分解的过程中一般通过时域平均的方法来分解DDj;BUj主要由于串扰等因素引起的,一般分为两种,一种是窄带,但幅度较高,很显然这类BUJ也是很难和PJ区分开的,除非我们知道引起BUJ的源头,知道其频率,所以说我们在抖动测试时得到的PJ一般会包含这类BUJ(所以通常情况下对这类BUJ不加区分,直接算做PJ,而将BUJ分类为PJ和OBUJ,在之前的抖动分类文章中有提及);另外一类是宽带的BUJ(很多时候也叫OBUJ,other bounded uncorrelated jitter),幅度很小,基本会埋没到RJ中去,这类抖动很容易被误算作RJ,目前使用在示波器上的抖动分解软件只有Lecroy最近推出的SDAII(基于NQ-SCALE抖动分解理论)能够较好的将这类抖动从Rj中剥离出来;RJ是

宽带频谱,幅度很小。

图2 典型的数据抖动频谱图构成

在Lecroy示波器的SDAII抖动分析软件中,是先通过时域平均的方法分离出DDJ.然后在对抖动追踪波形做FFT分析。因此剥离了DDJ以后的FFT频谱只包含了RJ+BUJ成份(注:此BUJ包含PJ和OBUJ),如下图3所示:

图3 RJ+BUJ Spectrum

从上图3中,我们看到有一条黄色的门限曲线,门限曲线以上的谱线为Pj,谱线以下的为Rj+OBUJ。这条门限曲线是通过图中的一个包含200个点的小滑窗在整个频谱图上从左到右依次滑动,对每个小窗口中的样本点求median(中值),因为我们知道对于RJ来说,其median值应该为零(当然是当样本数量达到一定数量以后,所以说示波器里所用的200个样本点的滑窗也就是这个道理)。如果将OBUJ也当作RJ来处理,那么只要将门限曲线以下的部分求积分(平均功率)就可得到Rj的值了。目前其它示波器厂家计算RJ用的就是这样的办法,忽略了OBUJ的存在,测得的RJ值会略有偏大(当OBUJ存在的时候)。Lecroy

示波器的SDAII抖动分析软件包包括了两种方法,一种就和上面的类似(叫dual-dirac spectral),计算得到的Rj会略有偏大;另外一种能够通过NQ-SCALE 的理论将OBUJ有效的从RJ频谱中剥离出来,这个方法叫dual-dirac NQ-Scale,测量得到的RJ会更加精确。如下图4、5所示:

图4 Dual-Dirac Spectral 方法测得的Rj值(10.1ps)

5 Dual-Dirac NQ-Scale 方法测得的Rj值(2.0ps)

(实验三)连续时间LTI系统的频域分析汇总

实验三 连续时间LTI 系统的频域分析 一、实验目的 1、掌握系统频率响应特性的概念及其物理意义; 2、掌握系统频率响应特性的计算方法和特性曲线的绘制方法,理解具有不同频率响应特性的滤波器对信号的滤波作用; 3、学习和掌握幅度特性、相位特性以及群延时的物理意义; 4、掌握用MA TLAB 语言进行系统频响特性分析的方法。 基本要求:掌握LTI 连续和离散时间系统的频域数学模型和频域数学模型的MATLAB 描述方法,深刻理解LTI 系统的频率响应特性的物理意义,理解滤波和滤波器的概念,掌握利用MATLAB 计算和绘制LTI 系统频率响应特性曲线中的编程。 二、实验原理及方法 1 连续时间LTI 系统的频率响应 所谓频率特性,也称为频率响应特性,简称频率响应(Frequency response ),是指系统在正弦信号激励下的稳态响应随频率变化的情况,包括响应的幅度随频率的变化情况和响应的相位随频率的变化情况两个方面。 上图中x(t)、y(t)分别为系统的时域激励信号和响应信号,h(t)是系统的单位冲激响应,它们三者之间的关系为:)(*)()(t h t x t y =,由傅里叶变换的时域卷积定理可得到: )()()(ωωωj H j X j Y = 3.1 或者: ) () ()(ωωωj X j Y j H = 3.2 )(ωj H 为系统的频域数学模型,它实际上就是系统的单位冲激响应h(t)的傅里叶变换。即 ? ∞ ∞ --= dt e t h j H t j ωω)()( 3.3 由于H(j ω)实际上是系统单位冲激响应h(t)的傅里叶变换,如果h(t)是收敛的,或者说 是绝对可积(Absolutly integrabel )的话,那么H(j ω)一定存在,而且H(j ω)通常是复数,

数字信号处理实验-采样的时频域分析

实 验 报 告 学生姓名: 学 号: 指导教师: 一、实验室名称:数字信号处理实验室 二、实验项目名称:采样的时域及频域分析 三、实验原理: 1、采样的概念:采样是将连续信号变化为离散信号的过程。 1. A 、理想采样:即将被采样信号与周期脉冲信号相乘 B 、实际采样:将被采样信号与周期门信号相乘,当周期门信号的宽度很小,可近似为周期脉冲串。 根据傅里叶变换性质 00 0()() ()() ??()()()()()()(()) FT FT a a T n n FT a a T a T a a n n x t X j T j x t x t T x nT t nT X j X j n ωδωδδδω=+∞=+∞=-∞ =-∞ ←?→Ω←?→Ω==-←?→Ω=Ω-Ω∑ ∑式中T 代表采样间隔,01 T Ω= 由上式可知:采样后信号的频谱是原信号频谱以0Ω为周期的搬移叠加 结论:时域离散化,频域周期化;频谱周期化可能造成频谱混迭。 ) (t T δ^ T ^)t

C 、低通采样和Nyquist 采样定理 设()()a a x t X j ?Ω且()0,2a M M X j f πΩ=Ω>Ω=当, 即为带限信号。则当采样频率满足2/22s M M f f π≥Ω=时,可以从采样后的 ^ ()()()a a s s n x t x nT t nT δ∞ =-∞ = -∑信号无失真地恢复()a x t 。称2M f 为奈奎斯特频率, 1 2 N M T f = 为奈奎斯特间隔。 注意: 实际应用中,被采信号的频谱是未知的,可以在ADC 前加一个滤波器(防混迭滤波器)。 2、低通采样中的临界采样、欠采样、过采样的时域及频域变化情况。 低通采样中的临界采样是指在低通采样时采样频率2s M f f = 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≤ 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≥ 设一带限信号的频谱如下: ) () a G j Ω0 m -ΩΩ m Ω0 T T

于博士信号完整性分析入门-初稿

于博士信号完整性分析入门 于争博士 https://www.360docs.net/doc/303362078.html, 整理:runnphoenix

什么是信号完整性? 如果你发现,以前低速时代积累的设计经验现在似乎都不灵了,同样的设计,以前没问题,可是现在却无法工作,那么恭喜你,你碰到了硬件设计中最核心的问题:信号完整性。早一天遇到,对你来说是好事。 在过去的低速时代,电平跳变时信号上升时间较长,通常几个ns。器件间的互连线不至于影响电路的功能,没必要关心信号完整性问题。但在今天的高速时代,随着IC输出开关速度的提高,很多都在皮秒级,不管信号周期如何,几乎所有设计都遇到了信号完整性问题。另外,对低功耗追求使得内核电压越来越低,1.2v内核电压已经很常见了。因此系统能容忍的噪声余量越来越小,这也使得信号完整性问题更加突出。 广义上讲,信号完整性是指在电路设计中互连线引起的所有问题,它主要研究互连线的电气特性参数与数字信号的电压电流波形相互作用后,如何影响到产品性能的问题。主要表现在对时序的影响、信号振铃、信号反射、近端串扰、远端串扰、开关噪声、非单调性、地弹、电源反弹、衰减、容性负载、电磁辐射、电磁干扰等。 信号完整性问题的根源在于信号上升时间的减小。即使布线拓扑结构没有变化,如果采用了信号上升时间很小的IC芯片,现有设计也将处于临界状态或者停止工作。 下面谈谈几种常见的信号完整性问题。 反射: 图1显示了信号反射引起的波形畸变。看起来就像振铃,拿出你制作的电路板,测一测各种信号,比如时钟输出或是高速数据线输出,看看是不是存在这种波形。如果有,那么你该对信号完整性问题有个感性的认识了,对,这就是一种信号完整性问题。 很多硬件工程师都会在时钟输出信号上串接一个小电阻,至于为什么,他们中很多人都说不清楚,他们会说,很多成熟设计上都有,照着做的。或许你知道,可是确实很多人说不清这个小小电阻的作用,包括很多有了三四年经验的硬件工程师,很惊讶么?可这确实是事实,我碰到过很多。其实这个小电阻的作用就是为了解决信号反射问题。而且随着电阻的加大,振铃会消失,但你会发现信号上升沿不再那么陡峭了。这个解决方法叫阻抗匹配,奥,对了,一定要注意阻抗匹配,阻抗在信号完整性问题中占据着极其重要的

周期矩形信号的频谱分析

1.周期信号的频谱 周期信号在满足一定条件时,可以分解为无数三角信号或指数之和。这就是周期信号的傅里叶级数展开。在三角形式傅里叶级数中,各谐波分量的形式为()1cos n n A n t ω?+;在指数形式傅里叶级数中,分量的形式必定为1j n t n F e ω 与1-j -n t n F e ω 成对出现。为了把周期信号所具有的各 次谐波分量以及各谐波分量的特征(如模、相角等)形象地表示出来,通常直接画出各次谐波的组成情况,因而它属于信号的频域描述。 以周期矩形脉冲信号为lifenxi 周期信号频谱的特点。周期矩形信号在一个周期(-T/2,T/2)内的时域表达式为 ,2 0,>2 ()A t T t f t ττ ≤?=?? (2-6) 其傅里叶复数系数为 12 n n A F Sa T ωττ?? = ??? (2-7) 由于傅里叶复系数为实数,因而各谐波分量的相位为零(n F 为正)或为π±(n F 为负),因此不需要分别画出幅度频谱n F 与相位频谱n φ。可以直接画出傅里叶系数n F 的分布图。 如图2.4.1所示。该图显示了周期性矩形脉冲信号()T f t 频谱的一些性质,实际上那个也是周期性信号频谱的普遍特性: ① 离散状频谱。即谱线只画出现在1ω的整数倍频率上,两条谱线的间隔为1ω(等于2π/t )。 ② 谱线宽度的包络线按采样函数()1/2a S n ωτ的规律变化。如图2.4.2所示。但1ω 为 2π τ 时,即( )2m π ωτ =(m=1,2,……)时,包络线经过零点。在两相邻 零点之间,包络线有极值点,极值的大小分别为-0.212()2A T τ,

连续时间LTI系统的频率特性及频域分析

实验报告 实验项目名称:运用Matlab进行连续时间信号卷积运算 (所属课程:信号与系统) 学院:电子信息与电气工程学院 专业: 10电气工程及其自动化 姓名: xx 学号: 201002040077 指导老师: xxx

一、实验目的 1、学会运用MATLAB 分析连续系统的频率特性。 2、掌握相关函数的调用。 二、实验原理 1、一个连续LTI 系统的数学模型通常用常系数线性微分方程描述,即 )()()()()()(01 )(01)(t e b t e b t e b t r a t r a t r a m m n n +'++=+'++ (1) 对上式两边取傅里叶变换,并根据FT 的时域微分性质可得: )(])([)(])([0101ωωωωωωE b j b j b R a j a j a m m n n +++=+++ 101)()()()()(a j a j a b j b j b j E j R j H n n m m ++++++==ωωωωωωω H ( j ω )称为系统的频率响应特性,简称系统频率响应或频率特性。一般H ( j ω )是复函数,可表示为: )()()(ω?ωωj e j H j H = 其中, )(ωj H 称为系统的幅频响应特性,简称为幅频响应或幅频特性;)(ω?称为系统的相频响应特性,简称相频响应或相频特性。H ( j ω )描述了系统响应的傅里叶变换与激励的傅里叶变换间的关系。H ( j ω )只与系统本身的特性有关,与激励无关,因此它是表征系统特性的一个重要参数。 MATLAB 信号处理工具箱提供的freqs 函数可直接计算系统的频率响应的数值解,其语句格式为:H=freqs(b,a,w)其中,b 和a 表示H ( j ω )的分子和分母多项式的系数向量;w 为系统频率响应的频率范围,其一般形式为w1:p:w2,w1 为频率起始值,w2 为频率终止值,p 为频率取值间隔。 H 返回w 所定义的频率点上系统频率响应的样值。注意,H 返回的样值可能为包含实部和虚部的复数。因此,如果想得到系统的幅频特性和相频特性,还需要利用abs 和angle 函数来分别求得。

信号时域与频域分析

信号时域与频域分析 实验报告 姓名:杨 班级:机械 学号: 213

实验数据中,电机转速为1200r/min,采样频率为1280Hz。Hz3为X位移振幅数据,Hz4为Y位移振幅数据,Hz5为速度振幅数据。 Matlab中信号特征对应函数编程 ma = max(Hz) %最大值 mi = min(Hz) %最小值 me = mean(Hz) %平均值 pk = ma-mi %峰-峰值 va = var(Hz); %方差 st = std(Hz); %标准差 ku = kurtosis(Hz); %峭度 rm = rms(Hz); %均方根 一、X轴位移测量分析 plot(Fs3,Hz3)时域图: ma =52.0261 mi =56.7010 me =1.8200 pk =108.7271 va =1.3870e+03 st =37.2431 ku =1.5462 rm =37.2693 频域图: fs=1280; x=Hz3; N=length(Hz3); df=fs/N; f=0:df:N*df-df; y=fft(x); y=abs(y)*2/N; figure(1); plot(f,y); xlabel('频率/Hz') ylabel('幅值') 频谱幅值取得最大值51.9847um,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致,应为电机轴未动平衡所致;二倍频处有较大振幅,可能为轴承间隙过大所致。

二、Y轴位移测量分析 plot(Fs4,Hz4)时域图: ma =61.3987 mi =-74.6488 me =-1.1948 pk =136.0475 av =42.6109 va =2.2428e+03 st =47.3582 ku =1.5135 rm =47.3501 频域图: fs=1280; x=Hz4; N=length(Hz4); df=fs/N; f=0:df:N*df-df; y=fft(x); y=abs(y)*2/N; figure(1); plot(f,y); xlabel('频率/Hz') ylabel('幅值') 频谱幅值取得最大值66.6319um,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致,应为电机轴未动平衡所致;二倍频处有较大振幅,可能为轴承间隙过大所致。

信号完整性分析基础系列之一——眼图测量

信号完整性分析基础系列之一 ——关于眼图测量(上) 汪进进美国力科公司深圳代表处 内容提要:本文将从作者习惯的无厘头漫话风格起篇,从四个方面介绍了眼图测量的相关知识:一、串行数据的背景知识; 二、眼图的基本概念; 三、眼图测量方法; 四、力科示波器在眼图测量方面的特点和优势。全分为上、下两篇。上篇包括一、二部分。下篇包括三、四部分。 您知道吗?眼图的历史可以追溯到大约47年前。在力科于2002年发明基 于连续比特位的方法来测量眼图之前,1962年-2002的40年间,眼图的测量是基 于采样示波器的传统方法。 您相信吗?在长期的培训和技术支持工作中,我们发现很少有工程师能完整地准确地理解眼图的测量原理。很多工程师们往往满足于各种标准权威机构提供的测量向导,Step by Step,满足于用“万能”的Sigtest软件测量出来的眼图给出的Pass or Fail结论。这种对于Sigtest的迷恋甚至使有些工程师忘记了眼图是 可以作为一项重要的调试工具的。 在我2004年来力科面试前,我也从来没有听说过眼图。那天面试时,老板反复强调力科在眼图测量方面的优势,但我不知所云。之后我Google“眼图”, 看到网络上有限的几篇文章,但仍不知所云。刚刚我再次Google“眼图”,仍然 没有找到哪怕一篇文章讲透了眼图测量。 网络上搜到的关于眼图的文字,出现频率最多的如下,表达得似乎非常地专业,但却在拒绝我们的阅读兴趣。 “在实际数字互连系统中,完全消除码间串扰是十分困难的,而码间串扰 对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律,还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣,在实验室中,通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响,这就是眼图分析法。 如果将输入波形输入示波器的Y轴,并且当示波器的水平扫描周期和码元 定时同步时,适当调整相位,使波形的中心对准取样时刻,在示波器上显示的图形很象人的眼睛,因此被称为眼图(Eye Map)。 二进制信号传输时的眼图只有一只“眼睛”,当传输三元码时,会显示两 只“眼睛”。眼图是由各段码元波形叠加而成的,眼图中央的垂直线表示最佳抽样时刻,位于两峰值中间的水平线是判决门限电平。 在无码间串扰和噪声的理想情况下,波形无失真,每个码元将重叠在一起,最终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的“眼睛”,“眼”开启得最大。当有码

周期信号的时域及其频域分析

周期信号的时域及其频域分析 姓名:张敏靓学号:1007433014 一、实验目的 1.掌握Multisim软件的应用及用虚拟仪器对周期信号的频谱测量 2.掌握选频电平表的使用,对信号发生器输出信号(方波、矩形波、 三角波等)频谱的测量 二、实验原理 周期信号的傅里叶级数分析法,可以把周期信号表示为三角傅里叶级数或指数傅里叶级数,其中周期信号满足。 1. 周期信号表示为三角傅里叶级数 2. 周期信号表示为指数傅里叶级数 其中, 周期矩形信号的频谱

三、实验内容 1.在Multisim上实现周期信号的时域、频域测量及分析 (1)绘制测量电路 (2)周期信号时域、频域(幅度频谱)的仿真测量 虚拟信号发生器分别设置如下参数: 周期方波信号:周期T=100μs,脉冲宽度τ=50μs,脉冲幅度 V P=5V; 周期矩形信号:周期T=100μs,脉冲宽度τ=20μs,脉冲幅度 V P=5V; 周期三角波信号:周期T=200μs,脉冲幅度V P=5V; 采用虚拟示波器及虚拟频谱仪分别测量上述信号的时域、频域波形并保存测试波形及数据。

2.周期信号时域、频域(幅度频谱)的测量 信号发生器、示波器、选频电平表的连线如上图所示。信号发生器的输出信号分别为周期分别信号、周期矩形信号、周期三角波信号,参数设置同仿真测量。采用示波器及选频电平表对信号发生器的输出信号分别测量,并将测量数据记录下表中。

四、实验总结 1.在周期矩形信号的实验中,信号频率减小,频谱减小;信号占空 比减小,频谱减小;幅度值减小,频谱减小。 2.未安装Origin绘图软件,Excel绘图未能达到理想效果。

于博士信号完整性分析入门(修改)

于博士信号完整性分析入门 于争 博士 https://www.360docs.net/doc/303362078.html, for more information,please refer to https://www.360docs.net/doc/303362078.html, 电设计网欢迎您

什么是信号完整性? 如果你发现,以前低速时代积累的设计经验现在似乎都不灵了,同样的设计,以前没问题,可是现在却无法工作,那么恭喜你,你碰到了硬件设计中最核心的问题:信号完整性。早一天遇到,对你来说是好事。 在过去的低速时代,电平跳变时信号上升时间较长,通常几个ns。器件间的互连线不至于影响电路的功能,没必要关心信号完整性问题。但在今天的高速时代,随着IC输出开关速度的提高,很多都在皮秒级,不管信号周期如何,几乎所有设计都遇到了信号完整性问题。另外,对低功耗追求使得内核电压越来越低,1.2v内核电压已经很常见了。因此系统能容忍的噪声余量越来越小,这也使得信号完整性问题更加突出。 广义上讲,信号完整性是指在电路设计中互连线引起的所有问题,它主要研究互连线的电气特性参数与数字信号的电压电流波形相互作用后,如何影响到产品性能的问题。主要表现在对时序的影响、信号振铃、信号反射、近端串扰、远端串扰、开关噪声、非单调性、地弹、电源反弹、衰减、容性负载、电磁辐射、电磁干扰等。 信号完整性问题的根源在于信号上升时间的减小。即使布线拓扑结构没有变化,如果采用了信号上升时间很小的IC芯片,现有设计也将处于临界状态或者停止工作。 下面谈谈几种常见的信号完整性问题。 反射: 图1显示了信号反射引起的波形畸变。看起来就像振铃,拿出你制作的电路板,测一测各种信号,比如时钟输出或是高速数据线输出,看看是不是存在这种波形。如果有,那么你该对信号完整性问题有个感性的认识了,对,这就是一种信号完整性问题。 很多硬件工程师都会在时钟输出信号上串接一个小电阻,至于为什么,他们中很多人都说不清楚,他们会说,很多成熟设计上都有,照着做的。或许你知道,可是确实很多人说不清这个小小电阻的作用,包括很多有了三四年经验的硬件工程师,很惊讶么?可这确实是事实,我碰到过很多。其实这个小电阻的作用就是为了解决信号反射问题。而且随着电阻的加大,振铃会消失,但你会发现信号上升沿不再那么陡峭了。这个解决方法叫阻抗匹配,奥,对了,一定要注意阻抗匹配,阻抗在信号完整性问题中占据着极其重要的

实验二连续时间信号的频域分析

实验二 连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因; 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质; 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序,并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析,验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。 基本要求:掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义,掌握信号的傅里叶变换的计算方法,掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析 任何一个周期为T 1的正弦周期信号,只要满足狄利克利条件,就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为: ∑∞ =++=1 000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或: ∑∞=++=1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=,称为信号的基本频率(Fundamental frequency ),k k b a a ,和,0分别是信号)(t x 的直流分量、 余弦分量幅度和正弦分量幅度,k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位,它们都是频率0ωk 的函数,绘制出它们与0ωk 之间的图像,称为信号的频谱图(简称“频谱”),k c -0ωk 图像为幅度谱,k ?-0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related )的正弦信号所组成,其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component),其幅度(amplitude )为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数:用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为:

理工大学信号与系统实验报告连续时间系统的复频域分析

理工大学信号与系统实验报告连续时间系统的 复频域分析 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

实验5连续时间系统的复频域分析 (综合型实验) 一、实验目的 1)掌握拉普拉斯变换及其反变换的定义并掌握MATLAB 实现方法。 2)学习和掌握连续时间系统函数的定义及复频域分析方法。 3)掌握系统零极点的定义,加深理解系统零极点分布与系统特性的关系。 二、实验原理与方法 1.拉普拉斯变换 连续时间信号x(t)的拉普拉斯变换定义为(s)(t)e st X x dt +∞ --∞ =? (1) 拉普拉斯反变换为1 (t)(s)e 2j st j x X ds j σσπ+∞ - ∞ = ? (2) MATLAB 中相应函数如下: (F)L laplace = 符号表达式F 拉氏变换,F 中时间变量为t ,返回变量为s 的结果表达式。 (F,t)L laplace =用t 替换结果中的变量s 。 ()F ilaplace L =以s 为变量的符号表达式L 的拉氏反变换,返回时间变量 为t 的结果表达式。 (,)F ilaplace L x =用x 替换结果中的变量t 。 拉氏变换还可采用部分分式法,当(s)X 为有理分式时,它可以表示为两个多项式之比: 110 1 10 ...(s)(s)(s)...M M M M N N N N b s b s b N X D a s a s a ----+++==+++ (3)

上式可以采用部分分式法展成以下形式 1212(s)...N N r r r X s p s p s p = +++--- (4) 再通过查找常用拉氏变换对易得反变换。 利用residue 函数可将X(s)展成(4)式形式,调用格式为: [r,p,k]residue(b,a)=其中b 、a 为分子和分母多项式系数向量,r 、p 、k 分 别为上述展开式中的部分分式系数、极点和直项多项式系数。 2.连续时间系统的系统函数 连续时间系统的系统函数是指系统单位冲激响应的拉氏变换 (s)(t)e st H h dt +∞ --∞ = ? (5) 连续时间系统的系统函数还可以由系统输入与输出信号的拉氏变换之比得到。 (s)(s)/X(s)H Y = (6) 单位冲激响应(t)h 反映了系统的固有性质,而(s)H 从复频域反映了系统的固有性质。由(6)描述的连续时间系统,其系统函数为s 的有理函数 110 1 10 ...(s)...M M M M N N N N b s b s b H a s a s a ----+++=+++ (7) 3.连续时间系统的零极点分析 系统的零点指使式(7)的分子多项式为零的点,极点指使分母多项式为零的点,零点使系统的值为零,极点使系统的值为无穷大。通常将系统函数的零极点绘在s 平面上,零点用O 表示,极点用?表示,这样得到的图形为零极点分布图。可以通过利用MATLAB 中的求多项式根的roots 函数来实现对(7)分子分母根的求解,调用格式如下:

连续时间信号的频域分析.

课程设计任务书 题目 专业、班级电信1班学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等: 基于钟表设计的常识,给出时、分、秒的设计思路,并利用硬件编程语言VHDL或者Verilog-HDL来实 现。要求具有基本功能如调整时间对表、闹铃、计时器等,给出完成控制电路所需要的设计模块;给出硬 件编程语言的实现,并进行仿真;给出下载电路的设计,设计为2种下载方法,其中一种必须为JTAG;同 时设计者报告不允许雷同。 参考资料: 1、潘松、黄继业《EDA技术及其应用》(第四版)科学出版社 2009 2、樊昌信《通信原理》电子出版社 完成期限: 指导教师签名: 课程负责人签名: 年月日

目录 摘要…………………………………………………………………………………II

ABSTRACT……………………………………………………………………………III 绪论…………………………………………………………………………………III 1傅里叶变换原理概述 (1) 1.1 傅里叶变换及逆变换的MATLAB实现 (2) 2 用MATLAB实现典型非周期信号的频域分析 (3) 2.1 单边指数信号时域波形图、频域图 (3) 2.2 偶双边指数信号时域波形图、频域图 (4) 2.3 奇双边指数信号时域波形图、频域图 (4) 2.4 直流信号时域波形图、频域图 (5) 2.5 符号函数信号时域波形图、频域图 (5) 2.6 单位阶跃信号时域波形图、频域图 (6) 2.7 单位冲激信号时域波形图、频域图 (6) 2.8 门函数信号时域波形图、频域图 (7) 3 用MATLAB实现信号的幅度调制 (8) 3.1 实例1 (8) 3.2 实例2 (10) 4 实现傅里叶变换性质的波形仿真 (11) 4.1 尺度变换特性 (11) 4.2 时移特性 (14) 4.3 频移特性 (16) 4.4 时域卷积定理 (18) 4.5 对称性质 (20) 4.6 微分特性 (22) 心得体会 (25) 参考文献 (26) 附录 (27)

连续时间信号与系统的频域分析

第3章连续时间信号与系统的频域分析3.1 学习要求 1、掌握周期信号的频谱及其特点; 2、了解周期信号的响应问题; 3、掌握非周期信号的频域描述——傅立叶变换; 4、熟练掌握傅立叶变换的性质与应用; 5、掌握系统的频域特性及响应问题; 6、了解系统的无失真传输和理想滤波。 3.2 本章重点 1、频谱的概念及其特性; 2、傅里叶变换及其基本性质; 3、响应的频域分析方法; 4、系统频率响应的概念。 3.3 知识结构

3.4内容摘要 3.4.1信号的正交分解 两个矢量1V 和2V 正交的条件是这两个矢量的点乘为零,即: o 1212cos900?=?=V V V V 若有一个定义在区间()12,t t 的实函数集{}()(1,2,,)i g t i n =L ,在该集合中所有的函数满足 ?????=≠===??2 1 21,,2,1,0)()(,,2,1)(2t t j i t t i i n j j i dt t g t g n i k dt t g ΛΛ 则称这个函数集为区间()12,t t 上的正交函数集。式中i k 为常数,当1i k =时,称此函数集为归一化正交函数集。 若实函数集{}(),1,2,,i g t i n =L 是区间()12,t t 内的正交函数集,且除()i g t 之外 {}(),1,2,,i g t i n =L 中不存在()x t 满足下式 2 1 20()t t x t dt <<∞?且2 1 ()()0t i t x t g t dt =? 则称函数集{}(),1,2,,i g t i n =L 为完备正交函数集。 若在区间()12,t t 上找到了一个完备正交函数集{}(),1,2,,i g t i n =L ,那么,在此区间的信号()x t 可以精确地用它们的线性组合来表示 11221 ()()()()()n n i i i x t C g t C g t C g t C g t ∞ ==++++=∑L L 各分量的标量系数为 2 1 21 2 ()()d ()d t i t i t i t x t g t t C g t t = ?? 系数i C 只与()x t 和()i g t 有关,而且可以互相独立求取。 3.4.2周期信号的傅里叶级数 1、三角形式的傅里叶级数 0001 ()(cos sin )n n n x t a a n t b n t ωω∞ ===++∑

信号完整性分析基础系列之二十四

信号完整性分析基础系列之二十四——关于抖动(上) 美国力科公司深圳代表处汪进进 写在前面的话 抖动话题是示波器测量的最高境界,也是最风云变换的一个话题,这是因为抖动是示波器测量的诸多功能中最和“数学”相关的。玩数学似乎是需要一定境界的。 “力科示波器是怎么测量抖动的?”,“这台示波器抖动测量准不准?”,“时钟抖动和数据抖动测量方法为什么不一样?”,“总体抖动和峰峰值抖动有什么区别? ”,“余辉方法测量抖动不是最方便吗?”,“抖动和眼图,浴盆曲线之间是什么?”,…… 关于抖动的问题层出不穷。这么多年来,在完成了“关于触发(上)、(下)”和“关于眼图(上)、(下)”,“关于S参数(上)(下)”等三篇拙作后,我一直希望有一篇“关于抖动”的文章问世,但每每下笔又忐忑而止,怕有谬误遗毒。今天,当我鼓起勇气来写关于抖动的时候,我需要特别说明,这是未定稿,恳请斧正。 抖动和波形余辉的关系 有一种比较传统的测量抖动的方法,就是利用余辉来查看信号边沿的变化,然后再用光标测量变化的大小(如图1所示),后来更进了一步,可以利用示波器的“余辉直方图”和相关参数自动测量出余辉的变化范围,这样测量的结果就被称为“抖动”。这个方法是在示波器还没有“测量统计”功能之前的方法,但在90年代初力科发明了测量统计功能之后,这个方法就逐渐被淘汰了。 图1 传统的抖动测量方法 这种传统的方法有下面这些缺点:(1)总会引入触发抖动,因此测量的结果很不准确。(2)只能测量某种参数的抖动,譬如触发上升沿,测量下降沿的余辉变化,反应了宽度的抖动,触发上升沿,测量相邻的上升沿的余辉变化,反应了周期的抖动。显然还有很多类型的抖动特别是最重要的TIE抖动无法测量出来。(3)抖动产生的因果关系的信息也无从得知。 定义抖动的四个维度 和抖动相关的名词非常多:时钟抖动,数据抖动; 周期抖动,TIE抖动,相位抖动,cycle-cycle抖动; 峰峰值抖动(pk-pk jitter),有效值抖动(rms jitter);总体抖动(Tj),随机抖动(Rj),固有抖动(Dj);周期性抖动,DCD抖动,ISI抖动,数据相关性抖动; 定时抖动,基于误码率的抖动; 水平线以上的抖动和水平线以下的抖动…… 这些名词反应了定义抖动的不同维度。 回到“什么是抖动”的定义吧。其实抖动的定义一直没有统一,这可能也是因为需要表达清楚这个概念的维度比较多的原因。目前引用得比较多的定义是: Jitter is defined as the short-term variations of a digital signal’s significant instants from their ideal positions in time. 就是说抖动是信号在电平转换时,其边沿与理想位置之间的偏移量。如图2所示,红色的是表示理想信号,实际信号的边沿和红色信号边沿之间的偏差就是抖动。什么是“理想位置”,“理想位置”是怎么得到的?这是被问到后最不好回答的问题。

周期信号的频谱分析

信号与系统 实验报告 实验三周期信号的频谱分析 实验报告评分:_______ 实验三周期信号的频谱分析 实验目的: 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”,了解其特点以及产生的原因;

3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。 实验内容: (1)Q3-1 编写程序Q3_1,绘制下面的信号的波形图: 其中,0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t)和x(t) 的波形图,给图形加title,网格线和x坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 程序如下: clear,%Clear all variables close all,%Close all figure windows dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t); N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])

连续系统的时域、频域分析

学生实验报告实验课程:信号与 系统E D A 实验地点:东1教 414 学院: 专业: 学号 : 姓名 :

2.信号卷积,根据PPT 中的实验2、2与2、3内容完成课堂练习,写出程序及运行结果。 用Matlab 实现卷积运算)(*)(t h t f ,其中 )()()],2()([2)(t e t h t t t f t εεε-=--=,)2 ()(2t h t h =;对比说明信号)( t f 分别输入系统)(和)(2t h t h 时的输出有什么区别并分析原因。 >> p=0、01; nf=0:p:4; f=2*(heaviside(nf)-heaviside(nf-2)); nh=0:p:6; h=exp(-nh)、*(nh>0); y=conv(f,h);

t=0:length(y)-1; subplot(3,1,1),stairs(nf,f);title('f(t)');axis([0 6 0 2、1]); subplot(3,1,2),plot(nh,h);title('h(t)');axis([0 6 0 1、1]); subplot(3,1,3),plot(0、01*t,y); title('y(t)=f(t)*h(t)'); >> p=0、01; nf=0:p:4; f=2*(heaviside(nf)-heaviside(nf-2)); nh=0:p:6; h=exp(-2*nh)、*(2*nh>0); y=conv(f,h); t=0:length(y)-1; subplot(3,1,1),stairs(nf,f);title('f(t)');axis([0 6 0 2、1]);

语音信号采集与时频域分析正文

第一章引言 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和频域等处理方法。语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变,因而可以将其看作是一个准稳态过程, 即语音信号具有短时平稳性。任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上, 即进行“短时分析”。 时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数有短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。 频域分析:对语音信号采样,并进行傅里叶变换来进行频域分析。主要分析的特征参数:短时谱、倒谱、语谱图等。 本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。对语音信号进行时频域分析后,进行加白噪声处理并进行了相关分析,设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。整体设计框图如下图所示: 图1.1时频域分析设计图 图1.2加噪滤波分析流程图

第二章 语音信号时域分析 语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析,在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。 2.1窗口选择 由人类的发生机理可知,语音信号具有短时平稳性,因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。两种窗函数的时域波形如下图2.1所示: sample w (n ) sample w (n ) 图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形 矩形窗的定义:一个N 点的矩形窗函数定义为如下 {1,00,()n N w n ≤<=其他 (2.1) 哈明窗的定义:一个N 点的哈明窗函数定义为如下 0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-??? 其他 = (2.2) 这两种窗函数都有低通特性,通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现(如图2.2):矩形窗的主瓣宽度小(4*pi/N ),具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大(-13.3dB ),会导致泄漏现象;哈明窗的主瓣宽8*pi/N ,旁瓣峰值低(-42.7dB ),可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用哈明窗,在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。表2.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。

信号完整性分析基础之八——抖动的频域分析

在上两篇文章中,我们分别介绍了直方图(统计域分析)和抖动追踪(时域分析)在抖动分析中的应用。从抖动的直方图和抖动追踪波形上我们可以得到抖动的主要构成成分以及抖动参数的变化趋势。如需对抖动的构成做进一步的分析,还需要从频域角度去进一步分析抖动的跟踪波形。 抖动的频谱即是对抖动追踪(jitter track)波形做FFT运算。如下图1所示 为一个时钟周期测量参数的追踪、频谱分析步骤及效果,在抖动频谱图上可以清楚的看出某两个频率值点抖动比较大: 图1 抖动频谱 黄色为实际采集到的时钟波形(C1通道) P1测量C1通道时钟信号的时钟周期 F7函数对P1测量参数进行跟踪 F6对F7进行FFT分析 下图2所示为一典型的串行信号抖动追踪频谱图,从图中可看出各种抖动成分;DDj和Pj为窄带频谱(三角形谱或者谱线)但是DDj和Pj的区别是由于DDj是和码型相关的,其频率fDDJ一般会是数据位率的整数倍,如果Pj的频率fPJ正好等于fDDJ,那么从抖动的频谱图里面是很难将DDj和Pj精确的分开的,所以通常在抖动分解的过程中一般通过时域平均的方法来分解DDj;BUj主要由于串扰等因素引起的,一般分为两种,一种是窄带,但幅度较高,很显然这类BUJ也是很难和PJ区分开的,除非我们知道引起BUJ的源头,知道其频率,所以说我们在抖动测试时得到的PJ一般会包含这类BUJ(所以通常情况下对这类BUJ不加区分,直接算做PJ,而将BUJ分类为PJ和OBUJ,在之前的抖动分类文章中有提及);另外一类是宽带的BUJ(很多时候也叫OBUJ,other bounded uncorrelated jitter),幅度很小,基本会埋没到RJ中去,这类抖动很容易被误算作RJ,目前使用在示波器上的抖动分解软件只有Lecroy最近推出的SDAII(基于NQ-SCALE抖动分解理论)能够较好的将这类抖动从Rj中剥离出来;RJ是 宽带频谱,幅度很小。

连续信号的频域分析

第四章 连续信号的频域分析 将信号分解为若干不同频率的正弦信号或虚指数信号,实质上是将信号在频率域上进行分解,因此根据这种基本思想对信号和系统的分析称为频域分析。这种分解过程是通过傅里叶级数和傅里叶变换这一数学工具来实现的。 本章首先介绍连续信号的傅里叶级数和傅里叶变换,熟悉信号频谱的概念。 4.1 基本要求 1.基本要求 ? 了解傅里叶级数和傅里叶变换的定义及其物理含义; ? 掌握信号频谱和频谱密度的概念; ? 了解连续谱和离散谱的特点和区别; ? 掌握傅里叶变换的常用性质; ? 掌握周期信号傅里叶变换的求解方法。 2.重点和难点 ? 傅里叶变换的性质及其应用 4.2 知识要点 1.周期信号的傅里叶级数 (1)傅里叶级数展开式 三角形式:∑∑∞ =∞=+Ω+=Ω+Ω+=1010)cos(2)]sin()cos([2)(n n n n n n t n A A t n b t n a a t f ?(4-1) 指数形式: ∑∑∞ -∞ =+Ω∞ -∞ =Ω= =n t n n n t n n n F F t f )j(j e e )(? (4-2) 其中 ? +Ω= T t t n t t n t f T a 00 d cos )(2 ,n =0,1,2,? (4-3) ? +Ω= T t t n t t n t f T b 00 d sin )(2,n =1,2,? (4-4) 且

n n n n n n a b b a A a A arctg , ,2 200-=+==? (4-5) ?+Ω-= T t t t n n t t f T F 00 d e )(1j (4-6) (2)两种形式之间的转换关系 0)( e 2 1 j ≥=n A F n n n ? (4-7) 并且|F n |为偶函数,?n 为奇函数,即 ||||n n F F -=,||||n n -=?? (4-8) (3)傅里叶级数的物理含义 通过傅里叶级数可以将任意周期信号f (t )分解为若干个正弦信号(三角形式)或复简谐信号(指数形式)的叠加。每个正弦信号分量的频率为周期信号基波频率的n 倍(n ?0),即n ?,而幅度为A n 或者2|F n |,相位为?n ,将其称作第n 次谐波分量。特别地,将频率为0(即n =0)的分量称为直流分量,幅度为A 0/2或者F 0;频率等于基波频率?(即n =1)的分量称为基波分量。 2.周期信号的频谱 通过傅里叶级数可以将时域中的周期信号分解为直流分量、基波分量和各次谐波分量之和,傅里叶级数展开式中的A n 、?n 或傅里叶系数F n 分别代表了各分量的幅度和相位随谐波次数n (从而频率n ?)的变化关系,称为周期信号的频谱,其中A n 或|F n |称为幅度谱,?n 称为相位谱。 A n 或|F n |、?n 都是关于整型变量n 的实函数,分别以其为纵轴,以n (或者n ?)为横轴,得到的图形称为周期信号的幅度谱图和相位谱图,合称为周期信号的频谱图。 但是,在三角形式的傅里叶级数中,A n 和?n 的自变量n 只能取非负的整数,因此称为单边频谱,而在F n 中,n 可以为任意的整数,相应地将F n 称为双边频谱。对同一个周期信号,其单边和双边频谱可以通过式(4-7)进行相互转换。 所有周期信号的频谱都具有离散性,因此称为离散谱。 3.非周期信号的傅里叶变换及其频谱密度 非周期信号的傅里叶变换及傅里叶反变换的定义为 ?∞ ∞--=t t f F t d e )()j (j ωω (4-9) ?∞ ∞ -= ωωωd )e (j 2π1)(j t F t f (4-10) 其中正变换用于根据信号的时域表达式求其频谱表达式,反变换用于根据其频谱表达式求时域表达式。 通过傅里叶变换可以将信号分解为不同频率的复简谐信号的叠加,而信号的傅里叶变换F (j ?)反映了信号中各分量的幅度和相位随其频率? 的变化关系,称为信号的频谱密度,又称为频谱密度函数或频谱函数。 教材表4-1中列出了一些基本信号的傅里叶变换,在求解复杂信号的傅里叶变换和频谱密度时经常用到。 4.傅里叶变换的性质

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