ANALIZZATORI DI SPETTRO. prof. Cesare Svelto
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- Fulvio Locatelli
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1 ANALIZZATORI DI SPETTRO prof. Cesare Svelto
2 Analizzatori di spettro Analisi spettrale e trasformata di Fourier Bande spettrali Parametri caratteristici di una misura con AS Rumore termico e fondo di rumore dell'as AS a banco di filtri e a singolo filtro accordato AS a eterodina AS per diffrazione alla Bragg AS ottici AS a FFT (digitali) Misure con l AS
3 Analisi spettrale OSC AS Analizzatori di Spettro 3/67
4 Esempio/esercizio con A 1 = 2A 2 (=2 V) e f 2 = 2f 1 (=2 khz) Rappresentare graficamente i diversi segnali (e.g. con Matlab) nei domini tempo e frequenza (A vs. t e A vs. f o anche P vs. t e P vs. f ) Calcolare la potenza media del segnale v e verificare che è pari alla somma delle potenze di v 1 e di v 2 o delle due corrispondenti righe spettrali Analizzatori di Spettro 4/67
5 Trasformata di Fourier (1/2) pulsazione angolare SEGNALE F SPETTRO Analizzatori di Spettro 5/67
6 Trasformata di Fourier (2/2) Lo spettro di un segnale s(t) reale è S( f ) complesso (ampiezza e fase) Nella realtà si possono misurare solo spettri di segnali troncati, ossia osservati su un tempo T finito (e poi integrati secondo Fourier) Analizzatori di Spettro 6/67
7 Gamme spettrali ("segnali") SUBSONICI AUDIO HF RF MICROONDE MICROONDE A più alte frequenze è comune l'uso della lunghezza d onda Analizzatori di Spettro 7/63
8 Spettro ottico e raggi x IR{ FIR MIR NIR VIS UV VUV S X X 390 THz 790 THz e.g. λ = 500 nm (giallo) f ~ 600 THz Analizzatori di Spettro 8/63
9 Intero spettro e.m. e sue sigle Analizzatori di Spettro 9/63
10 Principio dell'as a banco di filtri F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 Analisi parallela ( simultanea ) Impiego in banda audio Misura segnali non stazionari Analizzatori di Spettro 10/63
11 AS a banco di filtri (con più Riv.) "equalizzatore grafico dello stereo" 50 "barre" su Windows MediaPlayer... ( o anche più grossolano: solo HIgh, MEdium, LOw ) Pb. Equalizzazione R i Analizzatori di Spettro 11/63
12 AS a banco di filtri (un solo Riv.) "ANALISI SEQUENZIALE«Pb. Misura segnali non stazionari Analizzatori di Spettro 12/63
13 AS a filtro accordato (1/2) ANALISI SEQUENZIALE (si muove il filtro lungo lo spettro, osservando una frequenza alla volta) Analizzatori di Spettro 13/63
14 AS a filtro accordato (2/2) Semplicità di comando del CRT Minimo numero di filtri e rivelatori Problema: RBW varia con f Analizzatori di Spettro 14/63
15 AS a eterodina (1/2) FILTRO A SINTONIA FISSA f = RBW = cost. ANALISI SEQUENZIALE ( si muove / modula lo spettro facendolo passare attraverso il filtro ) Analizzatori di Spettro 15/63
16 AS a eterodina (2/2) non f IF =f LO + * f s non f IF = ** f s - f LO Pb. frequenza immagine (es. ** f S =f IF +f LO da evitare ) Analizzatori di Spettro 16/63
17 Modulazione (1/2) Eulero somma e differenza Analizzatori di Spettro 17/63
18 Modulazione (2/2) differenza e somma k (V s V LO ) 1/2 mixer o mescolatore (disp. non-lineare) Analizzatori di Spettro 18/63
19 Selezione della frequenza intermedia Se f LO > f IF > f S allora f IF = f LO - f S e così si elimina la frequenza immagine Analizzatori di Spettro 19/63
20 Mixer input MIXER f sig RF IF LO f sig f -f LO sig f LO f + f LO sig f LO Analizzatori di Spettro 20/63
21 Filtro a frequenza intermedia IF FILTER Input Spectrum IF Bandwidth (RBW) Display Analizzatori di Spettro 21/63
22 Video Filter VIDEO FILTER Analizzatori di Spettro 22/63
23 Filtri stretti (RBW piccola ) Filtri a IF stretti danno una elevata risoluzione spettrale ma richiedono tempi lungi di analisi (Pb. di non stazionarietà del segnale) Analizzatori di Spettro 23/63
24 Selettività e t. di assestamento (1/3) La risposta di filtro + rivelatore non è istantanea Analizzatori di Spettro 24/63
25 Selettività e t. di assestamento (2/3) La velocità di scansione, SS = [Hz/s], è limitata da: RBW f A span fissato, il tempo di scansione cresce quadraticamente al diminuire di RBW Analizzatori di Spettro 25/63
26 Selettività e t. di assestamento (3/3) Scansione troppo veloce Se la scansione è troppo veloce la misura è ancora effettuabile, ma perde la calibrazione (picchi più bassi e shift delle frequenze) Analizzatori di Spettro 26/63
27 Parametri di misura di un AS (1/2) 10 DIV orizzontali ascisse: FREQUENZA [Hz] 10 DIV verticali ordinate: POTENZA [dbm] Analizzatori di Spettro 27/63
28 Parametri di misura di un AS (2/2) REFERENCE LEVEL FREQUENCY SPAN RL = [dbm] f span = f stop f start = [Hz] RESOLUTION BANDWITH RBW = [Hz] (EQUIVALENT) POINTS MEASUREMENT TIME SWEEP TIME SWEEP SPEED Analizzatori di Spettro 28/63
29 Rumore termico e fondo di rumore (1/3) p T = kt densità spettrale (rumore "bianco") costante di Boltzmann p T RBW B f P T = p T B = ktb [W] rumore termico in una banda B Analizzatori di Spettro 29/63
30 Rumore termico e fondo di rumore (2/3) temperatura di riferimento per le misure di rumore per T = 290 K (+ 17 C) ~ temp. ambiente si ha p T W/Hz -174 dbm/hz Analizzatori di Spettro 30/63
31 Rumore termico e fondo di rumore (3/3) Noise Figure, NF (in numero o in db) ci dice di quanto il rumore complessivo (termico+elettronico), detto "fondo di rumore", è superiore al "solo" rumore termico valutato alla temperatura di 290 K P P F NF [ NF typ. 20 db ] P T P F = P T NF o in decibel P F,(dBm) = P T,(dBm) + NF (db) f Analizzatori di Spettro 31/63
32 Esempio (1/5) AS che opera a T ~ temp. ambiente ~ 290 K RBW 1 = 100 khz RBW 2 = 1 khz Calcolare la "SENSIBILITA dell AS" (ovvero il minimo segnale rivelabile). Ad es. si valuti se si riesce a rivelare una sinusoide da 100 nv (rms value). e immaginando NF=1=0 db!!! Analizzatori di Spettro 32/63
33 Esempio (2/5) Se il segnale da misurare è una sinusoide con ampiezza efficace V s,eff = 100 nv ed è misurato su R = 50 Ω, si avrà una potenza del segnale Analizzatori di Spettro 33/63
34 Esempio (3/5) Nel primo caso (RBW 1 = 100 khz) P noise = 400 aw > P s = 200 aw Nel secondo caso (RBW 2 = 1 khz) P noise = 4 aw << P s = 200 aw 17 db ( larghezze di riga... ) Analizzatori di Spettro 34/63
35 Esempio (4/5) Se poi l'as ha una figura di rumore NF=17 db, tutti i valori del fondo di rumore dei casi precedenti devono essere innalzati di 17 db (o moltiplicati per un fattore 50 in unità lineari): Nel primo caso * (RBW 1 = 100 khz) * P noise = 400 aw 50 = 20 fw >> P s = 200 aw Nel secondo caso * (RBW 2 = 1 khz) * P noise = 4 aw 50 = 200 aw = P s = 200 aw Quando due potenze uguali si sommano, come in quest'ultimo caso, la potenza risultante è il doppio e dunque 3 db più alta di ciascuno dei valori sommati Analizzatori di Spettro 35/63
36 Esempio (5/5) Con RBW 2 =1 khz e P s = P noise = 200 aw = -127 dbm dalla somma P tot =P s +P noise entro la banda del filtro si ottiene P tot =-124 dbm, e quindi il picco della riga di segnale si troverà a +3 db sopra il rumore di fondo 3 db * Si può ritenere che il minimo segnale rivelabile coincide con il livello del rumore di fondo se si è in grado di riconoscere un innalzamento di 3 db della traccia dell AS dal livello del rumore bianco (dipende anche dalla rumorosità della traccia) Analizzatori di Spettro 36/63
37 Effetto di RBW sul fondo di rumore Il livello del rumore di fondo sullo schermo è una funzione della RBW 10 db 10 db 100 khz RBW 10 khz RBW 1 khz RBW ST 100kHz =ST min ST 10kHz =10 2 ST min ST 1kHz =10 4 ST min Diminuendo la RBW scende il fondo di rumore ma aumenta significativamente il tempo di scansione Analizzatori di Spettro 37/63
38 Selettività del filtro a IF Il filtro a IF è progettato per avere una forma quasi gaussiana. L allargamento del filtro è quantificato attraverso la sua selettività, che tipicamente vale per filtri analogici (per Gaussiana è 20). 3 db 3 db BW 60 db 60 db BW Selettività = 60 db BW 3 db BW Analizzatori di Spettro 38/63
39 Esempio di schermata di AS RBW = 1 khz Selettività 15:1 = 60 db BW 3 db BW RBW = 3 khz 3 db distortion products 60 db 60 db BW = 15 khz 10 khz 10 khz Analizzatori di Spettro 39/63
40 AS elettronico alla Bragg Un fascio laser attraversa una lamina di quarzo sottoposta a un'onda elastica ("acustica") prodotta da un attuatore piezoelettrico (PZT) comandato dal segnale di tensione di cui si vuole misurare lo spettro LASER f s SPETTRO su un CCD Il fascio diffratto lascia il cristallo a un angolo che dipende dalla lunghezza d'onda λ s dell'onda elastica (e dunque della frequenza f s = v s /λ s del segnale di comando del PZT): sinθ=(mλ laser /2λ s ) e dunque sinθ θ =(λ laser /2v s ) f s (m=1) con deflessione θ f s Banda MHz!!! (analisi parallela) Analizzatori di Spettro 40/63
41 AS ottico (sequenziale) Si trasmettono in successione su un unico rivelatore le diverse lunghezze d onda λ 1, λ 2, λ 3, λ 4, λ 5 Analizzatori di Spettro 41/63
42 AS ottico (parallelo) Analizzatori di Spettro 42/63
43 AS a FFT: Trasformata di Fourier Discreta L analisi spettrale si può ottenere per elaborazione numerica di segnali acquisiti nel tempo Avendo a disposizione N valori campionati del segnale nel tempo s(t k )=s(k t), è possibile ottenere i valori discreti S(f m )=S(m f) dello spettro del segnale eseguendo, con una semplice sommatoria finita, la trasformata di Fourier discreta (DFT) Tempo tot. di acq. "f " "t" "f " "t" Analizzatori di Spettro 43/63
44 AS a FFT: dinamica e risoluzione Da N campioni reali "tensione" (V) nel tempo si ottengono N campioni complessi in frequenza, però solo i primi N/2 sono significativi (gli altri hanno lo stesso modulo e fase opposta) La risoluzione in frequenza f è pari al reciproco del tempo totale di acquisizione T RBW f = 1/ T = 1/(N t) essendo T=NT c =N t La massima frequenza f Max dello spettro è pari a Nyquist f Max = f c /2 = 1/(2 t) = (1/2) N f essendo f c =1/T c =1/ t Nr.points = Nyquist/RBW=N/2 su f 0 con Re e Im Analizzatori di Spettro 44/63
45 AS a FFT: aliasing (1/3) La DFT corrisponde allo spettro del segnale (spettro campionato) solo se la frequenza di campionamento ( f c = 1/ t ) rispetta il teorema di Shannon: f c = 2f Max,ricostruzione-FFT > 2 B = 2f Max,segnale (con B banda - massima frequenza - del segnale) Altrimenti si verificano fenomeni di aliasing (poiché la discretizzazione nel tempo induce una periodicità in frequenza, non ci devono essere "sovrapposizioni" tra le varie repliche spettrali spaziate di f c tra loro) Analizzatori di Spettro 45/63
46 AS a FFT : aliasing (2/3) CASO I: f c > 2 B (con B=f Max ) Spettro del segnale Spettro del segnale campionato Spettro del segnale ricostruito dopo filtraggio Analizzatori di Spettro 46/63
47 AS a FFT : aliasing (3/3) CASO II: f c < 2 B Spettro del segnale Spettro del segnale campionato Spettro del segnale ricostruito dopo filtraggio aliasing Analizzatori di Spettro 47/63
48 AS a FFT: Fast Fourier Transform Quando il numero N di campioni acquisiti è una potenza di 2 (un valore tipico è 1024), l algoritmo DFT può essere semplificato, evitando di calcolare più volte termini identici Si implementa in questo modo l algoritmo FFT (Fast Fourier Transform), che richiede Nlog 2 (N) operazioni invece di N 2 : è più veloce e occupa meno memoria Quando N non è una potenza di 2, si aggiungono zeri simmetricamente (zero padding), a sinistra e a destra della sequenza campionata, fino a portare il numero complessivo di punti a una potenza di 2 Analizzatori di Spettro 48/63
49 AS a FFT: schema a blocchi Lo strumento AS a FFT è tipicamente chiamato Dynamic Signal Analyzer Elettronica analogica di ingresso Filtro LP antialiasing Conv. A/D Sezione di elaborazione numerica L elettronica di ingresso amplifica o attenua il segnale in modo da sfruttare al meglio il numero di bit del convertitore A/D entro la sua dinamica Analizzatori di Spettro 49/63
50 AS a FFT: filtro antialiasing Il filtro passa basso antialiasing ha la caratteristica di essere piatto nella banda di utilizzo e scendere con pendenza molto elevata (filtro a molti poli): l ideale sarebbe un filtro rettangolare (non realizzabile) Serve a limitare la banda di modo che B < f c /2 Analizzatori di Spettro 50/63
51 AS a FFT: convertitore A/D Il convertitore A/D viene fatto lavorare sempre alla massima velocità (un valore tipico è 400 ksa/s con 16 bit di risoluzione). In questo modo è possibile mantenere fisso il filtro antialiasing: f max =200 khz La selezione della banda da visualizzare è fatta esclusivamente tramite elaborazione digitale Analizzatori di Spettro 51/63
52 AS a FFT: elaborazione numerica La sezione di elaborazione numerica consiste in 3 stadi: Mixer digitale (traslaz. freq. centrale: CENTER) Filtraggio per decimazione (riduzione della banda: SPAN) Algoritmo FFT (calcolo della Trasformata) Analizzatori di Spettro 52/63
53 AS a FFT: mixer digitale Il mixer digitale consiste in una moltiplicazione numerica per una sinusoide, il che comporta una traslazione in frequenza (del segnale precedentemente acquisito e digitalizzato) Tramite questo mixer è possibile scegliere la frequenza centrale di visualizzazione dell'as. Il principio è lo stesso dell eterodina, però effettuato digitalmente Per spettri che partono da 0 Hz, non si effettua moltiplicazione Analizzatori di Spettro 53/63
54 AS a FFT: decimazione Il filtro digitale effettua una decimazione dei campioni: dagli N campioni nel tempo crea un vettore n volte più piccolo, ottenendo ogni singolo valore come media di n campioni (come High-Res in OD) Con questo filtraggio si riduce lo SPAN della visualizzazione al valore desiderato (è come avere ridotto la frequenza "effettiva" di campionamento) e si migliora la risoluzione in frequenza: il successivo algoritmo FFT opera tipicamente su un numero prefissato di campioni (solitamente 1024) Il vettore (spettro) risultante dall FFT (512 punti) ha posizione in frequenza (f CENTER e SPAN) che dipende dal mixer digitale e dalla decimazione effettuata Analizzatori di Spettro 54/63
55 AS a FFT: windowing (1/4) Lo spettro ottenuto tramite l algoritmo FFT presuppone che il segnale nel tempo sia periodico (ricordiamo che discreto campioni - in frequenza implica periodico nel tempo e viceversa) Nel caso di segnali con durata limitata, o periodici campionati esattamente in fase sul periodo, non c è problema nel "periodicizzare" il segnale nel tempo Analizzatori di Spettro 55/63
56 AS a FFT: windowing (2/4) E invece molto probabile che l acquisizione del segnale (se non si ha a disposizione un trigger) sia come in figura, per cui il segnale periodicizzato [la parte acquisita e poi idealmente ripetuta da - a + nel tempo] subisce delle discontinuità agli estremi della finestra Analizzatori di Spettro 56/63
57 AS a FFT: windowing (3/4) I salti di fase (discontinuità) indotti da questa fittizia periodicità introducono componenti spurie in frequenza che possono mascherare il segnale reale Segnale acquisito nel tempo Spettro corretto Spettro da FFT Analizzatori di Spettro 57/63
58 AS a FFT: windowing (4/4) Per evitare i salti di fase si utilizza la tecnica della finestratura: si moltiplica il segnale nel tempo per una funzione (finestra) a campana, che valga zero ai bordi dell intervallo A seconda della funzione utilizzata si hanno finestre con diverse proprietà (di accuratezza e selettività spettrale o di accuratezza in ampiezza/potenza) Analizzatori di Spettro 58/63
59 AS a FFT: esempio (1/2) Impiegando un convertitore A/D a 400 ksa/s si vuole visualizzare lo spettro di un segnale (con 1024 punti) nell intorno di 1 khz, con risoluzione f pari a 1 Hz E necessario quindi campionare per circa 1 s ( f = 1/T): scegliamo T=1.024 s ottenendo N= campioni. (L'intervallo di campionamento è scelto in modo tale da avere un multiplo intero di 1024 campioni) Il mixer digitale moltiplica gli N campioni per una sinusoide a 1 khz (fissando f CENTER =[ f STOP f START ]/2=1 khz) e poi il filtro digitale decima (media) i campioni acquisiti di un fattore 400, ottenendo i 1024 punti per l algoritmo FFT (lo SPAN passa da 200 khz a 500 Hz) Analizzatori di Spettro 59/63
60 AS a FFT: esempio (2/2) I 1024 campioni vengono quindi elaborati dall algoritmo FFT ottenendo 512 campioni ("spettro unilatero"), a partire dalla frequenza 1 khz, con risoluzione spettrale f pari a circa 1 Hz ( f =1/1.024 s= Hz) Lo spettro monolatero del segnale ricostruito va da 0 Hz a 500 Hz ( Hz), ma tenendo presente che a 0 Hz è stata traslata la frequenza di 1 khz I 512 punti visualizzati sullo schermo rappresentano dunque le frequenze da 1000 Hz sino a 1500 Hz Se anziché moltiplicare il segnale campionato per un seno digitale, lo si moltiplica per un esponenziale complesso è possibile ottenere 1024 punti significativi di cui 512 prima di 1 khz e 512 dopo 1 khz f START =500 Hz e f STOP =1500 Hz Analizzatori di Spettro 60/63
61 Esempio di Misura con l'as Misura della purezza spettrale di un oscillatore La larghezza di riga si misura come la distanza in frequenza tra i due punti a -3 db dal picco rumore di frequenza rumore di fase Una misura mediata può ridurre l'effetto sia del rumore di frequenza che di quello di fase Analizzatori di Spettro 61/63
62 Esempio di Misura con l'as Misura dei prodotti di intermodulazione Si osserva se all'uscita del dispositivo sotto misura sono presenti componenti alle frequenze risultanti dai prodotti (non-linearità) dei due segnali d'ingresso Analizzatori di Spettro 62/63
63 Esempio di Misura con l'as Misure di segnali in dbc e rumore di fondo in dbc/hz P P N(dBc/Hz) =10log 10 (P N /P c ) Analizzatori di Spettro 63/63
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