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科普知識
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電阻加熱器

解讀FFT中時間窗與RBW的關系

發布日期:2022-10-18 點擊率:66

快速傅里葉變換(FFT)作為射頻電路中一種常用的頻譜分析工具,它實現了時域到頻域的轉換,是數字信號分析中最常用的基本功能之一,FFT也是區分射頻技術高低的一個重要分水嶺,FFT 頻譜分析是否與傳統的掃頻式頻譜儀類似,也具有分辨率帶寬(RBW) 的概念?如果具有RBW ,那么FFT 的RBW 又與什么因素有關呢?接下來就給大家一一解答這些疑問。
 
眾所周知,FFT 變換是在一定假設下完成的,即認為被處理的信號是周期性的。圖1給出了一正弦波信號的采集樣點波形,如果對Frame 1作FFT 運算,則會對其進行周期擴展。顯然,在周期擴展的時候 ,造成了樣點的不連續,樣點不連續等同于相位不連續,相當于引入了相位調制,這將導致產生額外的頻率成分,該現象稱為頻譜泄露。
 
快速傅里葉變換(FFT)
圖1. 周期擴展引起樣點的不連續
 
頻譜泄露產生了原本信號中并不包含的頻率成分,具有諸多危害:首先頻率測不準了,通常決定信號頻率都是選取幅度最高的譜線,但是幅度最高譜線往往并不是載波,因此造成頻率測試結果存在比較明顯的偏移,這是調相的影響;其次測得的頻譜幅度變小了,本來只有一根譜線,發生頻譜泄露后產生眾多譜線,但是信號總功率是一定的,因此測得的信號幅度一定會減小;另外,頻譜泄露會擾亂測試,尤其在觀測小信號時,較強的頻譜泄露成分可能淹沒比較微弱的信號。
 
如何避免或者降低頻譜泄露呢?這就需要使用下文介紹的時間窗(Window) 技術。
 
如果能夠消除樣點不連續,就可以消除頻譜泄露。為了實現這一點,需要引入時間窗(Window),時間窗包含的樣點數目與信號相同,而且兩端的樣點值通常為0。在FFT 之前,時間窗與波形相乘,周期擴展后可以保證樣點的連續性。
圖2以Kaiser Window 為例,給出了時間窗波形、原始波形以及加了時間窗之后的波形。由圖可知,引入時間窗后,在周期擴展后并不會造成相位不連續,從而消除頻譜泄露效應。
 
值得一提的是,頻譜泄露是無法完全消除的,雖然引入合適的時間窗使得周期擴展后相位連續,但是又等效形成了特殊的射頻脈沖信號,所以還會產生一些新的頻率成分,只是這些頻率成分非常微弱。換句話說,時間窗只能盡量抑制頻譜泄露,而無法完全消除!
 
快速傅里葉變換(FFT)
圖2. 引入時間窗以改善頻譜泄露效應
 
在FFT 應用中,時間窗就相當于一個濾波器,不同的時間窗具有不同的頻響特性,比如不同的邊帶抑制和矩形因子等,相應的幅度測試精度也不同。雖然與傳統的掃頻式頻譜儀不同,但是基于FFT 的頻譜分析中依然有RBW 的概念,RBW就是指時間窗對應的幅頻響應的3dB 帶寬,時間窗寬度及類型就決定了RBW 的大小。
 
RBW 稱為分辨率帶寬,決定了頻譜分析中對多個頻率的分辨能力,RBW 越小,分辨率越高。RBW 與時間窗寬度(即Window Time) 成反比,但即使時間窗寬度相同,不同的時間窗類型對應的RBW 也不同,存在一個因子k,并滿足如下關系:
 
快速傅里葉變換(FFT)
 
下面以矩形時間窗為例,討論一下RBW 與時間窗寬度具體有什么關系呢?矩形窗的雙邊帶頻譜為Sa(ω) 函數,如圖3所示,假設窗口時間為T,則在頻率為  ±N*2π/T  ( N 為非零正整數) 處均為零點。矩形窗的雙邊帶頻譜可以寫為如下表達式:
 
 
快速傅里葉變換(FFT)
 
對于圖3所示的頻譜,相對峰值電平下降3dB的頻點位于何處?從電壓的角度講,下降3dB的頻點處,幅值降為峰值的 √2/2 。
 
快速傅里葉變換(FFT)
圖3. 矩形窗的頻譜特性(雙邊帶頻譜)
 
簡便起見,利用圖4所示的圖解法,令sin(x)/x=√2/2 ,則x≈1.39 。經計算ω=2.78/T ,f=ω/2π≈0.443/T 。因此,圖3所示的頻譜中,3dB帶寬為:
 
5
快速傅里葉變換(FFT)
圖4. x=1.39處,幅值下降3dB
 
如前所述,FFT 過程中會進行周期擴展,因此FFT 是將信號當作一個周期信號來對待的。FFT得到的頻點也是離散的,這些離散的頻點稱為freq. bin,兩個相鄰bin 之間的頻間距為周期擴展后總時長的倒數。bin 間距決定了頻率分辨率,bin 間距越小,頻率分辨率越高。假設進行了N次周期擴展,則bin間距為
 
 
 
快速傅里葉變換(FFT)
 
類似于掃頻式頻譜分析,FFT 頻譜分析中也有RBW 的概念,盡管不存在IF filter 。在FFT 頻譜分析中,RBW 決定于時間窗幅頻特性的3dB帶寬。不同的時間窗類型,具有不同的RBW 表達式。對于矩形窗,RBW 為
 
 
快速傅里葉變換(FFT)
 
從上式可以看出,矩形窗的RBW 并不等于bin 間距,而往往是大于bin 間距。頻譜分析應用中通常提及RBW ,但RBW 與bin 間距存在如下關系
 
快速傅里葉變換(FFT)
 
式中k為常系數,取決于時間窗的類型。
常見的時間窗類型包括:Kaiser、Rectangular、Hamming、Hanning、Blackman-Harris、Flat-Top等。下圖給出了不同時間窗類型對應的k因子大小。不同的時間窗,頻譜泄露、幅度測試精度及RBW 均不同,測試時應該根據待測信號的特點進行選擇。
 
快速傅里葉變換(FFT)
圖5. 不同時間窗類型對應的k因子不同
 
小結
 
今天主要給大家介紹了FFT 頻譜分析中的RBW 由來,雖然不像掃頻式頻譜儀那樣具有IF filter ,但是FFT 頻譜分析中依然存在RBW 的概念。文中以矩形時間窗為例,通過數學的方式解釋了RBW 與時間窗寬度的關系。當采用不同的時間窗時,RBW 與時間窗寬度的關系也是不同的,這完全是由時間窗對應的幅頻響應決定的。頻譜測試時,應當根據測試的信號選擇合適的時間窗。
 

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