Introducción al Spectrum Analyzer

Presentación del tema: "Introducción al Spectrum Analyzer"— Transcripción de la presentación:

1 Introducción al Spectrum Analyzer
TEEL 4203 Laboratorio Comunicaciones I agosto 2014

2 Análisis de Señales Eléctricas
Dominio del tiempo Dominio de frecuencia Dominio de modulación

3 Análisis de Señales Eléctricas

4 Análisis de Señales Eléctricas
Dominio del tiempo Podemos observar voltaje o corriente vs. tiempo. Si la señal tiene muchos componentes de frecuencia, el análisis se dificulta.

5 Análisis de Señales Eléctricas
Dominio de frecuencia Es posible separar cada elemento de una señal compleja. Es posible detectar distorsión.

6 Análisis de Señales Eléctricas
Dominio de modulación Es posible observar cómo las frecuencias cambian en función del tiempo. La exactitud de la modulación puede ser analizada. No detecta cambios en amplitud.

7 Tres Dominios para Analizar Señales

8 Dominio del tiempo vs. dominio de frecuencia
En la pantalla del osciloscopio observamos la superposición de 3 ondas sinusoidales. Cada onda sinusoidal corresponde a un pico en el dominio de frecuencia.

9 Representación de Señales
Tiempo Frecuencia Es importante recordar que v(t) = sin (2 p f t). Por lo tanto, si v(t) = sin(200 p t) = sin( 2 p f t) entonces 200 = 2 f y f = 100 Hz. En el dominio de frecuencia observamos un pico a los 100 Hz. Calculemos el voltaje RMS. VRMS = 1/sqrt(2) Si asumimos una resistencia unitaria, entonces, Pave = VRMS2 / 1 = ½ = 0.5 Vemos que la amplitud del pico en el dominio de frecuencia es 0.5 W. v(t) = sin(200 p t) voltios

10 ¿Qué es un “power spectrum”?
Un power spectrum es la distribución de potencia que tiene una señal o ruido en función de la frecuencia.

11 ¿Por qué queremos analizar el espectro?
En muchas ocasiones, el dominio del tiempo es demasiado complejo para analizar. En cambio, el dominio de frecuencia nos muestra información muy valiosa que nos ayuda a analizar las señales o el ruido.

12 ¿Qué es un Spectrum Analyzer?
Un spectrum analyzer es un voltímetro selectivo en frecuencia que responde a los picos de voltaje detectados en el ancho de banda observado y que está calibrado para mostrar los valores RMS de las señales sinusoidales observadas. No olvidemos que voltaje RMS al cuadrado dividido por la resistencia nos da la potencia promedio.

13 ¿Cuál es la relación entre voltaje RMS y potencia?
Para un sinusoide de la forma v(t) = A sin(w t + f) VRMS = Potencia promedio = RMS quiere decir “root mean square”. Las siglas RMS definen cómo es que se calcula. Esto es VRMS = Sólamente para el caso de señal sinusoidal es que el valor RMS es la amplitud dividida por el radical de dos. Un voltaje DC con valor igual al voltaje RMS de una señal AC y la misma señal AC suplen la misma potencia promedio.

14 Representación de Señales
Tiempo Frecuencia Si tan sólo observamos el dominio del tiempo, resulta muy difícil predecir qué señales contiene. En cambio, el dominio de frecuencia es sencillo de interpretar. Sabemos que tenemos dos picos, esto es, dos sinusoides, uno a 100 Hz y otro a 400 Hz. También sabemos que ambos sinusoides tienen la misma amplitud de 1 V. v(t) = sin(200 p t) + sin(800 p t) voltios

15 Representación de Señales
Tiempo Frecuencia La gráfica en el dominio del tiempo no nos dice mucho. En cambio, podemos obtener un montón de información del dominio de frecuencia: Tenemos dos sinusoides, uno a 100 Hz y otro a 400 Hz. Las amplitudes de estos sinusoides son distintas. El primero tiene una potencia promedio de 50 W, esto es, 50 W = Pave = VRMS2 / 1 (asumiendo resistencia unitaria). Por lo tanto, VRMS es la raíz cuadrada de 50 ó V. Pero = A/sqrt(2). Así que A = x sqrt(2) = 10 V. El segundo sinusoide tiene una potencia de 12.5 W, esto es, 12.5 W = Pave=VRMS2 / 1. Por lo tanto, VRMS es la raíz cuadrada de 12.5 ó 3.54 V. Pero 3.54 = A/sqrt(2). Así que A = 3.54 x sqrt(2) = 5 V. v(t) = 10 sin(200 p t) + 5 sin(800 p t) voltios

16 Representación de Señales
Tiempo Frecuencia Una señal periódica en el dominio del tiempo como la de diente de serrucho produce sinusoides a 100, 200, 300, 400, 500 Hz, y aunque no lo vemos, a un número infinito de frecuencias que sean múltples enteros de 100 Hz.

17 Representación de Señales
Tiempo Frecuencia Una señal periódica en el dominio del tiempo como la de onda cuadrada produce sinusoides a 100, 300, 500, 700, 900 Hz, y aunque no lo vemos, a un número infinito de frecuencias que sean múltples enteros de 100 Hz e impares.

18 ¿Qué dijo Fourier? Toda señal periódica puede representarse con una serie de Fourier. Fourier fue un gran matemático y físico francés. Sus series y transformadas de Fourier las encontramos en toda una gama de aplicaciones: transferencia de calor, análisis de señales, etc.

19 Se define la serie de Fourier para una señal periódica y se incluyen las fórmulas para calcular los coeficientes en dicha expansión.

20 ¿Qué hacemos si la señal no es periódica?
Si tomamos el límite según el período de la onda tiende a infinito, las sumatorias se convierten en integrales y la serie de Fourier se convierte en el integral de Fourier. Si la señal no es periódica, podemos asumir que ésta se repite cuando t = infinito y así podemos extrapolar todos los resultados de las series de Fourier a este caso.

21 ¿Podemos analizar el spectrum de cualquier señal?
Sí, utilizando un spectrum analyzer podemos analizar el spectrum de cualquier señal, no importa si ésta es periódica o no. También podemos analizar el spectrum del ruido. Si la señal es periódica, usamos series de Fourier. En cambio, si la señal no es periódica o si sencillamente se trata de ruido, entonces usamos transformadas de Fourier.

22 Tipos de Spectrum Analyzers
Fourier transform Swept tuned En la clase utilizaremos ambos tipos de analizadores. El spectrum analyzer es del tipo swept tuned mientras que el osciloscopio con su módulo Fast Fourier Transform (FFT) está basado en métodos de transformadas de Fourier.

23 Fourier Transform Analyzer
Muestrea y digitaliza señal análoga. Utiliza el discrete Fourier transform para representar la señal en el dominio de frecuencia. Es como si observara el rango completo de frecuencias de la señal a través de un banco de filtros en paralelo, cada filtro sintonizado a una frecuencia distinta.

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25 Ventajas del Fourier Transform Analyzer
Mide magnitud y fase del espectro. El swept tuned spectrum analyzer tan sólo mide la magnitud del espectro. Puede calcular la transformada de un solo evento, como por ejemplo, un transient, lo que el swept tuned spectrum analyzer no puede hacer.

26 Limitaciones del Fourier Transform Analyzer
No cubre el rango de frecuencias que es capaz de cubrir el swept tune spectrum analyzer. No tiene la sensitividad del swept tuned spectrum analyzer. No tiene el dynamic range del swept tuned spectrum analyzer.

27 Swept Tuned Spectrum Analyzer
Es el método favorito para construir spectrum analyzers. Efectúa un barrido sobre la gama de frecuencias a analizar. Está basado en el concepto del superheterodino. Heterodino quiere decir mezclar (i.e mix), esto es, trasladar en frecuencia. El prefijo “super” significa que estamos lidiando con frecuencias de super-audio, esto es, por encima de la banda de audio. La banda de audio se define como de 0 a 20 kHz.

28 Swept Tuned Spectrum Analyzer
Podemos visualizarlo como un filtro pasa banda que se desplaza a lo largo de toda la gama de frecuencias bajo estudio.

29 Swept Tuned Spectrum Analyzer
Por ejemplo, si la señal de entrada es un carrier o sinusoide a 50 MHz, cuando el filtro pasabanda pase por los 50 MHz entonces será posible observar dicho carrier.

30 Este diagrama de bloque define la operación del swept tune spectrum analyzer.

31 Componentes RF input attenuator Low pass filter Mixer IF gain
IF filter Detector Video filter Local oscillator Sweep generator CRT display Examinaremos el papel que juega cada uno de los componentes del diagrama anterior.

32 RF Input Attenuator Atenúa la señal de entrada al mixer.
Protege el circuito de entrada.

33 RF Input Attenuator Atenúa la señal de entrada.
Para maximizar el signal to noise ratio debemos minizar la atenuación en la entrada. El spectrum analyzer compensa la atenuación aumentando la ganancia. Esto hace que la señal se mantenga en el mismo nivel pero que suba el noise floor.

34 Low Pass Filter El preselector o low pass filter tiene dos funciones:
1) Reducir el ruido en la entrada 2) Evitar que señales no deseadas producidas por el mixer sean analizadas por el spectrum analyzer Debemos recordar que el mixer genera la suma y la diferencia de los dos carriers en la entrada.

35 Mixer El mixer traslada el RF input signal a una frecuencia intermedia o IF la cual el analizador puede identificar, filtrar y amplificar. El mixer es un circuito no-lineal, como por ejemplo, un diodo o un transistor operando en saturación. El mixer tiene 2 inputs y una salida. Los inputs corresponden a los dos carriers que deseamos mezclar. A la salida del mixer encontramos: los dos carriers originales, las armónicas de los dos carriers originales, la suma y la diferencia de los dos carriers originales y sus armónicas. Una armónica es un carrier o sinusoide cuya frecuencia es un múltiplo entero de la frecuencia del carrier o sinusoide original.

36 IF Filter El IF filter es un filtro pasa banda que es utilizado como una ventana para detectar señales. Al hacer un sweep o barrido los distintos componentes de frecuencia desfilan por el IF filter. Mientras más estrecho sea el IF filter, mayor resolución de frecuencia obtenemos. Lamentablemente, un filtro con pequeño ancho de banda es lento en responder. Esto hará que para cualquier medida tengamos que hacer un compromiso razonable entre la resolución de frecuencia y el tiempo que le toma al spectrum analyzer hacer el barrido.

37 IF Filter El ancho de banda del IF filter constituye el resolution bandwidth (RBW) el cual es definido por el usuario del instrumento, dentro de los límites del instrumento.

38 IF Filter Al reducir el RBW mejoramos la selectividad. Esto es, podemos observar las dos frecuencias, aunque estén bien cerca una de otra.

39 Detector El analizador convierte la señal de IF en una señal baseband o de video la cual puede ser mostrada en una pantalla. El spectrum analyzer utiliza un “envelope detector” similar al utilizado en la detección de AM. Como todo detector de envolvente, tan sólo muestra los picos. Positive detection: muestra el valor más grande entre la actual muestra y la próxima. Negative detection: muestra el valor más pequeño entre la actual muestra y la próxima. Sample detection: muestra el nivel instantáneo de la señal en cada muestra.

40 Video Filter Es un filtro pasa baja a la salida del envelope detector. Filtra y elimina ruido. Con el video filter podemos eliminar ruido, pero no podemos ser muy agresivos en su uso pues también, sin querer, podemos eliminar la señal que deseamos observar. Además del video filter, podemos utilizar otro filtro, el averaging filter, para atenuar el ruido. El averaging filter utiliza la data de múltiples barridos. Al promediar dicha data, logra filtrar el ruido.

41 Efectos del Video Filter BW

42 RF Local Oscillator El LO (local oscillator) es un VCO (voltage controlled oscillator) que sintoniza el analizador. Al variar el voltaje de entrada al VCO, varía la frecuencia de salida. De esta forma se sintetiza el barrido de frecuencias.

43 RF Local Oscillator El sweep generator hace que la frecuencia del LO cambie en función de la rampa de voltaje.

44 IF Gain Ajusta la posición vertical de las señales en la pantalla sin afectar el nivel de la señal a la entrada del mixer. Está acoplado al RF input attenuator.

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