如何使用频谱分析仪测试随机信号？
如果说起系统工程师绝对不喜欢的一件事，那就是在感兴趣的信号中存在随机信号，但是随机性又是测量高速信号时绕不开的一个话题。
提起高速信号测量，大家想到的可能都是时域和示波器和眼图相关的内容，但是，我们还有一个很方便的工具来分析感兴趣的信号中的随机信号，他就是功率谱密度(PSD, Power Spectral Density)。
什么是功率谱密度
现实中的很多抖动，尤其是在电子电力系统中，都包含了许多“随机”抖动，因为这些抖动具有许多不同的频率分量。在抖动测试中，虽然可以显示出TIE的分布情况，但是相较于频谱分析还是不够直观，我们无法判断在这样的抖动的能量，也无法判断这样的抖动对整体有什么样的影响。
FFT非常适合分析主要频率成分数量有限的抖动，但是对于随机信号，他的傅里叶变换不收敛，所以不能用频谱来准确描述，此时，功率谱密度是更有效的分析工具。
如果我在系统中没有使用到随机信号，还需要进行功率谱密度的测量吗?
实际上，我们使用到的绝大部分信号都是随机信号。能量信号和周期信号通常在仿真中使用，但在实际的生产中，即使原始信号可能是周期信号，但是由于数据采集、信号处理的过程中存在噪声，所以实际获得的信号仍然是随机信号。
既然随机信号不像是能量信号和周期信号那样可以使用频谱进行观测，那应该怎么表征他的功率能量和频率的关系呢?我们要怎么确定能量集中在了哪里?
功率谱密度给了我们答案。
在计算功率谱密度时，我们将随机信号的N个采样点视作一个能量有限的信号，经过傅里叶变换后，将其幅度平方再除以N，将此时得到的结果作为对真实功率谱的估计。要提高功率谱估计的分辨率，必须增加数据序列的长度N，但是较长的数据序列，由噪声引起的随机性得到更为充分的体现——较大的方差。
PSD和FFT的区别
既然现代测量PSD的方法也是根据FFT的结果来计算出来的，那为什么不直接使用FFT来进行信号分析呢?
这是因为PSD已经归一化为频带宽度，从而避免了不同的扫描时间下导致结果振幅的不同。在需要长时间扫描采集数据的应用场景中，功率谱密度有他独特的优势。
测量相同的信号，在不同的扫描时间下测得的频谱图如图2所示。这里输入的信号为一个40MHz的正弦波，其中添加了带宽为50MHz，标准差为194.6mV的随机噪声。其中灰色的参考迹线为扫描时间为5s的结果，黄色的迹线为自动扫描时间1.33ms下的测试结果。
可以看到，在较短的扫描时间下，很难看出信号整体的能量分布，但是在长时间扫描的结果中，虽然整体在频率增加时有下降的趋势，但是由于噪声信号的随机性，在相近频点会获得多个幅度相差较大的结果，所以在幅度轴上分布很分散，无法判断在该频点信号的能量分布。
此时如果观察信号的归一化后的幅度，可以很方便的观察出信号的能量分布，如图3所示。
其中白色参考迹线为扫描时间为5s的归一化结果，黄色迹线为自动扫描时间1.33ms下的归一化结果。可以明显看出，当扫描时间变长，样本数增加，此时的迹线结果更加平滑，而1.33ms下的结果由于样本量很少，所以和SA的结果几乎没有区别。在白色的参考迹线中也可以明显看出，随着信号的频率超过50MHz，信号的功率幅度也在下降，这和我们信号中设置的50MHz的噪声是匹配的。
使用鼎阳的频谱分析仪测试PSD
3.1测试随机信号的功率谱密度
SSA5000A频谱分析仪作为一款兼顾频谱功率和带宽分析的通用仪表，在测试随机信号的功率谱密度的时候并没有将其单独列为一个功能，而是在marker -光标功能中选择噪声光标，即可得到归一化的测试结果，如图 4所示。
在此模式下，使用平均检波或抽样检波时噪声光标测量会更准确，仪器也会针对不同检波方式和迹线类型做一定的补偿。值得注意的是，现在迹线显示的仍然为频谱分析的结果，如果想要知道功率谱密度的具体数值，需要将光标移到对应的频点来测量数值。采用增加扫描时间和使用噪声光标的方法，我们就完成了功率谱密度的测量。
3.2 测试信道功率和功率谱密度
无线通信和广播系统传输信号时，通常会为信号分配特定的频率范围或信道。大部分的信号功率应保持在分配的信道内。
SSA5000A可以求给定信道内的功率和功率谱密度，该信道以中心频点为中心，可以调节带宽，但不能大于SPAN。给定信道的带宽叫做积分带宽，测试界面如图 5所示。
总结
功率谱密度(Power Spectral Density, PSD) 是描述信号功率在频域上随频率分布情况的物理量，它可以通过对随机信号进行傅里叶变换，然后取幅度平方并进行归一化(通常是除以信号长度或采样点数)来估计。
本文介绍了PSD和FFT的区别，讲解了如何用SSA5000A频谱分析仪噪声光标功能获取归一化测试结果，并介绍了测试信道功率和PSD的方法。
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