【经验】实时频谱仪测量结果100%可信吗？
什么是实时频谱分析仪（RTSA）？
所谓实时频谱分析仪（Real-Time Spectrum Analyzer）就是指能实时显示信号在某一时刻的频率成分及相应幅度的分析仪，它能够帮助电子工程师完成频谱观测、功率测量以及复杂信号解调分析等工作。
频谱分析仪是射频微波设计和测试工作中的常用仪器，它能够帮助电子工程师完成频谱观测、功率测量以及复杂信号解调分析等工作。
实时频谱分析仪采用快速傅里叶变换(FFT)来实现频谱测量。在信号处理过程中能够完全利用所采集的时域采样点，从而实现无缝的频谱测量及触发。由于实时频谱仪具备无缝处理能力，使得它在频谱监测，研发诊断以及雷达系统设计中有着广泛的应用。实时频谱仪提供丰富的显示功能，包括光谱图、概率密度谱和时间功率等多种显示方式。
实时频谱分析仪（RTSA）图片
长久以来，因为实时频谱解决了传统频谱仪不具备的瞬态信号分析功能，从而被很多人推崇，甚至带上了无所不能的光环。认为实时频谱能够看到一切瞬态信号，并且精确无比。
然而从实时频谱的具体实现技术出发，它并不是万能的。准确地说，实时频谱的准确测量对于信号的持续时间是有要求的，对于少数低于这个要求的信号，实时频谱也无法完全准确地进行测量。
下面我们仔细描述一下这个问题。
100%截获概率（POI）定义
•前提：设置FMT的触发电平并使用FMT去触发一个瞬态的信号
•频率模板触发 Frequency Mask Trigger（FMT）触发后频谱仪测到的瞬态信号幅度与其稳态时相同
•要满足上述条件，信号必须持续一定时间，该时间称为100%截获概率下的最短持续时间。
重叠的FFT处理
实时频谱仪的基本原理是分段采集数据，然后进行高速FFT处理。我们知道，每次FFT处理的时域样点都是有限长度，而有限的时间长度在频域上将产生周期延拓或者说频谱泄露。因此FFT处理之前都需要对时域样点就行加窗处理，加窗处理将导致窗两边的数据权重降低甚至归零，导致部分信息丢失。
为了补偿加窗造成的信号丢失，实时频谱仪中普遍采用重叠帧的FFT处理。两段相邻的时域数据将部分重叠然后进行FFT计算，这样两段相邻数据的窗函数可以相互补偿，从而保证信号不丢失。
KEYSIGHT的实时频谱仪中，将在FFT速度和采样速率允许的情况下进行最大程度的重叠处理。
•FFT时域截短造成频域扩展
•通过加窗抑制频谱扩展
•加窗造成部分数据权重降低
•通过overlap来补偿加窗造成的分量权重降低
实时频谱仪中FFT的长度一般是固定的1024点，而窗的宽度是可以调整的（32-1024）。信号如果需要保证幅度被准确测量，那么其持续时间最短需要从第一个窗的左边缘一直到第二个窗的右边缘。因此从图上可以看粗，信号最短持续时间取决于FFT的长度，重叠的点数以及所选择的窗的宽度。减小窗的长度，可以降低信号最短持续时间的要求。
若信号持续时间短于一个FFT的长度
刚才我们讲到为了保证幅度精度，信号有一个最短持续时间。那么当信号持续时间低于这个阈值时，会发生什么情况呢？我们知道时域样点的能量，在经过FFT变换之后将在频域展开，其能量是守恒的。不管时域数据持续多长，FFT之后再频域都是1024个点。因此，当信号持续时间短于一个FFT长度时，它在频域的功率将降低。降低的程度取决于途中红色区域的面积和浅蓝色区域面积的比例。即2个条件：首先是信号持续时长，其次是信号在窗函数中的位置。同样的信号时长，出现在窗边缘和窗中心，其FFT后的功率将差异很大。
•FFT之后得到的功率将降低
•功率降低的程度取决于两个因素：信号持续时长以及出现的位置
•综合来看，就是下图中深红色面积与蓝色面积之比
下面一页我们将看到仿真计算结果。
当四分之一格FFT长度的信号出现在窗中央时，其功率将下降4.125dB；但是当信号出现在窗边缘时，其功率将下降29.129dB。
例如：
•信号时域采样率为200 MHz, 1024 点FFT
•完全保证幅度精度的信号持续时间为5.12 us
•场景1 •信号出现在窗的正中央，时长为 ¼ 窗长度（蓝色）
•场景2 •信号出现在窗的左边缘，时长为 ¼ 窗长度（红色）
经过FFT之后的频谱中功率下降：
场景1: -4.125 dB
场景2: -29.129 dB
我们实际用信号源也很好验证
利用信号源的脉冲功能输出一个固定幅度的脉冲，通过调节脉宽，观察不同脉宽下实时频谱仪上测到的信号频谱，可以发现当脉宽低于一定程度的时候，信号功率将不同程度地下降。
同一个信号源输出等功率脉冲：
•脉宽大于特定时长时功率准确
•脉宽逐步减小时，频谱上测到的功率逐步降低
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