Signal Generator 용어 및 스펙

Signal Generator 대역폭은 DC 또는 낮은 주파수 신호의 진폭에 상대적인 출력 신호가 3 dB 감쇠되는 주파수입니다. 신호 소스의 대역폭은 출력 증폭기 설계 또는 아날로그 출력 회로의 필터에 의해 제한됩니다. 대역폭은 Signal Generator 최대 출력 주파수를 결정하는 요인 중 하나입니다.

^{그림 1}

예를 들어, 그림 1은 NI PXIe-5433 임의의 웨이브폼 생성기의 주파수 응답을 보여줍니다. PXIe-5433의 대역폭은 80 MHz이며, 이는 생성기가 3 dB 감쇠보다 낮은 주파수 범위에서 0–80 MHz의 신호를 안정적으로 출력할 수 있다는 것을 의미합니다. 출력 신호의 주파수 성분이 80 MHz 이상인 경우, 3 dB보다 커지게 감쇠됩니다.

샘플 속도는 디지털 데이터가 메모리에서 디지털-아날로그 변환기(DAC)로 전송되는 속도입니다. 정확하게 생성하려면 디지털 웨이브폼이 원하는 신호의 가장 높은 주파수보다 적어도 두 배 빠르게 업데이트되어야 합니다. 그러나 이상적으로 샘플 속도가 신호의 가장 높은 주파수보다 여러 배 높으면 정확한 웨이브폼이 생성됩니다. 샘플 속도가 높을수록 더 많은 웨이브폼 세부사항을 수집할 수 있습니다.

^{그림 2}

예를 들어, 그림 2는 이상적인 20 MS/s DAC로 생성된 1 MHz 사인파를 보여줍니다. 검은색 라인은 실제 사인파를 나타내며, 빨간색 라인은 DAC의 실제 신호 출력을 나타냅니다. DAC는 업데이트될 때까지 출력 전압을 유지합니다. 일반적으로 샘플링 속도가 높을수록 웨이브폼의 모양이 더 정확하게 정의됩니다.

Signal Generator 분해능은 생성된 웨이브폼의 정확도를 결정하는데 제한적인 요소입니다. DAC 분해능이 증가하면 웨이브폼에 더 자세한 정보가 추가됩니다. 3비트 DAC는 수직 범위를 8개의 이산 레벨로 나눌 수 있습니다. 수직 범위가 0-10 V인 경우, 3비트 DAC는 1.25 V보다 작은 전압 차이를 생성할 수 없습니다. 0-10 V의 출력 범위와 비교하여 65,536 (또는 216) 이산 레벨을 가진 16비트 DAC는 153 μV까지 작은 전압 차이를 생성할 수 있습니다.

^{그림 3}

예를 들어, 그림 3은 두 개의 웨이브폼 사이의 차이를 보여줍니다. 16비트 분해능의 웨이브폼은 연속적인 사인파처럼 보이지만, 줌 인하면 이산 스텝이 153 μV가 됩니다. 두 웨이브폼은 이산 전압 단계로 구성되며, 16비트 버전은 "순수" 연속 시간 사인 웨이브폼과 훨씬 더 가깝습니다.

Signal Generator 웨이브폼 출력에서 가장 작은 이산 스텝을 찾으려면, 다음 수식을 사용합니다. 여기서 R은 DAC의 피크에서 피크까지의 전압 범위이고 N은 분해능입니다:

예를 들어, NI PXIe-5433 임의의 웨이브폼 생성기의 분해능은 16비트이며 최대 출력 감쇠가 적용될 때 피크에서 피크 전압 범위가 0.00564 V인 신호를 출력할 수 있습니다. 그러므로 PXI-5421은 0.116 μV까지 작은 이산 전압 간격으로 신호를 출력할 수 있습니다.

대부분의 신호 생성기는 사용자가 DAC를 최대한 활용할 수 있도록 가변 피크에서 피크 출력 전압 범위와 오프셋을 제공합니다.

^{그림 4}

그림 4와 같이, 1 V ~ 2 범위의 1 V 피크에서 피크까지의 사인파를 출력하려면 최적의 전압 범위와 오프셋은 각각 1 V와 1.5 V가 됩니다.

신호 소스의 메모리 농도는 출력 웨이브폼을 저장할 수 있는 메모리 양과 이 메모리를 시퀀싱하는 방법을 지정합니다.

함수 생성기는 다이렉트 디지털 통합(DDS)을 사용하여 정밀하게 사인파, TTL, 사각파, 삼각파를 포함한 반복적인 표준 웨이브폼을 생성합니다. 함수 생성기는 일반적으로 이러한 표준 웨이브폼을 메모리에 미리 정의하고, 또한 사용자가 출력 웨이브폼의 한 주기를 정의할 수 있도록 작은 메모리 농도를 가지고 있습니다.

반면, 임의의 웨이브폼 생성기는 종종 사용자가 복잡한 웨이브폼을 출력할 수 있는 내장 메모리를 가지고 있습니다. 예를 들어, PXIe-5433의 내장 메모리 깊이는 256MB ~ 1GB 범위입니다. 이러한 내장 메모리 단계를 사용하면, 크고 복잡한 사용자 정의 웨이브폼 또는 딥 메모리 디지타이저에서 수집한 웨이브폼을 저장할 수 있습니다. 메모리 농도가 256백만 샘플인 경우, 100 MS/s에서 2.56초, 16비트 신호를 출력할 수 있습니다!

임의의 웨이브폼 생성기의 깊은 메모리는 여러 다른 웨이브폼 선분을 저장할 수 있고, 이 선분의 출력을 시퀀스하는 방법과 각 선분을 출력하는 횟수에 대한 지시사항도 저장할 수 있습니다.

다이나믹 범위는 동시에 생성할 수 있는 가장 큰 신호와 가장 작은 신호 사이의 관계를 양자화합니다. 한 사람이 소리 지르고, 한 사람이 소리 지르고, 세 사람이 소리를 듣는 방에 있는 세 사람을 상상해 봅시다. 다이나믹 범위는 리스너가 들을 수 있는 비명과 흔들림 사이에서 가장 큰 범위를 계산합니다. 어느 순간, 비명소리로 인해 소리가 흐르게 되고, 리스너는 소리가 흐르는 것을 더 이상 듣지 못하게 됩니다. 이 포인트에서 다이나믹 범위가 초과되었습니다. 전기적 신호를 생성하거나 수집하는 전자 제품도 마찬가지입니다.

스퓨리어스 없는 다이내믹 레인지는 스퓨리어스 노이즈가 기본 신호를 방해하거나 왜곡하기 전에 사용 가능한 다이내믹 레인지입니다. SFDR는 DC로부터 샘플링 속도의 절반까지의 범위에서 기본 신호와 가장 큰 하모닉 또는 비하모닉 관련 스퍼 간 비율의 척도입니다.

^{그림 5}

Signal Generator 가상 자유 다이나믹 범위를 측정하려면, 주어진 주파수로 톤을 생성합니다. 그런 다음 스펙트럼 분석기를 사용하여 기본 톤의 진폭과 다음으로 진폭이 큰 톤의 진폭을 측정합니다.

데시벨이 주어지면 SFDR를 쉽게 계산할 수 있습니다.

그림 5에서 두 번째 하모닉은 두 번째로 진폭이 큰 톤이며 SFDR는 약 70 dBc입니다. SFDR는 일반적으로 “dBc”의 단위로 측정됩니다. 이는 “캐리어 레벨을 참조하는 dB”를 의미합니다. SFDR가 70 dBc임을 말하면, 거짓 신호는 항상 캐리어 주파수, 이 경우 사인파의 기본 주파수보다 70 dB 낮아집니다. 관점에서 이 문제를 살펴보려면, 거짓 신호는 항상 기본 주파수의 0.00000001배 미만이 됩니다.

주어진 RMS 전압에서 SFDR는 다음 식을 사용하여 계산할 수 있습니다:

모든 아날로그 전자 제품에는 하모닉 왜곡이 있습니다. 기본적으로, 주어진 주파수에서 톤을 생성하면 전자체가 톤의 정수 배수에서 공명(또는 붐)하게 됩니다. 전체 하모닉 왜곡은 각 하모닉의 거듭제곱을 합하고 이를 기본의 거듭제곱으로 나눈 것입니다. 신호의 THD가 -30 dB에 가까울 때, 시간 영역 웨이브폼은 보이는 왜곡으로 나타납니다.

^{그림 6}

다음 식을 사용하여 THD를 계산하는 것이 가장 편리합니다. 기본 주파수, Af 및 2차에서 N차 하모닉, An의 RMS 진폭이 주어집니다.

신호 대 노이즈 및 왜곡 비율(SINAD)은 하모닉을 포함하지만 DC를 제외한 다른 모든 스펙트럼 성분의 RMS 합계에 대한 RMS 신호 진폭의 비율입니다. SINAD는 일반적으로 dB로 표시됩니다.

신호 대 노이즈 비(SNR)는 주어진 시간 포인트에서 원하는 신호 진폭과 노이즈 신호 진폭의 비율입니다. SNR은 SINAD와 마찬가지로 일반적으로 dB로 표시됩니다. 실제로, SINAD는 SNR과 THD의 합입니다.

출력 신호 ASignal의 RMS 진폭과 나이퀴스트 주파수, ANoise+Distortion 아래의 모든 스펙트럼 성분의 RMS 합을 사용하여 다음 수식을 사용하여 SINAD를 계산할 수 있습니다:

물론, SINAD가 높을수록 출력 신호의 품질은 향상됩니다.

유효 비트 수(ENOB)는 다양한 노이즈 소스와 비선형성을 포함한 후 신호 소스 내에서 DAC의 실제 성능을 측정하며, SINAD에서 직접 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 이상적인 16비트 웨이브폼 생성기는 16비트의 ENOB를 가집니다. 그러나 실제 신호 생성기는 D/A 변환기, 멀티플렉싱, 임피던스 불일치, 커패시터 안정 시간 등 다양한 이유로 발생하는 노이즈 및 왜곡에 영향을 받습니다.

ENOB를 측정하는 가장 쉬운 방법은 dB로 측정된 SINAD를 사용하는 것입니다.

이상적으로 톤이 생성될 때 모든 에너지는 정확히 같은 주파수에 있습니다. 그러나 샘플 클럭 지터로 인해, 에너지가 톤과 인접한 주파수로 "번집니다." 지터의 경우, 샘플 클럭은 때때로 너무 빠르기 때문에 웨이브폼의 주파수가 증가하고 때로는 너무 느리기 때문에 주파수가 감소합니다. 이렇게 하면 그림 7과 같이 기본 주파수가 분포됩니다.

모든 전자 제품은 특정 주파수를 증폭하거나 감쇠하는 경향이 있습니다. 신호가 광범위한 범위에서 여러 다른 주파수를 차지하는 경우, 다른 주파수가 다른 인자에 의해 감쇠되거나 증폭되기 때문에 신호는 왜곡됩니다. 통신 신호는 큰 주파수 범위(예를 들어, 10 MHz)를 차지할 수 있기 때문에, 특히 이러한 타입의 왜곡에 민감합니다.

통과 대역 평탄도는 주어진 주파수 범위에서 신호의 진폭이 변하는 한계를 지정하는 dB 단위의 용어입니다. 이상적으로 Signal Generator 전체 대역폭에서 0 dB의 통과 대역 평탄도를 가지지만, 대부분의 대역폭에서 0.25 dB를 얻을 수 있습니다.

앞에서 설명한 것처럼, 정확하게 생성되려면 디지털 웨이브폼이 아날로그 신호의 가장 높은 주파수보다 적어도 두 배 빠르게 업데이트되어야 합니다. 샘플 클럭(fs)에 대한 이론적인 요구 사항이 신호 대역폭(fo)의 두 배이지만, 이미지는 그림 8에서 출력 신호에 도입됩니다. 이 이미지는 신호의 스펙트럼 순도를 저하하기 때문에 신호에서 이러한 이미지를 필터링해야 합니다.

^{그림 8}

대부분의 신호 생성기는 생성되는 신호를 저역 통과 필터링할 수 있습니다. 저역 통과 필터를 사용하여 원시 DAC 출력을 평활화합니다. 필터는 신호의 디지털 생성을 통해 발생하는 높은 주파수 앨리어스 성분을 제거합니다. 아날로그 및 디지털 필터를 사용하여 저역 통과 필터를 구현할 수 있습니다.

이미지를 제거하고 최대 출력 대역폭(0 ~ 0.43fs)을 얻는 아날로그 필터를 설계하는 것은 어렵고 거의 불가능하며, 그림 9에서 CURVE, 아날로그 필터 1로 표시됩니다. 아날로그 필터 2는 보다 실용적인 필터입니다. 이 필터는 아날로그 필터 1보다 적극적이지 않습니다. 아날로그 필터 2는 fs 근처의 이미지를 필터하지 않지만, 다른 모든 이미지를 제거합니다. 아날로그 필터는 3 dB 포인트 이후의 감쇠의 롤오프와 3 dB 포인트 이전의 감쇠의 평탄성 사이에 장점이 있습니다.

^{그림 9}

세 번째 필터인 아날로그 필터 3은 처음 두 개의 아날로그 필터보다 차단 주파수가 훨씬 높습니다. 차단 주파수가 더 높기 때문에 이 필터는 통과대역에서 거의 평평합니다(0 ~ 0.43fs). 아날로그 필터 3은 전혀 fs 및 2fs에서 생성된 이미지를 필터링하지 않지만, 디지털 보간 필터를 사용하여 이 결함을 해결할 수 있습니다.

아날로그 필터의 요구사항을 간소화하고 출력 대역폭을 높이기 위해, 신호 생성기는 디지털 필터를 사용하여 저장된 웨이브폼 데이터 사이에 데이터를 보간하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 2x 보간에서, DAC는 각 디지털 샘플 사이에 1 포인트를 보간합니다. 대부분의 NI 신호 생성기는 2x, 4x, 8x 보간 옵션을 제공합니다. 디지털 필터를 사용하여 스펙트럼에서 가장 순수한 신호를 생성하려면, 가능한 최대 보간율을 사용해야 합니다.

^{그림 10}

그림 10에서는 2배 보간 필터를 사용하며 DAC의 효과적인 샘플 속도는 2fs입니다. fs ± f0의 이미지는 더이상 문제가 되지 않으며, 이미지는 이제 |2fs ± f0 |에 있습니다.

이제 아날로그 필터 2는 신호의 디지털 생성 때문에 모든 이미지를 쉽게 필터링할 수 있습니다. 이러한 동작은 주파수 영역 표현과 시간 영역에서 확인할 수 있습니다.

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