用示波器測量電源噪聲的方法(2)

方法1:使用頻域分析

FFT分析能更深入的分析信號，如圖5和6所示。在廣闊的“白”噪聲的基礎上明顯多了2個峰值，49.5MHz和500MHz。

圖5.電源噪聲的FFT

圖6.帶有標記的FFT

FFT能快速深入的分析噪聲的來源。例如，系統中有33KHz的開關電源和500MHz的時鐘，你可以在33KHz和500MHz的地方看到毛刺。毛刺的幅度能讓你粗略的了解一下各個噪聲源的貢獻有多大。

另外可以通過對FFT取平均提高毛刺的能見度。平均的方法會很大程度的消除真隨機噪聲，能在噪聲中甄別出微小的信號。

方法2:使用觸發來觀察和測量信號

如果能夠以除隨機噪聲源之外的信號作為觸發并使用平均，那么所有和此信號不相關的噪聲元素都會被減小或者消除。圖7和圖8展示了這種方法。在圖7中，示波器使用500MHz正弦波作為觸發，并平均64次。紫色的通道是500MHz的觸發源，在示波器上用另一個通道測量。黃色的通道是電源噪聲，把所有和 500MHz信號不相關的噪聲元素通過平均消除。

圖7.示波器觸發正弦波，并使用平均

圖8是用49.5MHz方波作為觸發源。圖中只能看到和49.5MHz相關的噪聲。

圖8.示波器觸發方波，并使用平均

方法3:使用示波器偏置來提高動態范圍

在本例中，電源是1.5V直流電壓，噪聲是mV級別的。你可以在把偏置電壓調節到1.5V時使用100mV/格或者更高的范圍。并且使用更敏感的范圍來減少示波器自身的噪聲從而精確的測量。

制作一個特別的探頭

很多電源都可以驅動50歐姆負載。1.5V電壓驅動50歐姆負載只需要3mA電流。這就可以直接使用50歐姆同軸電纜連接到電源，示波器使用50歐姆輸入來代替10:1的探頭，從而可以更靈敏。也可以使用同軸隔直電容。1:1的探頭很容易制作，如圖9所示，在線末端把外面的金屬殼剝掉，并焊接一個地線，也可以使用帶彈簧的地。

圖9. 1:1 50歐姆探頭

最終的測試配置

本配置會最終實現下面的目標：

• 低噪聲和大偏置范圍
• 最好的信噪比
• 真差分測量
• DC響應（無AC耦合）

使用前述的1:1探頭連接到安捷倫N5380A雙SMA探頭前置頭，再連接到1186A探頭放大器，最后連接到示波器。

總結

要了解示波器和探頭自身到底有多少噪聲。盡量選擇低噪底的示波器來使測量更精確。盡量使用差分探頭。

使用探頭的偏置來增加動態范圍。

對要測量的信號做觸發，通過平均來消除不相關的噪聲。

示波器使用FFT需要考慮的問題

大多數實時數字示波器都帶有FFT功能。示波器在每次觸發的時候都會進行有限的采樣，這取決于內存大小和采樣速率。FFT并不能識別信號的頻率低于示波器采樣窗口的情況。FFT能分析的最低頻率是1/[1/(采樣速率)x(采樣內存深度)]。在使用FFT觀測信號，請先確保內存有足夠的采樣深度來獲得足夠的樣本。例如，如果，開關電源的工作頻率是33KHz，示波器需要采用1/(33KHz)或者30uS的信號變化。對于采樣率為20GSa/s的示波器，內存中需要存儲600000個點。

FFT通常是對屏幕顯示的點做運算，所以在測量低頻的時候要設置時間基準來時所用的內存都顯示在屏幕上。

RMS還是P-P?

本文通篇都用的是均方根（RMS）。對于一個高斯分布的信號，不會定義峰峰值（p-p），也無法重復測量，這個時候用均方根定義能很好的運用。對一個高斯概率密度函數來說，均方根等同于標準差，所以統計表都會用均方根值而不是峰值來表示高斯噪聲信號。如果你加入2個高斯噪聲，標準差不是直接把各種的標準差相加而是把各自平方之后相加再開根號。

確定性的噪聲元素，可以用均方根或者峰值來確定的表示。

測量噪聲的挑戰是如果計算出通過線性疊加的確定性噪聲和通過正交疊加的隨機抖動。本文就講述了如何分離隨機噪聲和確定性噪聲。