Mit FFT und Mathematikfunktionen das Spektrum genauer untersuchen

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Längere Erfassungszeit verbessert die FFT

Um die Wirkung der Erfassungszeit auf die Ergebnisse der FFT zu zeigen, wird die Zeitbasis auf 200 ns/Skt aufgezogen. Damit steigt die Erfassungszeit pro Bildschirm auf 2 µs und die Auflösungsbandbreite ändert sich:

Auflösungsbandbreite = 1/(200 ns/Skt. X 10 Skalenteile) = 500 kHz

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Im Bild 2 ist die Änderung beim FFT-Ergebnis zu sehen, die ein viel feineres Bild der Spitze bei 600 MHz in der Frequenzebene zeigt. Allerdings gibt es hier einen Zielkonflikt: Es werden viel mehr Samples verarbeitet und die berechnete FFT weist deutlich mehr Spektrallinien auf. Das hat seinen Preis: Die bessere Auflösungsbandbreite kommt mit einer langsameren Berechnung einher, weil viel mehr Daten zu verarbeiten sind.

Bei der Berechnung der FFT und der resultierenden Darstellung ist es wichtig, in die interessanten Details hineinzuzoomen. Das erste Beispiel bot einen Frequenzbereich von 0 bis 2,5 GHz. Details in der Nähe des 600-MHz-Trägers ließen sich nur schwer erkennen. Gäbe es Störsignale in der Nähe des 600-MHz-Trägers und möchte man diese genauer untersuchen, muss die FFT passend parametriert werden. Eine Möglichkeit ist es, eine Mittenfrequenz von 600 MHz zu setzen und einen frei-definierten Frequenzbereich von 100 MHz um den 600-MHz-Träger herum. Wahlweise könnte man eine Startfrequenz von 550 und eine Endfrequenz von 650 MHz einstellen.

Ausreichende Analysebandbreite ist notwendig

Eine immer größere Zahl aktueller Signale ist so moduliert, dass ihr Spektrum mehrere 100 MHz oder gar mehrere GHz beträgt. Bei Spektrumbreiten von über 500 MHz ist bei aktuell verfügbaren Spektrumanalysatoren oder Vektorsignalanalysatoren keine ausreichende Analysebandbreite vorhanden, um damit vernünftige Ergebnisse zu erzielen. Für solche Fälle ist ein Oszilloskop oder einen Analog-Digital-Wandler notwendig, die für solche Anwendungen ausreichend Analysebandbreite haben.

Auch die Trägerfrequenz des zu untersuchenden Signals ist wichtig. Die Trägerfrequenz eines Signals im Test plus die Hälfte der Spektralbreite des Signals darf maximal so groß sein wie die Bandbreite des Oszilloskops, das man für eine solche Messung einsetzen will. Wir betrachten nun eine Breitbandmessung in der Frequenzebene.

Das zu messende Signal ist ein HF-Impulszug mit einer Frequenz von 600 MHz, bei dem sich HF-Impulse mit einer Breite von 4 µs breite HF-Impulse alle 20 µs wiederholen. Eine lineare Frequenzmodulation stimmt das Signal von 300 MHz zu Beginn des HF-Impulses auf 900 MHz an seinem Ende durch.

Will man an diesem HF-Impuls eine FFT-Messung durchführen, ist der erste Schritt die saubere Erfassung eines HF-Impulses in der Zeitebene. Man setzt das Oszilloskop hierzu zunächst auf die Standardeinstellung zurück, indem man auf „Default Setup“ drückt. Danach auf „Auto Scale“ und stellt die Horizontalablenkung so ein, dass genau ein HF-Impuls auf dem Bildschirm abgebildet wird. Die Standardeinstellung für den Trigger (ansteigende Flanke) wird mit einer Triggertotzeit (trigger holdoff) verfeinert. Das stellt sicher, dass nicht mitten in einem HF-Impuls getriggert wird, was eine Instabilität der erfassten Messkurve zur Folge hätte.

Man stellt die Triggertotzeit etwas länger als die Breite des HF-Impulses ein. Der Impuls ist 4 µs breit, also sollten 5 µs gut funktionieren. Über die Taste „FFT“ wird ein Spektrum von der Messkurve des HF-Impulses in der Zeitdarstellung berechnet und anschließend angezeigt. Man kann die FFT-Parameter Startfrequenz und Endfrequenz einstellen oder die Mittenfrequenz und den Frequenzbereich. Zunächst wählt man mit Startfrequenz 0 Hz und Endfrequenz 2,5 GHz einen sehr großen Frequenzbereich.

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