Методические указания к лабораторным работам "Исследование работы ВЧ ЦАП в радиопередающем устройстве", "Исследование петли ФАПЧ цифрового синтезатора частоты", "Исследование синтезатора частоты косвенного синтеза на ИМС TSA6057" и "Исследование прямого цифрового синтезатора частоты на ИМС AD9832"

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

Лабораторная работа № 1

Исследование работы ВЧ ЦАП в радиопередающем устройстве

1.1. Изучение спектра выходного колебания ЦАП при формировании гармонического сигнала

Запустите файл с лабораторной работой TxDAC.cir (рис.1.1). Установите тактовую частоту ЦАП fтакт = 20 МГц, подключив к входу clock модели ЦАП соответствующий источник U3. Интерполяционный (2х­) фильтр должен быть выключен (переключатель в положении OFF). Частоту источника входного сигнала установите равной fвх = 5 МГц. Запустите моделирование в режиме Analysis\Transient (кнопкой RUN).

Рис. 1.1

При этом на верхней системе координат синим цветом отобразится исходная синусоида (рис.1.2), красным -  выходной сигнал ЦАП (без фильтрации), зеленым - выходной сигнал ЦАП, пропущенный через антиалайзинговый (сглаживающий) фильтр, которым в данном случае является ФНЧ пятого порядка с частотой среза 10 МГц. На средней и нижней системах координат теми же красным и зеленым цветами  отобразятся спектры выходного сигнала ЦАП без фильтрации и сигнала с выхода сглаживающего фильтра соответственно.

Обратите внимание, что на спектре, получаемом на среднем графике, масштаб установлен таким образом, что первая гармоника имеет относительную амплитуду +120 дБ. Это сделано для удобства отсчета амплитуд других спектральных составляющих в децибелах относительно амплитуды первой гармоники. В связи с этим изменять масштаб в задании на моделирование (в окне Transient Analysis Limits, рис.1.3) или включать автоматическое масштабирование (Auto Scale Ranges) нецелесообразно. Напоминаем, что наиболее удобным способом отсчета величины спектральных составляющих является переход в режим «двух курсоров» (функциональная клавиша F8) и перемещение курсоров не мышью, а кнопками  ¬  и  ®  на клавиатуре. Разность относительных значений амплитуд двух спектральных составляющих, на которых установлены правый и левый курсоры, удобно отсчитывать в колонке Delta под соответствующим спектром.

Рис. 1.2

Рис. 1.3

Просим не сохранять изменения, вносимые в модель в ходе лабораторной работы!


Зарисуйте в отчет форму сигналов (эпюры с верхней системы координат), а также спектры выходного сигнала ЦАП и сглаживающего фильтра (до частоты 70…90 МГц), подписав над наиболее интенсивными спектральными составляющими их частоты и относительные амплитуды (в дБ). Объясните «происхождение» этих составляющих, т.е. напишите над каждой из них и формулу, по которой можно рассчитать ее частоту, например: 2fтакт – fвх. (Напомним, что каждая из них может быть рассчитана по формуле Nfтакт ± fвх. Такие составляющие называются «образами» («images») исходного сигнала.)

Установите fтакт = 20 МГц, fвх = 7 МГц, зарисуйте форму напряжения выходного сигнала ЦАП и его спектр (можно рисовать только «образы»), также подписав частоты и амплитуды «образов» исходного сигнала. Обратите внимание на взаимное смещение «образов» по сравнению с предыдущим случаем.

Рисуя форму выходного напряжения ЦАП, сравните ее с аналогичной кривой для предыдущего случая: вы должны увидеть, что нарушилась периодичность этого сигнала (т.к. 20/7 = 2,85714… не является целым числом).

Нарисуйте спектры (только спектры) и подпишите частоты «образов» и для следующих двух случаев: fтакт = 50 МГц, fвх = 5 МГц, и fтакт = 100 МГц, fвх = 5 МГц.

1.2. Исследование АЧХ ядра цифроаналогового преобразования

Известно, что своеобразный «стробоскопический» эффект приводит к формированию у ядра ЦАП АЧХ вида sin(x)/x, где x = pfвх/fтакт .На рис. 1.4 показана в качестве примера пунктиром такая АЧХ для случая fтакт = 30 МГц, fвх = 10 МГц.

Рис.1.4

Ваша задача: взяв из предыдущего пункта значения амплитуд «образов» (со средней системы координат!) для случая fтакт = 20 МГц, fвх = 5 МГц или повторив моделирование для другого сочетания частот, сравнить относительные значения этих амплитуд с рассчитанными по формуле

Заполните таблицу, в которую занесите частоты нескольких первых «образов», их относительные амплитуды, полученные при моделировании и путем расчета.

1.3. Выделение полезных спектральных составляющих

Предположим, полезным является сигнал с частотой из интервала 6…7 Мгц (выберите произвольно, но частота должна быть кратной 0,1 МГц для правильной работы алгоритма БПФ в программе). Установите выбранную вами частоту сигнала и fтакт = 20 МГц, запустите моделирование и на нижнем спектре (спектре напряжения с выхода ФНЧ с частотой среза 10 МГц) найдите и запишите относительную амплитуду полезной составляющей и частоты и амплитуды двух-трех наиболее интенсивных нежелательных спектральных составляющих. Очевидно, что нежелательные колебания в спектре подавлены недостаточно.

Для улучшения подавления нежелательных спектральных составляющих можно увеличивать тактовую частоту ЦАП. Повторите моделирование для случаев с fтакт = 50 МГц и fтакт = 100 МГц, записывая, как и раньше, относительную амплитуду полезной составляющей и частоты и амплитуды двух-трех наиболее интенсивных нежелательных спектральных составляющих.

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.