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為何時(shí)鐘信號(hào)比數(shù)據(jù)信號(hào)更容易引起輻射超標(biāo)?

發(fā)布時(shí)間:2021-01-25 責(zé)任編輯:lina

【導(dǎo)讀】一般這種問(wèn)題,我們都會(huì)說(shuō)是時(shí)鐘線引起的問(wèn)題。我之前做的產(chǎn)品是攝像頭,時(shí)鐘線加十幾根數(shù)據(jù)線。有一次處理完時(shí)鐘線后還是超標(biāo),因?yàn)檎脭?shù)據(jù)線上都串有電阻,我就將電阻都改成了磁珠,想消除因?yàn)閿?shù)據(jù)線引起的輻射,改完之后發(fā)現(xiàn)還是超標(biāo),看不到有明顯的改善。
 
最近想起來(lái),以前在做EMI整改的時(shí)候,出現(xiàn)過(guò)低頻輻射超標(biāo),類似下面這種。
 
為何時(shí)鐘信號(hào)比數(shù)據(jù)信號(hào)更容易引起輻射超標(biāo)?

一般這種問(wèn)題,我們都會(huì)說(shuō)是時(shí)鐘線引起的問(wèn)題。我之前做的產(chǎn)品是攝像頭,時(shí)鐘線加十幾根數(shù)據(jù)線。有一次處理完時(shí)鐘線后還是超標(biāo),因?yàn)檎脭?shù)據(jù)線上都串有電阻,我就將電阻都改成了磁珠,想消除因?yàn)閿?shù)據(jù)線引起的輻射,改完之后發(fā)現(xiàn)還是超標(biāo),看不到有明顯的改善。
 
從那時(shí),我就知道了,輻射一般都是時(shí)鐘線引起的,與數(shù)據(jù)線關(guān)系不大。不過(guò)那時(shí),我一直都不明白為什么會(huì)如此。
 
因?yàn)樵谖铱磥?lái),時(shí)鐘線和數(shù)據(jù)線的上升沿都差不多,按說(shuō)頻率分量應(yīng)該是一樣的呀。雖然時(shí)鐘線的高低電平交替變化會(huì)多一些,但是數(shù)據(jù)線有十幾根了,難道加起來(lái)還比不上時(shí)鐘線嗎?
 
實(shí)際上數(shù)據(jù)加起來(lái)還真比不上時(shí)鐘線。
 
關(guān)于這一點(diǎn),理論可以這么解釋:周期信號(hào)由于每個(gè)取樣段的頻譜都是一樣的,所以他的頻譜呈離散形,但在各個(gè)頻點(diǎn)上比較大,通常成為窄帶噪聲。而非周期信號(hào),由于其每個(gè)取樣段的頻譜不一樣,所以其頻譜很寬,而且強(qiáng)度較弱,通常被稱為寬帶噪聲。然而在一般系統(tǒng)中,時(shí)鐘信號(hào)為周期信號(hào),而數(shù)據(jù)和地址線通常為非周期信號(hào),因此造成系統(tǒng)輻射超標(biāo)的通常為時(shí)鐘信號(hào)。
 
不過(guò)呢,這一段話本身就是一個(gè)結(jié)論,說(shuō)服力不強(qiáng),也就有點(diǎn)不敢相信。下面還是來(lái)做個(gè)實(shí)驗(yàn)?zāi)M下,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)新東西。實(shí)驗(yàn)思路很簡(jiǎn)單,那就是分別得到時(shí)鐘線和數(shù)據(jù)線的頻譜,兩者比較下就知道了。
 
構(gòu)建時(shí)鐘和數(shù)據(jù)信號(hào)
 
我們使用MATLAB來(lái)分析頻譜,首先需要構(gòu)建時(shí)鐘和數(shù)據(jù)信號(hào)。
 
時(shí)鐘信號(hào)很容易,就是高低電平交替變化。正常情況下,數(shù)據(jù)線都是不規(guī)律的,那就采用隨機(jī)生成的方式。
 
構(gòu)建時(shí)鐘和數(shù)據(jù)信號(hào)如下圖。
 
為何時(shí)鐘信號(hào)比數(shù)據(jù)信號(hào)更容易引起輻射超標(biāo)?
 
構(gòu)建時(shí)鐘CLK和10根數(shù)據(jù)線如上圖。說(shuō)明一下,為了減小運(yùn)算量(軟件運(yùn)行時(shí)間),時(shí)鐘頻率設(shè)置為1Hz。
 
得到頻譜
 
我們分別畫出時(shí)鐘的頻譜,1根數(shù)據(jù)線的頻譜,10根數(shù)據(jù)線頻譜的疊加。
 
需要注意的是,因?yàn)閿?shù)據(jù)線的數(shù)據(jù)是非周期的,我們盡量時(shí)間取長(zhǎng)一點(diǎn),下圖分析的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為Num_T=1000個(gè)時(shí)鐘周期。
 
為何時(shí)鐘信號(hào)比數(shù)據(jù)信號(hào)更容易引起輻射超標(biāo)?
 
從圖可以看出,周期性時(shí)鐘信號(hào)的頻譜是離散的,非常典型,這個(gè)相信大家已經(jīng)見過(guò)多次了,而數(shù)據(jù)線的頻譜是比較寬的。這與文章最前面說(shuō)的是一致的。
 
并且,圖中右下角有1根數(shù)據(jù)線和10根數(shù)據(jù)線相加的頻譜。我們也可以看到,10根數(shù)據(jù)線相加之和,幅度最高的頻譜分量幅度值大概是0.4左右,而時(shí)鐘的基頻分量最高為0.6,也就是說(shuō)數(shù)據(jù)線加起來(lái),確實(shí)抵不過(guò)CLK時(shí)鐘信號(hào)。
 
一個(gè)問(wèn)題猜測(cè)
 
前面的頻譜分析有一個(gè)前提條件,那就是,取樣的時(shí)間長(zhǎng)度是Num_T=1000個(gè)時(shí)鐘周期,即分析的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度是1000個(gè)時(shí)鐘周期的數(shù)據(jù)。
 
我發(fā)現(xiàn),如果把時(shí)間長(zhǎng)度提升10倍,Num_T=10000。那么10根數(shù)據(jù)線相加的頻譜幅度值就更低了,大概只有0.1左右,比原來(lái)要低不少,而時(shí)鐘的頻譜不變。
 
為何時(shí)鐘信號(hào)比數(shù)據(jù)信號(hào)更容易引起輻射超標(biāo)?
 
增加取樣時(shí)間,數(shù)據(jù)線頻譜幅度降低的原因。是因?yàn)槲沂褂昧薓atalb里面的fft函數(shù),這個(gè)函數(shù)是將信號(hào)看作周期函數(shù)來(lái)處理的,就是說(shuō)假定取樣時(shí)間長(zhǎng)度為T,那么就默認(rèn)這個(gè)信號(hào)是周期函數(shù),周期長(zhǎng)度為T。數(shù)據(jù)線信號(hào)本來(lái)是非周期的,如果用這個(gè)函數(shù),那么其實(shí)就是讓數(shù)據(jù)線信號(hào)的周期為采用時(shí)間長(zhǎng)度,這也是為什么時(shí)間設(shè)得越短,幅度值越高。采用時(shí)間越短,其實(shí)不就是讓數(shù)據(jù)線向周期信號(hào)靠攏嗎。
 
所以,這個(gè)采樣時(shí)間長(zhǎng)度長(zhǎng)一些,應(yīng)該是更為準(zhǔn)確的。
 
不過(guò)問(wèn)題又來(lái)了。我突然想到,我們做輻射測(cè)試用的頻譜分析儀,它工作的時(shí)候,我們可以在頻譜上面看到各個(gè)頻率對(duì)應(yīng)的幅值。所以它肯定不是從開始掃描,到結(jié)束掃描,只記錄一次數(shù)據(jù)然后最后分析一次。應(yīng)該也是連續(xù)取一段時(shí)間數(shù)據(jù),因?yàn)槲覀兛梢詫?shí)時(shí)看到當(dāng)前的頻譜,并且它是變化的,所以會(huì)是取一段時(shí)間數(shù)據(jù),分析出頻譜,然后顯示出來(lái),再取下一段時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
 
當(dāng)然,以上只是我的猜測(cè)。那么它到底一次分析多長(zhǎng)的數(shù)據(jù)呢?這個(gè)我也沒(méi)查到。
 
對(duì)于10Mhz的信號(hào),如果取樣10000個(gè)周期的數(shù)據(jù),那么時(shí)間長(zhǎng)度是1ms。這已經(jīng)是一個(gè)很快的頻次了。從上面看,此時(shí)10根數(shù)據(jù)線加起來(lái)的頻譜幅度最大值才0.1,比時(shí)鐘小不少。
 
實(shí)驗(yàn)源碼
 
下面分享下matlab源碼,可以修改里面采樣的信號(hào)時(shí)間長(zhǎng)度Num_T,體驗(yàn)一下。
 
注:Matlab可以在線執(zhí)行的,沒(méi)安裝的同學(xué)可以網(wǎng)頁(yè)上面執(zhí)行,下面是網(wǎng)頁(yè)鏈接,我先前也出了一個(gè)簡(jiǎn)易的教程,有興趣可以看看。

https://ww2.mathworks.cn/products/matlab-online.html

Fclk=1;    %時(shí)鐘頻率為1Hz
Num_T=1000; %信號(hào)長(zhǎng)度為1000個(gè)時(shí)鐘周期
Num_Data=10;  %數(shù)據(jù)線的個(gè)數(shù)10個(gè)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  fft采樣設(shè)置
Fs=100;  %采樣率為Fs 
L=(Fs/Fclk)*Num_T;   %信號(hào)長(zhǎng)度(采樣總點(diǎn)數(shù)):Num_T個(gè)周期的信號(hào),長(zhǎng)度越長(zhǎng),fft精度越高,但是執(zhí)行時(shí)間越長(zhǎng)
T=1/Fs;    %采樣周期
t=(1:L)*T; %時(shí)間長(zhǎng)度

%SIG_DATA=round(rand(Num_Data,2*Num_T));   %產(chǎn)生數(shù)據(jù)信號(hào):0,1隨機(jī)分布
SIG_DATA=round(rand(Num_Data,Num_T));   %產(chǎn)生數(shù)據(jù)信號(hào):0,1隨機(jī)分布
SIG_CLK=rand(1,2*Num_T);                  %產(chǎn)生時(shí)鐘信號(hào)
for i = 1:length(SIG_CLK)
    if mod(i,2)
        SIG_CLK(i)=1;
    else
        SIG_CLK(i)=0;
    end
end

N=length(t);
LEN_CLK=zeros(1,N);  %定義時(shí)鐘信號(hào)采樣序列
LEN_DATA=zeros(Num_Data,N); %定義數(shù)據(jù)信號(hào)采樣序列
for i=1:N
        LEN_CLK(i)=SIG_CLK(ceil(i/((Fs/Fclk)/2)));    %時(shí)鐘信號(hào)的采樣序列
        for j=1:Num_Data
%             LEN_DATA(j,i)=SIG_DATA(j,ceil(i/((Fs/Fclk)/2)));   %數(shù)據(jù)信號(hào)的采樣序列
            LEN_DATA(j,i)=SIG_DATA(j,ceil(i/(Fs/Fclk)));   %數(shù)據(jù)信號(hào)的采樣序列
        end
end

figure;
subplot(2,2,[1 2]);
plot(t,LEN_CLK+1.5*Num_Data,''''r'''');      %畫出30個(gè)時(shí)鐘周期時(shí)鐘信號(hào)
set(gca,''''XLim'''',[0 30]);%x軸的數(shù)據(jù)顯示范圍,0-30

set(gca,''''ytick'''',[]);
grid on;
hold on
for j=1:Num_Data
    plot(t,LEN_DATA(j,:)+(j-1)*1.5,''''k'''');
    hold on
end

X_LEN_CLK=abs(fft(LEN_CLK));
subplot(2,2,3);
semilogx(Fs*(0:(L/2))/L,X_LEN_CLK(1:L/2+1)*2/L); 
set(gca,''''XLim'''',[0.1 10000]);%x軸的數(shù)據(jù)顯示范圍
set(gca, ''''XTickLabel'''' ,{''''0.1'''',''''1'''',''''10'''',''''100'''',''''10K'''',''''100K''''}); %x軸頻率數(shù)據(jù)
title(''''時(shí)鐘頻譜'''');
set(gca,''''YLim'''',[-0.1 1]);
xlabel(''''f (Hz)'''');
ylabel(''''幅度'''');

X1_LEN_DATA= abs(fft(LEN_DATA(1,:)));
X_LEN_DATA = abs(fft(LEN_DATA(1,:)));
for j=2:Num_Data
    X_LEN_DATA = abs(fft(LEN_DATA(j,:)))+X_LEN_DATA;
end

subplot(2,2,4);
semilogx(Fs*(0:(L/2))/L,X_LEN_DATA(1:L/2+1)*2/L,Fs*(0:(L/2))/L,X1_LEN_DATA(1:L/2+1)*2/L); 
legend(['''''''',num2str(Num_Data),''''根-數(shù)據(jù)線''''],['''' 1根-數(shù)據(jù)線'''']);
set(gca,''''XLim'''',[0.1 10000]);%x軸的數(shù)據(jù)顯示范圍
set(gca, ''''XTickLabel'''' ,{''''0.1'''',''''1'''',''''10'''',''''100'''',''''10K'''',''''100K''''}); %x軸頻率數(shù)據(jù)
title(['''''''',num2str(Num_Data),''''數(shù)據(jù)線頻譜'''']);
set(gca,''''YLim'''',[-0.1 1]);
xlabel(''''f (Hz)'''');
ylabel(''''幅度'''');
(來(lái)源:硬件工程師煉成之路)
 
免責(zé)聲明:本文為轉(zhuǎn)載文章,轉(zhuǎn)載此文目的在于傳遞更多信息,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問(wèn)題,請(qǐng)電話或者郵箱聯(lián)系小編進(jìn)行侵刪。
 
 
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