使用示波器进行信号频谱分析(FFT)教程

也许⼤家会认为这个活只有频谱分析仪能⼲，但实际上示波器也能部分胜任，示波器除了时域分析外，还有⼀个FFT的功能，就可以⽤来做这个事。FFT是快速傅⾥叶变换的缩写。简单的说，FFT其实是⼀种算法，可以帮助我们对时域信号进⾏分离，然后再将这些分离的信号转换到频域，此时示波器将从时域转换成频域，显示的是信号幅值与频率之间的关系。

如下gif图所示，可以清楚的看到示波器是如何将信号从时域转换成频域的。

对于FFT的时域频域转换如果不是很了解，可以搜索看下我们之前的⽂章《浅懂示波器FFT快速傅⽴叶变换功能及运⽤》

FFT的菜单栏中，包含FFT运算频谱类型的选择，可以选择线或者分⻉来作为幅值分别以V-Hz或dB-Hz被绘制在示波器显示屏上。当FFT开启的时候，可以看到⽔平轴的时基从时间变成了频率，垂直轴单位变为V或者dB。

频谱类型下⽅是触发源的选择，这个⽐较好理解，要对哪个通道进⾏FFT运算，我们就选哪个通道为源。

源下⽅是四种不同的FFT窗，分别是矩形窗、哈明窗、布莱克曼窗、汉宁窗。那么为什么FFT会有不同的窗选择呢？

因为FFT算法计算频谱信号采样时，只能得到采样点的信息， 不可能对⽆限⻓的信号进⾏测量和运算，⽽是取其有限的时间⽚段进⾏分析，因此忽略了采样间隔中数据信息，这是不可避免的，也称之为栅栏效应。示波器是对有限⻓度的时间记录进⾏FFT变换，FFT算法是假设时域波形是不断重复的。这样当周期为整数时，时域波形在开始和结束处波形的幅值相同，波形就不会产⽣中断。但是，如果时域波形的周期为⾮整数时，就引起波形开始和结束处的波形幅值不同，从⽽使连接处产⽣⾼频瞬态中断。在频域中，这种

效应称为泄漏。因此，为避免泄漏的产⽣，在原波形上乘以⼀个窗函数，强制开始和结束处的值为零。

⽽不同的窗函数采⽤不同的算法，在不同的情况下有着各⾃的优势。窗函数会改变频域波形，让频谱形成⽅便我们观察的样⼦，但是本质上不会消除频谱泄露，不同的窗函数都有其独特的特性，我们只需要根据测量需要选择即可。窗函数效果应⽤测量⾮重复信号的频谱和测量接近直流的频率分量最佳。该窗⼝⽤于信号级别在具有⼏乎相同的事件之前或之后的瞬态或突发。测量正弦、周期性和窄带随机噪⾳。该窗⼝⽤于信号级别在具有重⼤差别的事件之前或之后的瞬态或突发。

对⾮常接近同⼀值的分

矩形窗辨频率，这是最好的窗（Recta⼝类型，但此类型在精ngular）确测量这些频率的幅度

时效果最差。对⾮常接近同⼀值的分辨频率，这是最佳的窗

哈明窗⼝类型，并且幅度精度（Hammi⽐矩形窗⼝也略有改ng）进。哈明窗类型⽐汉宁

窗类型的频率分辨率要略有提⾼。汉宁窗⽤于测量幅度精度极（Hannin好，但对于分辨频率效g）果较差。布莱克曼⽤于测量频率幅度最（Black佳，但对于测量分辨频man-率效果却是最差。Harris）

同哈明窗

使⽤Blackman-Harris测量查找⾼次谐波的主要单信号频率波形。

同时，测量时要注意以下⼏点：

1.由于FFT是⼀个数学函数，对于数学函数来说处理的数据越多，他就越准确。因此测量的时候，我们要把存储深度打⼤，时基尽量打⼤，这样频率分辨率才更⾼。如下⾯两张图分别是时基打到200μs和2ms的对⽐，可以清楚的看到，2ms时基下的FFT效果要好很多。

但也要注意时域信号⻓度不是越⻓越好，因为示波器的存储深度有限，波形记录时间越⻓，采样率越低，可能导致源波形失真。⼀般来说，在时域图上最少出现4到8个波形周期的波形时⻓是⽐较合适的。

2.具有直流成分或偏差的信号会导致FFT波形成分的错误或偏差，为减少直流成分我们可以选择交流耦合⽅式。

3.在获取周期性信号时，应使⽤平均采样模式来降低信号噪⾳。建议平均数不⼩于16。

FFT在电⼦测量中可以帮助找到噪声⼲扰源，测试滤波器和系统的脉冲响应，抖动分析，谐波功率分析，电磁⼲扰分析、频率响应分析等。