テスト受信機を使用した強化された EMI 解析のための信号処理技術

導入：
電磁干渉 (EMI) の解析は、電子機器およびシステムの EMC を保証するために不可欠です。 現代のEMI テスト受信機 技術の進歩により、複雑な信号処理手法を使用して EMI 解析の信頼性と速度が向上します。

この記事では、より正確な信号を得るためにテスト受信機と併用して使用されるさまざまな信号処理方法について説明します。 EMI解析。 エンジニアは、これらの方法を使用して EMI 干渉を検出、分析、除去することで、電子機器の機能と信頼性を向上させることができます。

フーリエ変換とスペクトル解析:
フーリエ変換は、電磁干渉 (EMI) の調査で使用される最も基本的な方法の XNUMX つです。 信号を時間領域から周波数領域に変換することにより、エンジニアは信号のスペクトル成分を評価できるようになります。

スペクトルの即時分析を行うために、EMI テスト受信機 高速フーリエ変換 (FFT) およびその他の関連するフーリエ変換アルゴリズムを利用します。 この技術により、電磁スペクトルの周波数構成を表示し、干渉源を正確に特定することが可能になります。

ウィンドウイング
ウィンドウ技術を使用すると、スペクトル解析の分解能を向上させながら、同時にスペクトル漏れを低減できます。 取得した信号に対してフーリエ変換を実行する前に、EMI テスト受信機ではまずハミング、ハニング、ブラックマンなどの窓関数を使用するのが一般的です。

ウィンドウ処理は、ウィンドウの端での信号の不連続性の影響を軽減することにより、スペクトル分析と狭帯域干渉信号の検出を強化するのに役立つ技術です。

スペクトログラム分析:
時間にわたる信号の特性の全体像を提供するために、スペクトログラム解析には時間領域と周波数領域の両方からのデータが組み込まれます。 エンジニアは、短時間フーリエ変換 (STFT) を使用して、信号のスペクトル構成を経時的に調べることができます。

エンジニアは、EMI テスト受信機に組み込まれているスペクトログラム解析ツールを使用することで、一時的または断続的な干渉をより適切に発見できます。

デジタルフィルタリング:
信号はデジタル的にフィルタリングされ、望ましくない背景ノイズや干渉が除去されます。 EMI対策には、ローパスフィルター、ハイパスフィルター、バンドパスフィルター、ノッチフィルターなどのデジタルフィルターが使用されます。 テスト受信機 狭い周波数帯域に焦点を当てます。 フィルタリングにより、EMI 発生源に関連するスペクトル成分の検出と評価が容易になり、EMI 解析の精度が向上します。

ピークの検出と分類:
周波数スペクトル内の注目すべきスパイクまたはピークを特定してラベルを付けるには、ピーク検出方法を使用します。 時間の経過とともに最大振幅ピークを特定して監視するために、EMI テスト受信機はピーク ホールド アルゴリズムやピーク サーチ アルゴリズムなどの方法を使用します。

エンジニアは、特性に基づいてピークを分類するこの方法のおかげで、通常の信号成分と考えられる EMI 発生源を区別することで、緩和の取り組みに集中することができます。

時間領域分析:
EMI 信号の時間的挙動を理解するには、周波数領域と時間領域の両方の研究が必要です。 パルス幅、立ち上がり時間、繰り返し率などの時間領域の測定値が EMI テスト受信機によって提供され、過渡的またはインパルス性の干渉源を特定して特性評価することができます。

時間領域解析は、エンジニアにとって、EMI イベントが電子機器の機能を低下させる程度を判断し、緩和戦略を計画する際に便利なツールです。

統計分析：
エンジニアは統計分析手法を使用して、大量の EMI データから有用な洞察を収集できるようになりました。 確率密度関数 (PDF)、累積分布関数 (CDF)、および統計的仮説検定は、EMI で使用される統計手法のほんの一部です。 テスト受信機 EMI信号の統計的特徴を調査します。

統計を使用することで、EMI 問題の影響を数値化し、パターンを特定し、何が EMC 規制違反であるかを判断できます。 LISUN EMI試験に最適な設備を備えています。

相関と相互相関:
相関手順と相互相関手順は、XNUMX つの信号間に存在するリンクを調査するとき、または多数のチャネルから取得した信号を比較するときに使用されます。 EMI テスト受信機は、相関アルゴリズムと相互相関アルゴリズムを利用して、テスト信号の類似性やパターンを特定します。

エンジニアは、このアプローチを使用して、電子デバイスまたはシステムの別個のコンポーネントから発生する、互いに接続されている高調波またはスプリアス放射源をより正確に特定できます。

高度な信号処理アルゴリズム:
今日の世界では、EMI への複雑な信号処理アルゴリズムの導入により、EMI 解析がこれまで以上に大きく依存する可能性があります。 テスト受信機。 適応フィルタリング、ブラインドソース分離、ウェーブレット変換などの技術を使用して、エンジニアは複雑な EMI 信号から有用な情報を抽出できます。

これらの技術は、信号内のノイズや干渉を低減または除去するために使用されます。 エンジニアがこれらの最先端のテクノロジーを採用すれば、困難な環境や騒音の多い環境でも、EMI 発生源を検出して特定する能力を向上させることができます。

パターン認識と機械学習:
テスト受信機を使用して EMI 解析を行う場合、パターン認識と機械学習を利用することがより標準的な手法になりつつあります。 これらの技術の中には、信号自体の特徴的な指紋に従って EMI 信号を検出し、分類するようにコンピューターに指示するものがあります。

EMI テスト受信機は、機械学習手法を使用することで、一般的な動作信号と干渉イベントを自動的に区別できます。 これにより、分析が高速化されるだけでなく、最も可能性の高い干渉源が指摘されます。

信号の平均化:
記録された EMI の信号対雑音比は、信号処理方法である信号平均化を使用して強化されます。 エンジニアは、同じ信号を繰り返しキャプチャして平均化してランダム ノイズを除去することで、弱い干渉信号や断続的な干渉信号をより適切に検出できます。

特に低レベルまたは断続的な EMI 条件において、EMI 測定の感度と精度を高めるために、EMI テスト受信機 信号平均化機能が含まれています。

リアルタイムの監視と視覚化:
リアルタイムの監視と視覚化は、EMI テスト受信機を使用する場合の信号処理の重要なコンポーネントです。 エンジニアは調査結果をリアルタイムで確認することができ、EMI 発生源の存在、それらの発生源から放射される周波数の性質、およびそれらの周波数が時間の経過とともにどのように変化するかについての洞察が得られます。

リアルタイム監視により、電磁干渉 (EMI) のインスタンスを積極的に特定し、その影響を軽減するための最も効果的な戦略について迅速に判断することが可能になります。

後処理とレポート:
EMI 信号の調査を実施した後、エンジニアは EMI テスト受信機が提供する後処理およびレポート サービスの恩恵を受けることができます。 これらのアクティビティは、エンジニアによるデータの整理と表示を支援します。

その中には、詳細なレポートの作成、さまざまな形式での情報のエクスポート、グループ学習用にデータにアクセスできるようにする機能などがあります。 エンジニアは、観察の記録、傾向の監視、多くのテスト実行からのデータの比較を可能にする後処理ツールのおかげで、EMI 研究に対してより科学的なアプローチを採用できます。

結論：
を使用した改善された EMI 解析 テスト受信機 信号処理方法によって可能になるため、エンジニアは電磁干渉をより適切に検出、分析、制御できるようになります。 エンジニアは、フーリエ変換、ウィンドウ処理、スペクトログラム解析、デジタル フィルタリング、ピーク識別、時間領域解析、統計解析、相関関係、高度なアルゴリズム、パターン認識、機械学習などの技術を使用して、EMI 信号から有用な情報を収集できます。

これらの方法を使用することで、エンジニアは EMI の原因を正確に特定し、干渉イベントを分類し、その影響を測定し、効果的な対策を設計することができます。 EMI テスト受信機に最新の信号処理手法を継続的に組み込むことで、EMI 問題の複雑さが増すことを考慮して、電磁両立性テストの精度、効率、信頼性が向上します。

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