频谱就是频率的分布曲线,复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡,这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。广泛应用在声学、光学和无线电技术等方面。 频谱是频率谱密度的简称。它将对信号的研究从时域引到频域,从而带来更直观的认识。
将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析。频谱分析的目的是把复杂的时间历程波形,经过傅里叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究,以获得信号的频率结构以及各谐波和相位信息。
这个问题比较复杂。5G 新空口引入了一些新方法,可以使用 6 GHz 以下和毫米波频率的频谱。 6 GHz 以下频率将成为主要的接入信道,而扩展的频谱将主要提供新功能,并支持各种低数据速率物联网应用和低时延应用,如自动驾驶汽车。5G 面临的最大挑战之一是创造为毫米波频谱而优化的设计。随着频率的升高和带宽的扩大,信号减损也会增加,例如 IQ 减损、相位噪声、线性/非线性压缩以及频率误差等。这些减损可能会使调制信号失真,导致接收机很难准确解调信号。另一个挑战是在 5G 波形中使用更高阶的调制。
为了达到 5G 毫米波元器件的设计技术指标,信号性能将比以往任何时候都更加重要。一些关键的性能指标(例如 256QAM 的 EVM)更加难以实现,您的测试解决方案必须有更高的保真度,以便测量、验证毫米波频率设备的性能,以及进行故障诊断。
克服毫米波宽带信号质量问题的技巧有:
• 通过查看 IQ 星座图查找潜在的波形失真错误,从而评测信号调制特性。• 通过测量总体 EVM、每个符号的 EVM 以及每个子载波的 EVM,查找信号的性能问题。
• 通过发射功率、占用带宽(OBW)、相邻信道功率比(ACPR)、频谱发射模板(SEM)和杂散发射测量来验证宽带频谱性能。
• 确保测试解决方案的性能比被测设备更高,并在被测设备的测量面上进行系统级校准。
希望这些能对您有所帮助
只要知道有关概念的物理意义和公式,就可以根据给定的功率谱曲线求出相关的统计量;
比如中心主频率:就是功率谱曲线下面积重心的横坐标值应用积分法求出;
总能量与总方差对应:曲线下的面积即是;
分段频率能量所占比例:对应于某频段下曲线面积与总面积之比。积分法可用。
均方频率:与曲线下面积对纵轴的“转动惯量”值对应。用积分法进行。
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