pre t2-jue-2 [modo de compatibilidad] · razones para medir en el dominio de la frecuencia •...
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Métodos de medición en elMétodos de medición en el dominio de la frecuenciado o de a ecue c a
Dominio del tiempo Dominio de la Frecuencia
)2sin( iiii tfAV ϕπ +⋅⋅=itu
d
itud
Am
pl
Am
pltiempo frecuenciatiempo frecuencia
Razones para medir en el dominio de la frecuencia
• Mediciones en el dominio de la frecuencia pueden mostrar• Mediciones en el dominio de la frecuencia pueden mostrar características de los osciladores díficiles de detectar con mediciones en el dominio del tiempop– Útil para detectar la presencia de procesos generadores de ruido– Análisis de Bandas laterales (modulación, frecuencias parásitasm, etc)
• Uso fácil de analizadores de espectros para mostrar ruidos con frecuencia lejos de la portadoracon frecuencia lejos de la portadora– Mediciones limitadas por el ancho de banda del sistema de medición
Detección de señales parásitasp
• Señales parásitas que modulan en amplitud a la• Señales parásitas que modulan en amplitud a la portadora
• Señales parpásitas que modulan en frecuencia a la portadoraportadora
• En ambos casos si la frecuencia de la señal• En ambos casos, si la frecuencia de la señal parásita está lejos de la portadora (mayor que la resolución del sistema de medición) es fácilmenteresolución del sistema de medición), es fácilmente medible.
Detección de bandas lateralesDetección de bandas laterales
Sy(f)
frecuencia
Problemas con anchos de línea
Sy(f)
frecuencia
Incremento del tiempo de mediciónp
Sy(f)
frecuencia
Solución para analizadores de espectro limitadoslimitados
• Realizar mediciones para tiempos de• Realizar mediciones para tiempos de muestreo largos
• Usar software adecuado para el análisis en el dominio de la frecuenciael dominio de la frecuencia
• Realizar mediciones en el dominio del ti ti t áti t ltiempo y convertir matemáticamente al dominio de la frecuencia
• Interpretación de resultados
Domino del tiempo => Dominio de la frecuenciaDomino del tiempo => Dominio de la frecuencia
mins))(2sin()( tiempodeliodoeleneñaltvAtx π ⋅=
( ) ( ) "tan"21
0 táneainsfrecuenciadt
tdt φπ
νν +=
( ) ( )[ ] ''2 00 dtttt
ννπφφ −+= ∫
( ) ( ) ( ) ;f0
0
anormalizadrecuenciattty φνν•
=−
≡( ) ;f2 00
anormalizadrecuenciatyπνν
≡
Ruido en el dominio de la frecuenciaDensidad espectral de ruido de fase
( ) dffSBW
RMSφ φ2 ∫= Densidad
espectral de( ) ( )
( ) ( ) normaIEEEfS
fSfBW
fS yRMS νφ
φ
φ
2
02
1139,1f
≡
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛==
L
espectral de ruido de frecuencia
( ) ( )fφ ,2
Relación entre el ruido medido en el dominio del tiempo y ruido
( ) ( )( )
( ) ( ) dfffSyy kky τπτπν
τσ φ4
02
0
21
2 sin221
∫∞
+ =>−<=
medido en el dominio de la frecuencia
( ) 00
Ruido en el dominio de la frecuencia
( ) ( )( )
( ) ( ) dfffSyy kky τπτσ φ4
22
12 sin21
∫∞
+ =>−<=( ) ( )( )
( ) ( ) fffyy kky τπν φ0
20
12 ∫+
• No muy util para la estimación de ruido en el dominio del tiempo a partir del ruido en p pel dominio de la frecuencia
• Muy útil para detectar anomalías en el desempeño de osciladores
Tipos comunes de ruido en osciladores )(fSφ0fφ
1−ff
2
1f2−f3−f4−f
ff
Tipos comunes de ruido en osciladores
( )20 )( ruido de Tipo fSfS yνφ ( )
20
0
fasedeBlanco
)(p
fhfh
ff yφ
02
11
11
22
f idBl
fase de Flicker""
fasede Blanco
−
−
fhfh
fhfh
fhfh
11
31
00
20
frecuencia de Flicker""
frecuenciade Blanco−
−−
− fhfh
fhfh
22
42 frecuenciadeWalk"Random" −
−−
− fhfh
Tipos de ruido en dominio de la frecuencia
fS 20)( νφ
( )fL 4:frequency walk random −f
3:frequency flicker −f
rímic
a
2:frequency white −f
cala
loga
r
0: phase white f
1: phaseflicker −fEsc
frecuenciaEscala logarítmicag
Tipos de ruido en dominio de la frecuencia
)( fS y
2:frequency walk random −f
2hhi fa 2:phasewhite fga
rítm
ica
1:frequency flicker −f
Esc
ala
log
1: phaseflicker f
0:frequencywhite f
E
:frequency white f
frecuenciaEscala Logarítmica
Ruido en el dominio del tiempo: σy(τ)
Ruido real
σy(τ)Medido por la
Desviación de Allanid /fy( )
τ-1
Ruido 1/f
( )21 yy τ
τ0τ-1/2 τ1/2τ-3/2( )
2 tt yy −+τ
τTipo de ruido: White
phaseFlickerphase
Whitefreq.
Flickerfreq.
Randomwalk freq.
Análisis de frecuencia usando un analizador de espectrosespectros
• Ventajas• Ventajas– Buen detector de señales de modulación
parásitasparásitas– Fácil de usar para altas frecuencias
P d di i i id bl d f– Puede discriminar entre ruido blanco de fase y flicker de fase.
D j• Desventajas– No muy bueno medir ruidos con frecuencias
cercanas a la de la portadora
Algunos ejemplos de diferencias entre el análisis de mediciones en el dominio
del tiempo y de la frecuenciap y
Ruido de fase blanco vs flicker
Dominio del tiempo
Blanco de fase vs Flicker de fase
ADev( ) ADev( )
pendiente = -1pendiente ≅ -1
ADev(τ) ADev(τ)
pendiente 1
No muy diferente
τ τ
Dominio del tiempo
Blanco de fase versus flicker de faseBlanco de fase versus flicker de fase
N hSφ(f) Sφ(f)
No hay ambigueda
d
f -1
f 0f
f f
Dominio de la frecuencia
Ruido de fase blanco y flickery
• Estan usualmente presentes para la misma• Estan usualmente presentes para la misma escala de tiempo y son difíciles de separar
• ADev no distingue entre ambos. • Con la FFT se puede fácilmente detectar la• Con la FFT se puede fácilmente detectar la
presencia de ruido blanco de fase, el cual tá l t t l il destá usualmente presente en los osociladores
para tiempos de promediación cortos.
Máser de hidrógenog
• Caso de un máser de hidrógeno “enfermo”• Caso de un máser de hidrógeno enfermo• Presenta exceso de ruido de fase blanco o
fli kflicker.• ADev revela la presencia de ruido a tiempos p p
cortos más alto que lo normal pero no distingue entre ruido blanco y flicker.g y
• La aplicación de la FFT a las mediciones de diferencia de fase revela el tipo de ruidodiferencia de fase revela el tipo de ruido presente en el máser.
Máser de hidrógenog
f0 or f-1
¿cual?
Dominio del tiempo
Máser de hidrógenog
f-3
No f-4 No ruido flicker de fase f-1
tud
f-2
??
ampl
i
f0
Dominio de la frecuencia
Máser de hidrógenog
• El análisis en el dominio de la frecuencia revela el• El análisis en el dominio de la frecuencia revela el tipo de rudio que afecta el desempeño del osciladoroscilador.
• El análisis en el dominio de la frecuencia revela adicionalmente la presencia de una señal parásita.– La señal parásita se debe a un ciclo de opertación de 4
segundos en el comparador de fases
Otra manera de analizar las mediciones: la FFT móvil
• Fácil de implementar• Puede revelar la presencia de problemas
intermitentes
La FFT móvil
La FFT móvilLa FFT móvil aplicada a mediciones de diferencia de fase para un periodo de 6 días entre las señales de dos máseres de hidrógenoperiodo de 6 días entre las señales de dos máseres de hidrógeno revela la presencia de señales parásitas anormales.
Periodo de modulación de una semana
F iFrecuencias parásitas no
estables
Señales parásitasp
Se encuentra que las señales parásitas se generan en un punto entre ge e a e u pu o e eel máser y el comparador de fases.
Existen tres amplificadoresExisten tres amplificadores de distribución entre el máser y el comparador de fasesfases.
La amplitud de modulación de una semana indica que las señales parásitas tienen su origen en las actividades normales d t d l difi i d ddentro del edificio donde está ubicado el laboratorio
Conlusiones
• La aplicación de métodos de medición en elLa aplicación de métodos de medición en el dominio de la frecuencia en paralelo con los métodos de medición en el dominio del tiempo
tit t j f dconstituye una muy ventajosa forma de caracterizar el desempeño de osciladores.
• Ambos métodos se complementan mutuamente.
• No pierder la oportunidad de analñizar los resultados de medición desde todos los ángulosresultados de medición desde todos los ángulos posibles.
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