评估高速数字转换器(adc)动态性能最有用的技术之一是相干采样，这种方法可以提高FFT的频谱分辨率，并在满足某些条件时消除对窗口采样的需要。但是，如果不容易满足这些条件，则可以使用窗口采样。本文比较了相干采样和窗口采样，并解释了如何使用这两种方法来评估高速adc，同时详细介绍了每种方法的优缺点。

什么是相干采样?

相干采样描述了周期信号的采样，其中其周期的整数个数适合预定义的采样窗口。数学上，这可以表示为:

f(IN)/f(SAMPLE) = N(WINDOW)/N(RECORD)，

f(IN):周期输入信号

f(SAMPLE):被测ADC的采样/时钟频率

N(WINDOW):采样窗口内的整数周期数(1)

N(RECORD):采样窗口或FFT中的数据点数

执行FFT假设波形从-∞到+∞连续采样。如果不满足上述相干采样条件之一，则发生非相干采样(3)。除非使用窗口采样(“开窗”)——将采样波形乘以描述窗口的数学表达式——来补偿波形间断(4)，否则频谱泄漏是不可避免的。

光谱泄漏和加窗

当输入信号不完全符合定义的采样窗口时，可以使用输入信号的同步采样来消除否则会出现的频谱泄漏问题。频谱泄漏通过在相邻的频箱(每个频箱的大小= f(SAMPLE)/N(RECORD))之间传递任意给定频率分量的能量来扭曲数字化结果。使用窗口，并选择一个适当大小的窗口，最大限度地减少光谱泄漏的影响。

对输入数据加窗相当于将原始信号的频谱与窗口的频谱进行卷积。虽然通常假设不使用窗口进行相干采样，但实际上，输入信号与均匀高度的矩形窗口进行卷积。

窗口的频率特性是由一个主瓣和几个副瓣组成的连续频谱。主瓣以输入信号的频率为中心。从主瓣的每一边开始，副瓣接近零。另一方面，FFT产生的是离散频谱。FFT对窗口的连续周期频谱进行采样，就像ADC在时域对输入信号进行采样一样。在FFT的每条频率线上出现的是在每个FFT频率分量处连续卷积频谱的值。

如果原始信号的频率分量与频率线完全匹配，如获取整数周期的情况，则只能看到频谱的主瓣。旁瓣不会出现，因为在主瓣两侧的双频间隔处窗谱接近于零。如果时间记录不包含整数个周期，则窗口的连续频谱从主瓣中心偏移一部分频率本。这对应于FFT频谱中频率分量和频线之间的差异。这种位移导致频谱中出现副瓣。因此，给定窗口的旁瓣特性直接影响相邻频率分量“泄漏”到相邻频率箱的程度。

窗口特性和窗口选择

在选择合适的窗口之前，有必要定义使用户能够比较窗口的参数(表1)。这些特征包括窗口的-3dB和-6dB主瓣宽度、最大副瓣幅度和副瓣滚降率。给定窗口的侧瓣由两个主要特征来识别:

1. 相对于主瓣峰值，以分贝为单位的最大副瓣电平。

2. 副瓣滚降，定义为副瓣峰的渐近衰减率。

表1显示了常用窗函数的参数，通常用于测试高速adc在非相干采样条件下的动态性能。

不同的窗口支持不同的应用程序，选择正确的应用程序并不是一件容易的事。考虑到信号包含远离目标频率的强干扰频率成分，应选择具有高滚降率的窗(例如，汉宁窗)作为旁瓣。然而，如果强干扰信号接近感兴趣的频率，则具有相当小的最大旁瓣电平的窗口(例如，平顶窗口)是更合适的选择。具有相同大小的相邻分量的波形，在矩形窗口内或没有窗口时分析效果最好。对于单音测试，其重点是振幅精度而不是其在频率仓中的精确位置，建议使用宽主瓣的窗口(例如，Blackman窗口)。

结论

通过查看前面提到的示例，很明显，为给定的应用程序/波形选择合适的窗口函数确实很困难。根据应用、信号内容、FFT频谱成分和感兴趣的特性，窗口的选择将始终是频谱泄漏最小化、频率/幅度精度、旁瓣减小和主瓣宽度增加之间的折衷。

注:

1. N(WINDOW)必须是2的幂才能允许使用rx

2. FFT分析。

3. 不可约比率确保相同的代码序列不会重复多次。不必要地重复相同的代码是不可取的，因为这会增加ADC测试时间。

4. adc通常是用正弦输入信号来表征和测试的。正弦波输入信号的非相干采样是指输入正弦波的第一个采样点和最后一个采样点彼此不连续。

5. 波形间断描述一个输入信号，其周期的整数个数不适合预定义的窗口。