JP5061297B2 - シグナル・アナライザのデータ処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、ＦＦＴ演算を用いるシグナル・アナライザのデータ処理に関し、特にビデオ・フィルタを用いた掃引型スペクトラム・アナライザから得られる結果を模倣できるシグナル・アナライザのデータ処理に関する。

図１は、掃引型スペクトラム・アナライザの一例のブロック図である。各回路の動作は、ユーザが操作パネル（図示せず）を通して行う設定に応じ、マイクロプロセッサ、メモリ、ハードディスク等から構成される制御手段（図示せず）によって制御される。被測定入力信号は、入力可変減衰回路１０でレベル調整されてからミキサ１２に供給され、掃引周波数発振回路１４からの局部信号と混合される。局部信号の周波数は、掃引信号発生回路１６からの掃引信号（ランプ波形）に応じて変化する。この動作によって、スペクトラム信号の周波数変化と時間変化の間に線形な対応関係が形成される。また、その１回の周波数掃引に掛かる時間が掃引時間である。ミキサ１２の出力は、中間周波数（ＩＦ）増幅器１８で増幅された後、ＩＦフィルタ２０がユーザが設定する帯域幅（ＲＢＷ：分解能帯域幅）に応じて信号を通過させ、対数増幅器２２で増幅され、検波回路２４で検波され、スペクトラム信号が生成される。

ビデオ・フィルタ２６は、ローパス・フィルタであり、その帯域幅（ＶＢＷ：ビデオ帯域幅）を適切に設定することによって、主にＩＦフィルタ２０通過後の回路が原因のノイズをスペクトラム信号から除去し、そのノイズ変動を減少させる。このときビデオ・フィルタ２６は、時間の関数であるスペクトラム信号に対して適用されていることに注意されたい。ビデオ・フィルタ２６の出力信号は、アナログ・デジタル変換回路（ＡＤＣ）２７でデジタル・データに変換され、メモリ２８に記憶された後、掃引信号発生回路１６からの掃引信号と連動して周波数を横軸とする表示装置２９の画面上にスペクトラム波形として表示される。これは、スペクトラム信号の周波数変化と時間変化の線形な対応関係を利用している。メモリ２８に記憶してから表示することで、掃引速度が速くなっても、スペクトラム波形の輝度が低くなって観測しにくくなるのを防止している。画面の周波数軸上の周波数スパン（周波数の範囲）は、ユーザの設定に応じて変更される。

なお、ＲＢＷ及びＶＢＷを狭くするほど、フィルタ２０及び２６の応答速度が遅くなるため、掃引時間を遅くする必要がある。そこで制御手段は、設定されている周波数スパンも考慮して、適切な掃引時間を自動的に選択して設定する。ただし、ユーザが任意の掃引時間を設定することも可能である。こうした掃引型スペクトラム・アナライザは、例えば、米国特許第６１９１５７１号公報に記載されている。

図２は、ＦＦＴ演算を用いるシグナル・アナライザの一例のブロック図である。同様に、各回路の動作は、ユーザが操作パネル（図示せず）を通して行う設定に応じ、マイクロプロセッサ、メモリ、ハードディスク等から構成される制御手段（図示せず）によって制御される。被測定入力信号は、入力可変減衰回路３０を通り、ミキサ３２へ供給され、局部発振回路３４からの局部信号と混合される。局部信号の周波数は、ユーザの設定に応じて変更されるが、掃引型と異なり、周波数掃引されることはない。ミキサ３２の出力信号は、ＩＦ増幅器３８及びＩＦフィルタ４０を通過することで中間周波数に変換され、アナログ・デジタル変換回路（ＡＤＣ）４２でデジタル・データに変換される。なお、ＩＦフィルタ４０は、図１の場合と異なり、主にイメージ周波数を除去するもので、ＲＢＷを決めるものではない。

ＡＤＣ４２からのデジタル・データは、例えば、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）を用いたデジタル・ダウン・コンバータ４４でデジタル的に更にダウン・コンバート（周波数変換）される。その出力データから、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）演算ブロック４８は、所定時間（フレーム）毎に取り込まれた時間領域データから１フレームにつき所定数Ｎ個（Ｎは自然数で例えば１０２４）のスペクトラム・データを生成する。ＲＢＷ演算ブロック５０は、ユーザが設定するＲＢＷに応じ、周波数領域データであるスペクトラム・データの夫々に対して上述のＩＦフィルタに相当するフィルタ特性（ＲＢＷ）をデジタル演算によって適用し、ノイズ成分を低減する。ＦＦＴ演算及びＲＢＷ演算は、例えばマイクロプロセッサによる演算によって実行される。表示装置５２は、生成されたスペクトラム・データを、ユーザが設定する周波数スパンに応じて、周波数を横軸とする画面上にスペクトラム波形として表示する。このとき、設定した周波数スパンにおけるスペクトラム波形が、１フレームのスペクトラム・データで表示される。

このとき、図２に示すシグナル・アナライザでは、入力信号をデジタル化し、ＦＦＴ演算によってスペクトラムを求めるので、スペクトラム抽出後のノイズ増加が構造上無い。このためビデオ・フィルタは実装されてこなかった。
米国特許第６１９１５７１号

周波数分析測定においては、掃引型スペクトラム・アナライザを用いることを前提とし、測定条件中に使用するビデオ・フィルタのビデオ帯域幅（ＶＢＷ）が規定されているものがある。こうした規定の測定条件下では、シグナル・アナライザで掃引型スペクトラム・アナライザを置き換えたくても、ビデオ・フィルタがないためＶＢＷを設定できず、互換性が取れなかった。そこで、ＦＦＴ演算を用いるシグナル・アナライザであっても、ビデオ・フィルタの帯域幅（ＶＢＷ）を等価的に設定可能とし、ビデオ・フィルタを用いた場合と等価な結果を得られるようにしたいという要求がある。シグナル・アナライザでは、上述のように、スペクトラムを生成した後は原理的にノイズが発生しないが、被測定信号に対してビデオ・フィルタを適用するか否かで、その結果に変化が生じるので、この意味で所望のビデオ・フィルタ特性を適用できれば、掃引型スペクトラム・アナライザによる測定結果と互換性を維持できるようになる。

シグナル・アナライザは、入力信号を中間周波数信号に変換してデジタル化し、時間領域データであるデジタル・データを生成するデジタル化手段と、デジタル・データからフーリエ変換演算によって周波数領域データであるスペクトラム・データを生成するデジタル演算手段と、スペクトラム・データを表示する表示手段を具えており、本来的にビデオ・フィルタは必要としていない。しかし、本発明では、こうしたシグナル・アナライザにおいて、ビデオ・フィルタを備えた掃引型スペクトラム・アナライザをエミュレートできるようにするためのデータ処理方法を提供する。

ビデオ・フィルタは、時間の関数であるスペクトラム信号に対して適用されるが、シグナル・アナライザが生成するスペクトラム・データは、その周波数変化と時間変化の間に対応関係がないので、対応関係を定める必要がある。そこで、本発明では、スペクトラム・データの周波数の変化を時間の変化に置き換え、これに対して所望のフィルタ特性を適用する。具体的には、周波数スパンに所定時間を割り当てることで、スペクトラム・データの周波数の変化を時間の変化に置き換える。この所定時間は、掃引型スペクトラム・アナライザで言えば、掃引時間に対応するもので、ユーザが設定した周波数スパン、分解能帯域幅及びビデオ帯域幅に応じてこの所定時間を適切に選択するようにすれば良い。

所望のフィルタ特性を適用する方法としては、例えば、デジタル演算手段が、周波数の変化を時間の変化に置き換えたスペクトラム・データを周波数領域データに変換し、周波数領域データに所望のフィルタ特性を適用してから時間領域データに戻すことによって行えば良い。別の方法としては、デジタル演算手段が、周波数の変化を時間の変化に置き換えたスペクトラム・データとフィルタのインパルス応答の畳み込み積分によって行っても良い。

本発明によれば、シグナル・アナライザにおいてビデオ・フィルタのビデオ帯域幅（ＶＢＷ）を等価的に設定可能となり、よって、シグナル・アナライザで掃引型スペクトラム・アナライザを置き換え可能となる。

図３は、本発明によるシグナル・アナライザの機能ブロック図である。従来例と対応するブロックには同じ符号を付して説明する。各回路の動作は、ユーザが操作パネル（図示せず）を通して行う設定に応じ、マイクロプロセッサ、メモリ、ハードディスク等から構成される制御手段（図示せず）によって制御される。また、回路動作制御のためのプログラムは、例えば、ハードディスクなどの記憶手段に予め記憶されている。

本発明によるシグナル・アナライザを図２の従来のシグナル・アナライザと比較すると、デジタル演算ブロック４６でのデータ処理が従来と異なる。図４は、本発明によるデータ処理方法の一例を示すフローチャートである。図３及び４を参照すると、被測定入力信号は、従来と同様に、入力可変減衰回路３０で適切なレベルに調整されてミキサ３２へ供給され、局部発振回路３４からの局部信号と混合される。ミキサ３２の出力信号は、ＩＦ増幅器３８及びＩＦフィルタ４０を通過して、中間周波数（ＩＦ）にダウン・コンバートされ（ステップ５６）、アナログ・デジタル変換回路（ＡＤＣ）４２でデジタル・データに変換される（ステップ５８）。ＡＤＣ４２からのデジタルＩＦデータは、例えば、ＤＳＰを用いたデジタル・ダウン・コンバータ４４でデジタル的に更にダウン・コンバート（周波数変換）される（ステップ６０）。デジタル演算ブロック４６は、従来と同じくＦＦＴ演算及びＲＢＷ演算を行うほか、後述するデジタル演算を行う。上述の如く、ＦＦＴ演算では、所定時間（フレーム）毎に得られた時間領域のＩＦデータが、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算によって、Ｎ（Ｎは自然数、例えば１０２４）個の周波数領域データ（スペクトラム・データ）に変換される（ステップ６２）。周波数領域データであるスペクトラム・データの夫々には、ユーザが設定したＲＢＷ（分解能帯域幅）によるフィルタ特性が適用される（ステップ６３）。これらＦＦＴ演算及びＲＢＷ演算は、例えば、マイクロプロセッサによる演算処理で実行される。

上述の如く、ビデオ・フィルタは、時間の関数としてのスペクトラム信号に適用される。一方、シグナル・アナライザが生成するスペクトラム・データは、周波数領域データであって、周波数変化と時間変化は線形な対応関係にないので、そのままではビデオ・フィルタの特性を適用できない。そこで、周波数領域データであるスペクトラム・データを時間領域データとして扱うための処理が必要となる。

ここで、掃引型スペクトラム・アナライザにおけるスペクトラム信号を考察すると、所定の掃引時間で周波数スパンを周波数掃引される。シグナル・アナライザでは、１フレームのＮ個のスペクトラム・データで、設定された周波数スパンのスペクトラム波形を表示する。そこで、シグナル・アナライザにおいて、周波数スパンに仮想的に掃引時間を割り当てる、即ち、１フレームのＮ個のスペクトラム・データは、掃引時間内で時系列に発生したデータであると考えることにすれば、スペクトラム・データを掃引型スペクトラム・アナライザにおけるスペクトラム信号と対応させることができる。

具体的には、掃引型スペクトラム・アナライザの場合における掃引時間に対応する仮想的な掃引時間をＴswとすれば、１フレームのＮ個のスペクトラム・データは仮想のサンプリング・インターバルＴs＝Ｔsw／Ｎ毎に時系列に生成されたものと定める。即ち、スペクトラム・データの周波数変化と時間変化が線形な対応関係にあると定義する。この関係を用いれば、シグナル・アナライザが生成したＮ個のスペクトラム・データを、時系列に並んだ時間領域データとして扱うことができる。この処理は、言い換えると、スペクトラム・データに時間関係を割り当て、周波数軸を時間軸に置換する処理である（ステップ６６）。

なお、この仮想掃引時間は、ユーザが設定する周波数スパン、ＲＢＷ及びＶＢＷに応じて、制御手段が掃引型スペクトラム・アナライザをエミュレート（模倣）して適切に選択しても良いし、ユーザが掃引型スペクトラム・アナライザの場合を想定して任意の掃引時間に直接設定しても良い。設定するＶＢＷ（ビデオ帯域幅）も、シグナル・アナライザにはビデオ・フィルタが存在しないので、掃引型スペクトラム・アナライザの場合を想定した仮想的なＶＢＷである。

ステップ６８は、時間領域データとしてのスペクトラム・データにデジタル演算により所望のフィルタ特性を適用する工程で、複数ステップから構成される。ステップ６６では時間領域データであるスペクトラム・データをＦＦＴ演算し、周波数領域データに変換する（ステップ７０）。この周波数領域データに所望のフィルタ特性の周波数レスポンスを掛け算することで、フィルタ特性を適用する（ステップ７２）。その後、逆フーリエ変換演算を行うことで、時間領域データであるスペクトラム・データに戻す（ステップ７４）。そして、定義した周波数変化と時間変化の対応関係を利用し、ステップ６６での処理と逆の操作によって時間軸を周波数軸と置換する（ステップ７６）。これによって、所望のＶＢＷを適用したフィルタ処理後のスペクトラム・データが生成される。生成されたデータは、例えば表示装置５２でスペクトラム・データとして表示される（ステップ７８）。ビデオ・フィルタの特性の形状は、最も一般的にはガウシアン型であるが、他の形状を選択できるようにしても良い。

図５は、図４に示したステップ６８に関し、同じ結果を別の方法で得るためのフローチャートを示す。ステップ６８以外のデータ処理は同じである。この方法では、ユーザによる所望のフィルタ特性（ＶＢＷ）の設定を受けて、そのインパルス応答を演算で算出し（ステップ８２）、インパルス応答と、時間領域データであるスペクトラム・データの畳み込み積分演算（ステップ８４）を行う。図４でのステップ６８の処理は、スペクトラム・データを周波数領域データに変換してから行っているが、図５に示すステップ６８’は時間領域データのままで演算を行っている。しかし、これら処理の結果は等価である。

本発明によれば、ビデオ・フィルタを有しないシグナル・アナライザにおいて、ビデオ・フィルタを有する掃引型スペクトラム・アナライザをエミュレートできる。よって、ビデオ帯域幅（ＶＢＷ）を設定して測定する周波数分析においても、掃引型スペクトラム・アナライザに代えて、シグナル・アナライザを利用可能となる。

掃引型スペクトラム・アナライザの一例のブロック図である。 ＦＦＴ演算を用いる従来のシグナル・アナライザの一例の機能ブロック図である。 本発明によるシグナル・アナライザの一例の機能ブロック図である。 本発明によるシグナル・アナライザのデータ処理の一例を示すフローチャートである。 フィルタ特性適用方法に関する他の実施例を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 入力可変減衰回路
１４ 掃引周波数発振回路
１６ 掃引信号発生回路
１８ ＩＦ増幅器
２０ ＩＦフィルタ
２２ 対数増幅器
２６ ビデオ・フィルタ
２７ アナログ・デジタル変換回路
２８ メモリ
２９ 表示装置
３０ 入力可変減衰回路
３２ ミキサ
３４ 局部発振回路
３８ ＩＦ増幅器３８
４０ ＩＦフィルタ
４２ アナログ・デジタル変換回路
４６ デジタル演算ブロック
４８ ＦＦＴ演算ブロック
５０ ＲＢＷ演算ブロック
５２ 表示装置
Ｔs 仮想掃引時間
Ｔsw 仮想サンプリング・インターバル
Ｎ １フレームのスペクトラム・データ数

Claims (3)

1. 入力信号を中間周波数信号に変換してデジタル化し、時間領域データであるデジタル・データを生成するデジタル化手段と、上記デジタル・データからフーリエ変換演算によって周波数領域データであるスペクトラム・データを生成するデジタル演算手段と、上記スペクトラム・データを表示する表示手段を具えるシグナル・アナライザのデータ処理方法であって、
   上記スペクトラム・データの周波数の変化を時間の変化に置き換えて所望のフィルタ特性を適用することを特徴とするシグナル・アナライザのデータ処理方法。
2. 周波数スパンに所定時間を割り当てることで、上記スペクトラム・データの周波数の変化を時間の変化に置き換えることを特徴とする請求項１記載のシグナル・アナライザのデータ処理方法。
3. 設定された上記周波数スパン、分解能帯域幅及びビデオ帯域幅に応じて上記所定時間を選択することを特徴とする請求項２記載のシグナル・アナライザのデータ処理方法。

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