Картина биений в тракте ПЧ и выходной сигнал детектора

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 5Следующая ⇒

Время между соседними пучностями (узлами) равно , где – частота биений, в свою очередь равная частотному расстоянию между центрами спектральных составляющих . Поскольку максимально возможное расстояние при условии неразрешения равно , то инерционность детектора должна удовлетворять условию , зависящему от полосы фильтра последнего ПЧ. Поэтому хорошим решением является переключать инерционность при переключении полосы.

Обработка сигналов в СА

До сих пор рассматривалась структура полностью аналогового СА и предполагалась полностью аналоговая обработка сигналов во всех блоках СА. Общая тенденция развития СА – постепенный переход к цифровой схемотехнике и обработке «от конца к началу» СА: сначала в видео-тракте и управлении дисплеем, затем также в части тракта последней ПЧ (например, в отношении самых узкополосных, а затем всех фильтров ПЧ), затем также в отношении всего тракта последней ПЧ и т.д. Как указывалось выше, этот процесс «цифровизации» сдерживается лишь недостаточной скоростью АЦП. В настоящее время большинство моделей СА выполнены в архитектуре с полностью цифровой последней ПЧ. Конечно, цифровая и аналоговая обработки сигналов различаются в ряде отношений, как и характеристики их эффективности. На этом этапе мы лишь кратко отметим эти различия для двух случаев: СА с цифровой обработкой в видео-тракте и в управлении дисплеем, и СА с цифровой обработкой начиная с тракта последней ПЧ. Рассматривать обработку сигнала в полностью аналоговом СА нет смысла: в настоящее время такой СА вряд-ли будет разрабатываться и производиться.

Последовательность преобразований сигнала

а) СА с цифровой обработкой только в видео-тракте и в управлении дисплеем. Глядя на структурную схему рис. 2.3.1, имеем следующую последовательность преобразований:

– подаваемый на входной разъем СА сигнал испытывает ослабление в управляемом входном радиочастотном аттенюаторе, регулируемом автоматически и мануально (в частном случае аттенюатор может находиться в положении нулевого ослабления);

– сигнал фильтруется перестраиваемым фильтром СВЧ, называемым преселектором;

– сигнал проходит несколько преобразований частоты, причем 1-ый гетеродин дискретно по частоте и по времени перестраивается, реализуя эквидистантные сетки времени и частоты; в результате на выходе 1-го смесителя в каждый момент времени присутствует сдвинутая по спектру копия входного сигнала; именно на этапе первого смешения к собственным флуктуациям сигнала прибавляются существенные (в сравнении с шумами входного аттенюатора и преселектора) флуктуации за счет фазовых и амплитудных шумов 1-го гетеродина и схемы управления им, а также шумов 1-го смесителя; для уменьшения первых обычно используется фазовая привязка к высокостабильному опорному генератору (показана на схеме, обычно кварцевый генератор) и схема оптимизации фазовых шумов (см. ниже), для уменьшения вторых необходимо тщательно выбирать режим смесителя; кроме того, «медленные» флуктуации мощности 1-го гетеродина, в зависимости от его конструкции, могут достигать величин, требующих применения автоматической регулировки его мощности (АРМ); каждый тракт от первого до предпоследнего ПЧ как минимум содержит фильтр постоянной настройки;

– после последнего смесителя сдвинутая по спектру (в соответствии с моментом времени) и фильтрованная в предыдущих трактах ПЧ копия сигнала попадает в тракт последней ПЧ, где подвергается регулируемому (в процессе подстройки вертикального положения кривой спектра на дисплее и в процессе ручной регулировки ослабления входного аттенюатора) усилению; ослаблению (возможно, нулевому) в регулируемом аттенюаторе последней ПЧ; фильтрации в фильтре последней ПЧ с устанавливаемой, в широком диапазоне значений, полосой , причем время «стояния» на очередной точке сетки частот находится в обратной зависимости от ; возможно, пропусканию через логарифмический усилитель (для расширения динамического диапазона СА);

– сигнал с выхода тракта последней ПЧ детектируется амплитудным детектором огибающей;

– с выхода детектора огибающей начинается полностью цифровой видеотракт: сигнал оцифровывается и дальнейшие операции выполняются с помощью цифровой техники; как минимум видеотракт содержит цифровой видео-фильтр с устанавливаемой полосой; этот фильтр чрезвычайно важен, т.к. он устраняет неинформативные колебания после детектора и осуществляет сглаживание получаемого спектра; эти две функции могут быть разделены, а функция сглаживания выполняться с помощью скользящего взвешенного интегрирования (суммирования) с регулированной постоянной времени;

– оцифровка это дискретизация по времени и квантование по уровню; квантование должно обеспечивать достаточно большое число двоичных разрядов для получения нужной точности, дискретизация должна быть достаточно частой для отслеживания информативных изменений амплитуды; частота дискретизации почти всегда больше частоты нанесения точек кривой на экране дисплея, особенно если больше ; поэтому каждая нанесенная точка есть результат обработки набора цифровых значений (каждый такой набор назовем блоком отсчетов, а соответствующую обработку – комбинированием отсчетов (иногда [2.6] эту обработку называют дисплейным детектированием); обычно в СА предусмотрено на выбор несколько видов комбинирования отсчетов; в разных СА реализованы разные варианты сочетания видео-фильтра и блока комбинирования отсчетов; так или иначе после видео-фильтра сигнал проходит блок комбинирования отсчетов, дающий одно значение на блок отсчетов; это значение как очередное отображается на экране дисплее; в необходимых случаях осуществляется интерполяция для представления последовательности точек на экране в виде непрерывной кривой.

б) СА с цифровым трактом последней ПЧ.

– обработка сигналов от входа СА до последнего смесителя совпадает со случаем а);

– после аналогового последнего смесителя и до оцифровки сигнал проходит через (аналоговый) полосовой фильтр с центром на последней ПЧ; этот фильтр, при необходимости, то есть когда частота отсчетов не достигает двух и критерий Найквиста не выполняется, выполняет функцию защиты от наложения спектров (элиэйзинга), заодно он отфильтровывает вредные и неинформативные составляющие на выходе смесителя;

– далее сигнал оцифровывается АЦП с частотой отсчетов; все дальнейшие преобразования осуществляются в цифровом формате сигналов;

– следующее преобразование – прохождение сигнала через цифровой фильтр последней ПЧ с устанавливаемой, в широком диапазоне значений, полосой , причем время «стояния» на очередной точке сетки частот находится в обратной зависимости от ;

– далее выполняется «цифровое детектирование» оцифрованного сигнала: вычисляются «медленно меняющиеся» квадратуры и и каждый отсчет находится как ;

– остальные преобразования – те же, что в случае а).

Комбинирование цифровых отсчетов амплитуды

Задача комбинирования цифровых отсчетов амплитуды ставится так: на одну отображаемую на экране точку (в дальнейшем интерполированной) кривой приходится цифровых отсчетов амплитуды (блок отсчетов); нужно указать математическое отображение величин в одну величину , которая и будет индицироваться на экране, то есть указать подходящую функцию переменных.

Но что значит «подходящая»? На языке математической статистики, а точнее, той ее части, которая называется теорией оценок, это задача построения «хорошей» или даже «оптимальной» непараметрической оценки для по выборочным данным . Решение этой задачи сильно зависит от того, что мы знаем (априори, или из предыдущих наблюдений) о структуре выборки , в частности, к какому классу относится входной сигнал. Например, если входной сигнал суть стационарный случайный процесс с порождающим выборку белым (или почти белым) спектром мощности, то выборка – случайна и однородна; оптимальное построение таких выборок хорошо проработано в классической математической статистике. Если входной сигнал относится к тому же классу, но с небелым и приближенно наблюдаемым спектром, то задачу можно свести к предыдущему варианту путем введения весовой функции неоднородности выборки.

Довольно общий случай – входной сигнал в виде смеси стационарного или с известной нестационарностью случайного процесса (например, как проявление шумов разного рода) и детерминированного процесса с резко неоднородным спектром. Сформулировав подходящий критерий оптимальности, можно построить оптимальную оценку, максимизирующую значение этого критерия. Другими словами, теоретическое построение хорошей или оптимальной оценки требует как минимум частотно-временной структурной модели входного сигнала. Практическое применение такого подхода сводится к следующему:

а) Используя опыт и теоретические предпосылки, заранее подбираются несколько спектрально-временных моделей сигналов, могущих появиться на входе СА.

б) Для каждой модели разрабатывается оптимальное правило комбинирования отсчетов и каждое правило закладывается в математическое обеспечение СА.

в) Далее возможны два способа действий:

в1) вырабатывается система индикаторов (функций выборки ) таких, что в зависимости от областей значений, в которые они попадают при наблюденных , автоматически принимается та или иная модель и реализуется соответствующее правило комбинирования;

в2) оператор предварительно обучается так, чтобы по наблюдаемым на экране (нескомбинированным) отсчетам он мог, более или менее уверенно, назначать подходящую модель и, тем самым, алгоритм комбинирования.

Изложенный подход можно рассматривать как план на будущее; представим теперь подход, реализованный во многих моделях СА. В математическое обеспечение заложено несколько алгоритмов комбинирования отсчетов каждого блока; выбор того или иного алгоритма поручается интуиции тренированного оператора, предварительно наблюдающему последовательность отсчетов на некотором участке спектра.

Прокомментируем некоторые популярные алгоритмы комбинирования.

а) Метод центрального отсчета. Это простейший, интуитивно понятный метод комбинирования: в качестве представителя блока отсчетов берется отсчет, занимающий в блоке центральное по времени положение (если в блоке четное число отсчетов, можно взять или любое из двух центральных отсчетов, или среднее арифметическое от них). Точки, представляющие отдельные блоки отсчетов, можно соединить отрезками прямых или, более сложным образом, с помощью сплайнов. Часто считают [2.6], что этот метод хорош для модели (однородного) случайного процесса, но неудобен для анализа детерминированного узкополосного сигнала.

б) Метод максимального значения. В качестве представителя блока отсчетов берется наибольший из них. Метод дает относительную гарантию того, что отдельные локальные спектральные линии сигнала не останутся незамеченными при индикации; поэтому метод считается одним из самых важных и установлен по умолчанию в ряде СА; однако, считается [2.6], что этот метод недостаточно хорош для анализа случайного процесса.

в) Метод минимального значения. В качестве представителя блока отсчетов берется наименьший из них. Этот метод предусмотрен в большинстве анализаторов, хотя используется гораздо реже метода пикового значения и метода центрального значения. Считается [2.6], что этот метод хорош в некоторых процедурах идентификации сигналов, а также для отделения гармонических сигналов от импульсных, что, например, необходимо производить в тестах на электромагнитную совместимость.

г) Метод нормального комбинирования. Чтобы объединить положительные свойства методов центрального отсчета и пикового значения, во многих СА предлагается метод нормального комбинирования, привлекающий информацию о росте или падении отсчетов в пределах блока. Если отсчеты в рамках одного блока и падал, и рос, и это повторялось в ряде других блоков, то оценки чередуются: для первого блока берется оценка максимального значения, для второго – минимального значения, для третьего – снова максимального значения и т.д. Если же на протяжении нескольких блоков отсчеты будут только расти или только падать, то метод нормального детектирования будет работать как метод максимального значения. Идея метода в том, что если встретится спектральная линия шириной в несколько блоков отсчетов, то она не будет пропущена, если же на входе СА действует случайный процесс, то его специфика будет хорошо отображена. Применение этого метода может привести к сдвигу максимума спектральной кривой на экране вправо на одну точку; в некоторых моделях СА этот эффект компенсируется, в других – игнорируется.

д) Метод среднего. Для тех, кто имеет опыт использования терминологии, методов и рекомендаций математической статистики, наиболее естественной оценкой отображаемого значения по выборке является среднее арифметическое выборочных значений:

Если выборка чисто случайна (выборочные значения – реализации независимых случайных величин) и стационарна, то такая оценка эффективна в смысле Фишера, то есть состоятельна, несмещенна и имеет минимальную дисперсию. В то же время, например, оценки центрального отсчета, максимального отсчета и минимального отсчета имеют большую дисперсию, чем оценка среднего, что объясняется просто: первая вообще не учитывает остальные отсчеты, вторая и третья – учитывают их слабо.

Приведенная оценка усредняет значения отсчетов спектральных амплитуд. Логически к ней примыкает оценка, усредняющая квадраты амплитуд, то есть значения отсчетов спектральной плотности мощности:

и оценка, усредняющая логарифмы амплитуд:

которые могут показаться более естественными при интерпретации результатов анализа в терминах спектральной плотности мощности или децибелов. При аналоговой обработке методу среднего соответствует пропускание видеосигнала через фильтр нижних частот или интегратор.

Фильтрация в ПЧ и сглаживание индицируемого спектра

Даже в целом детерминированный входной сигнал имеет некоторую (аддитивную) случайную составляющую, относительный уровень которой можно оценить параметром, называемым отношением сигнал-шум. По мере прохождения сигнала по тракту к его случайной составляющей прибавляются собственные (внутренние) шумы аппаратуры и отношение сигнал-шум уменьшается; это уменьшение оценивается параметром, называемым коэффициентом шума. В результате, на выходе последнего смесителя СА мощность сигнала есть сумма мощностей детерминированной части и случайной части. Каждая из этих частей имеет свой спектр мощности. Обычно спектр детерминированной части локализован в некоторой конечной полосе, в то время как спектр случайной части размыт в очень широкой полосе, ограниченной только фильтрующим действием преселектора и предыдущих каскадов преобразования частоты. Поскольку мы рассматриваем СА последовательного анализа с дискретной частотной перестройкой, то при установленной полосе фильтра последнего ПЧ спектр детерминированной части не искажается, а лишь просматривается с некоторым разрешением, в то время как мощность случайной части уменьшается в тем большей степени, чем уже полоса . В результате, отношение сигнал-шум на выходе фильтра много больше отношения на выходе последнего смесителя. Этот эффект есть ничто иное, как усреднение, он обязан уменьшению относительной дисперсии при сложении некоррелированных случайных значений и может быть строго математически описан.

Из сказанного не следует, что нужно во всех случаях устанавливать как можно меньшее значение , получая выигрыш в отношении сигнал-шум и в разрешающей способности. Дело в том, что с уменьшением резко увеличивается время частотной развертки, а это не только снижает оперативность измерений, но и надолго разносит по времени наблюдение разных участков спектра сигнала; последнее важно, если сигнал имеет конечное время существования или/и нестационарный спектр, меняющийся с некоторой скоростью. Действительно, пусть выбраны анализируемый интервал частот (установкой значений ) и величина . Для обеспечения нужной точности спектрального анализа необходимо, чтобы время «стояния» последнего гетеродина на одной частотной точке было достаточно большим, а число частотных точек в развертке будет ; в результате время частотной развертки обратно пропорционально квадрату и может оказаться недопустимо большим.

Рассмотрим пример. Пусть частотный диапазон анализа СА составляет от 10 МГц до 10 ГГц ( 10 ГГц); выберем для анализа всего 1% диапазона: =100 МГц. Установим =10 Гц, примем =10, тогда 1 с. Время развертки составит с, или 2780 часов (! ), что абсолютно неприемлемо. Если же при тех же параметрах установить =10 кГц, то время развертки составит 10 с.

Обратимся теперь к манипуляциям с цифровыми отсчетами амплитуды, получаемыми после детектирования (аналогового или цифрового). Приведенное выше среднее

от отсчетов - го блока есть вид сглаживания видеоданных; если же среднее захватывает несколько ( ) блоков, то получается более сильное сглаживание, чем при комбинировании отсчетов блока:

Природа сглаживания отличается от природы фильтрации (усреднения) в тракте ПЧ и состоит в следующем. Спектр как функция частоты, который отображался бы при отсутствии сглаживания (при условии соединения точек на экране отрезками прямых) имеет колебания разных частотных масштабов; если частотный аргумент заменить на временной, то этот исходный спектр станет функцией времени, от которой можно взять преобразование Фурье. В результате получится функция частоты, которую можно назвать «спектром спектра» или «вторым спектром». Осуществляя сглаживание, мы усредняем (убираем) наиболее высокочастотные колебания второго спектра. Чем больше параметр сглаживания, тем левее (размытая) граница удаленных частот второго спектра; в результате отображаемая кривая (первого) спектра становится все глаже, откуда и название операции. Подытоживая, можно сказать, что усиливая фильтрацию в тракте ПЧ (обужая фильтр ПЧ) мы отслеживаем спектр сигнала все с большим разрешением (расплачиваясь, правда, за это увеличением длительности развертки), а усиливая сглаживание (увеличивая параметр ), мы делаем кривую индицируемого спектра более гладкой, расплачиваясь обеднением «второго спектра» за счет его высоких частот.

Процесс сглаживания дает повод ввести еще одно понятие спектрального разрешения (разрешающей способности), совершенно отличное от ранее рассмотренного классического. Если последнее определялось полосой разрешения, то есть спектральным расстоянием между двумя спектральными линиями, при котором они разрешены, то новое разрешение определяется числом отсчетов АЦП, идентифицируемое как одна точка на экране, или соответствующая этому числу полоса. Этот вид разрешения можно назвать разрешением индикации, а соответствующую полосу – полосой разрешения индикации. Чем больше эта полоса, тем хуже разрешение индикации, но более гладкая, «красивая» отображаемая кривая спектра.

Межкадровое усреднение

Цифровое управление дисплеем (цифровой дисплей) дает возможность осуществления другого вида сглаживания, называемого межкадровым усреднением. Здесь усреднение проводится поточечно, за две или более частотные развертки. Удобно находить межкадровое среднее рекуррентно, по мере прохождения все новых разверток, по схеме:

где – средние после -ой и после -ой разверток соответственно;

– отсчет на -ой развертки.

Такой алгоритм придает процессу наглядность: картина на дисплее в каждой частотной точке постепенно сходится к среднему за установленное число проходов. Эта установка задает степень усреднения, так же как при обычном видео-усреднении, которое теперь можно назвать трассовым, степень усреднения задается параметром .

Межкадровое усреднение, также как и трассовое, сглаживает индицируемую кривую спектра, расплачиваясь примерно таким же временем. Однако результаты межкадрового и трассового усреднений могут быть разными, например, в модели сигнала с нестационарным (меняющимся во времени) спектром. Поэтому важно, что эти два вида усреднения можно совместить в одном эксперименте. Установим число отсчетов в блоке, число блоков в трассовом усреднении, число разверток в межкадровом усреднении. Тогда индицируемое значение в одной частотной точке равно

Оптимальный выбор величин , , позволяет адекватно учесть особенности модели сигнала.

Временное стробирование

Как указывалось выше, недостатком представления сигналов в частотной области на базе преобразования Фурье является отсутствие временной локализации в последнем. В то же время, сам метод последовательного спектрального анализа приводит к тому, что различные участки индицируемого спектра относятся к различным временным интервалам существования сигнала, но это никак не проявляется при наблюдении кривой спектра на экране. Кроме того, в практике радиотехнических систем СВЧ, особенно в беспроводных систем связи, часто используются сигналы, занимающие перекрывающие, или даже совпадающие области частотного спектра, но разделенные во временной области. Перечисленные факторы подталкивают к идее осуществлять, помимо спектрального анализа, еще и управление наблюдением сигналов по времени. Одним из простейших механизмов такого управления является временное стробирование. Оно использует внешний управляющий сигнал, активизирующий те или иные функции СА на определенных интервалах времени (стробах), и закрывающий эти функции на других на других интервалах времени (антистробах).

Временное стробирование позволяет раздельно наблюдать спектры сигналов, разделенных по времени. Эта функция полезна, например, при наблюдении неоднородной радио-импульсной последовательности, сигналов с временным мультиплексированием, сигналов в системе многостанционного доступа с временным разделением каналов (TDMA), перемежающихся или уплотненных импульсных сигналов, модулируемых всплеском сигналов.

Выполняемые при этом операции можно условно разделить на следующие:

– измерение спектральных характеристик разделенных по времени сигналов;

– измерение спектра сигнала в одной временной ячейке системы TDMA;

– отделение и наблюдение спектра неинформативных временных частей сигналов, например, переходных процессов периодической последовательности импульсов.

Из всех возможных объектов стробирования СА наиболее часто используются два:

– выход видеодетектора; сигнал отключается в антистробах от дальнейшего тракта, применяется пиковый режим комбинирования, время развертки устанавливается так, чтобы строб действовал хотя бы один раз на каждую отображаемую точку дисплея;

– последний гетеродин; во время антистроба гетеродин не переключается на новые частоты и дисплей отображает одну точку спектра.

Преимущества цифровой обработки

Начиная с 80-х годов прошлого века СА испытали значительные изменения, в основном за счет быстрого наступления цифровой обработки сигналов. Это стало возможным благодаря прогрессу в высокопроизводительных АЦП. Цифровые технологии обработки сигналов позволили улучшить все показатели эффективности СА: скорость, точность, разрешение и т.д. Наиболее сильные улучшения стали результатом освоения полностью цифровой секции ПЧ. Цифровая секция последней ПЧ обеспечивает целый букет преимуществ для пользователя. Ключевым преимуществом, доставляемым цифровыми разрешающими фильтрами последней ПЧ, является резко возросшая разрешающая способность СА, обязанная недостижимой для аналоговых фильтров полосовой избирательности цифровых фильтров, например, 4: 1 на уровнях -60 дБ, -3 дБ. Наибыстрейшие измерения возможны при комбинации БПФ-анализа (при отсутствии частотной развертки) – для узких полос обзора, и последовательного анализа с частотной разверткой – для широких полос обзора. Дальнейшие преимущества высокой надежности, стереотипности исполнения, удешевления реализации и др. принесли разработка, производство и применение двух интегральных схем: ИС преобразований от вычислений квадратур до преддисплейной комбинаторики, и ИС RISC-процессора («интегральная микросхема с сокращенным набором»), осуществляющая дальнейшие преобразования до дисплея.

В современных СА с высоким весом цифровой обработки имеется возможность повысить точность и разрешение установки частоты, и без того очень высокой. Для этого в тракте последнего ПЧ предусмотрен счетчик частоты. Он подсчитывает количество пересечений нуля сигналом в этом тракте за конечный интервал времени, например, за 0.1 с, и пересчитывает результат в текущее отклонение от номинальной частоты. Само это отклонение обусловлено двумя составляющими: флуктуациями частоты гетеродинов за счет фазовых шумов и флуктуациями мгновенной частоты сигнала за счет его зашумленности. Поскольку гетеродины СА выполнены как высоко частотно-стабильные синтезаторы (особенно первый гетеродин, стабилизированный кварцевым генератором), первую составляющую частотного отклонения можно сделать достаточно малой, и на первый план выходит составляющая, обусловленная зашумленностью анализируемого сигнала. Таким образом, появляется дополнительная функция СА – измерение частоты. Благодаря фазовым ухищрениям, дополняющим счет пересечений нуля, можно достичь разрешения частоты в десятки миллигерц на периоде 0.1 с.

Подытожим достижения СА, ставшие возможными благодаря высокой степени «цифровизации»:

– возможно усреднение с регулируемой постоянной времени как напряжения, так и мощности и логарифма мощности;

– возможно трассовое, межкадровое, а также смешанное сглаживание;

– возможен счет частоты с высоким разрешением;

– хранящиеся в памяти данные можно извлекать как в линейном, так и в логарифическом масштабе;

– превосходный коэффициент прямоугольности цифровых фильтров обеспечивает уникальное частотное разрешение анализа, почти идеальное для последовательного анализа;

– коэффициент , связывающий необходимое время «стояния» на одной частоте последнего гетеродина с полосой разрешения ( ) в случае цифрового исполнения разрешающего фильтра может быть значительно меньше, чем при аналоговом исполнении;

– возможность легкого исполнения комбинирования по методу среднего;

– цифровое исполнение всех разрешающих фильтров последней ПЧ позволяет создать уникальный набор устанавливаемых полос разрешения (например, 160 различных полос), удовлетворяющий потребности любого пользователя;

– возможно включить, в зависимости от полосы обзора, режим последовательного анализа или режим БПФ;

–присутствующий на схеме рис. 2.3.1 логарифмический усилитель до сих пор никак не комментировался; при полностью цифровом тракте последней ПЧ и этот усилитель – также цифровой; его точность (точность выполнения им функции логарифмирования) значительно выше, чем при аналоговом исполнении;

– точность установки каждой полосы разрешения намного выше, чем при аналоговых разрешающих фильтрах; за счет этого, в частности, выше точность измерения спектральной амплитуды, спектральной плотности мощности и мощности в канале;

– разброс пропусканий в максимуме разрешающих цифровых фильтров меньше, чем при аналоговом исполнении; это в частности, облегчает калибровку прибора;

– при отсутствии в тракте последнего ПЧ аналоговых звеньев усиления, зависящих от опорного уровня, не существует неопределенности «усиления тракта последней ПЧ»;

– возможно изменять настройки СА без существенного влияния на точность измерения;

– итоговое влияние отмеченных улучшений таково, что СА с полностью цифровым трактом последней ПЧ имеет значительно лучшую точность спектрального анализа, чем СА с аналоговым трактом.

⇐ Предыдущая 1 2 345 Следующая ⇒