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示波器高刷新率是如何煉成的

作者: 時間:2014-12-30 來源:電子產品世界 收藏

  之前有一篇文章提到《為何廠商從不提及刷新率》,講述了市面上各廠商在刷新率參數上的市場現狀。而很多用戶無不關心示波器的刷新率指標,近期我司FAE在與客戶交流時,很多客戶對示波器具有33萬次幀/秒的高刷新率很感興趣,這樣高的刷新率到底是怎樣做出來的呢?

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/267498.htm

  什么是波形刷新率?

  波形刷新率又叫波形捕獲率,指的是每秒鐘波形刷新的次數,表示為波形數每秒(wfms/s)。事實上,示波器從采集信號到屏幕上顯示出信號波形的過程,是由若干個捕獲周期組成的。一個捕獲周期包括采樣時間和死區(qū)時間,模擬信號通過ADC采樣量化變轉為數字信號同時存儲,整個采樣存儲過程的時間稱為采樣時間。示波器必須對存儲的數據進行測量運算顯示等處理,才能開始下一次的采樣,這段時間稱為死區(qū)時間。死區(qū)時間內,示波器并沒有進行波形采集。一個捕獲周期完成就會進入下一個捕獲周期。捕獲周期的倒數就是波形刷新率,如圖1.1中所示,波形刷新率=1/(Tacq+Tdeat)。

  

 

  圖1.1 示波器采樣過程示意圖

  影響波形刷新率的因素有哪些?

  采樣時間和死區(qū)時間

  如圖1.1中所示,波形刷新率為Tacq(采樣時間)和Tdeat(死區(qū)時間)的倒數,其中采樣時間由示波器屏幕的采樣窗格決定,用水平時基檔位乘以水平方向格數,當水平時基確定后,采樣時間就會固定。

  而死區(qū)時間是由示波器的處理能力決定的,當示波器對數據處理能力不足時,就會對采集的大數據不能及時進行處理,死區(qū)時間就會變長,刷新率就會降低;當示波器對數據的處理能力很強時,死區(qū)時間就會變短,相應刷新率就會很高。因此死區(qū)時間是影響刷新率的重要因素。

  觸發(fā)釋抑時間

  增大觸發(fā)釋抑時間相當于變相地增加了死區(qū)時間,因為在釋抑期間,觸發(fā)電路封閉,觸發(fā)功能暫停,即使有滿足觸發(fā)條件的信號波形示波器也不會觸發(fā),所以也會影響刷新率。但觸發(fā)釋抑時間并非指死區(qū)時間。

  當對大周期重復波形進行觸發(fā)時,由于波形中存在很多滿足觸發(fā)條件的波形點,導致觸發(fā)波形不穩(wěn)定,為了得到穩(wěn)定觸發(fā)的波形,我們可以設置觸發(fā)釋抑時間,使波形每次都在同一個點觸發(fā),穩(wěn)定顯示觸發(fā)波形。如圖1.2中,可將釋抑時間設置為>200ns但<600ns的值。

  

 

  圖1.2 觸發(fā)釋抑時間

  該如何計算死區(qū)時間?

  對刷新率有重要影響的死區(qū)時間是如何計算出來的呢?

  當捕捉一個脈寬在40ns~60ns的異常脈沖時,合適的水平時基檔位可設在50ns/格,此時示波器具有33萬次幀/秒的波形刷新率,意味著每次觸發(fā)采樣占用的總捕獲時間T=1s/330KHz=3.03us,則有效的采樣時間為50ns/divX14(示波器水平方向有14個格)=700ns。那么死區(qū)時間百分比為(3030-700)/3030=76.89%。

  捕獲相同的異常脈沖,在相同時基檔位下,若T示波器具有50K幀/秒的刷新率,則就意味著每次觸發(fā)采樣占用的總時間為,T=1S/50KHz=20us,有效的采樣時間為50ns/divX10(該示波器水平方向有10個格)=500ns,則死區(qū)時間百分比為(20000-500)/20000=97.5%。

  死區(qū)時間越長,捕獲到偶發(fā)信號的概率就會越低,當小概率異常波形出現在死區(qū)時間時,示波器就不會捕獲到該異常,對信號的調試會產生很大影響。

  ZDS2022示波器如何能做到高刷新率

  那么為什么ZDS2022示波器能夠做到高達33萬次幀/秒的刷新率呢?死區(qū)時間低至76.89%,比一般示波器97.5%的死區(qū)時間竟然低了21.13%!

  

 

  圖1.3 波形合成器框圖

  ZDS2022示波器采用超大規(guī)模進行波形合成,都是全硬件加速處理;

  ZDS2022示波器采用超大規(guī)模集成波形顯存,總線帶寬高,使數據處理時間大大減少,且采用了多線程并行處理的方式;

  ZDS2022示波器的波形合成全都采用優(yōu)化算法進行處理。

  總結

  示波器的刷新率直接決定了捕獲異常毛刺的能力,只有真正掌握了刷新率的本質,才能正確認識示波器的刷新率指標,ZDS2022示波器具有33萬次幀/秒的刷新率,能快速捕獲波形異常,高效實用!說再多,也不如您親自測一測!

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關鍵詞: 示波器 ZDS2022 FPGA

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