一种去除高速取样示波器时基抖动的方法

摘要

本发明涉及仪器仪表的数据处理领域，提供了一种对高速取样示波器采样中时基抖动去除的数据处理方法。本发明特征在于数据处理过程中，采用EEMD方法进行分解，通过对IMF分量进行频域分析，筛选出有用信号，将噪声信号去除，进而重构出新信号，达到去除时基抖动的效果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种去除高速取样示波器时基抖动的方法，属于仪器仪表的数据 处理领域。

背景技术

对于10GHz及以上带宽的高速取样示波器，在进行信号测量和校准的过程中 会出现时基抖动。时基抖动是由于实际取样时刻与理想取样时刻不相等所引起的。 在实际的取样过程中，取样间隔往往不是精确等于理想取样时间，而是与理想值 之间存在一个时间偏差。在精密测量中,高速示取样波器对信号取样时，测量结 果或多或少都存在时基抖动，它严重影响测试结果。例如，Nose-to-Nose校准 技术中重要的一步就是对时基抖动的去除。

发明内容

本发明提供了一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode  Decomposition，EEMD)方法对高速取样示波器对信号源采样中的时基抖动去除的 数据处理方法。首先用高速取样示波器对一个信号源所产生的信号进行N个点的 采样，采样M次。其中，N表示采样点数，M表示对于N个点的采样次数。采样 次数越少时基抖动越明显，使用EEMD方法只需要采样1次得到一组包含N个数 值的数据。其中当N＞1000时时基抖动明显。将得到的N个数值导入计算机， 进行数据处理。本发明提供的方法，特征在于数据处理过程中，通过EEMD方法 得到本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），筛选出有用信号，将噪 声信号去除，进而重构出新的信号，达到去除时基抖动的效果。一种去除高速取 样示波器时基抖动的方法流程图如图1所示，具体步骤为：

步骤1、用高速取样示波器对信号源产生的信号进行一次采样，得到原始信 号s(t)，s(t)中有N个数值的数据。将得到的N个数值导入计算机进行数据处理， 其中N为采样点数，t为采样时间。

步骤2、通过计算机绘制待分析信号s(t)时域图。信号波形为一不连续带状， 即视为时基抖动造成原信号叠加了高频噪声。

步骤3、对采样原始信号s(t)进行总体平均经验模态分解（Ensemble  Empirical Mode Decomposition，EEMD）。原始信号s(t)的长度为N，经EEMD分 解得到i个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）分量c_j(t)和一个 残余分量r(t)，其中j=1,2,…,i。c_j(t)为时域空间的瞬时幅值，r(t)为信号的 平均趋势；式中j表示IMF分量的标示下标，i表示本征模态函数IMF分量的个 数，t表示采样时间；

步骤4、对步骤3中得到得i个IMF分量c_j(t)分别进行FFT变换，将横坐 标值取10倍的以10为底对数，纵坐标值取20倍的以10为底对数，求得各个 IMF分量c_j(t)对应的幅频特性C_j(w)，其中w表示取10倍的以10为底对数后频 率；

步骤5、根据各个IMF分量对应的幅频特性，将最大幅值大于0的C_j(w)所对 应的IMF分量c_j(t)视为非噪声信号，将最大幅值小于0的C_j(w)所对应的IMF分量 c_j(t)视为EEMD过程中原始数据噪声成分和未抵消完全的白噪声。

步骤6、将步骤5中得到的原始数据噪声成分和未抵消完全的白噪声从s(t) 中剔除，将非噪声的IMF分量c_j(t)进行拟合，重构成为新信号。即为去除时基 抖动后的信号。根据权利要求1所述的一种去除高速取样示波器时基抖动的方法， 其特征是：所述步骤3中EEMD分解的公式为：

$s\left(t\right)=\underset{j}{\Sigma }{c}_j\left(t\right)+r\left(t\right)$

式中：

s(t)为原信号；

c_j(t)为本征模态函数IMF；

r(t)为残余分量；

j为IMF分量的标示下标；

t表示采样时间。根据权利要求1所述的一种去除高速取样示波器时基抖动的方 法，其特征是：所述步骤6中对各个IMF分量c_j(t)进行拟合公式为：y(t)=∑_jc_j(t) 式中：

y(t)为重构信号；

c_j(t)为IMF分量。

所述的高速取样示波器为带宽在10GHz以上高速取样示波器。

本发明可以获得如下有益效果：

当高速取样示波器对信号源采样时存在时基抖动，采样信号波形为一不连 续带状，经过上述步骤处理后，重构信号波形为一连续曲线，且保留了原信号有 用特征，得到的采样结果误差明显减小。一种去除高速取样示波器时基抖动的方 法，具有去抖效果明显，操作简单，易于程序实现的优势。该方法对时基抖动有 很好的去除效果，对高速取样波器采样后数据处理更准确。

附图说明

图1、一种去除高速取样示波器时基抖动的方法流程图

图2、系统硬件框图

图3、时基去抖前波形

图4、分别为前5个IMF分量

图5、分别为后5个IMF分量

图6、分别为前5个IMF分量对应的幅频特性曲线

图7、分别为后5个IMF分量对应的幅频特性曲线

图8、重新拟合后的波形

具体实施方式

下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是 示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

下面结合附图给出本发明的最佳实施例：

(1)用连接器将Picosecond4016信号源和Aglient86100C宽带70GHz取样示 波器86118A相连接。由信号源产生标称为5ps的负阶跃脉冲信号，高速取样示 波器对信号源进行一次取样，将取样数据导入计算机，硬件连接如图2所示。

(2)通过计算机绘制待分析信号时域图。信号波形为一不连续带状，即视为 时基抖动造成原信号叠加了高频噪声，如图3所示。

(3)对采样数据进行总体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode  Decomposition，EEMD），采样数据长度为1350。经EEMD分解得到10个本征模 态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）分量c_j(t)和一个残余分量r(t)，其中 j=1,2,…,10。每个IMF分量均为时域空间的瞬时幅值，r(t)为信号的平均趋势。 其中EEMD分解的公式为：

$s\left(t\right)=\underset{j}{\Sigma }{c}_j\left(t\right)+r\left(t\right)$

式中：

s(t)为原信号；

c_j(t)为本征模态函数IMF；

r(t)为残余分量。

EEMD过程中添加原信号标准差比为0.1的白噪声，集合样本数为1000，分 解得到如图4波形和图5波形。

(4)然后对10个IMF分量c_j(t)分别进行FFT变换，将横坐标值取10倍的以 10为底对数，纵坐标值取20倍的以10为底对数，求得各个IMF分量c_j(t)对应 的幅频特性C_j(w)，其中w表示取10倍的以10为底对数后频率，得到如图6波 形和图7波形。

(5)再根据各个IMF分量对应的幅频特性，将最大幅值大于0的C_j(w)所对应 的IMF分量c_j(t)视为非噪声信号，将最大幅值小于0的C_j(w)所对应的IMF分量 c_j(t)视为EEMD过程中原始数据噪声成分和未抵消完全的白噪声的集合，其中非 噪声信号所对应的j值的取值为5,6,…,10。

(6)将视为非噪声的各个IMF分量c_j(t)进行拟合，重构成为新信号。即为去 除时基抖动后的信号波形，如图8所示。其中拟合公式为：

$y\left(t\right)=\underset{j}{\Sigma }{c}_j\left(t\right)$

式中：

y(t)为重构信号；

c_j(t)为IMF分量。

当高速取样示波器对信号源采样时存在时基抖动，采样信号波形为一不连续 带状，经过上述步骤处理后，重构信号波形为一连续曲线，且保留了原信号有用 特征，得到的采样结果误差明显减小。一种去除高速取样示波器时基抖动的方法， 具有去抖效果明显，操作简单，易于程序实现的优势。该方法对时基抖动有很好 的去除效果，对高速取样波器采样后数据处理更准确。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限 于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可以轻易想 到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围 应该以权利要求的保护范围为准。