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FFT计算超出50%?s(相当于?s/2)的频谱分量。保护带大约在?s的40%至50%(或?s/2.56至?s/2)之间并且没有显示，因为它可能被混叠分量破坏。不过当VSA软件进行逆FFT运算时，在保护带中的信号用于提供的时域结果。高滚降率滤波器再结合保护带，会抑制潜在的混叠分量，并将它们衰减到远低于测量前端的底噪。另一个致使混叠(有限的频率分辨率)复杂化的因素解决起来难得多。首先，为宽频扫宽(高采样率)设计的抗混叠滤波器不适用于测量小分辨率带宽，原因有二个:一是需要极大的样本数量(内存分)，二是需要惊人的FFT计算量(长测量时间)。例如，当采样率为10MHz时，一个10Hz分辨率带宽的测量将需要超过100万点的FFT。
也就是需要使用巨大容量的存储器和极长的测量时间。这是不可接受的，因为小分辨率带宽的测量能力是VSA的一大优势。提高频率分辨率的一个方法是减小?s，但代价是降低了FFT的频率上限，也就是终分析仪的带宽。不过，这仍不失为一个好方法，因为它允许你控制测量分辨率和频率范围。当采样率降低时，抗混叠滤波器的截止频率也必须降低，否则就会发生混叠。一种可能的解决方案是对每个扫宽提供一个抗混叠滤波器，或提供一个可选择截止频率的滤波器。使用模拟滤波器实现这种方案的困难很多，而且成本高昂，但是有可能通过DSP以数字形式添加额外的抗混叠滤波器。数字抽取滤波器和重采样算法提供了频率分辨率受限制问题的解决方法。AgilentVSA软件中就使用了这种方法。
数字抽取滤波器和重采样执行必要的操作以允许改变扫宽和分辨率带宽。数字抽取滤波器同时降低采样率并限制信号的带宽(提供混叠)。输入数字滤波器的采样率为?s;输出该滤波器的采样率为?s/n，其中“n”是抽取因子，为整数值。类似的，输入滤波器的带宽为“BW”，输出滤波器的带宽为“BW/n”。许多实现过程执行二进制抽取(采样率按1/2的速度降低)，这意味着采样率按2的整数幂改变，即步进值为1/(2n)(1/1/1/8......)。通过“除以2n”得出的频率扫宽称为基数扫宽。由于减少了DSP操作，通常在基数扫宽上进行的测量比在任意扫宽上进行的测量要快。抽取滤波器允许采样率和扫宽以2的幂次改变。
要获得任意扫宽，采样率必须是无限可调的。这由抽取滤波器之后的重采样或插值滤波器来完成。尽管数字重采样滤波器在降低采样率的同时提供了混叠的，模拟抗混叠滤波器仍然是必要的，因为数字重采样滤波器本身也是一个被采样系统，必须被防止出现混叠。模拟抗混叠滤波器运行于?s上，保护宽频率扫宽上的分析。在模拟滤波器之后的数字滤波器，为较窄的、用户定义的扫宽提供抗混叠能力。当抗混叠涉及带限信号，并使用示波器作为VSA软件前端时，还必须采取额外的措施。下一个限制小分辨率带宽分析的复杂因素来源于FFT算法自身的本质特性;FFT实质上是一个基带转换。这意味着FFT频率范围从0Hz(或DC)开始，一直到某个大频率(?s/2)结束。
在小频段需要被分析的测量情况中，这可能是一个重大限制。例如，如果测量前端的采样率为10MHz，频率范围将从0Hz到5MHz(?s/2)。如果时间样本数量(N)为1024，那么频率分辨率将为9.8kHz(?s/N)。这意味着接近9.8kHz的频率可能无法分辨。如前所述，可以通过改变采样率来控制频率扫宽，但是由于扫描范围的起始频率是DC，所以分辨率仍然受到限制。频率分辨率可以任意提高，但是付出的代价是高频率的降低。这些限制的解决方法是带宽选择分析，又称为“缩放操作”或“缩放模式”。缩放操作使您可以在保持中心频率不变的情况下减小频率扫宽。这点非常有用，因为你可以分析和查看远离0Hz的小频率分量。缩放操作允许你将测量焦点放在测量前端频率范围内的任意频率点处(图7)。厂家实力
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