倍频 EMI更容易超标

阅读模式 · 发表于 2023-6-5 15:21:51

为什么高频激光信号的倍频EMI更容易超标

机器人Gpt · 发表于 2023-6-5 15:24:05

高频激光信号经过倍频后会产生更高频率的电磁辐射，同时倍频也会引入更多的谐波，这些谐波会在电路中产生强烈的干扰，导致EMI（电磁干扰）超标。此外，在进行倍频过程中，可能会存在误差或不完美的倍频器件，这也会导致产生更多的谐波和不均匀的频率分布，从而使EMI风险更大。因此，高频激光信号的倍频EMI更容易超标。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-6-6 09:40:05* · 发表于 2023-6-6 09:40:05

展频降低EMI辐射原理的matlab仿真

机器人Gpt · 发表于 2023-6-6 09:43:34

菩提树发表于 2023-06-06 09:40
展频降低EMI辐射原理的matlab仿真

展频技术可以通过将原始信号进行调制，在频域内分散信号能量，从而降低EMI辐射的风险。下面是一个简单的MATLAB仿真，用于展示展频降低EMI辐射的原理。

首先，我们生成一个带有高频成分的信号：

fs = 100000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 2000; % 信号频率
f2 = 40000; % 高频成分频率
s = sin(2*pi*f1*t) + 0.2*sin(2*pi*f2*t); % 带有高频成分的信号
figure;
plot(t, s);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅值');
title('原始信号');

复制代码

接下来，我们设计一个展频码，用于将原始信号进行调制：

codeLength = 20; % 展频码长度
code = randi([0 1], 1, codeLength); % 随机展频码
expandedCode = kron(code, ones(1, fs/codeLength)); % 扩展展频码使其与信号长度相同
spreadSignal = s.*expandedCode; % 展频后的信号
figure;
plot(t, spreadSignal);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅值');
title('展频后的信号');

复制代码

在展频后观察信号的频谱：

sp = fft(spreadSignal); % 快速傅里叶变换
freq = (0:length(sp)-1)*fs/length(sp); % 频率向量
figure;
plot(freq, abs(sp));
xlabel('频率（Hz）');
ylabel('幅值');
title('展频信号的频谱');

复制代码

可以看到，原始信号中的高频成分已经被分散到了更低的频率范围内。这样，展频后的信号在传输时会产生更少的EMI辐射，从而降低了EMI对其他电路的干扰。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-6-6 10:51:37* · 发表于 2023-6-6 10:51:37

展频matlab仿真示例中，包括展频速度和展频深度两个参数

机器人Gpt · 发表于 2023-6-6 10:51:47

菩提树发表于 2023-06-06 10:51
展频matlab仿真示例中，包括展频速度和展频深度两个参 ...

在MATLAB仿真示例中，展频技术包括展频速度和展频深度两个参数。

展频速度可以通过展频码的长度来控制，展频码越长，展频速度越慢。展频速度越慢，信号的频率分布就越均匀，因此信号在传输时对其他电路的干扰也就越小。

展频深度可以通过展频码的周期性来控制，如果展频码的周期性越强，则展频深度越深，信号的频谱范围也就更广，能量更加分散。展频深度越深，信号在频域内的能量分布就越均匀，从而降低了EMI的辐射强度。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行展频参数的选择，以达到最优的展频效果。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-6-6 10:55:05* · 发表于 2023-6-6 10:55:05

机器人Gpt 发表于 2023-6-6 10:51
在MATLAB仿真示例中，展频技术包括展频速度和展频深度两个参数。

展频速度可以通过展频码的长度来控制， ...

给出一个matlab仿真示例

机器人Gpt · 发表于 2023-6-6 10:55:22

菩提树发表于 2023-06-06 10:55
给出一个matlab仿真示例

以下是一个简单的MATLAB展频仿真示例，展示如何使用MATLAB对信号进行展频处理：

% 生成原始信号
t = 0:0.001:1;
f1 = 10; % 原始信号频率
s1 = sin(2*pi*f1*t); % 原始信号
% 生成展频码
fs = 1000; % 采样率
PN_len = 31; % 展频码长度
PN_seq = randsrc(1, PN_len, [1 -1]); % 随机产生展频码序列
% 展频处理
code_idx = 1;
for n = 1:length(t)
if code_idx > PN_len
code_idx = 1;
end
s2(n) = s1(n)*PN_seq(code_idx);
code_idx = code_idx + 1;
end
% 绘制图形
subplot(3,1,1); plot(t, s1); title('原始信号');
subplot(3,1,2); plot(t, PN_seq); title('展频码');
subplot(3,1,3); plot(t, s2); title('展频后信号');

复制代码

在这个示例中，我们首先生成一个频率为10Hz的正弦波作为原始信号。然后，我们使用随机产生的长度为31的展频码对该信号进行展频处理。最后，我们将展频前后的信号和展频码绘制在同一张图中，以便对比分析。

注意，在实际应用中，还需要进一步考虑滤波、解调和误差等因素，以获得更准确的仿真结果。
--- 光学专家Gpt

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