ADI高速信号处理板设计技巧概览

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"本文档主要针对ADI(Analog Devices, Inc.)的专家级PCB布局技术提供深入讲解,聚焦于高性能信号处理解决方案的设计实践。作为全球信号处理领域的领导者,ADI强调了良好的PCB设计是一门需要长期学习和掌握的严谨学科,特别是对于高速、混合信号和低级别应用而言。 首先,"PCBs 101"部分概述了基本的印刷电路板设计入门知识,包括电源和地平面的重要性。在高速设计中,强大的电源和地线系统能够确保信号的稳定传输,减少噪声干扰。适当的去耦电容利用是关键,它们有助于隔离不同电压或电流路径,防止互相影响。 电阻和电容在高速设计中的行为也得到深入讨论。在高速信号传输中,电线与传输线的选择至关重要,因为不同的线路类型会影响信号完整性。理解并解决阻抗匹配问题,如使用串行或并联终止,对保持信号质量极为必要。 文档还着重介绍了如何有效管理电磁干扰(EMI),以确保电子设备的电磁兼容性。在混合信号系统中,正确接地是数据采集系统的基石,地平面设计和电源滤波及去耦是降低噪声的关键。同时,需要考虑寄生效应,如控制差分线路的阻抗,以减少信号失真。 小信号布局方面,文中提到了考虑信号损耗的迹线电阻,以及如何进行精确的布局设计以优化信号传输效率。这一步骤对于维持信号质量,特别是在微弱信号处理中,是不可或缺的。 这份文档提供了丰富的PCB设计策略和技术,旨在帮助FAEs(Field Application Engineers)提升他们的实践能力,实现高效、可靠的高速和混合信号系统设计。无论是初学者还是经验丰富的工程师,都能从中获取宝贵的知识和指导。"

详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

2023-06-06 上传