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[导读]复杂系统的调试和验证面临许多测试技术挑战,包括捕获和可视化多个不频繁或间断出现的事件,如串行数据包、激光脉冲和故障信号。为了准确地测量和表征这些信号,必须在长时间内以高采样率捕获它们。 示波器的默认采集模式因为其有限的记录长度会强制在采样率




复杂系统的调试和验证面临许多测试技术挑战,包括捕获和可视化多个不频繁或间断出现的事件,如串行数据包、激光脉冲和故障信号。为了准确地测量和表征这些信号,必须在长时间内以高采样率捕获它们

示波器的默认采集模式因为其有限的记录长度会强制在采样率和捕获时间进行妥协。使用更高的采样率可以更快地填充仪器的内存,减少数据采集的时间窗口。相反,捕获长时间的数据通常是以牺牲水平时间分辨率(采样率)为代价的。


FastFrame™分段存储模式让您不用再从定时分辨率与捕获时间之间做选择。


它提高内存使用效率和数据获取质量,包括:

•  以足够的采样率捕获多个事件,以便进行有效的分析

•  通过记录长度的优化来保存和显示必要的数据

典型应用:捕获间歇性事件,测量偶发的事件,获取突发的串行数据包,并将偶发事件与“标准”参考做比对。

应用场景详解



高分辨率捕获单个脉冲


图1. 高分辨率捕获的单个脉冲

考虑图1所示的单个3.25 ns脉冲。它是用5系列MSO在一个1250点的波形中以3.125 GS/s的采样率和12位垂直分辨率获得的。在这种采样率和分辨率下,可以看到许多波形细节。



利用峰值检测和长记录长度捕获多个脉冲


图2. 利用峰值检测和长记录长度捕获多个脉冲

对于这个信号,脉冲间隔超过6.5毫秒。为了获得与图1相同的采样率的信号,时间窗口扩展了5万倍,通过增加时间/分割和记录长度来捕获更多的连续脉冲。(峰值检测采集也被用来使窄脉冲更明显。)

如图2所示,这将占用产品的整个标准记录长度。然而在20毫秒的采集中只捕获了3个3.25纳秒的脉冲。在这种情况下,只有0.00005%的捕获是我们测试需要的!


长时间的连续采集有一些明显的缺点:


•  需要增加数据处理,降低了最大触发率,限制了波形捕获率

•  增加了数据存储需求

•  降低了I/O传输速率

•  额外的可选记录长度是非常昂贵的



利用分段存储捕获多个脉冲


图3.  利用 5 系列 MSO分段存储分割内存,实现以高采样率捕获多个脉冲

FastFrame™分段存储允许您将内存分割成多帧。每一帧的记录长度与启用FastFrame模式之前相同,最大帧数为仪器的最大记录长度除以一帧的记录长度。

然后,以指定的采样率触发采集并填充每一帧,只捕获感兴趣的波形部分。然后,这些帧可以按照它们被捕获的顺序被单独查看,或者叠加以显示它们的相似性和差异性,从而使您能够轻松地审视波形,以便您可以将注意力集中在感兴趣的信号上。

图3演示了这种方法,捕获了100,000帧。使用5系列MSO中的FastFrame分段存储器,以3.125 GS/s的采样率捕获脉冲,记录长度与图1相同。

FastFrame采集模式的触发速率可以达到每秒500万帧(采集/秒),这比示波器其他的触发速率都要快得多。



所有获取帧叠加显示允许快速的视觉比较


图4. 所有获取帧叠加显示允许快速的视觉比较

在图4中,分段存储帧被叠加,因此所有的脉冲在屏幕上看起来都是堆叠在一起的。这允许对所有获取帧进行快速的可视比较。

选定的帧被设置为100,000,波形以蓝色显示在叠加帧的顶部。参考帧和所选帧之间的时间差(Delta)显示在显示器右侧的结果面板中。

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FastFrame分段存储方法的优点包括:


•  高FastFrame波形捕获率增加捕获偶发事件的概率

•  使用高采样率保证了波形细节

•  使捕捉脉冲的死区时间最小,确保有效利用记录长度

•  存储帧可以快速和直观地进行比较,以确定是否在叠加显示中出现异常




显示平均总结帧信息

图5. 5 系列 MSO 分段存储显示,显示平均总结帧信息

FastFrame分段存储支持标准的样本采集模式,以及峰值检测和高分辨率模式。FastFrame可以在记录结束时提供一个额外的“摘要”帧。对于采样和高分辨率的采集模式,可以添加一个平均总结帧来显示所有帧的平均波形。对于峰值检测采集模式,可以添加包络摘要来显示所有帧中波形的最大值和最小值。



FastFrame时间戳


图6. 显示FastFrame时间戳,在显示屏右侧的结果面板中显示帧1和帧2之间的时间间隔。显示屏顶部的粉红色时间趋势柱状图中,所有100,000个脉冲之间的时间增量非常一致。

每一帧的波形只反映了事件的一部分。在每一帧的绝对和相对定时中也有重要的信息。每个触发点的定时都具有时间戳的特征。


触发器时间插值为每个触发器时间戳提供了非常高的定时分辨率,比样本间隔更精确。时间戳以皮秒分辨率显示。虽然此解决方案可能不适用于单个事件的绝对时间戳,但在度量事件之间的时间间隔时,它会变得非常强大。


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