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É muito importante analisar as componentes de frequência presentes no sinal, pois elas costumam causar ruído no design. Quando essas componentes ultrapassam os limites permitidos, isso pode levar a falhas no funcionamento dos dispositivos. Em casos graves, isso também pode causar picos de tensão, danificando os componentes. Se não realizarmos testes adequados durante o processo de design, é muito provável que os problemas mencionados ocorram. Então, como realizar a análise das componentes de frequência de um sinal? Talvez todos pensem que apenas um analisador de espectro é capaz de fazer esse trabalho, mas, na verdade, o osciloscópio também pode cumprir essa função parcialmente. Além da análise no domínio do tempo, o osciloscópio possui a função FFT, que pode ser utilizada para realizar essa tarefa. FFT é a abreviação para Transformada Rápida de Fourier. Em termos simples, o FFT é na verdade um algoritmo que nos ajuda a separar sinais no domínio temporal. Em seguida, esses sinais separados são convertidos para o domínio de frequência. Nesse momento, o osciloscópio passa a mostrar a relação entre a amplitude do sinal e sua frequência. Como mostrado no GIF abaixo, é possível ver claramente como o osciloscópio converte o sinal do domínio temporal para o domínio de frequência. Se você não tem muita familiaridade com a conversão entre domínio temporal e domínio de frequência do FFT, pode consultar nossos artigos anteriores, como “Entendendo de forma simples a função de transformada rápida de Fourier do osciloscópio e seu uso”. Na barra de menus do FFT, é possível escolher o tipo de espectro a ser gerado. É possível optar por representar os valores em volts-hertz ou em dB-hertz, que serão exibidos na tela do osciloscópio. Quando o FFT está ativado, pode-se observar que a escala de tempo no eixo horizontal muda de tempo para frequência, e as unidades no eixo vertical passam a ser V ou dB. Abaixo do tipo de espectro está a seleção da fonte de geração, o que é fácil de entender: para realizar a operação FFT em qual canal, escolhemos esse canal como fonte. Abaixo da fonte, existem quatro tipos diferentes de janelas FFT: janela retangular, janela de Hamming, janela de Blackman e janela de Hanning. Então, por que o FFT possui diferentes opções de janela? Como o algoritmo FFT, ao calcular o espectro de um sinal amostrado, consegue obter apenas informações sobre os pontos de amostragem, não é possível realizar medições e cálculos em sinais de comprimento infinito. Em vez disso, analisa-se apenas um trecho de tempo finito do sinal. Por isso, as informações contidas nos intervalos entre as amostragens são ignoradas. Isso é inevitável e também é conhecido como efeito de grade. O osciloscópio realiza a transformada FFT em registros de tempo de duração limitada, sendo que o algoritmo FFT parte do pressuposto de que a forma de onda no domínio temporal se repete continuamente. Dessa forma, quando o período é um número inteiro, a amplitude da forma de onda no domínio temporal é a mesma no início e no fim, e a forma de onda não sofre interrupções. No entanto, se o período da forma de onda no domínio temporal for um número não inteiro, isso faz com que as amplitudes das ondas no início e no fim sejam diferentes, gerando assim interrupções transitórias de alta frequência nos pontos de conexão. No domínio de frequências, esse efeito é chamado de vazamento. Portanto, para evitar vazamentos, uma função de janela é multiplicada pela forma de onda original, fazendo com que os valores nos pontos de início e fim sejam zero. E diferentes funções de janela utilizam algoritmos distintos, tendo vantagens próprias em situações diferentes. As funções de janela alteram a forma da onda no domínio de frequência, fazendo com que o espectro fique em uma forma mais fácil de ser observada. No entanto, elas não eliminam o vazamento de espectro. Cada função de janela possui características únicas, e basta escolher aquela que se adequa às necessidades da medição. Aplicação dos efeitos das funções de janela: a janela retangular é o melhor tipo de janela para distinguir frequências que são muito próximas umas das outras. No entanto, esse tipo de janela tem o pior desempenho na medição precisa da amplitude dessas frequências. É melhor medir o espectro de sinais não repetitivos e as componentes de frequência próximas à corrente contínua. Essa janela é utilizada para níveis de sinal em transições ou picos que ocorrem antes ou depois de eventos quase idênticos. A janela de Hamming possui uma frequência de resolução excelente para valores muito próximos um do outro; é, portanto, o melhor tipo de janela. Além disso, sua precisão em termos de amplitude é ligeiramente superior à das janelas retangulares. O tipo de janela Hamming possui uma resolução de frequência ligeiramente maior do que o tipo de janela Hanning. Medição de ruído senoidal, periódico e de banda estreita. Essa janela é utilizada para sinais de transientes ou picos que ocorrem antes ou depois de eventos com diferenças significativas em seu nível. A janela de Hanning é muito eficaz para medir a precisão da amplitude, mas tem um desempenho inferior na resolução de frequências. Assim como a janela de Hamming, a Blackman-Harris é a melhor para medir a amplitude de frequência, mas tem o pior desempenho na medição das frequências de resolução. Use a medição Blackman-Harris para encontrar as formas de onda de frequência única dos harmônicos de ordem superior. Ao mesmo tempo, ao realizar as medições, é preciso prestar atenção aos seguintes pontos: 1. Como o FFT é uma função matemática, quanto mais dados forem processados por essa função, maior será sua precisão. Portanto, ao fazer a medição, devemos aumentar a profundidade de armazenamento e, tanto quanto possível, ampliar o intervalo de tempo, para que a resolução de frequência seja maior. Como mostram as duas imagens abaixo, que comparam o desempenho com um tempo de amostragem de 200 μs e 2 ms, pode-se ver claramente que o resultado do FFT é muito melhor quando o tempo de amostragem é de 2 ms. Mas também é preciso ter em mente que o comprimento do sinal no domínio temporal não precisa ser sempre maior; isso porque a capacidade de armazenamento do osciloscópio é limitada. Quanto maior o tempo de gravação da forma de onda, menor será a taxa de amostragem, o que pode causar distorções na forma de onda original. Em geral, é adequado que, no gráfico no domínio do tempo, a duração da forma de onda seja de pelo menos 4 a 8 ciclos. 2. Sinais com componente de corrente contínua ou desvios podem causar erros ou desvios nas componentes da forma de onda do FFT. Para reduzir o componente de corrente contínua, podemos optar pelo acoplamento em corrente alternada. 3. Ao obter sinais periódicos, deve-se usar o modo de amostragem média para reduzir o ruído do sinal. Recomenda-se que a média seja de no mínimo 16. A FFT pode ajudar nas medições eletrônicas a identificar as fontes de interferência de ruído, testar a resposta em pulso de filtros e sistemas, realizar análise de flutuações, análise de potência harmônica, análise de interferências eletromagnéticas e análise de resposta em frequência, entre outras.