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相位噪声从频域描述了信号频率的稳定度，是描述信号质量的重要指标。对于多普勒雷达系统、无线电通信、空间信号传输等应用有着重要的影响。对信号进行相位噪声指标测量是现在工作中经常遇到的事情，本文首先从信号相位噪声的定义入手，重点介绍使用信号分析仪进行相位噪声测量的方法及注意事项。 　　1、相位噪声是什么？ 　　　在频域内，一个理想正弦波信号的表现是一个单谱线；实际信号除了主信号之外还包括一些离散的谱线，它们是随机的幅度和相位的抖动，在正常信号的左右两边以边带调制的形式出现。在频域内信号的所有不稳定度总和表现为载波两侧的噪声边带，边带噪声是一个间接的测量与射频信号功率频谱相关噪声功率的指标。边带噪

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本系统利用SPCE061A单片机作为主控制器，采用外差原理设计并实现频谱分析仪：利用DDS芯片生成10KHz步进的本机振荡器，AD835做集成混频器，通过开关电容滤波器取出各个频点（相隔10KHz）的值，再配合放大，检波电路收集采样值，经凌阳单片机SPCE061A处理，最后送示波器显示频谱。测量频率范围覆盖1MHz-30MHz，可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽，还可以识别调幅，调频和等幅波信号。

利用双端口网络分析仪测量差分阻抗 为了抑制噪声，如今射频和微波电路的输入和输出端口普遍采用了差分电路。不幸的是， 差分电路的阻抗测量不能直接利用普通的射频测试设备进行测量。如下介绍的测试方法提供 了一种比较精确测量差分阻抗的途径，该方法避免了利用巴伦和变换器及由它们带来的测量 误差。

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矢量网络分析仪的原理与使用！！

适合小白使用，简单明了，主要用于测试带通滤波器。

Python RF频谱分析仪 从某些来源获取数字化的IQ样本，以提供实时频谱和频谱图。 所有样本都用于FFT。 提供短突发信号的检测。 具有用于信号源和频谱分析的插件架构。 可以快照IQ样本以在事件（当前为手动触发）时归档。 具有基于Web的UI，可用于在频谱上进行测量。 这是编写一些Python的练习，该Python扩展为提供基于Web的UI。 fft计算是由Python中的库完成的，因此不是最快的。 如果您有使用其他工具的rtlsdr，则在您的环境中安装了python rtlsdr支持后，此分析器也应能正常工作。 性能取决于您的计算机以及支持的fft库的编译方式。 我当然跟上了超过3Msps的数据流。 所有输入源均由python模块提供，具有不同的SDR平台，并由Pypi收集的相应Python库支持。 输入模块： 音频-对测试有用 文件-支持WAV和原始二进制文件，

USB协议及分析仪的使用 介绍USB 协议 以及包的分析