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如何用程序模拟DDS生成可变频正弦波呢

DDS信号发生器的基本原理是什么?

如何用程序模拟DDS生成可变频正弦波呢?

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贵奂

2021-11-22 15:43:15
前言
DDS(直接数字频率合成)技术允许数字威廉希尔官方网站 在数模转换(DAC)与低通滤波器(LPF)的配合下输出各种波形的模拟信号,并且能够在一定的范围内调节输出信号的频率。
然而美中不足的是,由DDS生成的模拟波形在大多数频率下都会有一定的调幅(振幅不稳)现象,且这种现象在输出频率接近理论极限频率的情况下尤为明显。本文主要讨论一下这种现象的成因和带来的一些启发。
一、DDS简介
DDS信号发生器采用直接数字频率合成(Direct Digital Synthesis,简称DDS)技术,把信号发生器的频率稳定度、准确度提高到与基准频率相同的水平,并且可以在很宽的频率范围内进行精细的频率调节。采用这种方法设计的信号源可工作于调制状态,可对输出电平进行调节,也可输出各种波形。
例如,一个很慢的正弦波可能将有1度的Δ相位。则波形的0号采样样本采得0度时刻的正弦波的幅度,而波形的1号采样将采得1度时刻的正弦波的幅度,依次类推。经过360次采样后,将输出正弦曲线的全部360度,或者确切地说是一个周期。一个较快的正弦波可能会有10度的Δ相位。于是,36次采样就会输出正弦波的一个周期。如果采样率保持恒定,上述较慢的正弦波的频率将比较快的正弦波慢10倍。 进一步说,一个恒定的Δ相位必将导致一个恒定正弦波频率的输出。但是,DDS技术允许通过一个频率表迅速地改变信号的Δ相位。函数发生器能够指定一个频率表,该表包括由波形频率和持续时间信息组成的各个段。函数发生器按顺序产生每个定义的频率段。通过生成一个频率表,可以构建复杂的频率扫描信号和频率跳变信号。
DDS系统示意图:

简而言之:
DDS技术的基本原理就是将一个完整波形,数字化后存储为数据库,然后以固定索引间隔,循环的从数据库里读取数据(累计相位超过存储数据量时取模),将数据通过DAC转换为模拟值,最后通过LPF,即可复现波形。
假设采样时钟频率为 f c ,采样步长为 s t e p = 1 ,则输出波形的频率 f o u t 可以表示为:

显然这是该DDS系统能够输出的最低频率。在此基础上改变 s t e p 的值,我们可以得到不同的输出频率:

由奈奎斯特定理知,对于一个正弦波,一个周期内至少需要两个点,才能通过滤波器恢复波形,故易知上式中 s t e p
的最大值为  2^{N-1} ,即理论最大输出频为

实际上,我们可以扩展 s t e p 的取值范围。考虑到正弦函数的对称性, 两种情况会产生相同频率的输出波,只不过它们之间的相位差为 π,即两者波形互补。
又考虑到正弦函数的周期性,我们不难得出以下通式:


该公式给出了任意采样步长下DDS输出波的频率计算方法。

二、调幅信号的产生
1.实验
我们不妨用程序模拟DDS生成可变频正弦波的情况。本例中,借助python程序分间隔采样,再将采样后的数据导入matlab进行图形化输出,得到不同目标频率的DDS正弦波图像。
python采样代码如下:
sinData=[128,  129,  131,  132,  134,  135,  137,  138,  140,  142,  143,  145,  146,  148,  149,  151,  152,  154,  155,  157,  158,  160,  
162,  163,  165,  166,  167,  169,  170,  172,  173,  175,  176,  178,  179,  181,  182,  183,  185,  186,  188,  189,  190,  192,  193,  194,  196,  197,  198,  
200,  201,  202,  203,  205,  206,  207,  208,  210,  211,  212,  213,  214,  215,  217,  218,  219,  220,  221,  222,  223,  224,  225,  226,  227,  228,  229,  
230,  231,  232,  233,  234,  234,  235,  236,  237,  238,  238,  239,  240,  241,  241,  242,  243,  243,  244,  245,  245,  246,  246,  247,  248,  248,  249,  
249,  250,  250,  250,  251,  251,  252,  252,  252,  253,  253,  253,  253,  254,  254,  254,  254,  254,  255,  255,  255,  255,  255,  255,  255,  255,  255,  
255,  255,  255,  255,  255,  255,  254,  254,  254,  254,  254,  253,  253,  253,  253,  252,  252,  252,  251,  251,  250,  250,  250,  249,  249,  248,  248,  
247,  246,  246,  245,  245,  244,  243,  243,  242,  241,  241,  240,  239,  238,  238,  237,  236,  235,  234,  234,  233,  232,  231,  230,  229,  228,  227,  
226,  225,  224,  223,  222,  221,  220,  219,  218,  217,  215,  214,  213,  212,  211,  210,  208,  207,  206,  205,  203,  202,  201,  200,  198,  197,  196,  
194,  193,  192,  190,  189,  188,  186,  185,  183,  182,  181,  179,  178,  176,  175,  173,  172,  170,  169,  167,  166,  165,  163,  162,  160,  158,  157,  
155,  154,  152,  151,  149,  148,  146,  145,  143,  142,  140,  138,  137,  135,  134,  132,  131,  129,  128,  126,  124,  123,  121,  120,  118,  117,  115,  
113,  112,  110,  109,  107,  106,  104,  103,  101,  100,  98, 97, 95, 93, 92, 90, 89, 88, 86, 85, 83, 82, 80, 79, 77, 76, 74, 73, 72, 70, 69, 67, 66, 65, 63,
62, 61, 59, 58, 57, 55, 54, 53, 52, 50, 49, 48, 47, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 38, 37, 36, 35, 34, 33, 32, 31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23, 22, 21, 21, 20, 19,
18, 17, 17, 16, 15, 14, 14, 13, 12, 12, 11, 10, 10, 9,  9,  8,  7,  7,  6,  6,  5,  5,  5,  4,  4,  3,  3,  3,  2,  2,  2,  2,  1,  1,  1,  1,  1,  0,  0,  0,  
0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  1,  1,  1,  1,  2,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,  4,  5,  5,  5,  6,  6,  7,  7,  8,  9,  9,  10, 10, 11, 12,
12, 13, 14, 14, 15, 16, 17, 17, 18, 19, 20, 21, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50,
52, 53, 54, 55, 57, 58, 59, 61, 62, 63, 65, 66, 67, 69, 70, 72, 73, 74, 76, 77, 79, 80, 82, 83, 85, 86, 88, 89, 90, 92, 93, 95, 97, 98, 100,  101,  103,  104,  
106,  107,  109,  110,  112,  113,  115,  117,  118,  120,  121,  123,  124,  126]
for step in range(1,256):
resultData=[]
pointer=0
for i in range(512):
resultData.append(sinData[pointer])
pointer+=step
pointer=pointer%512
with open('result.txt', 'a') as f:
f.write(F"resultData({step},:)=[")
for i in range(len(resultData)):
if i !=len(resultData)-1:f.write(f"{resultData}; ")
else:f.write(f"{resultData} ")
f.write("];n")
该程序遍历所有可能步长对原始数据(512个正弦波切片数据)进行采样,并将一个标准周期内的采样数据记录在txt文件内。得到数据结果后,编写MATLAB脚本进行绘图,并观察不同目标频率下输出波形的变化。
MATLAB脚本如下:
运行该程序,在绘图窗口得到的输出如下面的视频所示:
output wave
可以看到,除了特定频率外,输出波的调幅现象比较明显。特别地,当目标频率达到极限值时,输出波被基准正弦波完美调幅:

2.结果分析
(1)为何会出现调幅输出波?
经过分析不难发现,DDS产生高频输出波时会出现不同程度的失真,且越接近极限频率这种失真越明显。这是由于随着采样步长的增加,DDS在输出波的一个正弦周期内的采样点会减少,这必然会损失曲线的光滑性,进而改变曲线形状。
容易想到,DDS输出等幅正弦波的必要条件是输出波每个正弦周期内的极值点都被采样,于是有:

即当step满足:


时理论上才能够输出绝对等幅信号,而在其他情况下输出波不可避免的会出现一定调幅现象。
以上的分析说明,要想获得稳定的输出,充分发挥DDS的优良性能,我们应该合理设置采样步长,使其满足上面的条件。
(2)极限频率下的完美调幅如何解释?
易知 时DDS产生的输出波在一个正弦周期内只存在两个采样点,且这两个采样点的电平符号相反,故我们不妨以两个采样点中的正采样点为研究对象,以N=9为例,考虑采样码f(k):

只考虑前半个采样周期,上面的推导表明DDS采样器以实际步长为1的形式倒序采样完整正弦波形的前一半数据,每次采样得到的幅值都作为输出波一个周期的正极值点,后半个采样周期也可类似推理,于是总的来看输出波就被原正弦波完美调幅了。
根据这个特点,我们是不是可以以特定步长采样的方式将任意模拟信号调幅加载到高频载波上呢?
总结
通过程序模拟的方式,我们发现并尝试分析了DDS输出波形的调幅特性,在此基础上提出了进一步的思考。。.
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