在测试测量中，灵活性通常意味着性能的牺牲。Moku:Pro 通过使用来自 5 GSa/s、10 位 ADC 和 10 MSa/s、18 位 ADC 的信号，并采用专利混合方案，克服了这些缺点，实现了低本底噪声和 10 Hz 至 600 MHz 的高动态范围。这是通过一个由平衡高通和低通滤波器组成的数字分频网络实现的，该网络可实时混合双 ADC 数据流。
模拟前端设计和传统权衡
现代数字测试仪器的一个关键部分是拥有高质量的模拟前端，因为前端性能对数字化信号的下游分析、处理和记录的保真度设置了基本限制。 但选择模数转换器 (ADC) 通常需要权衡取舍，例如为高带宽牺牲长期稳定性。 图 1 显示了针对不同信号频率优化的两个 ADC 的示例噪声频谱。
图 1：两个 ADC 的噪声频谱表明噪声在高频和低频（1/f 噪声）以及白噪声水平下增加。 显示了针对高频信号（红色）和低频信号（蓝色）优化的 ADC 的频谱。
传统上，当一台测试设备专为单一功能或应用而设计时，可以通过选择针对特定测量要求和信号特性优化的 ADC 来平衡这些权衡。 相比之下，虽然软件定义仪器的多功能性为解决各种应用提供了机会，但设计能够满足所有这些应用的模拟前端却是一项挑战。 更具体地说，Moku:Pro 旨在解决广泛的测量场景，单个 ADC 无法针对这些场景进行优化。
一种基于 FPGA 的新处理技术，用于跨频谱构建高质量信号
要充分发挥现代软件定义仪器的潜力，需要采用先进的方法。Moku:Pro 的前端集成了两个高性能 ADC。一个 5 GSa/s、10 位 ADC，具有出色的带宽和高频噪声，另一个 10 MSa/s、18 位 ADC，针对低频声学信号进行了优化。由平衡高通和低通滤波器组成的数字分频网络可实时混合 ADC 数据流，从而实现低本底噪声和 10 Hz 至 600 MHz 的高动态范围。
在同一时钟域上以数字方式实现这些滤波器可以对滤波特性进行出色的控制，但需要强大的处理能力（每秒数百次千兆运算）。 幸运的是，Moku:Pro 强大的 FPGA（Xilinx Ultrascale+ 片上系统）可以胜任这项任务，并且可以实时组合数据流，而仅使用其一小部分资源就不会对延迟产生明显影响。 结果是单个无缝数据流在所有傅立叶频率上具有最佳信噪比。 因此，软件定义仪器的一个主要挑战是通过其最强大的特性之一解决的：强大的实时信号处理。
但它是如何真正起作用的呢？
最小化整体噪声很重要，但设计滤波网络时的一个关键考虑因素是保持信号的单位增益频率响应。 图 2 显示了通过在混合之前在两个路径中使用相同的数字滤波器结构来实现此目的的一种简单方法。 来自 BNC 连接器的信号在分叉到高速（上路径）和低速（下路径）ADC 之前出现在图的左侧。 上方路径由 1-TF(f) 进行高通滤波，其中 TF(f) 是低通滤波器的传递函数。 底部路径经历一个简单的 TF(f) 传递函数。 重组信号的总输入输出传递函数为 1-TF(f) + TF(f) = 1，因此具有单位增益。 由于两个滤波器都是数字实现的，因此它们是完美匹配的。
图 2：框图显示了与单位增益传递函数混合的频率相关 ADC 的清晰实现。
由于 ADC 以不同的采样率运行，过滤网络也变得复杂。 数据流在组合之前必须进行适当的上变频或下变频，以减少混合数据流中伪像的出现。 不同 ADC 采样率引入的另一个考虑因素是抗混叠。 通常，模拟抗混叠滤波器存在于每个 ADC 的输入端，并且必须考虑它们的频率响应对每个信号路径的影响。 图 3 显示了这种情况的简化框图。 可以忽略抗混叠滤波器（未显示）对高速路径的影响。 在这种情况下，模拟低通滤波器必须与数字低通滤波器相匹配。 幸运的是，数字滤波器的灵活性允许与最常见的模拟滤波器类型紧密匹配。 在 Moku:Pro 的 FPGA 中，这个滤波器甚至可以在校准时根据模拟滤波器的个别特性进行定制，由于组件公差，这些特性可能因单元而异。
图 3：混合网络补偿低速路径中的模拟抗混叠滤波器和高速路径中匹配的数字低通滤波器。
结语
我们的 FPGA 算法自动智能地混合来自两个 ADC 的高速和低速信号。 用户无需手动决定最好使用哪个 ADC； 相反，同时采集和混合来自两者的数据以构建用于测量或进一步处理的最佳信号。 这种新方法减少了使用可能未针对感兴趣频率进行优化的单个 ADC 时通常引入的噪声和错误类型。 得益于 Moku:Pro 的混合 ADC 技术，工程师和研究人员在获取数据时首次无需在高速和高精度之间做出选择。
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