七、常见的高精度稳压IC的噪音都多大？
以下噪音，第一个数是电压用uVpp表示，第二个数是相对值ppm，均为典型值，指标值。
LTZ1000，1.2，0.2
LM369， 4.0，0.4
AD587， 4.0，0.4
REF102， 5.0，0.5
MAX6350，3.0，0.6
LT1021-7，4.0，0.6
LT1031， 6.0，0.6
LT1236， 6.0，0.6
AD588， 6.0，0.6
VRE100， 6.0，0.6
LM329， 5.0，0.7 （从图中）
LM399， 7.0，1.0（从图中，Linear）
LM399， 8.0，1.2（从图中，NS）
八、用3458A采集的数据、曲线尽管直观，能进一步处理吗？
1、计算方差
最简单的处理，就是计算标准方差。这是假定数据是正态分布的（绝大部分如此），标准方差就是σ，其很简单的意义就是典型偏离值，而在中心点附近2σ之内的区域[-σ, +σ]里，有68%的数据。标准方差在Excel里用函数stdev()。显然，方差代表离散程度。
上面就是用3450A+lly GPIB卡采集到的一组数据，取100个数据，计算标准方差为3.8E-6，即3.8uV。如果用ppm表示，就是3.8/7.06=0.54ppm。
2、计算阿伦方差
当一个缓慢变化、包含了超低频量的的量，要想计算短稳的时候，就不能直接用stdev计算，而是要只看相邻两次序列的变动。这就是阿伦方差（Allan Var）。
计算方法：各值与上一相邻值的差的平方和的平均值、除2再开方。如果想要相对值那还要除上平均值。阿伦方差，对于正态分布的噪音序列，计算结果与stdev是一样的。但对于具有缓慢变化的噪音，结果就不一样了，此时利用标准差计算就带有了更长时间的漂移的成分。因此，当我们发现一个序列有缓慢变化的趋势，就应该采用allan方差而不是标准方差。用allan方差的另外一个好处，是可以针对某个频点来计算，例如τ=1s、τ=10s是不同的，取很多不同的τ求出不同的噪音，实际上就是一个噪音频谱分布图，这在频率测试中很常见，甚至有些仪器直接支持这种测试：
以上这个照片，就是TSC5110A的屏幕，横轴是时间（秒），纵轴是阿伦方差（相对值）。
用万用表测试，也可以通过改变采样时间间隔来改变τ，但往往测试某个常用的也可以代表了，例如τ=2秒。下面就是一组测试及说明：
电池可以认为噪音为零，当然有温度系数和波动。测试得到的0.010阿伦方差可以认为是3458A的噪音，下面测测试结果已经减去（指教三角型法）
732B表现相当不错，实测1.41uV，表现正常
4910AV是4个并联，实测0.93uV，表现好属于自然
LM369指标4uVpp，实测6.4uV，表现不好
LT1031指标6uVpp，实测3.2uV，表现很好
AD587指标4uVpp，实测3.2uV，表现正常
用Excel计算Allan方差，l不直接支持，可以用笨办法另外增加一列，计算出差值平方，然后就可以在另外一个单元里求和计算，也可以用Excel强大的数组功能直接计算，例如A2到A101里面保存的是数据，那么在某个单元格里输入“=SQRT(SUM((A3:A102-A2:A101)^2)/(2*100))”，再同时按住shift和Crtl再按Enter，就可以直接得到结果。 此时公式两端出现花括号{ }，表明为数组计算。
对于特性非常均匀的白噪音，满足正态分布，阿伦方差和标准方差是相等的。但对于具有缓慢变化的基准，标准方差就偏大，因此两个方差的比值就成为判断噪音是否是白噪音的标准。 一般来讲，采样100个数，则标准差的平方不应比阿伦方差的平方大出10%，否则就不是白噪音了。如果采样1000个，那么不应大出3%，1万个不应高出1%。
3、做直方图，看分布
先要把数据粗话，否则一个数据一个不同的值，就不能合并了。粗化要适当，我是选择了只保留6位少数，粗化后放到C列。然后，用“删除重复项”的方式，把数据取值合并，得到21个分布值，排序后放到C列。最后，利用countif函数，就可以求的对应取值的数量，放到E列，就可以用这组数据画出直方图来。这个图有点怪，两个峰，不是正态分布。实际上的原因是数据有跳变。
做直方图的另外一种数据准备方法，是用Excel提供的FREQUENCY() 函数，实际上是用这个数组替代了一系列countif而已，具体办法参见Excel函数帮助。
4、做FFT分析，看噪音频谱
做FFT就是做快速傅立叶变换，就可以把时域信号改变到频率域上，也就是显示频谱特性，是一种常见的分析方法。
要想把测试数据做FFT分析，要求有足够的样本，一般是1024个至少，最好是4096个、8192个，甚至更多。越多的数据对分析越有利，得到的结果越细腻，当然也意味着更长的采样时间。另一方面，FFT是不可能分析出比采样间隔更短的频率特性的，因此，为了得到较高频率的特性，就必须缩短采样时间，这就要求测试表能够快速采样，所以用3458A是最合适的了。采样速度快了，自然也能在较短的时间内取得更多的样本数据。
在Excel里做傅立叶变化，在2003里选工具>数据分析>傅立叶分析，就能得到一组复数，取模就可以做图了。详见Jambalaya的帖子：http://www.bbcnn.net/bbs/read.php?tid=1001
也参考这里：http://blog.ednchina.com/computer00/115522/message.aspx
从图上可见，直流偏离成分比较大，能看出一定的1/f噪音，同时，个别频点有小的起伏。
5、做回归分析，找出规律。规律找出后，就可以减掉，剩下的噪音就更纯了
其它
噪音可否减少或避免？已经有了噪音的情况下，有办法滤掉吗？
避免是不可能的。
但频率稍微高一些的噪音可以通过滤波的办法减少，最简单的办法是阻容，但效果有限。复杂一些的用有源滤波。但是，越低频的噪音，这种效果就越差，尤其是低于0.1Hz的超低频噪音，很难办。有人曾提出用大电容甚至超级电容，那是根本不现实的，因为漏电很大。
多个基准并联，是一种减少噪音的方法，对于超低频噪音也同样有效。N个并联后噪音变成根号N分之一。例如4个并联噪音减半，9个并联1/3，100个并联1/10。
另外，vvi最近找到一篇文章，介绍Datron如何老化、筛选基准，其中提到一种软式热冲击的办法，就是加热到100度，然后再2-4分钟时间内冷却到室温，反复几十次。这样一方面能加速老化，另一方面也能把超低频噪音大大减少！这个从道理上还是说得通的，因为1/f噪音主要还是热应力引起的，而反复的热冲击类似退火，可以释放这种应力。所以，有条件的值得一试。
参考资料
1、低电压/纳伏电压/低压测量 http://bbs.38hot.net/read.php?tid=270
2、Design of ultra low noise amplifiers http://www.janascard.cz/PDF/Ultra%20low%20noise%20amplifiers.pdf
3、775 Nanovolt Noise Measurement for A Low Noise Voltage Reference http://cds.linear.com/docs/Application%20Note/an124f.pdf
4、40nVP–P Noise, 0.05μV/°C Drift, Chopped FET Amplifier http://cds.linear.com/docs/LT%20Magazine/LTMag-V16N01-11-FETAmp-Williams.pdf
5、InterFET JFET Application Notes http://www.interfet.com/pdf/App_Notes.pdf
5/5 首页 上一页 3 4 5 |
