Тактовый сигнал с шумом

Сначала рассмотрим выборки из шумного тактового сигнала.

load clocksig clock1 time1 Fs

plot(time1,clock1)
xlabel('Time (seconds)')
ylabel('Voltage')

Оценить уровни состояния

Использовать statelevels без выходного аргумента для визуализации уровней состояния. Уровни состояния оцениваются по гистограмме.

statelevels(clock1)

ans = 1×2

    0.0138    5.1848

Вычисленная гистограмма делится на две области одинакового размера между первым и последним ячейками. Режим каждой области гистограммы возвращается как оцененное значение уровня состояния в окне команд.

Дополнительные входные аргументы используются для указания количества ячеек гистограммы, границ гистограммы и метода оценки уровня состояния.

Измерение времени подъема, времени падения и скорости падения

Использовать risetime без выходного аргумента для визуализации времени нарастания положительных краев.

risetime(clock1,time1)

ans = 5×1
10-4 ×

    0.5919
    0.8344
    0.7185
    0.8970
    0.6366

Опорные уровни по умолчанию для вычисления времени нарастания и времени спада устанавливаются на уровне 10% и 90% амплитуды сигнала.

Укажите пользовательские опорные уровни и уровни состояний с помощью дополнительных входных аргументов, как показано ниже для измерения времени падения.

falltime(clock1,time1,'PercentReferenceLevels',[20 80],'StateLevels',[0 5])

ans = 4×1
10-4 ×

    0.4294
    0.5727
    0.5032
    0.4762

Получайте измерения программно, вызывая функции с одним или несколькими выходными аргументами. Для данных с равномерной выборкой можно указать частоту выборки вместо вектора времени. Использовать slewrate для измерения наклона каждого положительного или отрицательного края.

sr = slewrate(clock1(1:100),Fs)

sr = 7.0840e+04

Анализ превышения и недоделки

Теперь рассмотрим данные с часов со значительным превышением и понижением.

load clocksig clock2 time2 Fs

plot(time2,clock2)
xlabel('Time (seconds)')
ylabel('Voltage')

Недостаточно затухающие синхросигналы имеют перегрузки. Превышения выражаются в процентах от разницы между уровнями состояний. Переполнения могут происходить сразу после края, в начале области постпереходной аберрации. Это называется перестрелкой. Их можно измерить с помощью overshoot функция.

overshoot(clock2(95:270),Fs)

ans = 2×1

    4.9451
    2.5399

legend('Location','NorthEast')

Переполнения также могут происходить непосредственно перед краем, в конце области предпереходной аберрации. Они называются preshoot overshoots. Аналогично, можно измерять недоделки в областях до и после аберрации. Недоводы также выражаются в процентах от разницы между уровнями состояний. Дополнительные входные аргументы используются для указания областей для измерения аберраций.

undershoot(clock2(95:270),Fs,'Region','Postshoot')

ans = 2×1

    3.8499
    4.9451

legend('Location','NorthEast')

Измерение ширины импульса и рабочего цикла

Использовать pulsewidth без выходного аргумента для графика выделенной ширины импульса.

pulsewidth(clock2, time2,'Polarity','Positive');

При этом отображаются импульсы положительной полярности. Выберите отрицательную полярность для просмотра ширины импульсов отрицательной полярности.

Использовать dutycycle вычисляют отношение длительности импульса к периоду импульса для каждого импульса положительной или отрицательной полярности.

d = dutycycle(clock2,time2,'Polarity','negative')

d = 3×1

    0.4979
    0.5000
    0.5000

Использовать pulseperiod для получения периодов каждого цикла формы сигнала. Эта информация используется для вычисления других показателей, таких как средняя частота сигнала или общее наблюдаемое дрожание.

pp = pulseperiod(clock2, time2);

avgFreq = 1./mean(pp)

avgFreq = 1.2500e+03

totalJitter = std(pp)

totalJitter = 1.9866e-06