镜像抑制怎么测：镜像抑制是什么意思
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IQ正交调制器介绍和测试
1、本文测试的正交调制器为ANALOG DEVICES的ADL5371，工作频率范围为500MHz～5GHz。测试项目包括输出功率、输出1dB压缩点、载波馈通、边带抑制、正交相位误差、IQ幅度不平衡性、二次、三次谐波抑制、TOI（最大瞬时输出）和基带到射频幅频响应。测试平台包括矢量信号源和信号与频谱分析仪，以及其他辅助设备。
2、IQ调制是一种数据处理技术，其中数据被分为两路，分别进行载波调制，这两路载波相互正交。这里，I代表同相（in-phase），而Q代表正交（quadrature）。这种调制方式实际上涉及到矢量方向的问题。同相意味着信号矢量方向相同；而正交分量则是指两个信号矢量之间相差90度。
3、IQ调制器是一个复杂的设备，通常包含四个端口：模拟I输入、模拟Q输入、LO（本地振荡）和射频输出。它的核心是两个正交的支路，每个支路包含一个上变频器，通过Mixer实现信号的调制。IQ调制器的性能指标如频率响应、幅频对称性和LO正交性，直接影响信号质量。
4、通信系统中的主要调制变量，如IQ偏置、差分调制和恒包络调制，有助于优化信号的功率效率。例如，OFDM技术在无线和电信标准中广泛应用，它通过多个正交载波实现高比特率传输。理解这些参数有助于优化设计和测试。在测量信号性能时，EVM（误差矢量幅度）是一项关键指标，它反映了信号的准确度。
镜像抑制混频器和普通混频器有什么不同?
你可以认为镜像抑制混频器就是在普通混频器的输人端加了一个滤波器。如果说混频器的射频RF=LO+IF，那么LO-IF就是镜频信号，如果不将其滤除，其信号会混入中频IF，影响测量结果。
由于电路不是完全理想特性，存在幅度不平衡和相位不平衡，可能使镜像抑制混频器的电性能发生恶化，下图为幅度不平衡和相位不平衡对电性能响加以说明。
若本振频率低于射频频率，镜像频率为本振频率减去中频频率，构成低本振系统。反之，若本振频率高于射频频率，则镜像频率为本振频率加上中频频率，形成高本振系统。
假设中频是7MHz.那么就可能在输入频有低于本振频率和低于本振频率的两个信号。它们若同时与本振混频，就会得到同样的10，7MHz中频频率，那么这两个信号就互相干扰了。所以在混频器之前加入带通滤波器就是只让一个频率参与本振信号混频。而另一个则被滤波器抑制掉。
上变频镜像抑制怎么计算
上变频镜像抑制计算方法如下：首先，需要测量上变频电路的两个频率。然后，计算出上变频电路中的中间频率。接下来，测量上变频电路中的镜像频率，可以通过向电路中注入一个与接收信号频率相等但频率方向相反的信号，然后测量输出信号的频率得到镜像频率。
镜像抑制就是在接收630KHz时，对1560KHz信号的制抑制能力，或在接收1560KHz信号时对630KHz信号的抑制能力。很明显，要抑制镜像干扰，一是天线回路的选择性要好，二是中频频率要高。
实现镜像抑制的方法在超外差接收机中主要通过混频器前的镜像抑制滤波器，其位置可以灵活，只要确保在混频器前能有效抑制镜像信号。当需要高抑制度时，可能需要多级滤波器配合，如预选滤波器也能提供部分抑制。即便在无干扰情况下，仍需滤波器。LNA的工作带宽决定了是否能有效抑制镜像频率处的热噪声。
一次变频的超外差设计中，中频选择对抑制镜像干扰与优化信道选择带来冲突：提高中频频率能更好抑制镜像干扰，但增加信道滤波器的载波频率，处理同样频率偏移处的干扰变得更具挑战性；反之，降低中频频率会减小对滤波器Q值的要求，但同时提高了信道滤波器的难度。
若本振频率低于射频频率，镜像频率为本振频率减去中频频率，构成低本振系统。反之，若本振频率高于射频频率，则镜像频率为本振频率加上中频频率，形成高本振系统。
接收机设计架构主要有ZIF（Zero-Intermediate-Frequency）设计结构和一次下变频中频欠采样架构。ZIF结构简化了接收机射频链路设计，节省了产品体积，ADC工作在低频，提供更优性能，频率规划简单，无需镜像抑制滤波器。
什么叫数据白化
1、数据的白化数据的白化：设任一向量b，对向量b进行白化方法如下：令其协方差矩阵为C=b*b；对C进行SVD得，C=V*D*V‘，令矩阵W=V*D^（-1/2）*V=C^（-1/2），对向量b进行白化方法如下：a=W*b。
2、基带处理器需要从接收到的模拟数据信号中判断数据是0还是1，但过长的连续0或1位流会造成问题。因为在接收到的模拟数据信号中并不存在象直流信号中那样的参考点，因此必须依靠接收到的最后几个传输信号进行校正。任何连续的0或1的长序列位流串都可能导致校正失败。
3、白化处理的目的是消除数据流中可能出现的连续0或1序列，比如0000000b或1111111b。这是因为根据Shannon信道容量公式，为了达到理想的信道效率，我们需要平衡带宽和信噪比。全0或全1的窄带信号会导致误码率升高，因此白化是必要的。
4、白化的实际意义，是把进行数据分析的范围从没有实际分析意义的范围相对独立出来，就好象把不相关的范围变成白纸一样，把重点的区域突出来。
5、白化变换是一种重要的预处理过程，旨在降低数据的冗余性，使得数据样本在经过变换后彼此独立，方差均为1。实现这一目标的关键在于对数据进行线性变换，消除样本间的相关性。白化变换分为两种主要形式：PCA白化和ZCA白化。在进行PCA白化时，首先对数据进行零均值化，进而计算协方差矩阵。
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