bhSDR Studio/Matlab 入门指南(三):频谱检测演示界面全解析

文章目录

概要

欢迎来到bhSDR Studio/Matlab 系列教程的第三章。在上一章中,bhSDR小助理带您掌握了矢量信号的生成方法。今天,我们将聚焦频谱检测演示界面 ,带您学习如何接收空中的无线信号,通过时域、频域及瀑布图多维度解析信号特征~

频谱检测演示界面概览

频谱检测演示界面bhSDR Studio/Matlab 的 "信号侦察站",核心作用是接收射频信号、转换为数字 IQ 数据,并通过可视化工具呈现信号细节。整个界面分为两大核心区域,布局清晰、操作直观:

  • **参数配置区:**设置接收通道、IQ 样本点数、NFFT点数、发射状态等,是信号接收的 "控制中枢"。

  • 信号可视化区:包含接收时域图(实部 / 虚部)、频域功率谱、瀑布图,从三个维度直观呈现信号特征。

bhSDR小助理:

两区域相互配合,让您从**"配置 - 接收 - 分析"** 一站式完成频谱检测~

频谱检测演示界面详情

1.参数配置

参数配置:

  • 发射状态选择 :支持仅接收模式发射&接收模式 。开启发射时,数据源可选择单音、PSK、OFDM(需在矢量信号生成中生成对应信号)。

  • 接收通道选择 :支持 CH1~CH8 共 8 个通道独立接收

  • 接收每通道 IQ 样本点数: 可选 4096、8192、16384 直至 2097152多个档位,用于设置单次接收的 IQ 数据总量(样本点越多,接收时长越长,数据越完整)。

  • NFFT 点数: 快速傅里叶变换(FFT)的计算点数,可选256、512、1024、2048、4096 等档位,决定频域分析的频率分辨率(NFFT 越大,频率分辨率越高,频谱细节越清晰)。

  • 测试次数: 建议使用默认值,需结合设备性能和 CPU 负载调整,避免数据溢出。

  • **关键机制:**IQ 样本点数的截断与分次 FFT

bhSDR小助理:

IQ 样本点数 > NFFT 点数 时,系统将数据截断分段进行 FFT 变换并叠加,生成瀑布图 。在保证频域分辨率的同时捕捉时间演化特征,完美平衡了长时接收与高谱精度的需求~

2.信号可视化

可视化区 是频谱检测的 "核心输出",让抽象的信号变得直观可感。

接收时域图(实部 / 虚部):

  • 分为实部和虚部分开显示,横轴为样本点序号,纵轴为信号幅度(U)。

  • 单音信号的时域图 呈现规则的正弦波;PSK/OFDM 等调制信号则呈现复杂的随机波形,反映信号的瞬时幅度变化。

频域功率谱:

  • 横轴为 RF 频率(Hz),纵轴为信号功率(dB),清晰标注 " 当前最大信号功率频点 "(如示例中的 1503.8709 MHz)。
  • 单音信号的频域图 为尖锐的峰值,PSK/OFDM 信号则呈现宽频带的 sinc 函数形状或 "梳子状" 子载波分布,可快速识别信号的载波频率和带宽

瀑布图------时间-频率-功率的三维呈现:

  • 这是分次 FFT 机制的核心可视化结果:横轴为频率(Hz),纵轴为时间前进刻度,颜色冷暖代表信号功率(颜色越暖,功率越强)。

  • 随着时间推移,瀑布图 会持续叠加各次 FFT 的结果,可直观观察信号的频率漂移、突发信号出现时机 等动态特征,是监测跳频信号、间歇信号的重要工具。

3步完成频谱检测

设备与参数配置:

  • 选择已连接的 SDR 设备 (如 USRP7440e),选择需要的接收通道(如CH1)。

  • 若需回环测试,选择发射状态为发射&接收,选择所需发射的信号(如单音)。

  • 设置接收每通道 IQ 样本点数 (建议 8192)、NFFT 点数(建议 4096),匹配分次 FFT 需求。

开始接收信号:

  • 点击 "开始实验",系统自动接收空中射频信号,转换为 IQ 数据并执行分次 FFT。

  • 观察可视化区域:时域图、频域图、瀑布图会实时刷新,显示当前接收的信号特征。

信号分析:

  • 频域图 读取最大信号功率频点,判断信号的载波频率
  • 瀑布图 观察信号的时间稳定性,是否存在频率漂移

  • 结合时域图 的实部 / 虚部波形,初步判断信号类型(单音 / 调制信号)。

bhSDR小助理:

页面下方按钮可直接返回主页面哦~

bhSDR小助理总结

通过本章学习,bhSDR小助理为您介绍了频谱检测 的核心流程:从参数配置 ,到信号的时域、频域、瀑布图分析 。频谱检测是无线通信、雷达系统、信号侦察等场景的基础,也是后续复杂实验的核心前提

下一章,bhSDR小助理将带您进入 8 通道单音同步收发实验 ,结合前面学到的矢量信号生成与频谱检测知识,深入探索多通道同步通信的核心原理,验证设备的多通道一致性与同步精度。敬请期待!

相关推荐
新缸中之脑2 小时前
为什么氛围编程有意义
人工智能
rosmis2 小时前
地铁轨道病害检测系统-软件开发日志-2-02
人工智能
天云数据2 小时前
<span class=“js_title_inner“>“AI+” 实效落地指南|天云数据四大场景攻坚方案,为能源/消防/交通/康养精准赋能</span>
人工智能·能源
方见华Richard2 小时前
递归对抗引擎RAE:AGI终极希望与内生安全范式革新,自指认知AI为碳硅共生必然主体
人工智能·交互·学习方法·原型模式·空间计算
OenAuth.Core2 小时前
2026年AI甘特图工具深度对比:帮你选择最合适的甘特图软件
人工智能·甘特图
2501_941837262 小时前
多颜色玫瑰品种识别与分类_YOLO13-C3k2-PoolingFormer模型详解_1
人工智能·数据挖掘
新缸中之脑3 小时前
为什么我选 Codex
人工智能
yumgpkpm3 小时前
2026软件:白嫖,开源,外包,招标,晚进场(2025年下半年),数科,AI...中国的企业软件产业出路
大数据·人工智能·hadoop·算法·kafka·开源·cloudera
witAI3 小时前
**AI漫剧制作工具2025推荐,零成本实现专业级动画创作*
人工智能·python