为消除EMI现场测试中环境常驻窄带信号的影响,通过完善改进的差分法,提出一种能够保留特征小信号的常驻窄带信号剔除算法。先对环境噪声信号进行幅偏和频偏修正,将修正后的环境噪声与混合信号进行对比:对于混合信号小于环境噪声的部分,...为消除EMI现场测试中环境常驻窄带信号的影响,通过完善改进的差分法,提出一种能够保留特征小信号的常驻窄带信号剔除算法。先对环境噪声信号进行幅偏和频偏修正,将修正后的环境噪声与混合信号进行对比:对于混合信号小于环境噪声的部分,将仪器底噪存为设备辐射;对于环境噪声淹没在仪器底噪中,或者混合信号大于环境噪声超过6 d B的部分,将混合信号当成设备辐射信号;对于环境噪声大于仪器底噪,且混合信号大于环境噪声不超过6 d B的部分,先将环境噪声中的底噪剔除,然后用混合信号减去差值,进而得出设备辐射信号。实验证明该方法能有效剔除环境常驻窄带噪声信号,差分结果与标准暗室测试结果相关系数达到0.974 4。展开更多
文摘为消除EMI现场测试中环境常驻窄带信号的影响,通过完善改进的差分法,提出一种能够保留特征小信号的常驻窄带信号剔除算法。先对环境噪声信号进行幅偏和频偏修正,将修正后的环境噪声与混合信号进行对比:对于混合信号小于环境噪声的部分,将仪器底噪存为设备辐射;对于环境噪声淹没在仪器底噪中,或者混合信号大于环境噪声超过6 d B的部分,将混合信号当成设备辐射信号;对于环境噪声大于仪器底噪,且混合信号大于环境噪声不超过6 d B的部分,先将环境噪声中的底噪剔除,然后用混合信号减去差值,进而得出设备辐射信号。实验证明该方法能有效剔除环境常驻窄带噪声信号,差分结果与标准暗室测试结果相关系数达到0.974 4。