如何FSK的载波泄露

如何测试FSK的载波泄漏，用设备频谱去测试吗？具体是用哪个功能

北理工有最新进展，楼上提到的功率谱密度是来自gpt的搜索答案，看看权威的：doi: 10.15918/j.tbit1001-0645.2016.12.017

要测试FSK（频移键控）调制下的载波泄露，可以采用以下步骤：

  1. 准备测试设备和工具：你需要一台信号发生器和一个频谱分析仪。信号发生器用于产生FSK调制信号，频谱分析仪用于测量信号的频谱分布。

  2. 设置信号发生器：使用信号发生器产生一组FSK调制信号。FSK是一种数字调制技术，它使用两个离散的频率表示二进制数据的不同状态。设置信号发生器以生成所需的中心频率和频率偏移。

  3. 连接信号源和频谱分析仪：将信号发生器的输出与频谱分析仪的输入连接。确保连接正确并稳定。

  4. 运行测试：打开频谱分析仪并开始采集数据。观察频谱分析仪上显示的频谱图。

  5. 分析频谱图：在频谱分析仪上观察频谱图形。在FSK调制信号中，理想情况下应该只有两个离散的频率成分，代表不同的二进制状态。如果在频谱图上看到其他频率成分存在，说明出现了载波泄露。

  6. 评估结果：根据频谱图上的载波泄露情况，评估FSK调制信号的质量。载波泄露越小，说明信号质量越好。

要测试FSK（频率移键控）信号的载波泄漏，可以使用频谱分析仪或信号分析仪进行测试

用频谱仪来测试
参考这个文章 https://blog.csdn.net/qq_39891739/article/details/129486039

以下答案参考newbing,回答由博主波罗歌编写：
要测试FSK的载波泄漏，可以使用频谱分析仪进行测量。频谱分析仪是一种仪器可以测量信号在不同频率上的能量分布。

以下是使用Python编程语言和SciPy库来计算和提取信号频谱的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft, fftfreq

# 生成示例信号
sample_rate = 1000  # 采样率
duration = 1  # 信号持续时间（秒）
t = np.linspace(0, duration, int(sample_rate*duration), endpoint=False)  # 时间轴
carrier_freq = 100  # 载波频率（Hz）
modulated_freq = 200  # 调制频率（Hz）
binary_data = [0, 1, 0, 1, 0, 1]  # 二进制数据
modulated_signal = np.cos(2*np.pi*carrier_freq*t + 2*np.pi*modulated_freq*np.repeat(binary_data, sample_rate//modulated_freq))

# 计算信号频谱
fft_signal = fft(modulated_signal)
freqs = fftfreq(len(modulated_signal)) * sample_rate

# 可视化频谱
plt.plot(freqs, np.abs(fft_signal))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid(True)
plt.show()

该代码生成一个包含二进制数据的FSK调制信号，并使用FFT计算其频谱。你可以根据需要修改载波频率、调制频率和二进制数据。最后，你可以使用plt.show()显示频谱图。

注意：这只是一个示例代码来说明如何计算和可视化信号的频谱。要进行精确的频谱分析和测试，需要使用专业的频谱分析仪器，并了解具体的测试要求和设备功能。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

5G终端射频标准（载波泄漏）
有现成的，可以看看
https://blog.csdn.net/qq_39891739/article/details/129486039

测试 FSK（频移键控）载波泄漏可以使用频谱分析仪或信号分析仪等设备来进行频谱测试。
或者可以参考相关的资料：https://blog.csdn.net/qq_39891739/article/details/129486039

频谱分析仪的“功率谱密度”或“信号强度”功能来测量FSK载波泄漏