[参考译文] 用于计算 SNR、SNDR、THD SFDR 的 MATLAB 代码

你好 Sina Kamar！

从 FFT 计算 SNR、THD、SFDR 和 SINAD 相对简单。 我没有 Matlab 代码用于此目的、但下面是假设您从 Matlab 生成的复杂 FFT 开始的过程。 此外、我假设您的输入频率与您的采样频率"彼此同相"、这将导致您的基波仅显示在 FFT 的一个区间中。

1.对于 FFT 的每个二进制文件，取(实部和虚部平方和的平方和的平方根)/(2^(2 * NumberOfADCBits)以获得 Power Half-FFT。 停止循环、使 FFT 的最高 bin 为奈奎斯特 bin。 (使用类似于"0到 BinCount/2 -1"的内容。)
2.将直流槽(元素0)设置为其余 FFT 元素的最小值、以将其卸下。

SFDR：
公式为 SFDR = 10 * log10 (FundamentalPower / MaxSpurPower)。
MaxSpurPower 是 FFT 功率阵列中不是基波的最大功率。 (可能是数组中第二大元素。)

SINAD：
公式为 SINAD_Power =(FFT 阵列中所有功率的总和)- FundamentalPower。
由于 FFT 中的疯狂 FFT 伪影发生在零单元和奈奎斯特单元附近、因此您可能需要从结果中减去这些伪影。 此外、当频率不能完全相干(这几乎总是如此)时、您可能还需要在基波任一侧的大约3个单元中减去功率。
SINAD = 10 * log10 (FundamentalPower / SINAD_Power)

THD：
我们通常考虑基波的10个谐波。 (2倍的基波或二次谐波将是第一个考虑的谐波。 因此、考虑10次谐波意味着考虑2到11次谐波。)
对于每个谐波、您需要知道它在中显示了什么容器。
1. BinNumber =(HarmonicNumber * FundamentalBin) mod NumberOfTbins (这将查找折叠的容器数。)
FoldCount = ConvertToInteger ((HarmonicNumber * FundamentalBin)/NumberOfTbins)
3.如果 FoldCount 为偶数、则 HarmonicBin = BinNumber。
如果 FoldCount 为奇数、则 HarmonicBin = NumberOfTbins - BinNumber。

HARM 功率=所有(被考虑)谐波单元中功率的总和。
THD = 10 * log10 (HAR_Power / FundamentalPower)

SNR：
Noise_Power = SINAD_Power - HAR_Power
SNR = 10 * log10 (基本功率/噪声功率)

您可以将其用作开发 Matlab 代码的指南。 希望这对您有所帮助！