EMI兼容测试方案——匹配不同测试标准，准确高效！
方案背景
近场测试非常适合产品开发阶段辐射发射的emi预兼容测试。在emc测试中，进行辐射发射测试时，通常天线离被测物eut很远，进行的都是远场测量。标准的远场辐射发射测试，可以准确定量的告诉我们被测件是否符合相应的emc/emi标准。
而当设备不符合标准时，工程师无法靠远场测试发现严重的辐射问题到底是来自于设备壳体的缝隙，还是来自连接的电缆usb，lan之类的通信接口，或pcb上某个元器件及线路。在这种情况下，我们可以通过近场测试的方法来定位辐射的真正来源。
在研发或者批量生产的时候，可以对照合格的产品的值，来测试其它的产品。通过emi预兼容测试可以快速查找辐射源，大大减少产品的研发周期，减少往返实验室的时间和全钱，减少不必要的错误测试。极大节省时间和经济成本。
近场测试是一种相对量测试，这意味着它需要把被测器件的测试结果与基准器件的测试结果进行比较，以预测被测器件通过一致性测试的可能性。需要注意的是，比较近场测试结果与emi标准测试极限是没有意义的，因为测试读数受许多因素的影响，包括探头位置和被测器件的形状等。
方案需求分析
一般辐射发射的测试标准中，频率范围在9 khz~18 ghz，
1) a频段：9~150 khz;
2) b频段：0.15~30 mhz:
3) c频段：30~300 mhz;
4) d频段：300~1 ghz;
5) e频段：1 ghz以上
但是最常用的测试频段在30 mhz~1 ghz，比如说在一些信息技术产品的辐射发射测试中。少数测试标准要求在1 ghz以上。因此要求频谱仪以及近场探头的频率范围满足30 mhz~1 ghz。
● 考虑到设备的辐射发射情况，需要探测到更微弱的信号，要求频谱仪的接收机灵敏度低。
● 需要多种大小的探头，使用户在测试过程中在空间分辨率和敏感度之间取得更好的平衡。
德思特方案
使用德思特手持式频谱分析仪以及近场探头组成方案套装，其中德思特手持式频谱仪的频率覆盖范围为0.01~3 ghz，探头的频率覆盖范围为9 khz~9 ghz：
1）方案优势
✓ 覆盖绝大部分emi中re测试标准的频段，比如cispr22/en55022/cispr11/en55011
✓ 灵敏度优秀，dnal：-168 dbm/hz
✓ 探头赋予优秀的空间分辨率和敏感度
✓ 界面的设备可以及时观测到辐射的信号
✓ 可扩展频段，可再选2~8 ghz频谱仪，两个频谱仪构成0.01~8 ghz的测试范围。
（2）功能优势
✓ 单位转换
● 功率单位：
◆ dbm（默认单位）–参考1毫瓦的分贝
◆ dbuw–参考1微瓦的分贝
● 电压单位：
◆ dbmv–参考1毫伏的分贝
◆ dbuv–参考1微伏的分贝
● 电流单位：
◆ dbma–参考1毫安的分贝
◆ dbua–参考1微安的分贝
记录保存模式
在测试过程中，可以使用德思特手持式频谱分析仪的保存数据的功能，点击左上角红色图标可以截图我们的测试数据。或者使用record录制模式。记录的最大长度为30分钟。三十分钟后会自动进行下一次记录。
同时，可以在上位机界面导出csv文件进行分析，或者是使用scpi命令导出频谱数据进行二次开发。
总结
德思特emi预兼容测试方案，使用德思特手持式频谱分析仪与近场探头相结合，不同的频段符合不同的测试标准。与大小不同的近场探头结合。为工程师提供了经济、高效、便携、准确的emi预兼容测试解决方案。
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而当设备不符合标准时，工程师无法靠远场测试发现严重的辐射问题到底是来自于设备壳体的缝隙，还是来自连接的电缆usb，lan之类的通信接口，或pcb上某个元器件及线路。在这种情况下，我们可以通过近场测试的方法来定位辐射的真正来源。
在研发或者批量生产的时候，可以对照合格的产品的值，来测试其它的产品。通过emi预兼容测试可以快速查找辐射源，大大减少产品的研发周期，减少往返实验室的时间和全钱，减少不必要的错误测试。极大节省时间和经济成本。
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1) a频段：9~150 khz;
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● 考虑到设备的辐射发射情况，需要探测到更微弱的信号，要求频谱仪的接收机灵敏度低。
● 需要多种大小的探头，使用户在测试过程中在空间分辨率和敏感度之间取得更好的平衡。
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使用德思特手持式频谱分析仪以及近场探头组成方案套装，其中德思特手持式频谱仪的频率覆盖范围为0.01~3 ghz，探头的频率覆盖范围为9 khz~9 ghz：
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● 电压单位：
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◆ dbuv–参考1微伏的分贝
● 电流单位：
◆ dbma–参考1毫安的分贝
◆ dbua–参考1微安的分贝
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在测试过程中，可以使用德思特手持式频谱分析仪的保存数据的功能，点击左上角红色图标可以截图我们的测试数据。或者使用record录制模式。记录的最大长度为30分钟。三十分钟后会自动进行下一次记录。
同时，可以在上位机界面导出csv文件进行分析，或者是使用scpi命令导出频谱数据进行二次开发。
总结
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