ADS时域连续相位观察方法

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问题描述

现在在做时域相关的仿真，但是目前想观察各个节点的相位差发现他显示的相位都是180和0的切换，没有-180到180的连续变化，想请教一下怎么才能显示连续的平滑相位变化，下面就是我对普通正弦波的检测，相位是直接骤变的，无法看到具体的变化，比较头疼，很难比较两个波移相的度数。

解决方案

如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

在时域中观察信号的连续相位变化，特别是对于射频工程中的正弦波信号，确实会遇到相位显示骤变的问题。这种问题通常源于相位的计算和显示方式。为了获得连续且平滑的相位变化，可以采取以下几种方法来解决：

1. 解包相位（Phase Unwrapping）

当相位信息在测量时因为周期性而出现跳变（通常为 $0^\circ$ 到 $180^\circ$ 或 $-180^\circ$ 到 $180^\circ$ ），我们需要对相位进行解包处理，使得相位的变化连续而不是骤变。解包相位的基本思路是通过累积相位变化来修正相位跳变，使其连续。

在 Python 中，你可以使用 numpy 库的 unwrap 函数来进行相位解包。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 示例信号
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000)
signal1 = np.sin(t)
signal2 = np.sin(t + np.pi/4)  # 另一个信号，相位移动了 pi/4# 计算相位
phase1 = np.angle(signal1)
phase2 = np.angle(signal2)# 解包相位
unwrap_phase1 = np.unwrap(phase1)
unwrap_phase2 = np.unwrap(phase2)# 绘制结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, phase1, label='Raw Phase 1')
plt.plot(t, phase2, label='Raw Phase 2')
plt.title('Raw Phase')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Phase')
plt.legend()plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, unwrap_phase1, label='Unwrapped Phase 1')
plt.plot(t, unwrap_phase2, label='Unwrapped Phase 2')
plt.title('Unwrapped Phase')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Phase')
plt.legend()plt.tight_layout()
plt.show()

2. 调整显示方式

确保你的数据采集和显示工具可以处理和显示相位的连续变化。有些工具或软件的默认设置可能会将相位限定在 $[-180^\circ, 180^\circ]$ 的范围内，这可能导致你看到的相位图像出现突然跳跃。检查软件设置，看看是否可以调整相位的显示范围。

3. 使用更高分辨率的数据

如果信号的变化很微小，可能需要增加数据采样率，以获得更高分辨率的相位信息。这将帮助在时域中更精确地观察相位的连续变化。

4. 结合频域分析

有时候，仅在时域中观察相位变化可能会有限。结合频域分析可以帮助理解信号的相位特性。在频域中，相位通常不会出现类似于时域中的突然跳变，更容易进行连续相位分析。

5. 手动计算相位差

如果你的目标是比较两个信号的相位差，可以手动计算相位差并进行解包。具体步骤如下：

计算两个信号的相位：
- 使用 np.angle 计算信号的相位。
计算相位差：
- phase_diff = np.angle(signal2) - np.angle(signal1)
解包相位差：
- 使用 np.unwrap 处理相位差，确保其连续变化。

6. 应用滤波器

对于一些需要平滑的相位变化，应用低通滤波器可能会有帮助。这可以减少因高频噪声导致的相位骤变问题。

from scipy.signal import butter, filtfilt# 低通滤波器设计
b, a = butter(3, 0.1, btype='low')
filtered_phase1 = filtfilt(b, a, unwrap_phase1)
filtered_phase2 = filtfilt(b, a, unwrap_phase2)# 绘制滤波结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(t, filtered_phase1, label='Filtered Unwrapped Phase 1')
plt.plot(t, filtered_phase2, label='Filtered Unwrapped Phase 2')
plt.title('Filtered Unwrapped Phase')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Phase')
plt.legend()
plt.show()

总结

通过使用相位解包、调整显示方式、增加数据分辨率以及结合频域分析，可以有效地观察和分析信号的连续相位变化。这些方法可以帮助你在处理射频信号时避免相位的骤变问题，从而获得更准确和连续的相位信息。

希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

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若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

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