tag 标签: 带宽

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  • 热度 12
    2020-11-23 15:34
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    MIPI (Mobile Industry Processor Interface)接口是MIPI联盟发起的为移动应用处理器制定的开放标准,下面有很多工作组,制定各种相关规范,其中最常用的就是CSI(Camera Serial Interface),用于camera到CPU之间的数据传输。 CSI又分为CSI-1,CSI-2和CSI-3,其中最常用的就是CSI-2。 CSI-2的物理层分为C-PHY和D-PHY,D-PHY针对MIPI CSI-2和DSI/DSI-2显示协议做了优化,可提供高性能、低功耗和低EMI,使其与移动设备中的复杂RF子系统兼容。 D-PHY v2.1最高支持4.5 Gbps /通道,并使用10条线(利用4条数据通道和一条时钟通道)支持数据通道扩展,使总数据速率达到18 Gbps。 MIPI C-PHY通过带宽受限的通道提供高吞吐量性能,可将显示器和摄像机连接到应用处理器。C-PHY通过使用在三线通道上实现〜2.28位/符号的三相符号编码,在两线通道上偏离传统的差分信令技术来实现这一点。每个通道都包含一个嵌入式时钟。C-PHY v1.2支持高达3.5 Gsps / lane,相当于8 Gbps / lane,并且可以在三个通道上实现24 Gbps的峰值带宽。 在实际应用中,D-PHY应用较多,下面列出其重要参数: 色深(Color Depth):定义一个像素点所需的bits(bpp bits-per-pixel),或者定义一个color component 所需的bits (bpc bits-per-component)。 像素时钟:每帧像素传输所用频率(the time base in MHz at which individual pixels are transmitter) 带宽:the capacity of required in Mbps of a given system to pass a specific frequency 数据率:the data flow throughtput in bits per second of transport layer bit clock:因为D-PHY信号是Double data rate,其bit clock是数据率/lane的1/2。 像素时钟 = 水平像素数 * 垂直像素数 * 刷新率 (像素数包括消隐数据) 带宽/数据率 = 像素时钟 * 色深 数据率/lane = 数据率/lane number bit clock = 数据率/lane/2 以1902*1080p @ 60hz, raw10,2 lane为例: 像素时钟 = 2200 * 1125 * 60 = 148.5MHz 带宽/数据率 = 148.5 * 10 = 1.485Gbps lane rate = 1.1485/2 = 742.5Mbps bit clock = 742.5/2 = 371.25MHz
  • 热度 8
    2020-11-19 11:46
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    HDMI接口采用TMDS(Transition Minimized Differential Signaling 最小化传输差分信号)传输技术,采用8b/10b差分信号来降低EMI和提高精确的信号传输速率(关于TMDS和8b/10b编码,另外开帖记录)。 每一个标准的HDMI连接,都具备4个channel,分别是3个channel传输数据和1个channel传输时钟。在每一个时钟周期内,每个TMDS数据通道都可以传送10bit数据。 对于TMDS Clock时钟和像素时钟(Pixel Clock)也有对应关系,对于8bit(24bit RGB/YUV)来说,TMDS时钟就是像素时钟,如果支持Deep Color,比如10bit(30bit RGB/YUV)及以上的视频信号,对应关系就要发生变化: 8bit data TMDS clock = pixel clock 10bit data TMDS clock = 1.25 * pixel clock 12bit data TMDS clock = 1.5 * pixel clock 16bit data TMDS clock = 2 * pixel clock HDMI视频信号中还有消隐数据,这个也以后单独开帖。 就这样,计算HDMI带宽的所有数据齐全了。带宽的计算公式为: 带宽 = 时钟频率 * 数据量。 以1080p 60Hz(1920*1080@60hz)8bit 的视频数据为例: 每帧像素量 = 2200 * 1125 = 2,475,000 (消隐数据) 像素时钟 = 2,475,000 * 60 = 148,500,000 每个channel的带宽 = 148,500,000 * 1 * 10 = 1.49 Gbps HDMI总带宽 = 1.49 * 3 = 4.46 Gbps 有个国外网站提供了带宽计算器,可以直接访问:https://k.kramerav.com/support/bwcalculator.asp
  • 热度 5
    2019-12-9 10:49
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    带宽是示波器的首要指标,和放大器的带宽一样,是所谓的-3dB点,即: 在示波器的输入端加正弦波,幅度衰减至-3dB(70.7%)时的频率点就是示波器的带宽。 如果我们用100MHz带宽的示波器测量:幅值为1V ,频率为100MHz 的正弦波时,实际得到的幅值会不小于0.707V。 那么作为示波器的首要参数指标,“带宽不足”对波形测量有哪些影响呢 ?我们用20M、60M、100M带宽的示波器分别观察20M的方波信号 20M示波器 60M示波器 100M示波器 由上面三张图可以看出: 20M示波器基本无法观察到方波形状,另外100M示波器的观察效果比60M示波器要好,下面我们来一起分析原因: 方波信号有限次谐波合成波形图 20M方波频谱 上图中,我们可以看到方波是由基波以及3、5、7、9……次谐波分量递加而成。所以20M的方波包含20M基波、60M三次谐波,100M五次谐波,140M七次谐波…… 如果要对波形进行准确测量,应该让示波器的带宽大于波形的主要谐波分量。因此对于正弦波可以要求示波器的带宽大于波形的频率,但是对与非正弦波则要求示波器的带宽大于波形的最大主要谐波频率。 带宽不足具体的影响表现在以下两个方面: 1、由低带宽导致主要谐波分量消失,使原本规则的波形呈圆弧状接近正弦波; 2、低带宽给波形的上升时间和幅度的测量带来较大的误差。 所以示波器的带宽越高,实际测量也就越精确,当然价格和成本也会更高,那么我们需要多大带宽的示波器才合适呢? 一般所测信号最大频率的5倍,就是最合适的带宽,即带宽的五倍法则。
  • 热度 7
    2016-3-30 10:22
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            “ 我使用的是一台 _ 100 MHz 示波器 , 包括一个 100 MHz 无源探头 , 我应该能够正确地测量 90 MHz 正弦波 , 对吗 ? 示波器或者探头是不是坏了 ? ”         以前只要稍微有点常识就能回答这个问题,但现在我总是时不时听到这类问题。那么,它可能就不应再简单地归于常识范畴了,尤其是大多数示波器的技术资料中,不会对示波器结合特定探头使用时的“系统带宽”或有效带宽加以说明。         示波器和探头均有带宽技术指标,即输入信号幅度衰减 3 dB 的频率值。因此,如果您的技术资料中注明示波器带宽为“100 MHz”,那么您就能确保以其带宽频率测量至少约 70% 的信号幅度。探头同样如此。然而,棘手之处是,当您同时使用示波器和探头时,您的示波器+探头带宽,即“系统带宽”,可能不是 100 MHz。那么,在这种情况下系统带宽是多少?        在了解系统带宽之前,您需要知道示波器前端滤波器的响应。技术资料中可能有这个信息,也可能没有,如果没有,请致电示波器支持热线。如果您不想联系支持热线,我给您介绍一个小技巧,通过本文结尾处技术资料中计算出的上升时间技术指标推导出滤波器响应。但是,经验告诉我们,如果您的示波器带宽低于 1 GHz,那么可以认为滤波器是“高斯型”的。如果示波器的带宽为 1 GHz 或更高,那么其滤波器可能为“最大平坦响应型(接近砖墙响应)”。        如果是高斯滤波器,作为几十年来一直在模拟和数字存储示波器中使用的传统前端滤波器类型,示波器和探头的系统带宽可采用下面的公式计算。 图中文字中英对照 System Bandwidth Scope bandwidth Probe bandwidth 系统带宽 示波器带宽 探头带宽           我们用上面的例子来套用这个公式。由于示波器和探头的带宽均为 100 MHz,您的系统带宽将为 70.7 MHz。换言之,您的信号幅度在 70.7 MHz 衰减了 3 dB。很显然,您不会看到 90 MHz 正弦波的完整幅度!         在现实中,绝大多数示波器制造商在示波器和探头的带宽技术指标上添加了一些裕量。因此,如果您看到技术指标上写的是“100 MHz”,那么极有可能它的带宽稍大一些,比如 110 或 120 MHz。          现在,假设您使用的是具有“最 大平坦响应”型滤波器响应的示波器和探头。在 100 MHz 示波器上,矩形滤波器极为罕见,此例中我们仅为假设。在这种情况下,不能使用“平方和均方根”公式。系统带宽计算公式为: 系统带宽 = 最小值 { 示波器带宽 , 探头带宽 }          如果我将原来的例子套用这个这个公式,您的系统带宽现在是 100 MHz,那么,您应该能够看到 90 MHz 正弦波的几乎整个幅度。          我不知道为什么大多数示波器的技术资料中不再有这个简单的公式。也许如今的大多数示波器都具有足够的带宽,工程师无需按照其上限操作。也许这个内容在学校已经教过。然而,这是一个非常有用的技巧,特别是当您看到意想不到的测量结果时。          顺便说一句,判断您的示波器使用的是“高斯型”还是“最大平坦响应型”滤波器有一个快速简单的方法。首先,找到示波器计算的上升时间信息。下面以 Keysight InfiniiVision 4000X示波器为例。   表格中文字中英对照 InfiniiVision 4000 X-Series scopes oscilloscopes Bandwidth * (-3dB) Calculated rise time (10-90%) InfiniiVision 4000 X 系列示波器 带宽 * (-3dB) 计算的上升时间(10-90%)          现在,用“0.35”除以计算的上升时间值。以 200 MHz示波器(4022A)为例,得出的结果是 0.35 / 1.75 ns = 200 MHz         那么,您证实用于计算上升时间的系数是“0.35”。0.35 是“高斯型”响应滤波器的系数值,因此您知道这台 200 MHz 示波器具有一个高斯滤波器前端。另外,如果在 1 GHz示波器(4104A)上套用同一公式, 0.35 / 450 ps = 778 MHz          得出的值为 778 MHz 而非 1 GHz。那么,您现在知道这台示波器使用的系数不是 “0.35”,而是 “0.45”(0.45 / 450 ps = 1 GHz)。如果系数大于 0.35,比如说 0.4、0.45 或甚至是 0.5,那么示波器的前端的滤波器响应近似于矩形滤波器。           希望这个小技巧能更好地帮助您了解示波器。下一篇博文再见!
  • 热度 25
    2013-5-7 10:34
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    在前文中我提到过,要重视信号上升时间,很多信号完整性问题都是由信号上升时间短引起的。本文就谈谈一个基础概念:信号上升时间和信号带宽的关系。 对于数字电路,输出的通常是方波信号。方波的上升边沿非常陡峭,根据傅立叶分析,任何信号都可以分解成一系列不同频率的正弦信号,方波中包含了非常丰富的频谱成分。 抛开枯燥的理论分析,我们用实验来直观的分析方波中的频率成分,看看不同频率的正弦信号是如何叠加成为方波的。首先我们把一个1.65v的直流和一个100MHz的正弦波形叠加,得到一个直流偏置为1.65v的单频正弦波。我们给这一信号叠加整数倍频率的正弦信号,也就是通常所说的谐波。3次谐波的频率为300MHz,5次谐波的频率为500MHz,以此类推,高次谐波都是100MHz的整数倍。图1是叠加不同谐波前后的比较,左上角的是直流偏置的100MHz基频波形,右上角时基频叠加了3次谐波后的波形,有点类似于方波了。左下角是基频+3次谐波+5次谐波的波形,右下角是基频+3次谐波+5次谐波+7次谐波的波形。这里可以直观的看到叠加的谐波成分越多,波形就越像方波。   图1 因此如果叠加足够多的谐波,我们就可以近似的合成出方波。图2是叠加到217次谐波后的波形。已经非常近似方波了,不用关心角上的那些毛刺,那是著名的吉博斯现象,这种仿真必然会有的,但不影响对问题的理解。这里我们叠加谐波的最高频率达到了21.7GHz。       图2 上面的实验非常有助于我们理解方波波形的本质特征,理想的方波信号包含了无穷多的谐波分量,可以说带宽是无限的。实际中的方波信号与理想方波信号有差距,但有一点是共同的,就是所包含频率很高的频谱成分。 现在我们看看叠加不同频谱成分对上升沿的影响。图3是对比显示。蓝色是基频信号上升边,绿色是叠加了3次谐波后的波形上升边沿,红色是基频+3次谐波+5次谐波+7次谐波后的上升边沿,黑色的是一直叠加到217次谐波后的波形上升边沿。       图3 通过这个实验可以直观的看到,谐波分量越多,上升沿越陡峭。或从另一个角度说,如果信号的上升边沿很陡峭,上升时间很短,那该信号的带宽就很宽。上升时间越短,信号的带宽越宽。这是一个十分重要的概念,一定要有一个直觉的认识,深深刻在脑子里,这对你学习信号完整性非常有好处。 这里说一下,最终合成的方波,其波形重复频率就是100MHz。叠加谐波只是改变了信号上升时间。信号上升时间和100MHz这个频率无关,换成50MHz也是同样的规律。如果你的电路板输出数据信号只是几十MHz,你可能会不在意信号完整性问题。但这时你想想信号由于上升时间很短,频谱中的那些高频谐波会有什么影响?记住一个重要的结论:影响信号完整性的不是波形的重复频率,而是信号的上升时间。 本文的仿真代码很简单,我把代码贴在这里,你可以自己在matlab上运行一下看看。 clc;    clear all;    pack; Fs = 10e9;                     Nsamp = 2e4;                   t = .*(1/Fs); f1 = 1e6; x0 = 3.3/2; x1 = x0 + 1.65*sin(2*pi*f1*t); x3 = x0; for n=1:2:3     x3 = x3 + 3.3*2/(pi*n) * sin(2*pi*n*f1*t); end x5 = x0; for n=1:2:5     x5 = x5 + 3.3*2/(pi*n) * sin(2*pi*n*f1*t); end x7 = x0; for n=1:2:7     x7 = x7 + 3.3*2/(pi*n) * sin(2*pi*n*f1*t); end figure subplot(221) plot(x1) subplot(222) plot(x3) subplot(223) plot(x5) subplot(224) plot(x7) x217 = x0; for n=1:2:217     x217 = x217 + 3.3*2/(pi*n) * sin(2*pi*n*f1*t); end figure plot(x217) figure plot(x217,'k') hold on plot(x1,'b') plot(x3,'g') plot(x7,'r') hold off axis( )
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