ADL5961から出力されるデータの信号処理方法

ADL5961から出力されるデータは、最終的にはデジタル信号としてFPGAやCPUに渡されますが、その間には**「アナログ・デジタル変換（ADC）」と「複素数演算（ベクトル計算）」**のプロセスが必要になります。

上位システムでの処理フローは、大きく分けて以下の4つのステップで行われます。

1. 信号のデジタル化（ADC）

ADL5961は、入力された高周波（RF）を低い中間周波数（IF）に変換して出力します。

• 出力形式: 差動のI信号（同相）とQ信号（直交位相）のペアで出力されます。

• サンプリング: このI/Q信号を、2chのADC（例：AD9235など）でサンプリングします。サンプリング速度は、設定したIF周波数の数倍程度が必要です。

2. デジタル・ダウンコンバート（DDC）とフィルタリング

FPGAやCPU内での最初の処理は、データのノイズ除去と抽出です。

• 帯域制限: デジタルフィルタ（FIRフィルタなど）をかけ、測定に不要なノイズ成分をカットします。

• 振幅・位相の抽出: 取得した I と Q から、以下の式で振幅と位相を算出します。

  • 振幅: A = sqrt（I^2 + Q^2）

  • 位相: θ = arctan2(Q, I)

3. ベクトル誤差補正（校正の適用）

ここがVNA処理の肝です。生データには基板の配線やコネクタの誤差が含まれているため、あらかじめ取得しておいた校正係数を適用します。

• 12項誤差モデル: プロ用VNAで使われる計算手法です。

• 処理内容: 測定された「生のSパラメータ」に対し、複素数行列の演算を行い、配線による損失や位相回転を数学的に「差し引き」ます。

• FPGA vs CPU: * FPGA: リアルタイム性が求められる場合（高速なフィードバック制御など）は、ハードウェア乗算器を使って高速処理します。

  • CPU: BISTのように数秒おきの監視で良い場合は、浮動小数点演算が得意なCPU側でC言語やPythonを用いて処理する方が開発コストを抑えられます。

4. 特性解析と判定（上位アプリケーション）

補正されたデータを用いて、最終的な「診断」を下します。

• S11/S21の判定: 規定のマスク（閾値）と比較し、「Pass/Fail」を判定。

• TDR変換: 逆高速フーリエ変換（IFFT）を実行し、インピーダンスの「位置（距離）」ごとのグラフを生成します。

• 劣化診断（AI/ML）: 定期的に取得したSパラメータをデータベース化し、機械学習によって「1ヶ月後に故障する確率」を予測するような高度な処理も行われます。

システム構成のイメージ

実装に向けたヒント

ADIからは、これらの処理をPC上で行うためのAPIや評価用ソフトウェアが提供されています。まずはPCでアルゴリズムを検証し、その後にFPGAのロジックへ落とし込むのが一般的な開発フローです。

この中で、特に**「FPGAでの演算ロジック（IFFTや複素数計算）」について詳しく知りたい部分はありますか？あるいは、具体的なADCの選定**についてのアドバイスが必要でしょうか？

出典：Google Gemini

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