LOTO 示波器软件功能演示—— 信号发生器模块的使用

本文详细介绍了如何使用LOTO示波器配合信号发生器模块进行操作,包括设置波形种类、频率、幅度和偏置电压,并提供扫频功能的使用方法。还提醒用户注意静电防护,确保设备安全。

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LOTO 示波器软件功能演示—— 信号发生器模块的使用

本文介绍了如何使用LOTO示波器+信号发生器模块进行操作,以及上位机软件如何设置相应的功能,选择波形输出种类,设置频率,如果调节幅度,如何调解偏置电压,如何进行扫频等等。

购买了信号发生器模块会受到一个原件和两个旋钮,和一条输出线。两个旋钮可以放在模块的旋钮上。信号发生器如图接在示波器的拓展接口上后,示波器的通道b被挡住了。因此,信号发生器模块的下面的通道是示波器的b通道,上面的通道才是信号发生器模块的输出。
在这里插入图片描述

信号发生器模块如图中,左边旋钮用于调整大倍数,即输出的信号的幅值。右边旋钮用于调整偏置,偏移量的。
插上信号发生器后,示波器与上位机连接。首先确认信号发生器模块的指示灯亮了。
在示波器上位机的设置栏中,选中信号发生器
在这里插入图片描述

在这里,可以选择输出波形,设置波形频率。最大可设置13兆频率的波形。
在这里插入图片描述

由于信号发生器模块的调整旋钮上是没有刻度的,如果想输出特定幅值的波形,可以先讲信号发生器的输出接在示波器上,边拧动旋钮,边在示波器上观察波形幅值,达到调整幅值的作用。最大可以输出4.5伏的波形。偏移量的调整也是一样的方法。

在设置栏中有扫率的功能。首先设定起始频率和最终频率,点击扫屏。波形就会从设定的起始频率开始自动变化。
模块的背面是为了保护原件,防止静电。所以手拿信号发生器模块时,尽量不要接触到芯片,防止静电。

视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1jJ411r7a9

### 关于使用示波器测量音频信号的教程 #### 连接设置 在进行音频信号测量之前,需要完成正确的硬件连接。将音频信号源(例如麦克风、音频发生器或播放设备)连接至示波器的垂直输入通道(通常是 CH1 或 CH2),并选择适合的输入耦合方式。大多数情况下,建议选择交流耦合 (AC) 来滤除直流偏置[^1]。 探头的选择也非常重要。应选用适配的示波器探头,并根据实际需求设定探头阻抗和衰减比例(如 1:1 或 10:1)。这样可以确保接收的信号幅度落在示波器的有效测量范围之内[^1]。 触发功能的配置有助于稳定地捕获目标音频信号。依据具体信号特征挑选恰当的触发模式,比如边沿触发或者斜率触发,并合理调整触发电平以匹配预期信号形态。 #### 示波器参数调节 时间基准决定了屏幕横向轴上每格代表的时间长度。针对典型的音频信号频率范围,推荐初始设置为 1 ms/div 至 10 ms/div 的区间内选取适当值^。这一步骤旨在保证整个周期内的波形能够在显示屏上充分展开而不至于过度压缩或拉伸过甚影响观察效果。 垂直刻度用来定义纵坐标每一小格所表示的电压数值大小。按照估计待测音频信号可能达到的最大振幅来决定这个参数的具体取值,常见选项包括但不限于 1 V/div 和 0.5 V/div 等级差别的划分标准[^1]^。精准校准这一指标能有效提升最终呈现出来的图形质量及其可解读程度。 另外值得注意的是水平位置微调旋钮的作用在于精确定位整条轨迹相对于X轴零点的确切摆放方位;而时间常数切换开关则允许使用者根据不同类型的脉冲宽度灵活变动扫描速率从而适应更多复杂场景下的动态变化过程监控需求[^5]^。 #### 数据获取与分析 一旦完成了前期准备工作之后就可以正式开始采集数据了。现代数字化技术赋予了许多品牌型号各异但都具备相当强大功能特性的仪器设备其中就包含了像Tektronix这样的高端产品线它们不仅限于是单纯记录原始物理量那么简单还能进一步执行深层次的数据挖掘工作比如说借助内置算法实现快速傅立叶变换(FFT)进而把时域表达形式转化为对应的频谱分布状况一览无遗地揭示隐藏在其背后的规律性信息便于后续更加细致入微的研究探讨活动得以顺利开展下去[^2]^。 当涉及到具体的定量描述方面时候往往还需要依赖额外附加的一些专用工具软件包辅助完成任务举例而言如果希望获得有关总谐波失真加噪声(THD+N)方面的统计数据那么就必须加载相应的插件模块才行这样才能准确反映出系统整体性能表现如何是否达到了既定的设计规格要求等等重要评判准则之上做出科学合理的结论判定[^3]^。 某些特殊场合下也许还会考虑采用第三方开发制造出来专门服务于此类用途的产品实例之一便是LOTO公司最新推出的配套附件——音频探测装置它可以直接嵌套安装固定在主体机箱外部接口处无需拆卸主机即可随时更换不同的传感元件满足多样化实验条件下各自独特的要求特点突出实用性强值得广泛推广普及开来供广大科研工作者学习借鉴参考之用[^4]^。 ```python import numpy as np from scipy.fftpack import fft def analyze_audio_signal(time_data, voltage_data): N = len(voltage_data) T = time_data[1] - time_data[0] yf = fft(voltage_data) xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2) amplitude_spectrum = 2.0/N * np.abs(yf[:N//2]) frequency = xf[np.argmax(amplitude_spectrum)] return frequency, max(amplitude_spectrum) # Example usage with dummy data time_series = np.arange(0, 1, 0.001) voltage_series = np.sin(2 * np.pi * 50 * time_series) + 0.5*np.sin(2 * np.pi * 120 * time_series) freq, amp = analyze_audio_signal(time_series, voltage_series) print(f"Detected Frequency: {freq} Hz\nMaximum Amplitude: {amp}") ```
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