De I- en Q-componenten zijn niet hetzelfde signaal; het zijn samples van hetzelfde signaal die 90 graden uit fase worden genomen, en ze bevatten verschillende informatie. Het is een subtiel, maar belangrijk onderscheid.

Door I en Q op deze manier te scheiden, kun je de relatieve fase van de componenten van het signaal meten. Dit is niet alleen belangrijk voor FM- (en PM) -demodulatie, maar ook voor elke andere situatie waarin u onderscheid moet maken tussen de inhoud van de bovenste en onderste zijbanden van de draaggolf (bijv. SSB).

Altijd een frequentieconversie (heterodyning) vindt plaats in een SDR (vooral in het analoge front-end), de I- en Q-componenten worden anders behandeld. Er worden twee kopieën van de lokale oscillator gegenereerd, de ene 90 graden vertraagd ten opzichte van de andere, en deze worden afzonderlijk gemengd met I en Q. Hierdoor blijven de faserelaties door de conversie behouden.

EDIT:

Dit betekent echt dat je het signaal met een voldoende hoge bemonsteringssnelheid bemonstert om alle zijbandinformatie aan beide kanten van de draaggolf vast te leggen. I en Q zijn eigenlijk gewoon een notatieconventie waardoor de wiskunde een beetje netter werkt. Het wordt het meest relevant als je het signaal rechtstreeks naar de basisband heterodyning (synchrone detectie). Als je niet zowel I als Q behoudt, worden de twee zijbanden over elkaar gevouwen (een vorm van aliasing) en kun je geen FM-, PM- of QAM-signalen meer decoderen.

Het heeft te maken met de bemonsteringsfrequentie en hoe de bemonsteringsklok (de lokale oscillator of LO) zich verhoudt tot de relevante signaalfrequentie.

De Nyquist frequentie -snelheid is tweemaal de hoogste frequentie (of bandbreedte) in de bemonsterde spectra (om aliasing te voorkomen) van basisbandsignalen. Maar in de praktijk, gegeven signalen van eindige lengte, en dus niet-wiskundig perfect bandbeperkte signalen (evenals de mogelijke behoefte aan fysiek implementeerbare niet-stenen-muurfilters), moet de bemonsteringsfrequentie voor DSP hoger sterk zijn. > dan tweemaal de hoogste signaalfrequentie. Dus een verdubbeling van het aantal samples door een verdubbeling van de samplefrequentie (2X LO) zou nog steeds te laag zijn. Het verviervoudigen van de samplefrequentie (4x LO) zou je net boven de Nyquist-snelheid plaatsen, maar het gebruik van die veel hogere frequentie-samplefrequentie zou duurder zijn in termen van circuitcomponenten, ADC-prestaties, DSP-datasnelheden, vereiste megaflops, enz.

IQ-sampling wordt dus vaak gedaan met een lokale oscillator op (of relatief dichtbij) dezelfde frequentie als het betreffende signaal of frequentieband, wat duidelijk een veel te lage samplefrequentie is (voor basisbandsignalen) volgens Nyquist. Eén monster per cyclus van sinusgolven kan allemaal op de nuldoorgangen zijn, of allemaal bovenaan, of op elk punt daartussenin. U leert bijna niets over een zo bemonsterd sinusvormig signaal. Maar laten we deze, op zichzelf bijna nutteloze, set samples de I van een IQ sample set noemen.

Maar hoe zit het met het verhogen van het aantal samples, niet door simpelweg de sample rate te verdubbelen, maar door elke cyclus een klein beetje na de eerste sample een extra sample te nemen. Twee steekproeven per cyclus die een klein beetje uit elkaar liggen, zouden het mogelijk maken om de helling of de afgeleide te schatten. Als een monster zich op een nuldoorgang bevond, zou het aanvullende monster dat niet zijn. Je zou dus veel beter af zijn bij het uitzoeken van het signaal dat wordt gesampled. Twee punten, plus de wetenschap dat het signaal van belang ruwweg periodiek is bij de samplefrequentie (vanwege bandbeperking) is meestal voldoende om de onbekenden van een canonieke sinusgolfvergelijking (amplitude en fase) te schatten.

Maar als je te ver uit elkaar gaat met het tweede monster, tot halverwege tussen de eerste set monsters, krijg je hetzelfde probleem als 2X-bemonstering (het ene monster kan een positieve nuldoorgang hebben, het andere een negatieve, veelzeggende jij niets). Het is hetzelfde probleem als dat 2X een te lage samplefrequentie heeft.

Maar ergens tussen twee samples van de eerste set (de "I" -set) is er een goede plek. Niet overbodig, zoals bij sampling op hetzelfde moment, en niet gelijkmatig verdeeld (wat overeenkomt met een verdubbeling van de samplefrequentie), er is een offset die u maximale informatie over het signaal geeft, met als kosten een nauwkeurige vertraging voor de extra sample. van een veel hogere sample rate. Blijkt dat die vertraging 90 graden is. Dat geeft je een zeer bruikbare "Q" -set van samples, die samen met de "I" -set veel meer over een signaal vertellen dan over beide alleen. Misschien genoeg om AM, FM, SSB, QAM, etc., etc. te demoduleren terwijl complexe of IQ-bemonstering op de draaggolffrequentie, of heel dichtbij, in plaats van op veel hoger dan 2X.

Toegevoegd:

Een exacte 90 graden offset voor de tweede set samples komt ook mooi overeen met de helft van de componentbasisvectoren in een DFT. Een volledige set is vereist om niet-symmetrische gegevens volledig weer te geven. Het efficiëntere FFT-algoritme wordt heel vaak gebruikt om veel signaalverwerking uit te voeren. Andere niet-IQ-bemonsteringsformaten vereisen mogelijk voorverwerking van de gegevens (bijv. Aanpassing voor IQ-onbalans in fase of versterking), of rekenkundig dure Hilbert-transformaties, of het gebruik van langere FFT's, waardoor ze mogelijk minder efficiënt zijn voor een deel van de filtering. of demodulatie die gewoonlijk wordt gedaan bij typische SDR-verwerking van IF-gegevens.

Toegevoegd:

Merk ook op dat de watervalbandbreedte van een SDR IQ-signaal, dat misschien breedband lijkt, doorgaans enigszins is smaller dan het IQ of de complexe samplefrequentie, hoewel de pre-complexe heterodyne middenfrequentie veel hoger kan zijn dan de IQ-samplefrequentie. Dus het componentpercentage (2 componenten per enkel complex of IQ-monster), dat tweemaal het IQ-percentage is, wordt uiteindelijk hoger dan tweemaal de relevante bandbreedte, waardoor het voldoet aan de Nyquist-sampling.

Toegevoegd:

Je kunt het tweede kwadratuursignaal niet zelf creëren door simpelweg de invoer te vertragen, omdat je de verandering tussen het signaal en het signaal 90 graden later zoekt. En ziet geen verandering als u dezelfde twee waarden gebruikt. Alleen als u op twee verschillende tijdstippen bemonstert, enigszins verschoven.

Dit is echt zo'n eenvoudig onderwerp dat bijna niemand het goed uitlegt. Voor iedereen die dit moeilijk begrijpt, bekijk de video van W2AEW, http://youtu.be/h_7d-m1ehoY?t=3m ​​. In slechts 16 minuten gaat hij van soep naar noten, en geeft zelfs demo's met zijn oscilloscoop en een circuit dat hij heeft gemaakt.

I en Q zijn gewoon een andere manier om een ​​signaal weer te geven. Je denkt mentaal aan een signaal als een sinusgolf, ofwel gemoduleerd langs de amplitude, de frequentie of de fase.

Sinusgolven kunnen worden weergegeven als een vector. Als je vectoren in de natuurkunde-les onthoudt, heb je de neiging om met de x en y componenten van die vector te werken (de x's bij elkaar opgeteld en de y's ). Dat is wat de I en Q in wezen de X zijn (zijnde inphase - I ) en de Y (de kwadratuur - Q ).

Wanneer u de sinusgolf als een vector weergeeft en de I en Q beschikbaar stelt, kan het veel gemakkelijker zijn om software te hebben om de wiskunde uit te voeren om het signaal te demoduleren. Uw computer heeft gespecialiseerde chips - de grafische kaart en de geluidskaart zijn VECTOR processors - met extra registers voor de x en y componenten voor snelle berekening.

Daarom wil SDR I en Q . Met I en Q kunnen de vectorprocessors op uw computer de demodulatie snel en efficiënt uitvoeren.