Geri Dön

Otomatik test sistemlerinde gürültü figürü ölçümü

Noise figure measurement with automatic test systems

  1. Tez No: 776144
  2. Yazar: OZAN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURSEL AKÇAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Bu tezde otomatik test sistemlerinde gürültü figürü ölçüm teknikleri üzerinde çalışılmıştır. Çalışmada otomatik test sistemlerinde gürültü figürü ölçümü teorik ve pratik uygulamalar ile gerçekleştirilmiştir. 7-14 GHz heterodin alıcı; RF yükselteç, filtre, mikser kullanılarak tasarlanmıştır. Her bir frekans için sistemin Y faktörü ve kazanç yöntemi kullanılarak gürültü figürü değerleri ölçülmüştür. Ayrıca bu yöntemlere ek olarak, yine Y faktörü yöntemi olan, ancak otomatik test düzeneğinde spektrum analizörün gürültü figürü ölçme seçeneği yöntemi yerine, gürültü kaynağının güç kaynağı ile kontrol edilmesi olan başka özgün bir ölçüm kurulumu önerilmiştir. Yöntemlerin analizine de çalışmada yer verilmiştir. Gürültü figürü ölçüm yazılımı Labwindows/CVI kullanılarak geliştirilmiştir. Sistem içinde yer alan tüm birimlerin kayıpları ve gürültü figürleri tek tek ölçülmüştür ve sonrasında“Kaskat Yapılı Sistemlerde Gürültü Figürü.exe”yazılım programı ile sistemin gürültü değeri hesaplanmıştır. Gürültü figürü değerleri yukarıda bahsedilen iki yöntemle de ölçülmüş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Karmaşık test düzeneğinin ölçümlere etkisini incelemek için anahtarlama Radyo Frekans (RF) matrisi geliştirilmiş ve gürültü figürü değerleri her iki yöntem kullanılarak tekrar ölçülmüştür. Y faktörü yönteminin bu alıcı için kazanç yöntemine göre daha uygun ve doğru bir yöntem olduğu görülmüştür. Gürültü üretecinin güç kaynağı tarafından kontrol edilmesi sayesinde kalibrasyona ihtiyaç duyulmadan daha fazla verinin incelendiği görülmüştür. Bu yöntem sayesinde hızlı ve güvenilir sonuçlar alınmış, yöntemin otomatik test sistemi için daha uygun olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, noise figure measurement techniques in automatic test systems have been studied. In the study, noise figure measurement in automatic test systems was carried out with theoretical and practical applications. 7-14 GHz heterodyne receiver; It is designed using RF amplifier, filter, mixer. For each frequency, noise figure values were measured by using the system's Y factor and gain method. In addition to these methods another unique measurement setup is recommended which is also Y factor method. In this method for automatic test systems, noise source is controlled by power supply, instead of the using noise figure measurement option of the spectrum analyzer. Analysis of the methods is also included in the study. It was developed using the noise figure measurement software Labwindows/CVI. The losses and noise figures of all units in the system were measured one by one, and then the noise value of the system was calculated with the“Kaskat Yapılı Sistemlerde Gürültü Figürü.exe”software program. Noise figure values were measured by both methods mentioned above and the results were compared. In order to examine the effect of the complex test setup on the measurements, the switching Radio Frequency (RF) matrix was developed, and the noise figure values were re-measured using both methods. It has been seen that the Y factor method is a more suitable and accurate method for this receiver than the gain method. Thanks to the control of the noise generator by the power supply, it has been observed that more data can be examined without the need for calibration. Thanks to this method, fast and reliable results were obtained, and it was observed that the method was more suitable for the automatic test system.

Benzer Tezler

  1. Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models

    Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti

    AHMET DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  2. Derin öğrenme yöntemleri ile metalik yüzeylerde kusur tespiti ve sınıflandırılması

    Defect detection and classification on metallic surfaces using deep learning methods

    FEYZA SELAMET

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR

  3. Hareket halinde kütle ölçümü

    Dynamic mass measurement

    İLHAN KELEMENÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  4. CNN-based text-independent automatic speaker identification

    Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama

    MANDANA FASOUNAKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  5. Difüz optik tomografide kullanılan geri çatım tekniğinde görüntü kalitesini arttıracak düzenlemeler yaparak görüntü oluşturma ve elde edilen görüntüleri karşılaştırma

    Image is reconstructed by editing A reconstruction technique used in diffuse optic tomography to improve image quality and obtained images are compared

    GENÇAY SEVİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyofizikAkdeniz Üniversitesi

    Biyofizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT CANPOLAT