既然这些8位半都在这里，测试一下短稳。
所谓短稳，就是短期稳定度，也就是重复性，表现在多次读数之间不完全一致，每读一次，至少末位总是变动的。
短稳代表了超低频噪音，主要来源于基准的噪音、ADC的不确定度、热噪音。
短稳反应了测试的重复特性。如果重复特性不好，那么每次读数都有较大差异，就会影响读数，造成误差。这样再高的分辨也是无济于事的。
一般来讲，如果高位表的末位有几个字的跳动，那是正常的。如果基本不跳或者偶尔才跳一个字，那说明设计比较保守。如果跳动超过10个字甚至几十个字，那么说明设计太轻率，表的位数太多，应该降低一位使用。
测试时，每一款8位半分别上阵，接到我的732B上。732B尽管长稳不算好，但短稳还是相当不错的，在此做为理想基准。接好待热稳定后，采用录像记录的办法，然后通过观察录像把数据再输入到计算机里。如果用GPIB+USB+PC，恐怕会引入额外干扰。
每个8位半测试几个典型的、不同时间常数的（比如1281的fast和slow、3458选取不同的NPLC）。
而每一个时间常数的，测试至少20个读数，用Excel的stdev()函数计算标准方差。
标准方差是假设读数是正态分布的σ值，而有68%的概率，读数会落进平均值的[-σ，+σ]区间之内，有95%的概率，读数会落进平均值的[-2σ，+2σ]区间之内，有99.7%的概率，读数会落进平均值的[-3σ，+3σ]区间之内。
横轴为测试的周期，秒，最快测试到0.02秒（即每秒读50个数，也就是NPLC=1）。当周期=1秒时，代表NPLC=50。
纵轴即为短稳/噪音rms值，单位是ppm。例如3458A在1秒周期下（NPLC=50）噪音是0.015ppm，就是测试10V的时候，噪音是0.15uV，相当于95%的读数，Vpp波动在0.6uV之内（6个字）
由于测试速度越快越好，同时短稳越小越好，因此曲线越靠左、靠下越好，也就是越靠近原点越好，表明又快还稳。
2009-12-20补充一个图，增加了几款
3458A可以采用NPLC的取值范围是1.001到1000（随意设置）。换句话说，只要设置的刚刚超过1，就能出8位半，而NPLC=1的情况下就是每秒50次，大大超过其指标的每秒6次。由于1.x是小数，因此测试的时候只最小测试到NPLC=2。红色是我的3458A，其中红圈里面的两个数据，分别是NPLC=2和NPLC=10，测试录像已经上载。前者是能出8位半的最小整周期（NPLC=1时通过GPIB也能出8位半），这已经比指标值整整快了5倍，是一直没有能被打破的记录，同时短稳仍然能达到0.05ppm，与6581T的NPLC=10的情况下相当。后者代表每秒5次的指标速度，此时短稳能达到非常不错0.03ppm，也能赶上别的8位半在每秒1次的慢速测试结果。棕色的虚线是Aeon测试lgq的3458A的结果。显然，与我测试的结果很接近了，少许差距的原因，大概是通过GPIB带来的干扰。别的不说，单从0.2秒测试周期下的短稳比0.2秒下的还差，就能说明存在问题。另外，NPLC=100下没有比50的时候有改进，也意味着不太稳定的测试环境。虚线部分由于时间太长或太短而没有测试，是推测值。比如当NPLC=2的时候，周期是0.04秒，也就是每秒测试25个数据，短稳为0.05ppm。这意味着，每一次读数，与平均值的偏差的典型值就是0.05ppm。
从指标上看，6581测试速度接近3458A，最快是每秒5次。实际上，8位半也正是从NPLC=10（0.2秒周期，即每秒5次）开始的，到NPLC=100结束。从数据上看，其表现还是与3458有差距，高了67%。另外，6871的测试速度不能慢下来，最大NPLC=100（2秒测试周期）。
另一方面，1281则快不起来，很像是6581的接续，短稳因此也类似6581的延续，尽管与3458A还有一定的差距，但短稳在fast状态下就能低到0.02ppm，也难能可贵。
1271的数据来自Ae测试其263基准，看起来比1281有一定差别。当然，也许在更好的测试环境下，1271与1281有类似的表现也不足为奇。
7081其实只有一个测试点，测试速度慢（50多秒），变动也比较大。另外一个速度快的点，实际上是在7位半情况下测试的。
2002是新近测试的，其表现很一般，比7位半的Adv6871还要差一些，甚至与6位半的34401相当了。网上有一篇2002和3458A对比的测试，短稳方差是差了近5倍，也是说明了这一点：http://www.bnl.gov/cad/sns/test_reports.asp
此表用途举例：
比如你在某次测试时能容忍的方差是0.03ppm，那么在表上查，可以采用3458、6581、1271/1281。
如果用3458，可以用NPLC=10即可。但是用6581就要用到NPLC=50，1281可以用快速，而1271就必须用慢速了
有关标准方差和阿伦方差
标准方差在Excel里函数为stdev()，基于贝塞尔公式：各值与平均值的差的平方和的平均值、再开方，因此也叫均方差，表征一组序列的离散程度，假设正态分布。标准方差一般用σ表示。
阿伦方差alan，计算方法：各值与上一相邻值的差的平方和的平均值、除2再开方。与标准方差很类似，但排除了趋势，只计算相邻特征（短稳）
这两个方差，对于正态分布的序列，计算结果是一样的。对于缓慢变化的正态分布，也是一样的。因此，当我们发现一个序列有缓慢变化的趋势，就应该采用alan方差而不是标准方差。Alan方差的小问题是计算麻烦，Excel不直接支持。
标准方差和阿伦方差，计算时样本选数量到底选多少？一般来讲，至少要10个。比如标准不确定度的A类评定时对测试的不重复性估算时。为了能更好的代表整体，最好要20个。当然，再多的采样有的时候也不太现实，也容易受到偶然的干扰。
用标准方差，计算也很容易，在Excel里某个单元输入 “=stdev(”，然后用鼠标选取所需要的连续的20个测试数据，用括号括死就可以。
当然，得到的是绝对值，不要忘记除上读数（比如测试10V就除10，测试7.08V就除7.08，测试10k电阻就除10000），才能得到相对的值，再乘上1E6，就是ppm
最后上一段3458A用NPLC=10测试的8位半结果的视频。由于受限于2M最大文件大小，因此只能截取一段，而使得其方差实际上是0.026ppm，比表上的0.03ppm还要小！
NPLC10-2.rar
(1.79 MB, 下载次数: 426)
还有一段3458A在NPLC=2下的录像
3458A-NPLC2.rar
(849 KB, 下载次数: 247)
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发表于 2009-8-22 00:10:53
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发表于 2009-8-22 00:12:35
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