当前位置: 首页 > news >正文

电路综合-基于简化实频的SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器设计

电路综合-基于简化实频的SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器设计

6、电路综合-基于简化实频的SRFT微带线切比雪夫低通滤波器设计中介绍了使用微带线进行切比雪夫滤波器的设计方法,在此对集总参数的切比雪夫响应进行分析。

SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器综合不再需要查表,直接从底层原理进行设计。

0、基本理论

参考-Design of Ultra Wideband Power Transfer Networks第十章的推导过程

n 次切比雪夫多项式定义为:
在这里插入图片描述

n在1到5时的切比雪夫多项式表:
在这里插入图片描述
此表可以使用下面的代码计算得出:

clear
clc
syms x
%定义切比雪夫阶数
n=1;
for n=1:1:9
T=(simplify(cos(n*acos(x))));
disp('----------------------------------------------------')
disp([num2str(n),'th Chebyshev polynomials is:']);disp(T);
end

代码的运行结果为:
在这里插入图片描述

1、设计步骤

切比雪夫的增益函数如下所示(其中的希腊字符是纹波因子,解释见6、电路综合-基于简化实频的SRFT微带线切比雪夫低通滤波器设计):
在这里插入图片描述
增益函数实际上就是S21,由此可以得到其网络对应的S11参数(下面的F11代表的就是S11,p=jw是Laplace因子):
在这里插入图片描述
有公式S11=h( p)/g( p),因此只有求得h( p)和g( p)就可以进行策动点阻抗的综合了。h( p)的求解基于H(p)的零点pr:
在这里插入图片描述
同理,g( p)的求解基于G(p)的零点pr:
在这里插入图片描述
给出一个三阶的切比雪夫的gm的求解案例:

clear
clc
syms w
% p=jw
Gm=1+0.1*(4*(1j*w)^3-3*(1j*w))^2simplify(Gm)
C = double(coeffs(Gm,w,"All"));
% 求Gm的根
roots(C)syms lamda
g=(lamda+0.3320+1j*1.0395)*(lamda+0.3320-1j*1.0395)*(lamda+0.6639);
simplify(g);
% 求gm的系数
gm = double(coeffs(g,lamda,"All"))

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

求到S11就可以计算出Zin,在此基础上使用梯形结构进行综合,一般的结构如下,其具体结构由h§前面的sign的符号决定,sign=1对应先电感,sign=-1对应先电容:
在这里插入图片描述
使用长除法进行综合:
在这里插入图片描述

1、综合Matlab代码

主函数的代码,使用次代码不再需要查插入损耗表了

close all
clear
clc% 设定通带波纹db
ILR=0.3;
% 设定切比雪夫滤波器阶数
n=3;
% 设定第一个元器件的类型+1和-1分别为电感和电容
sign=1;
% 设定端口阻抗
z0 = 50;	% set not to use normalization
% 设定截止频率
fc = 0.1e9;eps_sq=10^(ILR/10)-1;
eps=sqrt(eps_sq);
beta=asinh(1/eps);
% Step 1: Generates the Explicit roots of Gm(p).
n2=2*n;
i=1;
j=sqrt(-1);
for k=0:(n2-1)x(k+1)=k;sig(k+1)=sin(pi*(2*k+1)/2/n)*sinh(beta/n);%Real{pk}omega(k+1)=cos(pi*(2*k+1)/2/n)*cosh(beta/n);%imag{pk}if(sig(k+1)<0) p(i)=sig(k+1)+j*omega(k+1);%roots of g(p)i=i+1;end 
end
% Step 2: Construct gm(p)
gm=real(poly(p));%polynomial g(p)
%Step 3: Computation of hm(p)
for k=0:(n2-1)
x(k+1)=k;omega(k+1)=j*cos(pi*(2*k+1)/2/n);
end
for k=1:nph(k)=omega(k);% Roots of hm(p)
end
hm=real(poly(-ph));%polynomial h(p)
hm=sign*hm;% h(p) with eps*Tn(1)% Step 4: 求解TPG
NUM=gm+hm;
DEN=gm-hm;
syms w real
syms p
Zin=poly2sym(NUM,p)/poly2sym(DEN,p);
Zin=subs(Zin,p,1j*w);
R=real(Zin);X=imag(Zin);
TPG=4*R/((R+1)^2+X^2);w_data=(0.01:0.01:2);
TPG=double(subs(TPG,w,w_data));
plot(w_data*fc/1e6,10*log10(TPG))
title("S21")
ylabel('S21')
xlabel('频率MHz')% Step 4: 基于gm和hm进行综合
f0 = fc*2*pi;	% set not to use normalization
repcount = 0;	% synthesize all function
spi = 1;	% include poles at zero to synthesis
in_node = 1;	% define circuit input node
gr_node = 0;	% define circuit ground node
tol = 0.01;	% relative tolerance;
[CVal,CType,Eleman,node,pay2,payda2]=Synthesis_LongDiv(NUM,DEN,z0,f0,repcount,spi,in_node,gr_node,tol);
Plot_Circuit(CType,CVal);

此处给出的是三阶的设计案例,得到的结果如下所示:
在这里插入图片描述

2、ADS进行验证

ADS进行验证:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3、更多案例

当然,也可以设计7阶数的,简单修改一下参数即可:
在这里插入图片描述

相关文章:

电路综合-基于简化实频的SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器设计

电路综合-基于简化实频的SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器设计 6、电路综合-基于简化实频的SRFT微带线切比雪夫低通滤波器设计中介绍了使用微带线进行切比雪夫滤波器的设计方法&#xff0c;在此对集总参数的切比雪夫响应进行分析。 SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器综合不再需要…...

Linux系统编程——实现cp指令(应用)

cp指令格式 cp [原文件] [目标文件] cp 1.c 2.c 功能是将原文件1.c复制后并改名成2.c(内容相同&#xff0c;实现拷贝) 这里需要引入main函数的参数解读&#xff1a; 我们在定义函数时许多都带有参数&#xff0c;输入参数后便可进行定义函数内的功能执行&#xff0c;而main…...

20231112_DNS详解

DNS是实现域名与IP地址的映射。 1.映射图2.DNS查找顺序图3.DNS分类和地址4.如何清除缓存 1.映射图 图片来源于http://egonlin.com/。林海峰老师课件 2.DNS查找顺序图 3.DNS分类和地址 4.如何清除缓存...

使用ssh上传数据到阿里云ESC云服务上

在这之前需要安装 ssh2-sftp-client 直接在终端输入&#xff1a;npm i ssh2-sftp-client 直接上代码&#xff1a; const path require(path); const Client require(ssh2-sftp-client);// 配置连接参数 const config {host: your-server-ip, // 云服务器的IP地址port: 22, …...

【408】计算机学科专业基础 - 数据结构

数据结构知识 绪论 数据结构在学什么 如何用程序代码把现实世界的问题信息化 如何用计算机高效地处理这些信息从而创造价值 数据结构的基本概念 什么是数据&#xff1a; 数据是信息的载体&#xff0c;是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序…...

SpringSpringBoot自动装配

文章目录 spring自动装配的好处Spring框架提供了三种自动装配的方式&#xff1a;Springboot自动装配Springboot自动装配的原理 spring自动装配的好处 Spring的自动装配&#xff08;Autoscan or Autowiring&#xff09;在开发中带来了多方面的好处&#xff0c;使得应用程序更加…...

k8s 部署mqtt —— 筑梦之路

mqtt是干嘛的&#xff0c;网上有很多资料&#xff0c;这里就不再赘述。 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:labels:app: mqttname: mqttnamespace: default spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: mqttstrategy:rollingUpdate:maxSurge: 25%maxUnavaila…...

模型部署:量化中的Post-Training-Quantization(PTQ)和Quantization-Aware-Training(QAT)

模型部署&#xff1a;量化中的Post-Training-Quantization&#xff08;PTQ&#xff09;和Quantization-Aware-Training&#xff08;QAT&#xff09; 前言量化Post-Training-Quantization&#xff08;PTQ&#xff09;Quantization-Aware-Training&#xff08;QAT&#xff09; 参…...

C++模板元模板(异类词典与policy模板)- - - 题目答案

目录 一、书中第一题 二、书中第三题 三、书中第五题 四、书中第六题 五、书中第七题 六、书中十一题 七、书中十二题 八、 书中十三题 总结 一、书中第一题 #include <iostream>template <typename T, size_t N> struct NSVarTypeDict {static void Cre…...

二十三种设计模式全面解析-组合模式与迭代器模式的结合应用:构建灵活可扩展的对象结构

在前文中&#xff0c;我们介绍了组合模式的基本原理和应用&#xff0c;以及它在构建对象结构中的价值和潜力。然而&#xff0c;组合模式的魅力远不止于此。在本文中&#xff0c;我们将继续探索组合模式的进阶应用&#xff0c;并展示它与其他设计模式的结合使用&#xff0c;以构…...

postgresql|数据库|提升查询性能的物化视图解析

前言&#xff1a; 我们一般认为数字的世界是一个虚拟的世界&#xff0c;OK&#xff0c;但我们其实有些需求是和现实世界一模一样的&#xff0c;比如&#xff0c;数据库尤其是关系型数据库&#xff0c;希望在使用的数据库能够更快&#xff08;查询速度&#xff09;&#xff0c;…...

Unity中Shader雾效的原理

文章目录 前言一、我们先看一下现实中的雾二、雾效的混合公式最终的颜色 lerp(雾效颜色&#xff0c;物体颜色&#xff0c;雾效混合因子) 三、雾效的衰减1、FOG_LINEAR&#xff08;线性雾衰减&#xff09;2、FOG_EXP(指数雾衰减1)3、FOG_EXP(指数雾衰减2) 前言 Unity中Shader雾…...

chatgpt辅助论文优化表达

chatgpt辅助论文优化表达 写在最前面最终版什么是好的论文整体上&#xff1a;逻辑/连贯性细节上一些具体的修改例子 一些建议&#xff0c;包括具体的提问范例1. **明确你的需求**2. **提供上下文信息**3. **明确问题类型**4. **测试不同建议**5. **请求详细解释**综合提问范例&…...

Vue3 源码解读系列(二)——初始化应用实例

初始化应用实例 创建 Vue 实例对象 createApp 中做了两件事&#xff1a; 创建 app 对象保存并重写 mount /*** 创建 Vue 实例对象*/ const createApp ((...args) > {// 1、创建 app 对象&#xff0c;延时创建渲染器&#xff0c;优点是当用户只依赖响应式包的时候&#xff0…...

网络原理-UDP/TCP详解

一. UDP协议 UDP协议端格式 由上图可以看出&#xff0c;一个UDP报文最大长度就是65535. • 16位长度&#xff0c;表示整个数据报&#xff08;UDP首部UDP数据&#xff09;的最大长度&#xff08;注意&#xff0c;这里的16位UDP长度只是一个标识这个数据报长度的字段&#xff0…...

C#多线程入门概念及技巧

C#多线程入门概念及技巧 一、什么是线程1.1线程的概念1.2为什么要多线程1.3线程池1.4线程安全1.4.1同步机制1.4.2原子操作 1.5线程安全示例1.5.1示例一1.5.2示例二 1.6C#一些自带的方法实现并行1.6.1 Parallel——For、ForEach、Invoke1.6.1 PLINQ——AsParallel、AsSequential…...

c primer plus_chapter_four——字符串和格式化输入/输出

1、strlen&#xff08;&#xff09;&#xff1b;const&#xff1b;字符串&#xff1b;用c预处理指令#define和ANSIC的const修饰符创建符号常量&#xff1b; 2、c语言没有专门储存字符串的变量类型&#xff0c;字符串被储存在char类型的数组中&#xff1b;\0标记字符串的结束&a…...

Python Fastapi+Vue+JWT实现注册、登录、状态续签【登录保持】

文章目录 一、实现流程1.注册2.登录3.登录保持【状态续签】二、实现方法1.注册2.登录+登陆状态保持* 后端部分* 前端部分一、实现流程 1.注册 Created with Raphal 2.3.0...

oracle-sql语句解析类型

语句执行过程&#xff1a;1. 解析(将sql解析成执行计划) 2.执行 3.获取数据(fetch) 1. shared pool的组成。 share pool是一块内存池。 主要分成3块空间。free&#xff0c; library(库缓存&#xff0c;缓存sql以及执行计划)&#xff0c;row cache(字典缓存) select * from v…...

2023 年最新企业微信官方会话机器人开发详细教程(更新中)

目标是开发一个简易机器人&#xff0c;能接收消息并作出回复。 获取企业 ID 企业信息页面链接地址&#xff1a;https://work.weixin.qq.com/wework_admin/frame#profile 自建企业微信机器人 配置机器人应用详情 功能配置 接收消息服务器配置 配置消息服务器配置 配置环境变量…...

OpenClaw+Qwen2.5-VL-7B:低成本自动化内容生成方案

OpenClawQwen2.5-VL-7B&#xff1a;低成本自动化内容生成方案 1. 为什么选择这个组合 去年我开始尝试用AI辅助内容创作时&#xff0c;遇到了两个核心痛点&#xff1a;一是商业API调用成本太高&#xff0c;二是现有工具无法实现端到端的自动化。经过多次尝试&#xff0c;最终找…...

安装对中不到位,丝杆升降机越用越费!5大严重后果必看

在设备安装现场&#xff0c;经常能看到这样的场景&#xff1a;工人用卷尺大概量一下电机座和升降机输入轴的距离&#xff0c;然后用锤子把联轴器敲进去&#xff0c;螺栓拧紧就完事了。他们不知道&#xff0c;这种“差不多”的对中操作&#xff0c;正在为丝杆升降机埋下致命隐患…...

Java全核心-阿里大厂面试-Gemini版

完善更新中......一、Java 核心基础1、Java 四大引用与 ThreadLocal 深度拷问【核心连环炮】面试官&#xff1a;说一下 Java 的四大引用及其实际业务场景&#xff1f;面试官&#xff1a;ThreadLocal 为什么要用弱引用&#xff1f;不用行不行&#xff1f;面试官&#xff1a;既然…...

可口可乐在美国250周年庆活动中唱响“我想给美国买瓶可乐”

可口可乐公司正式启动一项为期一年的全国性营销活动&#xff0c;以配合其与“美国250周年委员会&#xff08;America250&#xff09;”的合作伙伴关系。该委员会是负责筹备美国建国250周年庆典的非营利组织。 活动核心是一支三分钟的赞歌式视频《畅饮美国&#xff08;Drink In…...

Glide:Android图片加载的瑞士军刀,真的有这么神?

Glide&#xff1a;Android图片加载的瑞士军刀&#xff0c;真的有这么神&#xff1f; Glide 是什么&#xff0c;为何选择它 在 Android 开发的世界里&#xff0c;图片加载是一个绕不开的重要环节。想象一下&#xff0c;在一个社交类 APP 中&#xff0c;用户的头像、发布的照片&a…...

字符编码原理与UTF-8实战指南

1. 字符集编码的前世今生第一次接触字符集编码这个概念&#xff0c;是在2008年处理一个中文乱码问题的时候。当时一个简单的网页表单提交&#xff0c;在数据库里存储的内容变成了"ˆ‘š„"这样的乱码。从那时起&#xff0c;我意识到字符编码这个看似基础的概念&…...

ArcGIS空间连接实战:如何高效挂接地图斑属性到mdb数据库

ArcGIS空间连接实战&#xff1a;高效挂接地图斑属性到mdb数据库的完整指南 在空间数据处理工作中&#xff0c;将属性数据与空间图形精准关联是GIS分析的基础环节。许多技术人员在使用ArcGIS进行地图斑属性挂接时&#xff0c;常遇到数据不匹配、连接失败或效率低下的问题。本文将…...

ROS2核心概念与架构详解:从零开始机器人操作系统(1)

一、顶级架构一句话总结节点 → DDS通信 → 话题/服务/动作 → 参数 → 工具链 → 机器人应用ROS2&#xff08;Robot Operating System 2&#xff09;是新一代开源机器人操作系统&#xff0c;采用DDS作为通信中间件&#xff0c;去掉了ROS1的Master节点&#xff0c;提供更好的实…...

打造沉浸式智能AI问答助手:Vue + UniApp 全端实战(支持 Markdown/公式/多模态交互)唇

OCP原则 ocp指开闭原则&#xff0c;对扩展开放&#xff0c;对修改关闭。是七大原则中最基本的一个原则。 依赖倒置原则&#xff08;DIP&#xff09; 什么是依赖倒置原则 核心是面向接口编程、面向抽象编程&#xff0c; 不是面向具体编程。 依赖倒置原则的目的 降低耦合度&#…...

光伏三相并网:集成MPPT与SPWM调制的高效逆变系统

光伏三相并网&#xff1a; 1.光伏10kwMPPT控制两级式并网逆变器&#xff08;boost三相桥式逆变&#xff09; 2.坐标变换锁相环dq功率控制解耦控制电流内环电压外环控制spwm调制 3.LCL滤波 仿真结果&#xff1a; 1.逆变输出与三项380V电网同频同相 2.直流母线电压800V稳定 3.d轴…...