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  • 阶跃阻抗同轴介质滤波器的设计 阶跃阻抗同轴介质滤波器的设计
  • 采用HFSS软件对1/4波长同轴型微波介质滤波器进行模拟仿真,在此基础上详细讨论谐振器间耦合 系数K,频率漂移系数η以及外界品质因数Qe随端口电极宽度a,耦合孔直径D的变换规律.
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  • 笔记-微波滤波器

    千次阅读 2018-05-19 16:12:18
    LC滤波器 介质滤波器 晶体滤波器 墙体滤波器 微带滤波器 LTCC滤波器 MEMS滤波器 4.1.2 滤波器的基本原理 主要参数:截止频率 中心频率 带宽 3db 阻带衰减 矩形系数 带内波纹(通带内信号幅度最...

    笔记为了理解 公式应参考PPT 在此简写

     

     

    4.1 微波滤波器

    4.1.1 应用背景

    滤波器是一种选频装置,他可以将信号中的特定频率通过,极大的衰减其他频率组分。

    LC滤波器 介质滤波器 晶体滤波器 墙体滤波器 微带滤波器 LTCC滤波器 MEMS滤波器

    4.1.2 滤波器的基本原理

    主要参数:截止频率 中心频率 带宽 3db

    阻带衰减 矩形系数 带内波纹(通带内信号幅度最大值和最小值的差) 回波损耗(输入功率和反射功率之比) 插入损耗(IL=10log(Pin/Pout))

    滤波器主要进行频率分隔, 一方面要求通带衰减尽可能小,另一方面要求通带和阻带之间的衰减过程尽可能快。

    滤波器低通原型理论:设计方法:目前最常使用原型电路设计法,

    集总参数原型电路主要有两种,一种是LC串并联低通滤波器原型电路:有两种方法一种是最大平坦度设计法(通带平坦)另一种是切比雪夫设计法(衰减快)

    另一种是椭圆滤波器低通原型电路:衰减快,通带内起伏大,但是结构复杂,不常用。

    低通原型滤波器得设计方法:两种归一化电路,首先模拟一组电容和电感的插入损耗,得到=1+Pn(w)^2,为了模拟滤波器的衰减特性,我们用数学函数去逼近:综合设计法(选取适当的LC排列,使得衰减函数具有合理的形状):巴特沃兹型和切比雪夫型

    巴特沃兹型:又称为最大平坦型 LA(W’)=10log{1+(w’/w1’)^2n}

    W’/W1’是原型滤波器对其截止频率的相对频率。

    可得到:IL=10log(1+(LC/2)^2*W^4)db

    原型滤波器作为其他滤波器的标准,需要确定具体的参数,只要参数统一增减,分压关系保持不变,原来的特性可维持:所以可以归一化滤波器内阻和截止频率。画图可得到想要的滤波器所取得n值。你不是想要得到符合的衰减特性吗,我就把变化的参数所得到的曲线都画出来,你可以从图中直接找到那条曲线然后找到相应的参数。同理对待切比雪夫型。

    频率变换:在上一步我们得到了怎么设计低通滤波器原型电路,但是我们还想要任意频率下的低通,带通,高通,带阻滤波器。

    低通到带通:相当于频率平移了。 从电路结构来看,低通原型电路由两个并联电容和一个串联电感组成,转换到带通中,并联电容用并联谐振电路取代,串联电感用串联谐振电路取代。接下来就是怎么求串联电抗值和并联导纳值了:X=WL-1/WC Y=WC-1/WL

    低通滤波器评论W’对应(W/W0-W0/W)W0是带通滤波器的中心频率。其实就是进行了一个频率变换,然后把原来的LC代入,化成一个用新的WL WC表示的式子,那这两个值就是设计的新的电感和电容的参数。以此类推最终得到变换公式。

    低通到低通变换:这个没啥好变得,只要把参数值调过来就行。

    低通到高通变换:电感变成电容,电容变成电感。 频率变换公式和参数公式。

    低通到带阻变换:就是频率变换一次,串联电感变成并联谐振电路, 并联电容变成串联谐振电路。

    记住图片就行。

    4.1.3 滤波器设计

    已知性能指标:中心频率 带宽 纹波系数 插入损耗 带外抑制

    求解中心频率和带宽

    设计步骤: 分析指标要求,根据波纹系数和带外衰减等指标要求,确定设计阶数,查图得到低通滤波器的结构电路; 通过频率变换转换成所需电路。

     

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  • 2. 两层金属层之间的介质材料,也就是基板的厚度对带宽也有影响,基板越薄,带宽越窄 如何调节滤波器中心频率: 1.改变器件尺寸,器件尺寸减小,中心频率上移 2.改变基板材料的介电常数,介电常数增大,中心频率...

    在HFSS中仿真LTCC滤波器时,会碰到带宽不符合设计要求的时候,这个时候需要调整一些参数,使带宽达到要求:

    1. 材料的介电常数,是非常重要的一个参数,在器件尺寸相同的情况下,材料介电常数越大,中心频率越往低频移动,工作带宽变窄

    2. 两层金属层之间的介质材料,也就是基板的厚度对带宽也有影响,基板越薄,带宽越窄

    如何调节滤波器中心频率:

    1.改变器件尺寸,器件尺寸减小,中心频率上移

    2.改变基板材料的介电常数,介电常数增大,中心频率下移

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  • 左手材料滤波器cst

    2012-11-13 22:48:02
    左手材料滤波器cst 电磁波方向,超介质,供学习
  • opencv几种滤波器介绍

    千次阅读 2017-06-07 14:27:26
    与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。 适用于椒盐噪声  椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声

    前言:

    因为平时能用到各种滤波器,但是对各种滤波器效果并不清楚,现在准备把逐渐能用到的滤波器写下来,方便自己以后查阅。

    1.中值滤波

    中值滤波器是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。

    适用于椒盐噪声

          椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声是指两种噪声,一种是盐噪声(salt noise)盐=白色(255),另一种是胡椒噪声(pepper noise),椒=黑色(0)。前者是高灰度噪声,后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现,呈现在图像上就是黑白杂点。对于彩色图像,则表现为在单个像素BGR三个通道随机出现的255与0,如下图所示。

    中值滤波原理

            在输入图像x(n1, n2)中,以任一像素为中心设置一个确定的邻域AA的边长为2N+1,(N=0,1,2,…)。将邻域内各像素的强度值按大小顺序排列,取位于中间位置的那个值(中值)作为该像素点的输出值,遍历整幅图像就可完成整个滤波过程:A=x(i,j),  y=Med{x1, x2, x3,…,x2N+1}。

    函数
    void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst,int ksize );
    参数
    src — 输入图像
    dst — 输出图像, 必须与 src 相同类型
    ksize — 内核大小 (只需一个值,因为使用正方形窗口),必须为奇数。

    代码

    #include "stdafx.h"
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //盐噪声
    void salt(Mat&image, int n) {
    	int i,j;
    	for (int k=0; k<n/2; k++) {
    
    		// rand() is the random number generator
    		i = rand()%image.cols; // % 整除取余数运算符,rand=1022,cols=1000,rand%cols=22
    		j = rand()%image.rows; 
    
    		if (image.type() == CV_8UC1) { // gray-level image
    
    			image.at<uchar>(j,i)= 255; //at方法需要指定Mat变量返回值类型,如uchar等
    
    		} else if (image.type() == CV_8UC3) { // color image
    
    			image.at<Vec3b>(j,i)[0]= 255; //Vec3b为opencv定义的一个3个值的向量类型
    			image.at<Vec3b>(j,i)[1]= 255; //[]指定通道,B:0,G:1,R:2
    			image.at<Vec3b>(j,i)[2]= 255; 
    		}
    	}
    }
    //椒噪声
    void pepper(Mat &image, int n) {
    	int i,j;
    	for (int k=0; k<n; k++) {
    
    		// rand() is the random number generator
    		i = rand()%image.cols; // % 整除取余数运算符,rand=1022,cols=1000,rand%cols=22
    		j = rand()%image.rows; 
    
    		if (image.type() == CV_8UC1) { // gray-level image
    
    			image.at<uchar>(j,i)= 0; //at方法需要指定Mat变量返回值类型,如uchar等
    
    		} else if (image.type() == CV_8UC3) { // color image
    
    			image.at<Vec3b>(j,i)[0]= 0; //Vec3b为opencv定义的一个3个值的向量类型
    			image.at<Vec3b>(j,i)[1]= 0; //[]指定通道,B:0,G:1,R:2
    			image.at<Vec3b>(j,i)[2]= 0; 
    		}
    	}
    }
    int main()
    {   Mat pepper_salt,medianBl;
        Mat img = imread("D://vvoo//1.jpg");
    	img.copyTo(pepper_salt);
    	medianBl=Mat::zeros(img.rows,img.cols,img.type());
    	salt(pepper_salt,2000);
    	pepper(pepper_salt,2000);
    	medianBlur(pepper_salt,medianBl,3);
    
    
    	imshow("img",img);
    	imshow("pepper_salt",pepper_salt);
    	imshow("medianBl",medianBl);
        waitKey(0);  
        return 0;
    }










    展开全文
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空空如也

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介质滤波器