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  • 我想将一个带通滤波器和一个低通滤波器级联使用,来增加高频段的抑制能力,结果性能却没有改善。哪位知道的麻烦告诉一下,谢谢了!ps:滤波器的特性阻抗都是50欧姆低通滤波器是用来提高带通滤波器远端抑制还是近端...

    用经典法设计的滤波器是可以级联的,但是我不知道用现代法设计的滤波器是否也可以级联使用?

    我想将一个带通滤波器和一个低通滤波器级联使用,来增加高频段的抑制能力,结果性能却没有改善。

    哪位知道的麻烦告诉一下,谢谢了!

    ps:滤波器的特性阻抗都是50欧姆

    低通滤波器是用来提高带通滤波器远端抑制还是近端抑制?一般来讲带通滤波器跟低通级联主要是增加带通滤波器远端抑制度.有可能是小编的低通滤波器对远端的抑制度不够好.所以性能上就体现不出效果来.

    抵制再不好,也是会有改善的。

    应该是地耦合问题。

    地耦合?怎么讲

    我觉得仅仅从两个器件级联上看,应该是有好处的,不会出现LZ的情况

    不知道LZ是不是把他们在一起,还是像两个器件样连接

    直接联就可以了

    应该是有用的,看看你低通的截止频率及级数是否符合哦

    用来增加远端抑制的。

    两个滤波器分别用网络分析仪测过,在中心频率的二倍频处的衰减都有40个dB,S11和S22都有20个dB,在信号源和矢量信号分析仪测过,性能都还好。

    级联之后用网络分析仪测试,中心频率的二倍频处的衰减有80个dB,S22稍有下降,大概15个dB,然后用信号源和矢量信号分析仪测试,性能就恶化了很多!

    中间用SMA接头连接起来的!

    弱弱的问一下,什么是地耦合呢?谢谢!

    如果频率相隔的远,直接级联没问题,如果频率相隔近,要做匹配处理!

    都是牛人啊,好厉害。

    都是高手啊,多向你们学习!

    展开全文
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  • 信号处理小结(2):滤波器

    千次阅读 2012-10-26 22:18:23
    除了用基本滤波单元组成级联滤波器的方法外,在数字保护中用得较多的就是用零、极点配置法设计数字滤波器。它通过直接在Z平面上合理地设置零点和极点...二、狭窄带通滤波器 除了考虑必要的零点外,在需要滤取得频率处

    除了用基本滤波单元组成级联滤波器的方法外,在数字保护中用得较多的就是用零、极点配置法设计数字滤波器。它通过直接在Z平面上合理地设置零点和极点,以得到合乎要求的频率响应特性和时延特性。

    一、全零点滤波器

    在转移函数中只含有零点而无极点。假定N为偶数,要求除k=m次谐波外,完全滤除直流、N/2次及其它各次谐波。

     



    二、狭窄带通滤波器

    除了考虑必要的零点外,在需要滤取得频率处再设置一个合适的极点。如使r很接近1,就可以获得很窄的通带和比较陡峭的过渡带。

    为距离保护设计一个狭窄带通滤波器。要求完全抑制直流和N/2次谐波分量,并比较采样频率fs、极点的极径r=p对滤波特性的影响。

    滤波器的转移函数为



    p越接近1,幅频特性曲线越窄越陡,因此p的取值与滤波器滤除非基频分量的能力成正比变化。


    设p=0.95。有图可见,随fs增大,滤波器滤除非基频分量能力下降。这是由于位于高频处的零点对应于N/2次谐波,当fs越低,N/2次谐波分量就越靠近基频。但fs越低,对模拟低通滤波器的要求越苛刻,或者说越容易出现混叠现象。

    ## 全零点滤波器
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    n = np.arange(0,6, 0.0002)
    N = 12
    z = np.exp(2*np.pi*n/N*1j)
    
    ##f = (1-z**(-8))**2*(1-z**(-10))/(1-z**(-12))
    Hb = ( 1+z**(-2)-z**(-6)-z**(-8))
    Hb1 = ( 1+z**(-2)-z**(-6)-z**(-8))*( 1+np.sqrt(3)*z**(-1)+z**(-2))
    Hs = ( 1-z**(-3)+z**(-6)-z**(-9))
    Hs1 = ( 1-z**(-3)+z**(-6)-z**(-9))*( 1+z**(-1))
    magHb = np.abs(Hb)
    magHb1 = np.abs(Hb1)
    magHs = np.abs(Hs)
    magHs1 = np.abs(Hs1)
    
    plt.figure(1)
    plt.plot(n, magHb/np.max(magHb), label=u"简化的基波滤波器幅频特性", lw=2)
    plt.plot(n, magHb1/np.max(magHb1), '--', label=u"基波滤波器幅频特性", lw=2)
    plt.xlabel(r"$f/f_1$", fontsize=15)
    plt.xticks(fontsize=18); plt.yticks(fontsize=18)
    plt.title(r"$H_b=(1+z^{-2}-z^{-6}-z^{-8})( 1+\sqrt{3}z^{-1}+z^{-2})$", fontsize=15)
    plt.legend()
    plt.figure(2)
    plt.plot(n, magHs/np.max(magHs), label=u"简化的二次谐波滤波器幅频特性", lw=2)
    plt.plot(n, magHs1/np.max(magHs1), '--', label=u"二次谐波滤波器幅频特性", lw=2)
    plt.xlabel(r"$f/f_1$", fontsize=15)
    plt.xticks(fontsize=18); plt.yticks(fontsize=18)
    plt.title(r"$H_s=(1-z^{-3}+z^{-6}-z^{-9})( 1+z^{-1})$", fontsize=15)
    
    plt.legend()
    plt.show()

    ## 狭窄带通滤波器
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    n = np.arange(0,20, 0.0001)
    w1 = 2*np.pi*50
    fs = np.array([600, 1000, 1500])
    N = fs/50
    z = np.exp(2*np.pi*n/N[1]*1j)
    Ts = [1.0/600, 1.0/1000, 1.0/1500]
    
    plt.figure(1)
    line_style = ['r-.', 'k--', '-']
    line_label = ['p = 0.969', 'p = 0.936', 'p = 0.910']
    p = [0.969, 0.936, 0.910]
    i = 0
    for p in [0.969, 0.936, 0.910]:
        Hz = ( 1-z**(-2) ) / ( 1-2*p*np.cos(w1*Ts[1])*z**(-1)+p**2*z**(-2) )
        magHz = np.abs(Hz)
        if i==0:
            max_mag = np.max(magHz)
        plt.plot(n, magHz/max_mag, line_style[i], lw=2, label=line_label[i])
        i += 1
    plt.xticks(fontsize=18); plt.yticks(fontsize=18)
    plt.xlabel(r"$f/f_1$", fontsize=15)
    plt.title(u"狭窄带通滤波器频谱特性与参数p的关系", fontsize=15)
    plt.legend()
    
    plt.figure(2)
    p = 0.95
    for i in [0, 1, 2]:
        z = np.exp(2*np.pi*n/N[i]*1j)
        Hz = ( 1-z**(-2) ) / ( 1-2*p*np.cos(w1*Ts[i])*z**(-1)+p**2*z**(-2) )
        magHz = np.abs(Hz)
        if i==0:
            max_mag = np.max(magHz)
        plt.plot(n, magHz/max_mag, line_style[i], lw=2, label=('fs = '+str(fs[i])+'Hz'))
    plt.xticks(fontsize=18); plt.yticks(fontsize=18)
    plt.xlabel(r"$f/f_1$", fontsize=15)
    plt.title(u"狭窄带通滤波器频谱特性与采样频率fs的关系", fontsize=15)
    plt.legend()
    plt.show()

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  • 设计计算机程序,根据滤波器的主要技术指标设计 ...高通,带通和带阻滤波器;绘制滤波器的幅频特性和相频特性曲线,验证滤波器的设计结果 是否达到设计指标要求;画出数字滤波器的直接型,级联型,并联型结构信号流图。
  • 后续系列文章还将讨论带通和陷波(带阻)响应、全通响应以及滤波器的脉冲与阶跃响应。  回顾以前的文章可知,有源滤波器的传递函数可以被看作是滤波器传递函数和放大器传递函数的级联响应(图1)。 图1. 以两个级联...
  • 后续系列文章还将讨论带通和陷波(带阻)响应、全通响应以及滤波器的脉冲与阶跃响应。  回顾以前的文章可知,有源滤波器的传递函数可以被看作是滤波器传递函数和放大器传递函数的级联响应(图1)。 图1. 以两个级联...
  • 元件品质因数Q不足会在截止频率附近使得频率响应下凹或变圆滑。一些典型情况的实例如图1所示。图中实线代表理论上的频率...定阻型幅度均衡器可以与滤波器互相级联而无影响。变阻型幅度均衡节比较简单,但当与另外的网
  • 设计计算机程序,根据滤波器的主要技术指标设计IIR数字巴特沃斯和切比雪夫低通,高通,带通和带阻滤波器;绘制滤波器的幅频特性和相频特性曲线,验证滤波器的设计结果是否达到设计指标要求;画出数字滤波器的直接型...

    本文的pdf文件:link

    一、实验目的

           设计计算机程序,根据滤波器的主要技术指标设计IIR数字巴特沃斯和切比雪夫低通,高通,带通和带阻滤波器;绘制滤波器的幅频特性和相频特性曲线,验证滤波器的设计结果是否达到设计指标要求;画出数字滤波器的直接型,级联型,并联型结构信号流图。

    二、实验原理

    2.1 数字滤波器

           指输入输出均为数字信号,通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。因为数字滤波器通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器具有如下优点:精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不要求阻抗匹配以及可实现模拟滤波器无法实现的特殊功能等。
           从滤波特性上来说可分为低通、高通、带通、带阻和全通。其各自的幅频响应如下图所示:
    在这里插入图片描述

    2.2 巴特沃斯低通滤波器

    2.2.1 巴特沃斯滤波器的特点

           N阶巴特沃斯低通滤波器的幅度平方函数为:
    Ha(jΩ)2=1/(1+(Ω/Ωc)2N),Ωc3dB|H_a (jΩ)|^2=1/(1+(Ω/Ω_c )^2N ) ,Ω_c 为3dB截止频率
           其幅频响应与阶数N的关系如下图所示:
    在这里插入图片描述

    2.2.2 巴特沃斯滤波器的设计步骤

           1.根据技术指标ΩpαpΩsαsΩ_p 、α_p 、Ω_s和α_s,用(1)式求出滤波器的阶数N。
    在这里插入图片描述

            2.按照(2)式,求出归一化极点pkp_k,将pkp_k代入(3)式,得到归一化低通原型系统函数Ga(p)G_a (p)。也可以根据阶数N直接查表(教材P_172)得到pkp_kGa(p)G_a (p)
    在这里插入图片描述

           3.将Ga(p)G_a (p)去归一化。将p=s/Ωcp=s/Ω_c代入Ga(p)G_a (p),得到实际的滤波器系统函数
    Ha(s)=G(p)(p=s/Ωc)H_a (s)=G(p)|(p=s/Ω_c )

    2.3 切比雪夫Ι型低通滤波器

    2.3.1 切比雪夫滤波器的特点

           切比雪夫I型滤波器的平方幅度响应为:
    在这里插入图片描述

           切比雪夫II型滤波器的平方幅度响应为:
    在这里插入图片描述
           各自的幅频响应曲线如下图所示:
    在这里插入图片描述

    2.3.2 切比雪夫滤波器的设计步骤

           1)确定技术指标参数ΩpαpΩsαsΩ_p 、α_p 、Ω_s和α_s
           2)求滤波器阶数N和参数ε。归一化边界频率为λp=1λs=ΩsΩpλ_p=1,λ_s=Ω_s⁄Ω_p
    在这里插入图片描述
           其中
    在这里插入图片描述

           3)求归一化系统函数Ga(p)G_a (p)。为求Ga(p)G_a (p),先按照(4)式求出归一化极点pkk=1,2,,N.p_k,k=1,2,…,N.
    在这里插入图片描述

           将极点pkp_k代入式(5),得到:
    在这里插入图片描述
           4)将Ga(p)G_a (p)去归一化,得到实际的Ha(s)H_a (s)
    Ha(s)=Ga(p)(p=sΩp)H_a (s)=G_a (p)|(p=s⁄Ω_p )

    2.4 数字滤波器的直接型、级联型、并联型结构信号流图

    2.4.1直接型

    在这里插入图片描述

    2.4.2级联型

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    2.4.3并联型

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三、实验总结

           根据所要设计滤波器的响应指标就可以求得响应的滤波器参数,然后在进行频域转换得到数字滤波器。以下便是设计IIR滤波器的流程:
    在这里插入图片描述

    四、matlab代码

    % 实验五:IIR数字滤波器设计及结构
    % 设计计算机程序,根据滤波器的主要技术指标设计IIR数字巴特沃斯和切比雪夫低通,高通,带通和带阻滤波器;
    % 绘制滤波器的幅频特性和相频特性曲线,验证滤波器的设计结果是否达到设计指标要求;
    % 画出数字滤波器的直接型,级联型,并联型结构信号流图。
    fs = 30;
    Wp = 3;
    Ws = 7;
    Rp = 1;
    Rs = 40;
    [N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s');
    [B,A]=butter(N,Wc,'low','s');
    [Bz,Az] = impinvar(B,A,fs); 
    W=0:0.001:50;
    [H,W]=freqs(B,A,W);
    phi=angle(H); 
    H=20*log10(abs(H)); 
    figure(1);
    plot(W,H);
    title('滤波器的幅频响应');
    xlabel('w');
    ylabel('|Hw|'); 
    grid on;
    figure(2)
    plot(W,phi);
    title('滤波器的相频响应');
    xlabel('w');
    ylabel('angle(Hw)');
    grid on;
    %巴特沃斯低通滤波器
    fHp=1000;fHs=5000;
    wp=2*pi*fHp;
    ws=2*pi*fHs;
    Rp=1;
    Rs=10;
    f=1:10:6000;
    w=2*pi.*f;
    [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');
    [b,a]=butter(N,wc,'low','s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(f,20*log10(abs(H)));
    title('巴特沃斯低通滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(f/1000,angle(H));
    title('巴特沃斯低通滤波器相频特性');
    %巴特沃斯高通滤波器
    fHp=5000;fHs=1000;
    wp=2*pi*fHp;
    ws=2*pi*fHs;
    Rp=1;
    Rs=10;
    f=1:10:6000;
    w=2*pi.*f;
    [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');
    [b,a]=butter(N,wc,'high','s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(f/1000,20*log10(abs(H)));
    title('巴特沃斯高通滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(f/1000,angle(H)*180/pi);
    title('巴特沃斯高通滤波器相频特性');
     
    %巴特沃斯带通滤波器
    wp=[6,8];
    ws=[4,11];
    Rp=1;
    Rs=40;
    w=1:0.01:14;
    [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');
    [b,a]=butter(N,wc,'s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(w,20*log10(abs(H)));
    title('巴特沃斯带通滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(w,angle(H)/pi);
    title('巴特沃斯带通滤波器相频特性');
     
    %巴特沃斯带阻滤波器
    fsl=980;
    fsu=1020;
    fpl=905;
    fpu=1105;
    wpl=2*pi*fpl;
    wsl=2*pi*fsl;
    wpu=2*pi*fpu;
    wsu=2*pi*fsu;
    wp=[wpl,wpu];
    ws=[wsl,wsu];
    Rp=3;
    Rs=25;
    f=1:1:1600;
    w=2*pi.*f;
    [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');
    [b,a]=butter(N,wc,'stop','s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(f/1000,20*log10(abs(H)));
    title('巴特沃斯带阻滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(f/1000,angle(H)*180/pi);
    title('巴特沃斯带阻滤波器相频特性');
     
     
    %切比雪夫Ⅰ型低通滤波器
    Rp=1;
    Rs=40;
    wp=0.5;
    ws=0.7;
    w=0.4:1/2000:1;
    [N,Wpo]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs);
    [b,a]=cheby1(N,Rp,Wpo,'low','s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(w,20*log10(abs(H)));
    title('切比雪夫低通滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(w,angle(H)*180/pi);
    title('切比雪夫低通滤波器相频特性');
     
    %切比雪夫Ⅰ型高通滤波器
    Rp=1;
    Rs=40;
    wp=0.7;
    ws=0.5;
    w=0.4:1/2000:1;
    [N,Wpo]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs);
    [b,a]=cheby1(N,Rp,Wpo,'high','s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(w,20*log10(abs(H)));
    title('切比雪夫高通滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(w,angle(H)*180/pi);
    title('切比雪夫高通滤波器相频特性');
     
    %切比雪夫Ⅱ型带通滤波器
    wpl=0.5062;
    wpu=0.5563;
    wsl=0.3750;
    wsu=0.6750;
    w=0.3:1/10000:0.8;
    rp=1;
    rs=40;
    wp=[wpl,wpu];
    ws=[wsl,wsu];
    [N,wso]=cheb2ord(wp,ws,rp,rs,'s');
    [b,a]=cheby2(N,rs,wso,'s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(w,20*log10(abs(H)));
    title('切比雪夫带通滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(w,angle(H)*180/pi);
    title('切比雪夫带通滤波器相频特性');
     
    %切比雪夫Ⅱ型带阻滤波器
    wsl=980;
    wsu=1020;
    wpl=905;
    wpu=1105;
    w=1:1:1600;
    rp=3;
    rs=25;
    wp=[wpl,wpu];
    ws=[wsl,wsu];
    [N,wso]=cheb2ord(wp,ws,rp,rs,'s');
    [b,a]=cheby2(N,rs,wso,'stop','s');
    [H,wh]=freqs(b,a,w);
    figure(1);
    subplot(2,1,1);
    plot(w,20*log10(abs(H)));
    title('切比雪夫带阻滤波器幅频特性');
    subplot(2,1,2);
    plot(w,angle(H)*180/pi);
    title('切比雪夫带阻滤波器相频特性');
    
    展开全文
  • 针对罗兰C前端带通滤波的需求,提出了采用级联形式在FPGA上实现罗兰C数字带通滤波器的方法。首先利用Matlab设计出满足要求的滤波器,考虑硬件设计要求将参数进行取整,并对取整前后的滤波效果进行了比对分析。在硬件...
  • 它内含两个独立的二阶有源滤波电路,可分别同时进行低通和带通滤波,也可通过级联实现四阶有源滤波,中心频率/截止频率可达300kHz。 MAX275无需时钟电路,因此与开关电容滤波器相比,其噪声更低,动态...
  • MATLAB7.x数字信号处理

    2013-05-07 12:10:40
    ex4_18 椭圆带通滤波器设计—ELLIP函数的应用 ex4_19 切比雪夫-2带阻滤波器设计—CHEBY2函数的应用 ex4_20 利用Z平面的简单零极点法设计一个高通滤波器 ex5_1 I-型线性相位FIR滤波器 ex5_2 II-型线性相位FIR滤波器 ...
  • ex082900 椭圆带通滤波器设计-ELLIP函数的应用 ex083000 切比雪夫-2带阻滤波器设计-CHEBY2函数的应用 注:用ex开始的例为dspex文件夹中可执行的MATLAB程序,由汉字标注的例则一般不用 MATLAB或程序特别简单,故没列...

空空如也

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带通滤波器级联