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  • 【摘要】本文论述了应用Ansoft公司的...在实际应用电路中,微带滤波器容易与其它无源微波电路和有源微波电路器件集成,实现微波部件和系统的集成化。所以,这种滤波器在工程设计中被广泛应用。由于微带滤波器采用
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  • 许多电子测量仪器(例如频谱分析仪、网络分析仪、接收机等)在它们的中频滤波电路中或其他地方都需要用到中心频率固定而带宽连续可变的带通滤波器,因此这类滤波器在测量仪器中的应用是非常广泛的。下面将对同步调谐...
  • 有源带通滤波器设计

    2013-05-26 20:13:48
    实际工程上常用它来进行信号处理、数据传送和抑制干扰等,目前在通讯、声纳、测控、仪器仪表等领域中有着广泛的应用。 以往这种滤波电路主要采用无源元件R、L和C组成,60年代以来,集成运放获得迅速发展,由它和R、...
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  • 引 言许多电子测量仪器(例如频谱分析仪、网络分析仪、接收机等)在它们的中频滤波电路中或其他地方都需要用到中心频率固定而带宽连续可变的带通滤波器,因此这类滤波器在测量仪器中的应用是非常广泛的。下面将对同步...

    引 言

    许多电子测量仪器(例如频谱分析仪、网络分析仪、接收机等)在它们的中频滤波电路中或其他地方都需要用到中心频率固定而带宽连续可变的带通滤波器,因此这类滤波器在测量仪器中的应用是非常广泛的。下面将对同步调谐滤波器实现可变滤波器的设计原理和实际电路设计做详细介绍。

    1 设计原理

    设计一个范围很宽且连续可变的带通滤波器,从实际调试的角度来看,希望所设计的滤波器具有良好的滤波响应和陡峭的通带一阻带过渡,而单个带通滤波器是无法实现这个目标的,通过级联多个基本单元就可以得到高性能的滤波器,同步调谐滤波器正是利用这一点实现的。同步调谐滤波器就是由多个具有相同中心频率和品质因子Q的滤波器通过缓冲级相连而构成的滤波器。同步调谐滤波器具有很多优点,因为它对每滤波器的带宽或中心频率等指标的较小误差敏感度不高,构成它的滤波器的Q值要比总的滤波器的Q值小,所以它在实际应用中比较容易调节。

    传统的减小带通滤波器Q值的方法是在一个带通滤波器上加一个串联电阻。以同步调谐滤波器其中的为例(见图1),未加串联电阻RS之前,该滤波器的带宽BWP可表示为:

    式中:RP为滤波电路的等效并联阻抗和缓冲放大电路输入阻抗的和。

    加入Rs后,该滤波器的带宽将发生变化,此时的带宽用BWS表示:

    此时等效的并联阻抗相当于RS和RP的并联值,小于未加RS前的RP,从而导致带宽变大,Q变小,所以RS的作用相当于减小了电路的Q值。如果连续调节RS的大小,就可以实现带宽的连续变化。

    通过串联N级这样的滤波电路,就可以形成一个能实现所需带宽的同步调谐滤波器,N级同步调谐滤波器的带宽BWtotal和其中带宽BWsection之间的关系可用式(3)表示为:

    式中:N为组成同步调谐滤波器的级数。

    在电子测量仪器中,常用的N为4或5,所以每的带宽大约是总带宽的2.3或2.6倍。

    2 实际电路的改进思想

    实际电路中为了实现同步调谐滤波器的带宽连续可变,RS阻值的变化往往是通过PIN二极管来实现的,这是利用了PIN二极管的一个重要特征。在外加电压为正向时,在某个特定的状态下它在射频频率下几乎可以表现为一个纯阻的状态,而且这个电阻值可以在一定范围内随着控制PIN二极管的电流的大小而变化。设fc=1/2πτ,τ为载流子时间,当PIN二级管工作频率大于10fc时,PIN二极管的电阻 与流过它的电流的关系就可以用式(4)来表示:

    式中:RI为对应的射频阻抗;Idc为流过PIN二极管的电流;对于同一个PIN二极管,K和x是常数。

    通常为了减小电压引起的失真,会用多个PIN二极管串联来代替Rs,同时为了减少输入级放大器QIN输出电阻和输出级放大器QOUT输入电阻对谐振阻抗的影响,在选择这2个放大器时应加以注意,一般说来应选择输出电阻较低的放大器作为QIN,选用输入阻抗较大的放大器做为QOUT。由于场效应管栅源间的电阻很大,即使是结型场效应管,其栅源电阻也可以达到107Ω以上,所以往往会选用它做为QOUT,但是选用场效应管时应注意其结电容的大小,为了减小失真,应选用结电容的值远小于RLC谐振电路中的电容值的管子。

    这样通过调节PIN二极管的电流就可以在很宽的范围内改变滤波器的带宽,实际电路上是通过D/A转换器来控制PIN二极管的电流大小。图2则是根据上述理论设计的一频谱分析仪中频滤波电路的滤波器的原理图。图2中控制4个串联的PIN二极管的控制线名称为带宽控制线,它就是来自一个D/A牟专换电路的输出电压,通过程控这个电压的变化,改变流过这些PIN二极管的电流,从而改变滤波器的带宽。变容二极管也是通过一路D/A转换电路的输出电压来改变电容的大小,通过调节这个电容和可调电感就可以调整滤波器的中心频率,4级这样相同的电路级联,就实现了一个中心频率为10.7 MHz,带宽从300 Hz变化到2 MHz的带通滤波器,在频谱分析仪的显示屏上可以通过改变分辨率带宽(RBW)清楚地观察到其中频滤波器的变化。

    但是,采用这种方法改变滤波器的带宽存在以下问题:PIN二极管等效的串联电阻RS和等效的并联电阻RP之间会有一个电压的分压,当改变串联电阻的值时,不仅滤波器的带宽发生了改变,同时滤波器的插损也发生改变,从而导致信号的幅度随着滤波器带宽的变化而发生变化,所以需要采取相应的方法对这种幅度的变化进行补偿。

    下面介绍一种比较经典的幅度补偿方法,如图3所示。这种方法在许多测量仪器的滤波器电路中都有应用,这种方法的思想是通过加补偿电阻Rd将一个合适大小的电压补偿到输出节点O处,从而抵消由于串联Rs而导致的电压变化。其中,系数A是一个关键量,为了保持O点处的电压VO总等于VINPUT,通过基尔霍夫电流定理由式(5)得到A:

    可见,系数A只与Rd和Rp有关,Rp足由环路的Q值和输出缓冲放大器的输入电阻决定的,它不会随着带宽的变化而变化,所以,只通过调节Rd就可以补偿每滤波器由于引入串联电阻Rs而引起的幅度的变化。至于温度引起的Rp的变化,可以通过将Rd采用热敏电阻的方法加以补偿。

    在实际测量仪器的中频滤波器设计中,为了减少引入大量噪声和失真,往往采用将输入电压VINPUT通过合适比例的变压器产生AVINPUT的方法来实现。图4为利用变压比为1:4的变压器实现正反馈进行幅度补偿的示意图:将VINPUT接入变压器的初级线圈,将变压器的次级线圈的励磁电感作为RLC电路中的L。

    要使VO等于VINPUT,则变压器初级线圈的电压V1应等于VO/4,其中比例系数A为1/4。由变压器传输关系可知:RP等效到初级线圈的电阻R1=(1/16)RP。

    因为:VO=VINPUT,R1=(1/16)RP

    则:Rd=(3/16)RP。

    所以当取Rd=(3/16)RP时,电压VO将等于输入电压VINPUT,这样就很好地消除了由于串联RS而引起的信号幅度的变化。将图4中相同的儿级滤波器串联就可以在信号幅度不发生变化的情况下实现带宽的连续变化,这种电路通常工作在几十MHz的频率上。随着工作频率的提高,信号的波长就相应减小,当波长小到与电路元件的几何尺寸可以相比拟时,电压和电流不再保持空间不变性,此时的基尔霍夫电压和电流定律都将不适应,所以上述推导将不再适用。以频谱分析仪为例,它通常工作在10.7 MHz或21.4 MHz中心频率上,在带宽≤10 MHz时,采用上述方法实现中频滤波器是非常有效的。

    3 结束语

    同步调谐可变滤波器的设计思想在多种国内外测量仪器的模拟中频方面都得到了广泛的应用。它不但能实现连续可调的带宽,而且插损较小,很好地解决了滤波器带宽变化时通过它的信号幅度不变化的问题,更方便于仪器中对中频信号的校准。

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    在小平:如何快速设计应用一个FIR滤波器 中,我们讨论了如何设计一个FIR滤波器,接下来我们介绍IIR滤波器。和设计FIR滤波器一样,我们可以粗略的设计IIR滤波器(幅频响应不精确,设计简单),也可以设计具有精确的幅频响应的滤波器(设计过程相对复杂),这两种设计方式在实际工程中都有很多应用。

    本文作为学习笔记,主要从以下几个方面介绍IIR滤波器,部分援引了其他文章,文中也有说明,若有侵权立即删除。

    1. What is the IIR filter?
    2. Why is the IIR filter?
    3. How to design and apply the IIR filter with an accurate amplitude-frequency response?
    4. How to design and apply the IIR filter with an inaccurate amplitude-frequency response quickly?
    5. References.

    1,What is the IIR filter?

    我们通过一些对比来理解什么是IIR filter。

    线性时不变系统(LTI)冲激响应按照其是有限长还是无限长可分为FIR(Finite Impulse Response)有限长冲激响应系统以及无限长冲激响应IIR(Infinite Impulse Response)系统。对于某个有限时间T,当时间t> T时,在有限冲激响应(FIR)系统中,冲激响应恰好变为零。而无限冲激响应(IIRInfiniteImpulseResponse)系统中的冲激响应不会在特定点上完全变为零,而是无限期地持续。

    FIR结构时域表达形式:

    IIR结构时域表达形式:

    IIR和FIR最大的区别就是输出不仅仅取决于输入,还取决于输出。一般阶数越大时,Filter幅频响应越理想,但同时需要更多的计算量。也可以看出,一般来说IIR的计算复杂度高于FIR。

    那么究竟什么是IIR滤波器呢?

    (reference 5.4)
    从数字信号处理的书籍中我们能看到这样的Z变换信号流图:

    4a746abd1b72445258428005e99c1a21.png
    Z的-1次方表示延迟一拍,在数字系统中表示对于输入信号而言,即为上一次采样值,对于输出而言,即为上一次的输出值。

    IIR的Z变换的传递函数:

    举个例子, Direct-Form II, Second-Order Sections (直接II型 SOS 二阶块)结构的IIR如下图所示:

    c0276c12c0a4164bdc66f240e66702e3.png
    图片来自references 5.4
    (references 5.4)
    所谓直接II型,SOS(second order section)理解很简单,本质是将IIR Z传递函数分解为上述二阶块的级联形式。

    2,Why is the IIR filter?

    IIR和FIR的区别,主要体现在结构上、相位特性以及稳定性、运算速度、运算误差、设计难度,这篇文章介绍很好。

    Mr.括号:IIR无限冲激响应和FIR有限冲激响应数字滤波器有什么区别?zhuanlan.zhihu.com
    fe125cd4aef1f540fec3f3f4b176f718.png

    3,How to design and apply the IIR filter with an accurate amplitude-frequency response?

    3.1 滤波器类型(reference 5.4)

    滤波器类型:这里有Butterworth(巴特沃斯)、Chebyshev Type I,Chebyshev Type II、(切比雪夫)、Elipic 等可选。巴特沃斯 Butterworth,也被称作最大平坦滤波器。巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有纹波。切比雪夫 Chebyshev,是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。切比雪夫滤波器在过渡带比巴特沃斯滤波器的衰减快,但频率响应的幅频特性不如后者平坦。椭圆 Elliptic,椭圆滤波器是在通带和阻带等波纹的一种滤波器。
    就其特点,这里对其中几种略作介绍:
    巴特沃斯具有最平坦的通带。
    椭圆滤波器衰减最快,但是通带、阻带都有波纹。
    切比雪夫滤波器衰减比巴特沃斯快,但比椭圆滤波器慢,波纹区域可选择。

    3.2 MATLAB

    matlab可以很方便的设计各种滤波器。具体就是命令行输入‘filterDesigner’弹出设计框。如下图,图上方的几个小方框对应着幅频响应、相频响应等。

    举个例子,设计一个IIR滤波器,采样率为32000Hz, 有用信号频率在10000Hz内,设计IIR滤波器对信号进行数字滤波。

    这里指定阶数为8阶,类型指定为巴特沃斯型IIR滤波器,输入阶数8阶,采样率32000Hz, FC=10k, 然后点击Design Filter如下图3.2.1所示:

    cf1a32ef40d66d01c784f8765d8bb334.png
    图3.2.1

    当设置阶数为1024,得到下图3.2.2,对比图3.2.1可以看出,阶数越大,过渡带越陡峭,滤波器越理想,但随之计算量也会增大。

    1078d95b67581480f095ac4c9abaa110.png
    图3.2.2

    当滤波器类型改成Elliptic,阶数为8,如下图3.2.3,对比图3.2.1,可以看出过渡带和阻带变得不再平稳,但过渡带变得陡峭。

    750a9bf6a6a84a47b18de93ae657e00e.png
    图3.2.3

    导出系数,如下图3.2.4:

    dad53f8ed5d41317134bfe9ae8f7b8d6.png
    图3.2.4

    系数文件内容如下:

    % Generated by MATLAB(R) 9.6 and Signal Processing Toolbox 8.2.
    % Generated on: 09-Oct-2020 20:08:09
    
    % Coefficient Format: Decimal
    
    % Discrete-Time IIR Filter (real)                                                                                                        
    % -------------------------------                                                                                                        
    % Filter Structure    : Direct-Form II, Second-Order Sections                                                                            
    % Number of Sections  : 4                                                                                                                
    % Stable              : Yes                                                                                                              
    % Linear Phase        : No                                                                                                               
    
                                                                                                                                            
    SOS Matrix:                                                                                                                              
    1  1.288382432777039454663281503599137067795  1  1   0.543627060185329802344256222568219527602  0.855545850619587100460705642035463824868
    1  1.588249213354103295259278638695832341909  1  1   0.027721010914724637103079274424999312032  0.643625049506787783037964345567161217332
    1  1.936414821220713511351618763001170009375  1  1  -0.797294532094622976359232779941521584988  0.317608234050803406312013521528569981456
    1  1.151797885930560427780733334657270461321  1  1   0.74833960457970494228874258624273352325   0.961590238960635335097038023377535864711
                                                                                                                                             
    Scale Values:                                                                                                                            
    0.987663042391122458774077585985651239753                                                                                                
    1.553102313875108109186840010806918144226                                                                                                
    3.947636568950149804635429973131977021694                                                                                                
    0.005684353425589198059719731048744506552                                                                                                                                                                                                                    

    matlab 仿真code如下,此外,

    (来自reference 5.3)
    设计IIR最常用的函数就是butter函数,具体语法为:
    [a b]= butter(N,Wn,'low');
    a和b就是就是IIR滤波器分子和分母对应的系数:
    为截止频率,low代表低通滤波器。

    我们来验证一下我们前面设计的IIR滤波器对不对。根据定义
    ,MATLAB中输入[a b]= butter(1,0.4,'low'),其计算结果为:

    a =[0.4208 0.4208],b =[1.0000 -0.1584]
    可见,是一致的(因为手算位数少,会有一定的计算误差)。
    可能有的童鞋就纳闷了,在设计FIR时,用的函数是fir1、fir2等,一看就是FIR滤波器,为啥到IIR函数的名字就叫butter了,难道第一个设计IIR的人喜欢吃黄油?——哈哈,当然不是,其实butter是butterworth(巴特沃斯)的简写,那butterworth又是什么呢?——看拼写像是一个人名,没错,这就是一个人名。
    function Hd = iir
    %IIR Returns a discrete-time filter object.
    
    % MATLAB Code
    % Generated by MATLAB(R) 9.6 and Signal Processing Toolbox 8.2.
    % Generated on: 09-Oct-2020 20:10:35
    
    % Elliptic Lowpass filter designed using FDESIGN.LOWPASS.
    
    % All frequency values are in Hz.
    Fs = 32000;  % Sampling Frequency
    
    N     = 8;      % Order
    Fpass = 10000;  % Passband Frequency
    Apass = 1;      % Passband Ripple (dB)
    Astop = 80;     % Stopband Attenuation (dB)
    
    % Construct an FDESIGN object and call its ELLIP method.
    h  = fdesign.lowpass('N,Fp,Ap,Ast', N, Fpass, Apass, Astop, Fs);
    Hd = design(h, 'ellip');
    
    % [EOF] 
    
    % % Butter filter.
    % function Hd = untitled
    % %UNTITLED Returns a discrete-time filter object.
    % 
    % % MATLAB Code
    % % Generated by MATLAB(R) 9.6 and Signal Processing Toolbox 8.2.
    % % Generated on: 09-Oct-2020 20:23:51
    % 
    % % Butterworth Lowpass filter designed using FDESIGN.LOWPASS.
    % 
    % % All frequency values are in Hz.
    % Fs = 48000;  % Sampling Frequency
    % 
    % N  = 8;      % Order
    % Fc = 10000;  % Cutoff Frequency
    % 
    % % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method.
    % h  = fdesign.lowpass('N,F3dB', N, Fc, Fs);
    % Hd = design(h, 'butter');
    % 
    % % [EOF]

    3.3 工程部署应用

    参考references5.4 部署测试滤波器 部分,基于ARM的CMSIS库,C语言实现,这部分对实际的工程应用很重要啊,看完各种介绍滤波器的文章后,往往还是不知如何在实际工程中部署应用,这个部分给了重要的参考。

    4,How to design and apply the IIR filter with an inaccurate amplitude-frequency response quickly?

    有些时候需要设计简易的IIR滤波器(并不需要严格幅频响应),我们应该如何做呢?

    稍后我会写篇文章单独介绍。

    5,References.

    5.1 小平:如何快速设计应用一个FIR滤波器

    5.2 Mr.括号:IIR无限冲激响应和FIR有限冲激响应数字滤波器有什么区别?

    5.3 如何快速设计一个IIR滤波器

    5.4 手把手教系列之IIR数字滤波器设计实现

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  • 基片集成波导(SIW)是近年发展起来的一种新型微波传输结构。应用基片集成波导技术,通过实现耦合腔间的正负耦合,设计了应用于毫米波的交叉耦合滤波器。...仿真结果表明该滤波器具有极高的实际应用价值。
  • 利用三维仿真软件HFSS首先设计了K波段7阶电感E面带通波导滤波器...然后将两者有效结合为一体,其工作带宽为17.5~20.5GHz,带内损耗为0.3dB,端口反射小于-15dB,带外抑制小于-30dB,可以满足实际系统应用的需求。
  •  它所表现出的特殊电磁特性,如负介电常数、负磁导率、负折射率、相位与能量传播方向相反、完美透镜成像、逆多普勒频移等在实际应用中具有重要的价值。  自从T . Itoh,C. Caloz 等人提出了混合左右手( Composite...
  • 由于实际项目对滤波器的体积有特殊要求,因而采用 g/4的DC-SIR结构。该结构的滤波器具有Q值高、插损小、体积小、带外抑制好以及方便控制杂散谐振频率等优点,可应用于许多场合。  普通SIR(Stepped Impedance ...
  • 滤波器是一种具有频率选择功能的电路,它能使有用的频率信号通过。而同时抑制(或衰减)不需要传送...实际工程上常用它来进行信号处理、数据传送和抑制干扰等,目前在通讯、声纳、测控、仪器仪表等领域中有着广泛的应用
  • 实际测量中,一般被测信号频率变化范围较大,采用常用的带通滤波器处理信号难以胜任。为了有效地检测信号,应采用 一种能跟踪信号频率的窄带通滤波技术,为此本文首先阐述了开关电容滤波器的基本原理,提出了使用开关...
  •  利用电容加载传输线缩短理论,重新...仿真设计并实际加工出一个中心频率为2.4GHz的带通滤波器。在保持普通腔体滤波器高功率容量、小差损、高带外抑制等优点的基础上有效减小滤波器体积,从而有利于其小型化应用
  • 从开关电容电路的原理入手,分析了开关电容电路和电容编程阵列,终设计一个可编程开关电容6 阶带通滤波器。选择合适的运算放大器参数。可编程滤波器系统共需3 路时钟控制,滤波器编程参数控制模块用于实现芯片内部...
  •  “巴特沃斯响应”带通滤波器具有平坦的响应特性,而“切比雪夫响应”带通滤波器却具有更陡的衰减特性。所以具体选用何种特性,需要根据电路或系统的具体要求而定。但是,“切比雪夫响应”滤波器对于元件的变化最不...
  • 从开关电容电路的原理入手,分析了开关电容电路和电容编程阵列,最终设计一个可编程开关电容6 阶带通滤波器。选择合适的运算放大器参数。可编程滤波器系统共需3 路时钟控制,滤波器编程参数控制模块用于实现芯片内部...
  • matlab滤波器实际工程中的应用实际工程中,用采集卡采集到的数据,经过预处理,使得数据能够在matlab中进行处理。 以下介绍在获得预处理的信号数据后,如何进行滤波处理,并得到相应的波形图。 系统框图 博主...

    matlab滤波器在实际工程中的应用

    在实际工程中,用采集卡采集到的数据,经过预处理,使得数据能够在matlab中进行处理。
    以下介绍在获得预处理的信号数据后,如何进行滤波处理,并得到相应的波形图。


    系统框图

    博主工程中整个处理分为:信号输入、FFT处理(波形显示)、滤波器设定、(分频、高低通、带通阻)滤波器、功率谱(波形显示)、补充半谱图、IFFT处理(波形显示)。

    在这里插入图片描述

    滤波器设定

    在matlab的APP中找到
    == Filiter Designer==打开它
    在这里插入图片描述
    得到如下的滤波器设计界面在这里插入图片描述
    在界面中这几点需要注意:
    在这里插入图片描述
    1、响应类型为:带通-Bandpass
    2、设计方式:选为FIR(关于FIR滤波器的资料网上都有,这里就不作叙述)
    3、采样频率Fs:需要设计得稍微大一点,为得是能将被选择频率范围的信号,全都显示出来
    4、根据Filiter Specifications 的显示,我们能看到一下四个项目的具体含义,设计带通滤波器的时候
    尽量将Fstop1和Fstop2之间的空隙设计的小一点,这样能避免引入过多的滤波器旁瓣

    然后点击Design Filiter

    在这里插入图片描述
    设计成功这里会显示Design Filiter…Done ,且Filiter Specifications中显示了滤波器的形状。

    注意
    这没有结束,需要点击File,中的Export
    在这里插入图片描述
    会出现下面的图
    在这里插入图片描述
    1、需选择为MAT-File
    2、名称设定为你需要设定的滤波器名称
    然后点击Export会出现保存路径,将滤波器保存到你原始数据和滤波程序代码所在的同一文件夹下。
    在这里插入图片描述
    这样这个滤波器就设计好了
    在程序中如何调取这个设计好的滤波器呢

    滤波器调取

    调取的程序如下:

    BPF_Coe  = load('filter_name.mat');
    BPF_Data = filter(BPF_Coe.filter_name,1,FFT后的信号变量);
    BPF_Data = abs(BPF_Data);
    

    这样BPF_Data输出的量就是滤波器滤波以后的信号值。
    接下来就可以做一下别的操作了。

    这样一个FIR滤波器就应用成功了,还有什么关于滤波器的问题,欢迎评论或者私信留言讨论。

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  • 文中深入分析了该滤波器系统设计的功能特点、实现原理以及技术关键,阐述了使用MATLAB进行带通滤波器设计及仿真的具体方法。最后把整个设计方案用VHDL语言进行了描述并在Modelsim上仿真。Modelsim与Matlab的仿真结果...
  • 实际应用中, 综合考虑电路滤波特性和信号增益,一般选用有源滤波器, 因此, 研究其设计有很大的实际意义[2] 。本设计有源带通滤波器,其信号通频范围在100Hz至10kHz之间,带内波动不大于3dB,阻带抑制比为40dB/dec。
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  • 带通滤波器(BPF)通过适当的匹配电路组成。给出了这两个带通滤波器的详细设计步骤,介绍了抽头线位置等的确定方 法,提高了抽头线发夹型滤波器设计初始值的精确度。设计仿真结果与实际测量结果吻合良好。
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    对于大多数的电路和系统来说,使用电感器、电容器和电阻器的模拟滤波器至关重要。无论是被动还是主动设计,透过具有高难度数学的理论结构、实际的「应用说明」(application note)设计与物料清单(BOM),以及甚至是具有实体建构细节的实作电路等途径,有时候似乎将其研究至「超越无限」的境地。

    这并不难理解,因为无论是哪一个应用领域,滤波器都在讯号路径中扮演多种重要角色。无论是低通、高通、带通还是陷波滤波器,即使无法为讯号带来什么价值,他们都还是必要的,因为滤波器有助于提高讯号噪声比(SNR)、减少来自邻近通道的干扰,以及衰减50/60Hz的拾音等。

    尽管如此,经典的滤波器理论是一个可以引发学生和工程师好奇心的主题,因为它们包括各种令人惊艳以及极其枯燥的不同版本,同时还有许多不同的拓扑结构,例如pi-filter (如图1)、Chebyshev、Sallen-Key、Butterworth、Cauer (椭圆)以及高斯(Gaussian)等等。而其属性也各不相同,包括一阶、二阶、滚降(roll-off)、通带纹波、阻带纹波、相位性能、平衡(差分)等等,可说是「族繁不及备载」。

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    图2:Rose-Hulman Sallen-Key Filter

    (当然,这些都只是经典的全模拟滤波器。除此之外,还有准模拟开关电容滤波器,可在多个电容器之间使用电荷均衡和频率切换以实现滤波器功能。这些都为滤波器带来更多的价值,因为它们与IC制程兼容,在许多情况下都不必再使用分离式组件滤波器。)

    经典模拟滤波器可用于数百MHz至GHz范围。然而,这些集总组件(lumped-element)滤波器越来越难设计以及制造用于更高频率。寄生效应以及组件容差和漂移为其带来真正的挑战,而且这些滤波器通常需要个别修整,以抵消其难以建模的现实。

    因此,如果少了分离式组件滤波器的其他替代方案,考虑到尺寸、性能、一致性和成本等,在我们周遭的许多装置可能都会变得不切实际。这些产品显然非常实用,主要就是因为采用了完全不同的模拟滤波器途径:表面声波(SAW)和体声波(BAW)滤波器(以及薄膜体声波谐振器——FBAR)。SAW和BAW技术已在过去几十年来发展地相当成熟了,可以创造完全不同于独立式组件模拟滤波器的低成本、高性能组件。

    他们利用众所周知的多功能压电效应,将电能转换为沿表面(SAW)或在工程陶瓷晶体材料(BAW)内传播的声波。SAW组件可在大约1 GHz的频率下运作,而BAW组件可在1 GHz以下到multi-GHz的覆盖范围内重迭。这两种组件的共同点之一在于都不需要研究经典的集总组件模拟滤波器设计理论和实践。

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    图3:基本SAW滤波器(SAW、BAW以及图1的未来无线版本)

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    图4:SAW、BAW以及图2的未来无线版本

    然而,现实情况是经典的模拟滤波器在当今大部份设计活动中的重要性越来越小了,但学校仍然在详细地教授这方面的课程。我最近针对十几所大学提供的大学部电子工程(EE)课程进行了一项调查,我发现除了两所大学之外,其他的大学都开设了经典过滤器设计的课程(但不清楚是必修还是选修课程)。只有两所大学开设SAW和BAW课程。

    这是因为学校教师觉得经典设计仍有其必要性吗?还是因为他们教起来很轻松?或者因为有太多辅助数据可用于轻松地支持这门课?我跟你一样毫无头绪。

    我认为经典的模拟滤波器理论现在应该被当作一门概论/调查课程来教授:介绍滤波器的用途是什么、为什么需要、有哪些不同类型与关键特性,以及用于量化其性能的参数——而且以最小的数学含量。那些最终需要了解更多(或者由于某种原因而喜欢这个话题的人),都可以很容易地找到它。让他们更能够专注于现在和未来的滤波器,包括SAW、BAW、谐振结构,以及甚至是用于微波的波导滤波器(没错,仍然广泛使用)。更棒的是了解用于低于10 GHz应用的滤波器,如5G或77 GHz汽车雷达等。

    您对经典的模拟滤波器有何看法?你很喜欢但准备好放手了吗?它们是否会让你感到不安,因而希望看到它们变得不那么受关注?或者它们是类似于Maxwell方程式的关键建构模块,每位电子工程师都必须精通而不只是熟悉而已?又或许你的观点更悲观,觉得滤波器分析就像是一个用来测试学生是否真的适合模拟设计世界的测试?

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    因此,在用带通滤波器限制这些系统的带宽,并且已知采样系统的奈奎斯特速率和目标信号带宽的条件下,我们可以重构这些特殊情况下的输入信号,而不会造成实际信息的损失。这就是所谓的奈奎斯特-香农采样定理。然而,...
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空空如也

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带通滤波器实际应用