Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Инверсный фильтр нижних частот Чебышеваимеет АЧХ, которая монотонна в полосе пропускания и содержит пульсации в полосе задерживания. На рис. 1 показана АЧХ инверсного фильтра Чебышева 4-го порядка.
|
Рис. 1. АЧХ инверсного фильтра Чебышева 4-го порядка
Амплитудно-частотная характеристика инверсного фильтра Чебышева нижних частот определяется следующим образом:
(n = 1, 2, 3 …) (1)
где ε – положительное постоянное число, а Сn представляет собой полином Чебышева, на основе которого построена передаточная функция фильтра Чебышева. Постоянная ω1 определяет начальную частоту полосы задерживания.
Частота среза ωс по уровню – 3 дБ находится из соотношения:
(2)
Характеристика монотонна в полосе пропускания 0 < ω < ωc и обладает равновеликими пульсациями в полосе задерживания (при ω > ω1), которые составляют:
(3)
Ширина переходной области равна:
(4)
Если α2= – 20lgA представляет собой минимальное затухание в полосе задерживания (дБ), то:
(5)
Следовательно, для заданного порядка n, минимально допустимого затухания в полосе задерживания α2 и частоты ω1 (начала полосы задерживания, содержащей пульсации) можно из (5) найти значение ε, а из (1) – требуемую амплитудно-частотную характеристику. Тогда частоту среза ωc и ширину переходной области можно определить из (2) и (4).
Минимальный порядок n, требуемый для обеспечения заданных технических требований по α2, ωc и ω1 из (2) и (5), определяется следующим образом:
(6)
Соотношение между шириной переходной области Tω и отношением частот ω1 / ωc находится из (4) и равно:
(7)
Из (6) и (7) можно также получить нормированную ширину переходной области:
(8)
Следовательно, для более узкой переходной области требуется большее значение порядка n, что связано с увеличением числа пульсаций.
Инверсный фильтр Чебышева является неполиномиальным фильтром, его передаточная функция имеет общий вид (16). В общем случае инверсный фильтр Чебышева более сложен в реализации, чем полиномиальные фильтры Баттерворта и Чебышева.
Эллиптический фильтр нижних частот Чебышева (фильтр Кауэра) – имеет амплитудно-частотную характеристику, которая содержит пульсации как в полосе пропускания, так и в полосе задерживания. Данный фильтр является лучшим среди всех классов ФНЧ в том смысле, что для заданного порядка и допустимых отклонений характеристики в полосах пропускания и задерживания обладает самой узкой шириной переходной области. На рис. 2 показана АЧХ эллиптического фильтра Чебышева 4-го порядка.
Рис. 2. АЧХ эллиптического фильтра Чебышева 4-го порядка
Пульсации в полосе пропускания равны по значению и могут характеризоваться максимально допустимым затуханием в полосе пропускания. Эта величина, которая называется неравномерность передачи в полосе пропускания α1 (дБ), равна:
α1= – 20lgA1(9)
Пульсации в полосе задерживания равны по значению (хотя не обязательно равны размаху пульсаций в полосе пропускания) и характеризуются минимальным затуханием в полосе задерживания α2 (дБ):
α2= – 20lgA2 (10)
Ширина переходной области равна:
(11)
Для заданных значений α1 и α2 повышение порядка приводит к увеличению числа пульсаций в полосах пропускания и задерживания и уменьшению Tω .
Эллиптический фильтр Чебышева является неполиномиальным фильтром и в общем случае более сложен в реализации, чем полиномиальные фильтры Баттерворта и Чебышева. В аналитическом виде передаточная функция эллиптического ФНЧ Чебышева, как и передаточная функция инверсного ФНЧ Чебышева, имеет вид (16), но коэффициенты ρ, α, β и γ в данном случае определяются через эллиптические функции Якоби.
Биквадратный фильтр нижних частот 2-го порядка. На рис. 3 представлена схема фильтра нижних частот на основе биквадратной схемы.
Рис. 3. Биквадратная схема фильтра нижних частот 2-го порядка
Передаточная функция схемы рис. 3 имеет вид:
(12)
ФНЧ на основе биквадратной схемы реализует типовую полиномиальную передаточную функцию звена 2-го порядка с неинвертирующим коэффициентом усиления k, причем справедливо:
(13)
Если задаться значениями емкостей С1 и резистора R4, то из данной системы можно найти значения остальных элементов схемы. Значения С1 и R4 выбираются из условий:
(14)
В этом случае получаем:
(15)
Из полученной системы видно, что биквадратная схема относительно легко настраивается. Для выбранных значений С1 и R4 изменение R2 приводит к изменению коэффициента В, изменение R3 – к изменению коэффициента С, а изменение R1– к изменению коэффициента усиления k.
2. Лабораторный стенд для исследования активного фильтра нижних частот
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.