无线增益多路负反馈带通滤波器的研究

原创最新推荐文章于 2026-10-28 16:48:51 发布 1w 阅读 AI写同款

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zorro721

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二阶高通有源滤波器设计与仿真测试本文介绍了基于压控电源法和无限增益多各路反馈型二阶有源高通滤波器的设计方法、参数计算过程，并通过Multisim仿真进行了仿真，其截止频率与设计要求基本一致。阅读详情

AI摘要

本文详细介绍了滤波器的设计方法，包括中心频率、放大倍数、品质因数等关键参数的计算，以及如何通过Python编程求解电容和电阻的合适值，特别关注了在不同条件下电阻参数的选择策略。

在这里插入图片描述

滤波器的参数是：中心频率f0，中心频率所对应的放大倍数为H(jf0)，品质因数Q，带宽为B
在这里插入图片描述
设计方法，有式（6）可推出R1,R2,R3

现在上式（6.5）中，只要C1，C2未知，可通过编写程序来解决，python程序如下：

import numpy as np
import scipy
import os

os.system('clear')

pi = 3.14159265358

f0 = 30/60
H = 10
B = 0.31

#f0 = 200/60
#H = 17
#B = 2

Q = f0/B
Re_neg3 = [1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.7, 3.0, 3.3, 3.6, 3.9, 4.3, 4.7, 5.1, 5.6, 6.2, 6.8, 7.2, 8.2, 9.1,
           10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 43, 47, 51, 56, 62, 68, 72, 82, 91,
           100, 110, 120, 130, 150, 160, 180, 200, 220, 240, 270, 300]
#, 330, 360, 390, 430, 470, 510, 560, 620, 680, 720, 820, 910
a = lambda x:x*1000
R = [a(x) for x in Re_neg3]

E24 = [1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.7, 3.0, 3.3, 3.6, 3.9, 4.3, 4.7, 5.1, 5.6, 6.2, 6.8, 7.5, 8.2, 9.1,
       10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 43, 47, 51, 56, 62, 68, 75, 82, 91,
       100, 110, 120, 130, 150, 160, 180, 200, 220, 240, 270, 300, 330, 360, 390, 430, 470, 510, 560, 620, 680, 750, 820, 910]

E12 = [1.0, 1.2, 1.5, 1.8, 2.2, 2.7, 3.3, 3.9, 4.7, 5.6, 6.8, 8.2,
       10, 12, 15, 18, 22, 27, 33, 39, 47, 56, 68, 82,
       100, 120, 150, 180, 220, 270, 330, 390, 470, 560, 680, 820]

E6 = [0.01, 0.015, 0.022, 0.033, 0.047, 0.068,
      0.1, 0.15, 0.22, 0.33, 0.47, 0.68,
      1.0, 1.5, 2.2, 3.3, 4.7, 6.8,
      10, 15, 22, 33, 47, 68,
      100, 150, 220, 330, 470, 680]

a = lambda x,y: abs(x-y)/y
cr12 = []
offset = 0.05
for i in E6:
    for j in E6:
        C1 = i*1e-6
        C2 = j*1e-6
        R3 = Q*(C1+C2)/(2*pi*f0*C1*C2)
        R1 = R3/((1+C1/C2)*H)
        try:
            R2 = R1/(((2*pi*f0)**2)*C1*C2*R1*R3-1)
        except Exception as e:
            R2 = -1
        else:
            if  min([a(R1,y) for y in R]) < offset and  min([a(R2,y) for y in R]) < offset and  min([a(R3,y) for y in R]) < offset:
                cr12.append([C1*1e6,C2*1e6,R1*1e-3,R2*1e-3,R3*1e-3])

程序解出来的，频率响应为
在这里插入图片描述