5、模拟滤波器设计:归一化与非归一化方法详解

模拟滤波器设计:归一化与非归一化方法详解

1. 椭圆滤波器归一化传递函数示例

在滤波器设计中,椭圆滤波器具有独特的性能。下面通过具体例子展示如何确定椭圆滤波器的阶数、极点和零点位置以及传递函数系数。

1.1 三阶椭圆归一化传递函数

给定规格:$a_{pass} = -1$ dB,$a_{stop} = -34$ dB,$\omega_{pass} = 1$ rad/sec,$\omega_{stop} = 2$ rad/sec。
- 确定基本常数
- $\varepsilon = 0.508847$
- $n = 2.97$(取 3 阶)
- $r_t = 0.50$
- $k_n = 0.0101549$
- $CEI(r_t) = 1.685750$
- $CEI(k_n) = 1.570837$
- $CEI[\sqrt{1 - r_t^2}] = 2.156516$
- $CEI[\sqrt{1 - k_n^2}] = 5.976226$
- $v_0 = 0.510786$
- 确定极点和零点位置
- 一阶极点:$\sigma_R = -0.539953$,$\omega_R = 0.0$
- 第二象限复极点:$f(0) = 1.123834$,$\sigma_0 = -0.217032$,$\omega_0 = +0.981574$
- 零点:$\sigma_{z0} = +0.0$,$\omega_{z0} = +2.270068$

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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