实验十七、测量场效应管的夹断电压或开启电压

文章介绍了如何使用Multisim软件测试N沟道和P沟道场效应管的夹断电压或开启电压。通过电路分析,说明了利用负反馈和集成运放设计的测量电路工作原理,并提供了电路图。对五种不同型号的N沟道和P沟道场效应管进行了仿真,得到了各自的夹断电压或开启电压数据。

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一、题目

测试 N 沟道场效应管夹断电压(或开启电压)的电路如图1所示。
(1)分析电路的测试原理,并在 Multisim 环境下测试五种不同型号场效应管的夹断电压(或开启电压)。所选场效应管应具有典型性。
(2)修改电路,使之能够测试 P 沟道场效应管的夹断电压(或开启电压),并进行仿真。

在这里插入图片描述 图 1    N沟道场效应管夹断电压测量电路 图1\,\,\textrm N 沟道场效应管夹断电压测量电路 1N沟道场效应管夹断电压测量电路

二、原理分析

手册中给出的夹断电压或开启电压,通常是漏极电流 I D I_D ID 为一很小数值(如 5   μA 5\,\textrm{μA} 5μA )下的栅 - 源电压 U G S U_{GS} UGS

(1)因电路引入负反馈,可认为集成运放的两个输入端电位近似为零,净输入电流近似为零,因此源极电流 I S ≈ V 1 R 1 I_S\approx\frac{V_1}{R_1} ISR1V1为使 I S = 5   μA I_S=5\,\textrm{μA} IS=5μA,实际选取 V 1 V_1 V1 0.5   V 0.5\,\textrm V 0.5V R 1 R_1 R1 100   kΩ 100\,\textrm{kΩ} 100,如图2所示。此时输出电压的值近似等于场效应管的夹断电压或开启电压。因为集成运放反向输入端的电位只有几毫伏,所以可以忽略它所引起的测量误差,场效应管的 R g s R_{gs} Rgs 非常大,可认为 R 3 R_3 R3 上无电流通过。
(2)将 V 2 V_2 V2 改为 − 15   V -15\,\textrm V 15V V 1 V_1 V1 改为 − 0.5   V -0.5\,\textrm V 0.5V,二极管 D 1 D_1 D1 反接,即可用于测 P 沟道场效应管的夹断电压或开启电压。

三、仿真电路

(1)图2所示即为 N 沟道场效应管夹断电压(或开启电压)的测量电路。

在这里插入图片描述 图 2    N沟道场效应管夹断电压的测量仿真电路 图2\,\,\textrm N沟道场效应管夹断电压的测量仿真电路 2N沟道场效应管夹断电压的测量仿真电路(2)图3所示为 P 沟道场效应管夹断电压(或开启电压)的测量电路。

在这里插入图片描述 图 3    P   沟道场效应管夹断电压的测量仿真电路 图3\,\,\textrm P\,沟道场效应管夹断电压的测量仿真电路 3P沟道场效应管夹断电压的测量仿真电路

四、仿真数据及结果

(1)表1所示为五种 N 沟道场效应管的夹断电压或开启电压及管子的类型。
表 1    五种   N   沟道场效应管的夹断电压或开启电压 表1\,\,五种\,\textrm N\, 沟道场效应管的夹断电压或开启电压 1五种N沟道场效应管的夹断电压或开启电压

型号2N36862SK3302N7000BSS229BSS89
管子类型结型结型MOSMOS大功率MOS
U G S ( o f f ) U_{GS(off)} UGS(off)/V-0.87-2.1
U G S ( t h ) U_{GS(th)} UGS(th)/V2.015-0.8351.663

(2)表2所示为五种 P 沟道场效应管的夹断电压或开启电压及管子的类型。 表 2    五种   P   沟道场效应管的夹断电压或开启电压 表2\,\,五种\,\textrm P\,沟道场效应管的夹断电压或开启电压 2五种P沟道场效应管的夹断电压或开启电压

型号2N26082N43812N6804BSH201BSS110
管子类型结型结型MOSMOS大功率MOS
U G S ( o f f ) U_{GS(off)} UGS(off)/V2.3571.766
U G S ( t h ) U_{GS(th)} UGS(th)/V-3.628-1.904-1.708
<think>好的,我现在要帮助用户了解如何使用傅里叶变换进行图像去噪。首先,我需要回忆傅里叶变换的基本原理以及在图像处理中的应用。傅里叶变换能将图像从空间域转换到频率域,这样图像中的噪声通常表现为高频成分。去噪的关键就是如何识别并去除这些高频噪声,同时保留有用的图像信息。 根据用户提供的引用,特别是引用[1]、[3]和[4],傅里叶变换在图像处理中的应用包括去噪、增强等。引用[3]给出了添加高斯噪声后进行傅里叶变换的MATLAB代码示例,这可以帮助我理解实际操作的步骤。而引用[4]提到小波变换的方法,但用户的问题是关于傅里叶变换的,所以需要集中讨论傅里叶变换的方法。 接下来,我需要整理傅里叶变换去噪的基本步骤。通常步骤包括:将图像转换为灰度,进行傅里叶变换并移到频域中心,设计滤波器(如低通、高通带阻)来去除噪声频率,然后进行逆变换回到空间域。引用[3]中的代码展示了如何添加噪声、进行傅里叶变换和显示频谱图,但去噪部分需要进一步补充。 用户可能对具体实现步骤感兴趣,比如如何用NumpyOpenCV实现。根据引用[1],Numpy和OpenCV都可以实现傅里叶变换,但具体实现细节可能需要进一步查阅。例如,使用Numpy的fft2函数进行变换,fftshift移动频谱,然后应用滤波器,再逆变换回来。 需要注意的是,傅里叶变换去噪的优缺点。优点是对于周期性噪声(如高斯噪声)效果较好,但可能会模糊图像边缘,因为边缘也是高频信息。这点需要向用户说明,避免误解。 此外,用户可能想知道如何选择滤波器类型和参数。比如低通滤波器的截止频率如何确定,者如何设计带阻滤波器来消除特定频率的噪声。这部分可能需要结合实验经验调整,引用中没有详细说明,但可以建议用户通过观察频谱图来识别噪声频率。 最后,根据用户的要求,需要生成相关问题。问题应围绕傅里叶变换去噪的扩展,比如与小波变换的比较、不同噪声类型的处理、参数影响等。引用[2]和[4]提到了小波变换,可以作为对比问题的基础。 总结步骤: 1. 傅里叶变换的基本原理和在图像处理中的应用。 2. 具体步骤:转换灰度、傅里叶变换、滤波器设计、逆变换。 3. 代码示例(Python实现,参考引用中的MATLAB代码转换为Python)。 4. 优缺点分析。 5. 参数调整和实际应用中的注意事项。 6. 相关问题生成。</think>### 如何利用傅里叶变换进行图像去噪? #### **基本原理** 傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,图像中的噪声通常表现为高频成分。通过设计滤波器抑制消除高频噪声,再通过逆变换恢复图像,达到去噪目的[^1][^3]。 --- #### **具体步骤及实现方法** 1. **图像预处理** - 将彩色图像转为灰度图(若需保留颜色信息需分通道处理): ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 2. **傅里叶变换与频谱分析** - 使用NumpyOpenCV进行傅里叶变换并平移频谱: ```python import numpy as np f = np.fft.fft2(gray_img) # 傅里叶变换 f_shift = np.fft.fftshift(f) # 将低频移到中心 magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(f_shift)) ``` 3. **设计滤波器去除噪声** - **低通滤波器**:保留低频信号(图像主体),抑制高频(噪声): ```python rows, cols = gray_img.shape mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) center = (rows//2, cols//2) radius = 30 # 截止频率,需根据噪声调整 cv2.circle(mask, center, radius, 1, -1) # 圆形掩模 f_filtered = f_shift * mask ``` - **带阻滤波器**:针对特定频率噪声(如周期性条纹)。 4. **逆变换恢复图像** ```python f_ishift = np.fft.ifftshift(f_filtered) img_restored = np.fft.ifft2(f_ishift) img_restored = np.abs(img_restored) ``` --- #### **优缺点分析** - **优点**:对高斯噪声、周期性噪声效果显著[^3][^4]。 - **缺点**:可能模糊图像边缘(边缘也是高频信息),需平衡去噪与细节保留。 --- #### **参数调整技巧** 1. **截止频率**:通过观察频谱图(如引用[3]的频谱图)定位噪声区域,调整滤波器半径。 2. **滤波器类型**:高斯低通滤波器可减少振铃效应。 --- #### **完整代码示例(Python)** ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像并添加高斯噪声 img = cv2.imread('peppers.png', 0) noisy_img = img + np.random.normal(0, 20, img.shape).astype(np.uint8) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(noisy_img) f_shift = np.fft.fftshift(f) # 设计低通滤波器 rows, cols = img.shape mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) cv2.circle(mask, (cols//2, rows//2), 50, 1, -1) # 滤波与逆变换 f_filtered = f_shift * mask f_restored = np.fft.ifftshift(f_filtered) img_restored = np.abs(np.fft.ifft2(f_restored)) # 显示结果 plt.subplot(121), plt.imshow(noisy_img, cmap='gray'), plt.title('带噪图像') plt.subplot(122), plt.imshow(img_restored, cmap='gray'), plt.title('去噪结果') plt.show() ``` ---
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