59、高频放大器电路与滤波器技术解析

高频放大器电路与滤波器技术解析

1. gm - C 带通双二阶滤波器实现

1.1 实现挑战与方案

在片上实现高 Q 值谐振电路是一项具有挑战性的任务。集成无源电感的品质因数通常较差,这限制了其所在谐振网络的 Q 值。对于数百兆赫兹到几吉赫兹的应用,可以使用低 Q 值的片上无源电感并添加 Q 值增强电路来实现谐振电路。然而,对于几十兆赫兹的低频应用,片上电感会占用大量面积,这种方法并不理想。

一种替代方法是使用有源电路来消除对电感的需求。基于 gm - C 的实现方式因其高速潜力和良好的可调性而具有吸引力。基于图 16.33 跨导器的带通双二阶滤波器如图 16.34 所示,其传递函数为:
[
\frac{V_o}{V_i} = \frac{g_{mi}R_o}{(R_oC)^2} \cdot \frac{1 + sR_oC}{s^2 + s\frac{2R_o}{g_m^2R_o^2R} + \frac{R_o^2C}{1 + g_m^2R_o^2 + R_o^2C^2}}
]

其中,$R_o$ 表示由于跨导器有限输出电阻在节点处的总电阻,$R$ 表示跨导器中线性区域晶体管的有效电阻,用于引入阻尼并控制 Q 值。从上述公式可以得出:$\omega_o \approx \frac{g_m}{C}$,$Q \approx \frac{g_m \cdot R_o}{2 + R_o \cdot R \cdot g_m^2}$,$A_o = g_{mi} \cdot Q$。因此,$g_m$ 用于设置中心频率,$R$ 用于控制 Q 值,$g_{mi}$ 控制带通增益 $A_o$。使用一个虚拟的 $g_{mi}$ 来提供对称性,从而提高由于工

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值