12、模拟滤波器设计全解析:低通与高通滤波器的原理、设计与应用

模拟滤波器设计全解析:低通与高通滤波器的原理、设计与应用

1. 模拟低通滤波器概述

模拟低通滤波器在电子电路中扮演着重要角色,用于允许低频信号通过,同时抑制高频信号。常见的低通滤波器类型包括 Sallen - Key 低通滤波器、状态变量低通滤波器、Cauer 和 Inverse Chebyshev 有源滤波器以及频率相关负电阻(FDNR)滤波器。

1.1 Sallen - Key 低通滤波器

Sallen - Key 低通滤波器适用于要求不是特别苛刻的场合,其节 Q 因子低于 50。运算放大器的增益带宽积会限制滤波器的截止频率,截止频率极限由以下经验公式给出:
- Butterworth 通带频率极限:$f_{max}=\frac{Gain - Bandwidth\ Product}{filter\ order}$
- Chebyshev dB 通带频率极限:$f_{max}=\frac{Gain - Bandwidth\ Product}{(filter\ order)^{2.32}}$

例如,使用增益带宽积为 1 MHz 的放大器设计一个五阶滤波器:
- 若为 Butterworth 响应,最大通带频率为$1\ MHz / 2^5 = 40\ kHz$。
- 若为 1 dB Chebyshev 响应,最大通带频率限制为$1\ MHz / 172.5 = 5.8\ kHz$。

在有源滤波器设计中,电阻值应尽量在 1 kΩ 到 100 kΩ 范围内。若电阻值低于 1 kΩ,可能会导致运算放大器级输出负载问题,引起失真并增加电源电流;若电阻值远高于 100 kΩ,可能会出现噪声拾取问题。

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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