15、滤波器与基本电路元件详解

滤波器与基本电路元件详解

1. 耦合谐振器滤波器

实现高阶滤波器的通用方法如图 4.26 所示。每个谐振器实现一对复极点,耦合网络提供合适的耦合。谐振器可以是纯串联或并联类型,也可以是两者的混合,实际中使用的耦合网络有很多种,常见的耦合网络包括电容器、电感器、变压器和阻抗逆变器等。不过,谐振器和耦合网络应构成一个无损电抗网络,以实现最大功率传输。

为了讨论更广泛的耦合谐振器结构,需要简要介绍阻抗和导纳逆变器的概念。

1.1 导抗逆变器

高阶梯形结构在串联和并联支路中都包含谐振器。在使用传输线实现滤波器时,通常希望只使用串联或并联谐振器。之前展示了如何使用 Kuroda - Levy 恒等式将串联阻抗转换为并联阻抗,另一种选择是使用通用导抗逆变器,这对于仅使用一种谐振器实现带通(BP)和带阻(BS)滤波器特别有用。

  • 通用导抗逆变器(GII)
    通用导抗逆变器是一个二端口网络,其链矩阵为:
    [K =
    \begin{bmatrix}
    0 & B(s) \
    C(s) & 0
    \end{bmatrix}
    ]
    当 GII 加载阻抗 (Z_L) 时,输入阻抗为:
    [Z_{in} = \frac{B(s)}{C(s)}\frac{1}{Z_L}]
    如示例 5.3 所示,嵌入在两个阻抗逆变器之间的串联阻抗等效于并联阻抗。因此,两个 GII 可用于将串联阻抗转换为并联阻抗,反之亦然,还可改变阻抗水平。此外,GII 还用于梯形结构的综合,设计者可以选择用特殊电路实现它们,或者进行网络变换

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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