61、宽带系统振荡器设计与实现

宽带系统振荡器设计与实现

1 宽带系统的定义与挑战

在通信系统中,振荡器无处不在。其主要目标是在两个分离的点之间交换信息。这种信息交换通常通过某种调制的载波信号完成。调制信号是一个低功率的基带信号,代表了信息,而具有特定频率的载波信号则由振荡器提供。调制后,载波信号进一步放大,直到它具有足够的功率进行传输。

如果传输信号的频率带远大于信号本身的带宽,那么这个系统必须被视为“宽带”系统。例如,频率范围扩展的有线电视系统,如混合光纤同轴(HFC)系统,其工作频率带大致在100 MHz到1 GHz之间,而信号带宽为5-6 MHz。对于此类系统的传输部分,振荡器设计的难点在于频率带低端的本振频率的高次谐波仍在可用范围内(见图4.1)。因此,必须小心避免这些不需要的信号分量的传输。

1.1 本振频率谐波的影响

当使用开关混频器时,由于混频器单元的开关行为,混频器的输出信号将包含在本振信号的高次谐波处上变频的基带信号。一种消除不需要的谐波的可能解决方案是为每个传输通道使用专用的带通滤波器。这些滤波器通常由高质量的离散组件组成,使它们变得昂贵。一种避免需要外部滤波器的解决方案可能是使用非开关混频器,例如线性混频器。线性混频器本身不会产生任何本振频率的谐波,因此在图4.2的拓扑结构中,混频器后面的带通滤波器(使用离散元件)可以省略。为了满足对杂散带内发射和信号失真的严格要求,第二个滤波器需要非常陡峭的过渡带,同时保持低失真。这样的性能只能使用高质量的离散组件来实现,导致每个额外通道的成本都很高。

特性 描述
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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