对增益大于等于10时保持稳定的放大器进行补偿以在较低增益下工作

本文介绍如何通过外部补偿让高速运放ADA4895-2在低至2倍增益时保持稳定,同时提供比内部补偿放大器更高的压摆率和更快的建立时间。文中提出两种补偿方法,并对比了它们的优缺点。

笔记:对高速运放来说,其增益带宽积较大,但一般增益>10才能稳定。如果想在较低增益工作,需对运放输入端进行补偿,增大高频的噪声增益,这样会带来带宽的缩小和增益误差的增大。

 

本文说明如何补偿一个增益为9倍以上时通常保持稳定的放大器(如ADA4895-2),以使其在增益低至2时工作,提供比等效内部补偿放大器更高的压摆率和更快的建立时间。本文将提出两种方法并突出每种电路的优缺点。

 

本文说明如何补偿一个增益为9倍以上时通常保持稳定的放大器(如ADA4895-2),以使其在增益低至2时工作,提供比等效内部补偿放大器更高的压摆率和更快的建立时间。本文将提出两种方法并突出每种电路的优缺点。
ADA4895-2与ADA4896-2、ADA4897-1和ADA4897-2同属一个系列,是一款双通道、低噪声、高速、电压反馈、轨到轨输出型放大器。它在增益为10时可保持稳定,增益带宽积为1.5GHz,压摆率为940 V/μs,0.1%建立时间为26 ns,10 Hz时1/f噪声为2 nV/Hz,宽带噪声为1 nV/Hz,2 MHz时无杂散动态范围为−72 dBc。这款器件采用3 V至10 V电源供电,每个放大器的静态功耗为3 mA。

图1. 方法1:补偿ADA4895-2实现增益为+2时保持稳定
方法1如图1所示,在反相输入端增加一个简单的RC电路 (RC = 28 Ω且CC = 56 pF),且反馈电阻并联一个反馈电容 (CF = 5 pF)。该电路在高频时的噪声增益为+9,在谐振频率(1/2πRCCC = 100 MHz)以下的频率时噪声增益为+2。虽然高频时的噪声增益接近+9(=1+RF/(RG//RC)),但只要由RO和CL构成的低通滤波器能够阻隔高频成分,总输出噪声就能保持在低水平。这种情况下,放大器可以在增益为+2时工作,而总输出噪声则非常低 (3.9 nV/Hz)。

图2. 方法2:补偿ADA4895-2实现增益为+2时保持稳定
方法2如图2所示,在反相输入端与同相输入端之间增加一个电阻(R1 = 28 Ω),将放大器的噪声增益提高到+9。R1上无电压,因而无电流通过其中。因此,R1与同相输入端并联所得的输入阻抗仍然非常高。输入至输出信号增益等于1 + RF/RG,本例中即为+2。补偿电路未使用电容,因而不存在频率依赖性。这意味着,与第一种方法相比,低频时的宽带输出噪声始终较高。

 

为降低总输出噪声,可以调整输出端的低通RC滤波器以将此电路的带宽降至50 MHz或更低,具体取决于应用。

 

为什么方法1中的输出噪声优于方法2中的输出噪声?
方法1中的输出噪声远低于方法2,尤其是在增益低于+7时,这是因为方法1中的噪声增益仅在高频时较高。高频时,可以利用低通滤波器来消除高频噪声成分。但在方法2中,放大器始终在噪声增益为+9时工作,即便在低频时亦如此。因此,总输出噪声不随增益而变化,如表2所示。下面是这两种方法对应的公式(注意:RE = RG//R1)。
每种方法的优缺点
我们给出了两种不同的方法,说明如何利用若干外部元件来使高增益稳定型放大器能在低增益下稳定地工作。与方法2相比,方法1采用了更多的无源元件,因而可能会占用更多的电路板空间,成本更高。作为回报,第一种电路的总输出噪声低于第二种电路。因此,选择何种电路取决于具体应用及其要求的规格。
如图4所示,与增益大于等于+1时保持稳定的内部补偿放大器ADA4897-2相比,去补偿的ADA4895-2提供更高的压摆率(300 V/μs对100 V/μs)和更快的建立时间。随着电路增益提高,这些优势还会扩大。

 

结论
ADA4895-2去补偿放大器在增益大于9时保持稳定,可以通过补偿来实现低增益工作。本文提出的两种方法通过提高复杂度来降低总宽带噪声。与增益大于等于 +1时保持稳定的内部补偿放大器ADA4897-2相比,两种方法均能提供更高的压摆率和更快的建立时间。

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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