[信号与系统]模拟域中的一阶低通滤波器和二阶滤波器
前言
不是学电子出身的,这里很多东西是问了朋友…
模拟域中的一阶低通滤波器传递函数
模拟域中的一阶低通滤波器的传递函数可以表示为:
H ( s ) = 1 s + ω c H(s) = \frac{1}{s + \omega_c} H(s)=s+ωc1
这是因为一阶低通滤波器的设计目标是允许低频信号通过,同时衰减高频信号。具体来说,它的频率响应特性决定了这个形式的传递函数。
1. 传递函数的来源
一阶低通滤波器的传递函数来源于它的微分方程描述。考虑一个简单的RC(电阻-电容)电路:
- 电阻 R R R
- 电容 C C C
高通滤波器
对于高通滤波器电路(左图),我们有一个电容 C 1 C_1 C1 和一个电阻 R 1 R_1 R1:
-
阻抗计算:
- 电容的阻抗 Z C = 1 j ω C 1 Z_C = \frac{1}{j\omega C_1} ZC=jωC11
- 电阻的阻抗 Z R = R 1 Z_R = R_1 ZR=R1
-
电路分析:
- 输入电压 V i n V_{in} Vin 加在电容和电阻的串联上。
- 输出电压 V o u t V_{out} Vout 在电阻上。
使用分压公式:
V o u t = V i n ⋅ Z R Z R + Z C = V i n ⋅ R 1 R 1 + 1 j ω C 1 = V i n ⋅ R 1 ⋅ j ω C 1 1 + j ω R 1 C 1 V_{out} = V_{in} \cdot \frac{Z_R}{Z_R + Z_C} = V_{in} \cdot \frac{R_1}{R_1 + \frac{1}{j\omega C_1}} = V_{in} \cdot \frac{R_1 \cdot j\omega C_1}{1 + j\omega R_1 C_1} Vout=Vin⋅ZR+ZCZR=Vin⋅R1+jωC11R1=Vin⋅1+jωR1C1R1⋅jωC1
所以,传递函数 H ( s ) H(s) H(s) 是:
H ( s ) = V o u t V i n = j ω R 1 C 1 1 + j ω R 1 C 1 = s R 1 C 1 1 + s R 1 C 1 H(s) = \frac{V_{out}}{V_{in}} = \frac{j\omega R_1 C_1}{1 + j\omega R_1 C_1} = \frac{s R_1 C_1}{1 + s R_1 C_1} H(s)=VinVout=1+jωR1C1jωR1C1=1+sR1C1sR1C1
令 ω c = 1 R 1 C 1 \omega_c = \frac{1}{R_1 C_1} ωc=R1C11,则传递函数为:
H ( s ) = s / ω c 1 + s / ω c H(s) = \frac{s / \omega_c}{1 + s / \omega_c} H(s)=1+s/ωcs/ωc
低通滤波器
对于低通滤波器电路(右图),我们有一个电阻 R 1 R_1 R1 和一个电容 C 1 C_1 C1:
-
阻抗计算:
- 电阻的阻抗 Z R = R 1 Z_R = R_1 ZR=R1
- 电容的阻抗 Z C = 1 j ω C 1 Z_C = \frac{1}{j\omega C_1} ZC=jωC11
-
电路分析:
- 输入电压 V i n V_{in} Vin 加在电阻和电容的串联上。
- 输出电压 V o u t V_{out} Vout 在电容上。
使用分压公式:
V o u t = V i n ⋅ Z C Z R + Z C = V i n ⋅ 1 j ω C 1 R 1 + 1 j ω C 1 = V i n ⋅ 1 j ω R 1 C 1 + 1 V_{out} = V_{in} \cdot \frac{Z_C}{Z_R + Z_C} = V_{in} \cdot \frac{\frac{1}{j\omega C_1}}{R_1 + \frac{1}{j\omega C_1}} = V_{in} \cdot \frac{1}{j\omega R_1 C_1 + 1} Vout=Vin⋅ZR+ZCZC=Vin⋅R1+jωC11jωC11=Vin⋅jωR1C1+11
所以,传递函数 H ( s ) H(s) H(s) 是:
H ( s ) = V o u t V i n = 1 1 + j ω R 1 C 1 = 1 1 + s R 1 C 1 H(s) = \frac{V_{out}}{V_{in}} = \frac{1}{1 + j\omega R_1 C_1} = \frac{1}{1 + s R_1 C_1} H(s)=VinVout=1+jωR1C11=1+sR1C11
令 ω c = 1 R 1 C 1 \omega_c = \frac{1}{R_1 C_1} ωc=R1C11,则传递函数为:
H ( s ) = 1 1 + s / ω c H(s) = \frac{1}{1 + s / \omega_c} H(s)=1+s/ωc1
微分方程形式
这个电路的微分方程可以写为:
V o u t ( t ) = 1 R C ∫ − ∞ t V i n ( τ ) e − t − τ R C d τ V_{out}(t) = \frac{1}{RC} \int_{-\infty}^{t} V_{in}(\tau) e^{-\frac{t - \tau}{RC}} d\tau Vout(t)=RC1∫−∞tVin(τ)e−RCt−τdτ
通过拉普拉斯变换,将其转化到频域:
V o u t ( s ) V i n ( s ) = 1 R C ⋅ s + 1 \frac{V_{out}(s)}{V_{in}(s)} = \frac{1}{RC \cdot s + 1} Vin(s)Vout(s)=RC⋅s+11
令 ω c = 1 R C \omega_c = \frac{1}{RC} ωc=RC1,得到:
H ( s ) = 1 s + ω c H(s) = \frac{1}{s + \omega_c} H(s)=s+ωc1
2. 频率响应
一阶低通滤波器的传递函数 H ( s ) H(s) H(s) 表示了滤波器对不同频率信号的响应:
- 当 s = j ω s = j\omega s=jω 时,低频( ω \omega ω 较小)信号通过的幅度接近 1,即通过率高。
- 当 ω \omega ω 较大时,传递函数的值接近 0,即高频信号被大大衰减。
3. 截止频率
ω c \omega_c ωc 是滤波器的截止频率,即在该频率处信号的幅度被衰减到原来的 1 2 \frac{1}{\sqrt{2}} 21 倍(约 0.707 倍)。它定义了低通滤波器允许通过的最大频率。
综上所述,模拟域中的一阶低通滤波器传递函数为:
H ( s ) = 1 s + ω c H(s) = \frac{1}{s + \omega_c} H(s)=s+ωc1
是由其设计目标、微分方程描述以及频率响应特性决定的。
二阶滤波器通过联级一阶滤波器的推导
二阶滤波器可以通过两个一阶滤波器串联(联级)得到。假设我们有两个一阶低通滤波器,其传递函数分别为:
H 1 ( s ) = 1 1 + s / ω c 1 H_1(s) = \frac{1}{1 + s / \omega_{c1}} H1(s)=1+s/ωc11
H 2 ( s ) = 1 1 + s / ω c 2 H_2(s) = \frac{1}{1 + s / \omega_{c2}} H2(s)=1+s/ωc21
当将这两个一阶滤波器串联时,总的传递函数 H ( s ) H(s) H(s) 为:
H ( s ) = H 1 ( s ) ⋅ H 2 ( s ) H(s) = H_1(s) \cdot H_2(s) H(s)=H1(s)⋅H2(s)
即:
H ( s ) = ( 1 1 + s / ω c 1 ) ⋅ ( 1 1 + s / ω c 2 ) H(s) = \left( \frac{1}{1 + s / \omega_{c1}} \right) \cdot \left( \frac{1}{1 + s / \omega_{c2}} \right) H(s)=(1+s/ωc11)⋅(1+s/ωc21)
假设两个一阶滤波器的截止频率相同,即 ω c 1 = ω c 2 = ω c \omega_{c1} = \omega_{c2} = \omega_c ωc1=ωc2=ωc,则总的传递函数为:
H ( s ) = ( 1 1 + s / ω c ) 2 H(s) = \left( \frac{1}{1 + s / \omega_c} \right)^2 H(s)=(1+s/ωc1)2
将其展开得到:
H ( s ) = 1 ( 1 + s / ω c ) 2 = 1 1 + 2 s ω c + ( s ω c ) 2 H(s) = \frac{1}{(1 + s / \omega_c)^2} = \frac{1}{1 + \frac{2s}{\omega_c} + \left( \frac{s}{\omega_c} \right)^2} H(s)=(1+s/ωc)21=1+ωc2s+(ωcs)21
这就是一个标准的二阶低通滤波器的传递函数形式。它可以表示为:
H ( s ) = 1 1 + 2 s ω c + ( s ω c ) 2 H(s) = \frac{1}{1 + \frac{2s}{\omega_c} + \left( \frac{s}{\omega_c} \right)^2} H(s)=1+ωc2s+(ωcs)21
或者更一般的形式:
H ( s ) = ω c 2 s 2 + 2 ζ ω c s + ω c 2 H(s) = \frac{\omega_c^2}{s^2 + 2\zeta\omega_c s + \omega_c^2} H(s)=s2+2ζωcs+ωc2ωc2
其中, ζ \zeta ζ 是阻尼系数,对于上述情况 ζ = 1 \zeta = 1 ζ=1。通过改变 ζ \zeta ζ 的值,可以设计出具有不同频率特性的二阶滤波器。
总结
通过将两个一阶低通滤波器串联,我们得到了一个二阶低通滤波器的传递函数。这个方法可以推广到高通、带通和带阻滤波器,通过适当的组合一阶滤波器可以实现各种复杂的频率响应特性。
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UG_NX11.0之Windows11中安装出错及解决方法
UG_NX11.0之Windows11中安装出错及解决方法 文章目录 UG_NX11.0之Windows11中安装出错及解决方法1. 安装出错2. 解决方法1. 设置以兼容性模式运行2. 配置环境变量 3. 再次安装问题解决4. 安装后可删除配置的环境变量(可选) 1. 安装出错 以管理员身份运行Launch.exe,如下 点击D…...
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android view 设置过 transalationY/X 后 marginTop/marginStart/Left 不变
在 Android 开发中,当你对一个视图(View)设置了 translationY 属性后,这个视图的 marginTop 属性实际上并不会改变。这是因为 translationY 只会影响视图的绘制位置,而不会改变视图的布局参数。换句话说,translationY 是一个运行时…...
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解释在Android中如何实现本地存储,包括SQLite数据库和SharedPreferences。
在Android开发中,本地存储是不可或缺的一部分,它允许应用程序在用户的设备上保存和检索数据。两种常见的本地存储方式是SQLite数据库和SharedPreferences。下面我将从技术难点、面试官关注点、回答吸引力和代码举例四个方面来详细解释如何在Android中实现…...
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鸿蒙开发 之 健康App案例
1.项目介绍 该项目是记录用户日常饮食情况,以及针对不同食物摄入营养不同会有对应的营养摄入情况和日常运动消耗情况,用户可以自己添加食品以及对应的热量。 1.1登陆页 1.2饮食统计页 1.3 食物列表页 2.登陆页 2.1自定义弹框 import preferences from oh…...
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umi3项目axios 请求参数序列化参数
由于get 请求中有一个日期参数 dates 是一个数组类型。 未处理参数时请求地址是这样的:/api/list?page1&pageSize10&keyWord&dates[]2024-06-10&dates[]2024-06-24 会发现dates后面有中括号,所以前端需要将参数格式处理变成如下:/api…...
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js实现数据去重合并
应用场景,一个list,包含已经选择的数据和未选择的数据,新增数据到已选择的数据中。 要考虑到二次选择的数据和已经选择的数据有重复的可能,所以,第一步先从二次选择的数据中进行去重,然后再将两个list进行数…...
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[ios逆向]查看ios安装包ipa签名证书embedded.mobileprovision解密 附带解密环境openssl
openssl smime -inform der -verify -noverify -in embedded.mobileprovision 解密embedded.mobileprovision文件 链接:https://pan.baidu.com/s/1UwNOWONKV1SNj5aX_ZZCzQ?pwdglco 提取码:glco –来自百度网盘超级会员V8的分享 可以使用everything 查看…...
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tr、cut、split、grep -E
目录 tr命令:替换和删除 cut命令:快速裁剪 split命令:文件拆分 文件合并 面试题 1.现在有一个日志文件,有5个G,能不能快速的打开 2.cat合并和paste合并之间的区别? 3.统计当前主机的连接状态&#…...
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《分析模式》漫谈08-单继承不是“唯一继承”
DDD领域驱动设计批评文集 做强化自测题获得“软件方法建模师”称号 《软件方法》各章合集 《分析模式》第2章这一段: 划线处的single inheritance,2004中译本的翻译: 翻译为“单继承”,是正确的。 2020中译本的翻译:…...
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Python:一个挑选黑色棋盘的程序
import cv2 import numpy as np # 读取输入图像 image cv2.imread(grid_origin.png) # 将图像从 BGR 转换为灰度图 gray_image cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 设定阈值,保留深色矩形模块 thresh_value 100 ret, thresholded_image cv2.threshol…...
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Excel多表格合并
我这里一共有25张表格: 所有表的表头和格式都一样,但是内容不一样: 现在我要做的是把所有表格的内容合并到一起,研究了一下发现WPS的这项功能要开会员的,本来想用代码撸出来的,但是后来想想还是找其他办法,后来找到"易用宝"这个插件,这个插件可以从如下地址下载:ht…...
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创维汽车开展年中总结会:创新创造·勇开拓 智慧经营·攀高峰
2024年7月3日,回顾上半年的工作成果,总结经验教训,明确下半年的发展方向和重点任务,创维汽车于山西省晋中市榆次区山西联合创维体验中心开展年中总结会。 创维集团、创维汽车创始人黄宏生;开沃集团联合创始人、首席执…...
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ansible基础用法
一、环境介绍 操作系统主机IP角色主机名centos7.5192.168.1.18ansible-servernode2centos7.5192.168.1.19ansible-clientnode3 二、安装epel yum源 1.下载epel yum源 yum -y install epel-release[rootnode2 ~]# yum list |grep ^ansible ansible.noarch …...
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每日复盘-20240705
今日关注: 20240705 六日涨幅最大: ------1--------300391--------- 长药控股 五日涨幅最大: ------1--------300391--------- 长药控股 四日涨幅最大: ------1--------300391--------- 长药控股 三日涨幅最大: ------1--------300391--------- 长药控股 二日涨幅最…...
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【单链表】03 设L为带头结点的单链表,编写算法实现从尾到头反向输出每个结点的值。
🕺作者: 主页 我的专栏C语言从0到1探秘C数据结构从0到1探秘Linux算法题上机准备 😘欢迎 ❤️关注 👍点赞 🙌收藏 ✍️留言 题目 设L为带头结点的单链表,编写算法实现从尾到头反向输出每个结点的值。 算法…...
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充电更快!外观更帅!新款起亚EV6亮相!
谈起起亚EV6这一款车,相信国内的网友还是有些陌生,毕竟这是一款23年才在国内亮相的车型,但早在2021年,这一款车型就已经亮相了。在2024年5月,起亚推出了新款EV6。新车在各方面都有着大变化,一起来看看!新款EV6的升级部分主要体现在细节上,例如在前脸部分,新的大灯组造…...
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华为鸿蒙智行五一假期全系车型大定破11000台
随着五一假期的结束,华为智选车业务鸿蒙智行公布了整个假期的“销售成绩单”:5月1日-5 月5 日全系车型大定突破11000 台。在假期的前四天,也就是5月1日-4日,鸿蒙智行全系车型大定突破 8600 台,意味着 5月5日一天内新增了超过2400台的大定订单。根据此前公布的数据,鸿蒙智行…...
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姜堰开发区紧扣“三个一”扎实开展防灾减灾宣传活动
近日,姜堰经济开发区结合区域特点,围绕“人人讲安全、个个会应急——着力提升基层防灾避险能力”宣传主题,开展“三个一”宣传活动,包括“一场防灾减灾科普宣教、一次防灾减灾应急演练和一次主题宣传进社区活动”,以点带面,全方位宣传灾害知识和防范技能,提升公众应急避…...
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软件架构设计属性之一:功能性属性浅析
引言 软件架构设计属性中的功能性属性是评估软件架构是否满足其预定功能需求的关键指标。功能性属性确保软件能够执行其设计中的任务,并提供所需的服务。以下是对软件架构设计中功能性属性的浅析: 一、定义 功能性属性是指软件系统所具备的功能特性&a…...
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【Python Cookbook】S01E03 找到最大最小的N个元素
目录 问题解决方案讨论 问题 如何在一个集合中找到最大或最小的 N 个元素? 解决方案 使用 heapq 模块。 pip install heapqheapq 模块中,有 nlargest() 以及 nsmallest() 两个函数: import heapqnums [1, 8, 23, 2, 7, -4, 8, 18, 42, …...
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Java基础:异常(三)
Java基础:异常(三) 文章目录 Java基础:异常(三)1. Java异常体系1.1 错误的分类1.2 异常的分类 2. 异常的捕获与处理2.1 try-catch2.2 finally 3. 异常的抛出4. 自定义异常 1. Java异常体系 Java的异常体系是…...