Visual C++实现低通滤波器原型电路设计及网络综合

版权申诉
0 下载量 40 浏览量 更新于2024-10-02 收藏 787B RAR 举报
资源摘要信息: "本文将详细介绍基于集总参数原型电路的滤波器设计过程,以及Visual C++在软件编程中所扮演的角色。本设计流程涉及到电路网络综合、滤波器综合的理论知识,同时需要对频响特性进行分析和处理。文章最后将提供一个Visual C++编写的程序文件,该程序用于计算低通滤波器的电抗元件数目及归一化元件值,最终确定实际滤波电路的参数配置。" 滤波器设计是电子工程领域的核心技术之一,尤其在信号处理和通信系统中占有重要地位。滤波器的作用是从信号中去除不需要的频率分量,只允许特定频率的信号通过。根据工作频带的不同,滤波器可分为低通、高通、带通和带阻等类型。 在滤波器设计中,集总参数指的是电路中可以看作集中在某一点或某一局部的参数,如电阻、电容和电感等。与之相对的是分布式参数,常见于传输线和微波电路。集总参数模型简化了电路的设计和分析过程,使得计算更加直观和易于操作。 电路网络综合是将电路理论、数学优化方法和计算机技术相结合,对电路进行优化设计。电路网络综合的核心在于根据设计要求,确定电路参数,如电阻、电容和电感的数值,以达到预期的频响特性。频响(频率响应)是指电路对于不同频率信号的响应能力,通常由幅度和相位两个维度来衡量。 在实际操作中,设计师首先需要根据所需的频响特性来选择适当的滤波器类型和电路拓扑。随后,建立滤波器的数学模型,利用数学工具进行理论分析和计算。在这一过程中,Visual C++作为开发环境,能够通过编写程序来自动执行这些复杂的数学运算和优化过程。 描述中提到的“归一化元件值”是电路设计中的一个基本概念,指将电路中的元件值转换为相对于某个基准值的比例。归一化处理有助于简化电路的设计过程,并且有利于比较不同电路结构之间的性能。 在设计低通滤波器时,软件将运行一个程序(如提供的low_pass_prototype.cpp文件),根据用户输入的设计要求(例如截止频率和衰减特性),计算出滤波器的电抗元件数目n和归一化元件值。得到这些信息后,设计者可以使用网络综合理论来确定每个电抗元件的数值,进而在实际电路中应用。 在实际应用中,设计者可能还需要考虑滤波器的阶数,即构成滤波器的级联环节的数量。阶数越高,滤波器在截止频率附近对信号的衰减就越陡峭,但是阶数越高也意味着设计和实现的复杂度增加,可能会引入更多的相位失真和其他非理想因素。因此,设计过程中往往需要在滤波性能和实现复杂度之间做出权衡。 总之,滤波器综合是一个涉及电路理论、数学优化以及软件编程的复杂过程。通过对集总参数原型电路的深入分析,结合计算机辅助设计工具,可以高效地设计出满足特定频响特性的滤波器,广泛应用于电子设备和通信系统中。

clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); format long; M=8; %% chnnale numbers m=4; %% factor N=2*m*M; F=10; limit=1e-8; alpha=1e4; iota=0.6; [pFilter]=cmfb_pfd_lim(M,m,F,limit,alpha,iota); bVector=pFilter; aVector=[1]; [h,w]=freqz(bVector,aVector,1024); figure(1);subplot(2,2,1);plot(w/(2*pi),20*log10(abs(h)/max(abs(h))),'r');hold on xlabel('归一化频率');ylabel('幅频响应 (dB)');axis([0,0.5,-150,10]); title('Prototype Filter'); for ikk=1:M for inn=1:N CMFB_Analysis_Matrix(ikk,inn)=2*pFilter(inn)*cos((2*(ikk-1)+1)*pi/(2*M)*(inn-1-(N-1)/2)+(-1)^(ikk-1)*pi/4); CMFB_Synthesis_Matrix(ikk,inn)=2*pFilter(inn)*cos((2*(ikk-1)+1)*pi/(2*M)*(inn-1-(N-1)/2)-(-1)^(ikk-1)*pi/4); end; bVector=CMFB_Analysis_Matrix(ikk,:); [h,w]=freqz(bVector,aVector,1024); figure(1);subplot(2,2,3);plot(w/(2*pi),20*log10(abs(h)/max(abs(h))));hold on xlabel('归一化频率');ylabel('幅频响应 (dB)'); title('Analysis Filter Banks');axis([0,0.5,-150,10]); bVector=CMFB_Synthesis_Matrix(ikk,:); [h,w]=freqz(bVector,aVector,1024); figure(1);subplot(2,2,4);plot(w/(2*pi),20*log10(abs(h)/max(abs(h))));hold on xlabel('归一化频率');ylabel('幅频响应 (dB)'); title('Synthesis Filter Banks');axis([0,0.5,-150,10]); end; %% 应用滤波器组 % E=reshape(h,M,lh/M); %analysis filters % for ikk=1:M % bVector=CMFB_Analysis_Matrix(ikk,:); % [H,w]=freqz(bVector,1,1024); % figure(); % % subplot(1,2,ikk) % % stem(bVector) % plot(w/(2*pi),20*log10(abs(H)/max(abs(H)))); % % hold on % xlabel('归一化频率');ylabel('幅频响应 (dB)'); % % title('Analysis Filter Banks');axis([0,0.5,-150,10]); % end T = 1; %Sampling time fs = 10e5; fc = fs/2; t = T/fs:(T/fs):T; x=2*cos(2*pi*(fc/M*3)*t)+cos(2*pi*(fc/M*6.2)*t); lx=length(x);这是一个余弦调制滤波器组,现在我输入了一个输入信号x,如何实现它的滤波过程

2023-06-10 上传