本文提出了一种新型的滤波器,其频响具有直线特性,本文将详细解释如何推导这种特殊的滤波器。最后介绍基于Matlab的滤波器设计软件,以低通为例,展示其功能。给出Github相关链接。
直线幅度滤波器特点和用途
直线幅度滤波器(Linear Amplitude Filter, LR Filter)滤波器本公众号首次公开的一种滤波器,其幅频特性在某一点上具有最佳直线幅度逼近特性,这种滤波器可以用于补偿线缆插损,可以用于幅度均衡和滤波器两用。
直线幅度滤波器
直线幅度滤波器是一类特殊的理想滤波器,其地位和矩形滤波器以及高斯滤波器相当,是无法通过多项式直接拟合得到的,只能通过函数逼近的方式得到,现在我们总结下现有滤波器设计。
总共有三类滤波器综合如下(当然这个图还可以扩展):
直线幅度滤波器综合全流程如下:
直线幅度滤波器逼近
这里定义直线幅度滤波器的幅频响应为:
其中为阶直线幅度滤波器多项式。
约束
1,是阶多项式(可实现性,在频率增益为0)
2,(直线特性第一点,在频率为0的位置增益为,其中)
3,(直线特性第二点,在频率为1的位置增益为)
4,(直线滤波器带宽定义,幅度最高点规定为1)
5,在通带范围内逼近直线(直线幅度滤波器特征)
直线幅度逼近
首先需要澄清一点是定义,为了可实现性,因为只有多项式是偶次项才能实现,偶次就意味着零点关于虚轴对称,所以,最后滤波器极点就一定可以选择到左半边平面,是可以实现的。
照例我们定义:
是一个偶次多项式。
由约束2和3可以绘制出理想滤波器草图:
那么我们可以得到直线滤波器在带宽范围内的直线表达式:
由约束1,是一个多项式,所以在区间范围内,结合式和式,得到:
变量代换得到:
我们得到了理想滤波器在范围内的函数关系式,这里使用泰勒展开来进行幅度逼近,其中展开的点可以在范围内随意指定:
为简单起见,这里将展开点定为,并且,使用wolfram alpha计算:
得到:
从泰勒逼近式我们可以看到,只能取偶数,当为奇数时,最高次项是负,当频率为无穷时,,违反约束1。这里取,得到:
看看逼近效果:
由于泰勒逼近只在有效,所以最终逼近后约束2,3,4将失效,所以需要对式和进行处理,由约束3,4以及式可以得到多项式:
所以需要调整直线的截距来达到约束条件:
要依据式(8)和泰勒逼近(6)联合得到所需的和展开点,最终求解的方程为:
两个方程两个未知数,式(8b)求解过程非常复杂,我们采用数值求解方案:这里采用了chebfun函数逼近库来计算,得到时,,,多项式为:
最终效果如下:
这个滤波器就是带宽为1,斜率为0.5的4阶直线幅度滤波器响应。
那么当阶数增加,逼近效果怎样呢,这里制作了阶数从2到20阶的幅度响应动图(图中对比了Butterworth频响):
下图是将幅度修改为dB,频率轴还是线性:
归一化参数与阶数的关系如下,当阶数升高,最终值会趋于0.5。图中16阶后曲线有偏移是因为计算精度问题。
奇数阶滤波器设计
目前还未找到一个有效的办法解决奇数阶直线幅度滤波器的设计(探索了几个方案均不满意)。
线性幅度滤波器多项式
和勒让德滤波器类似,线性幅度滤波器多项式并没有统一的公式来求解,这里采用了Matlab的符号计算工具来进行求解:
%-------------------------------------------------------------------------- % Edited by bbl % Date: 2023-07-03(yyyy-mm-dd) % 线性幅度滤波器系数设计 % 注意返回值低次在前,高次在后 %-------------------------------------------------------------------------- function [Ln] = funGenLinearAmpPoly(FilterOrder, IL) if mod(FilterOrder, 2) Ln = []; warning('FilerOrder must be even'); return; end % 使用chebfun函数计算m和b,使得在w=1处有单位增益和最大值 [m, b] = funLinearAmpGet_mb_chebfun(IL, FilterOrder); if FilterOrder > 20 dig = 100; else dig = 16; end syms x % 定义了直线幅度滤波器传递函数 f = 1/((1-IL)*sqrt(x)+b)^2; a = sym(m); coeffsx = sym(0); for k = 0:FilterOrder kk = sym(k); % 使用在x=m处的麦克劳林展开得到系数 coeffsx = coeffsx + vpa(subs(diff(f, x, kk) / factorial(k), x, a)*vpa((x-a)^kk, dig), dig); end polyx = coeffs(coeffsx); % 计算平方的系数 Ln = vpa(zeros(1, length(polyx)*2-1), dig); Ln(1:2:end) = polyx; end
输入,的到参数:
>> [Ln] = funGenLinearAmpPoly(2, 0.707) Ln = [1.4882, 0, -0.9764, 0, 0.4882]
也即得到2阶直线幅度滤波器多项式:
这里给出数值计算出的线性幅度滤波器前14阶偶数滤波器多项式(注意这里不是特征多项式):
滤波器阶数 | |
---|---|
2 | |
4 | |
6 | |
8 | |
10 | |
12 | |
14 |
在s平面取其左半边极点得到前14阶偶数线性幅度滤波器系数为(时幅度为1,时幅度为0.707):
滤波器阶数 | |
---|---|
2 | |
4 | |
6 | |
8 | |
10 | |
12 | |
14 |
前14阶线性幅度滤波器极点为(时幅度为1,时幅度为0.707):
滤波器阶数 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | |||||||
4 | |||||||
6 | |||||||
8 | |||||||
10 | |||||||
12 | |||||||
14 |
线性幅度滤波器零极点
不同参数对线性幅度滤波器的极点影响如下图所示,其极点分布推测和高斯滤波器一样符合某种Szegő曲线分布(其中两个参数为0.5,另外一个参数从0.1扫描到0.9):
当滤波器阶数非常高时就极点分布规律就非常明显(以下展示100阶滤波器极点分布):
下图是不同类型滤波器的零极点分布图,红色曲线和点是6阶直线幅度滤波器极点分布:
直线幅度滤波器综合
这里仅使用全极点滤波器来综合,列出一个简单的2阶3dB直线幅度滤波器综合实例,以供参考:
直线幅度滤波器IL(As)限制
对于上述线性幅度滤波器,由于综合实现方面的限制,对于两端匹配线性幅度滤波器,只能满足特定IL(As)目标,比如对于2阶线性幅度滤波器,其As必须小于3.4dB,对于10阶线性幅度滤波器,其As必须小于2.3dB。
具体如下图所示(图中阴影部分是可实现的部分):
但是对于单端匹配状态下的线性幅度滤波器,可以综合出来的幅度调整范围就宽很多,如对于终端开路的直线幅度滤波器,假设,那么可以得到如下的综合结果:
同样的参数4种不同终端情况汇总如下,均可以综合出实际的电路出来:
当然两端口直线幅度综合限制也是有的,如下所示(图中阴影部分是可实现的部分):
直线幅度滤波器设计软件
基于Matlab的appdesign工具开发了一套滤波器设计软件, 主要特点是:
支持直线幅度滤波器(Linear Amplitude Filter)、勒让德滤波器(Legendre Filter)、高斯滤波器(Gaussian Filter)、贝塞尔滤波器(Bessel Filter)、椭圆函数滤波器(Elliptic/Cauer Filter)、切比雪夫滤波器(Chebyshev I)、逆切比雪夫滤波器(Chebyshev II, Inverse Chebyshev)、巴特沃斯滤波器(Butterworth)设计
支持4种不同滤波器通带类型(LPF,HPF,BPF,BRF)设计
T型和PI型结构滤波器随意切换
可以设置阻带衰减决定滤波器阶数
可以设置通带衰减来综合滤波器
可以随意配置负载和终端阻抗, 并支持一端接载(源端电阻短路, 源端电流源, 终端开路, 终端短路)设计
可以幅频响应分析、零极点分析、瞬态分析
可以显示理想频率响应、零极点和实际仿真的的频率响应、零极点
可以支持实际标准器件逼近设计
LinearAmp LPF设计举例
设计一款-2.0dB截止频率为1GHz, 8阶低通线性幅度滤波器,输入输出阻抗为50欧姆,设计过程如下:
最终设计参数如下:
线性幅度滤波器瞬态仿真结果:
线性幅度滤波器AC仿真结果:
程序的Matalb源码已经上传GitHub中(https://github.com/etools361/MatlabLinearAmpFilterDesignApp),有兴趣的同学可以下载试用体验,当然也欢迎威廉希尔官方网站 交流。
展望
本文只提出了偶数阶滤波器的梯形网络实现方法,还可探索奇数阶滤波器设计;
理论上还存在多种不同实现方案,比如使用电阻和电容网络实现;
两端匹配衰减幅度的范围也可以进一步拓宽;
匹配特性还可改善,比如将对地电阻衰减更换为衰可以进一步改善驻波;
审核编辑:汤梓红
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原文标题:模拟无源滤波器设计(十一)-LinearAmplitude滤波器设计详解
文章出处:【微信号:电路设计小工具,微信公众号:电路设计小工具】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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