当前位置: 首页 > news >正文

【电路笔记】-放大器的频率响应

放大器的频率响应

文章目录

  • 放大器的频率响应
    • 1、概述
    • 2、定义
    • 3、电容器的影响
    • 4、低频响应
    • 5、高频响应
    • 6、总结

1、概述

对于任何电子电路来说,放大器的行为都会受到其输入端子上信号频率的影响。 该特性称为频率响应。

在这里插入图片描述

频率响应是放大器最重要的特性之一。 在放大器设计的频率范围内,它们必须提供恒定且可接受的增益水平。 频率响应直接取决于放大器设计所选择的组件和架构。

在本文中,我们将重点关注放大器的这一重要功能。 首先,详细介绍了频率响应的概念以及一些基本的相关概念,我们将介绍如何量化它。 在第二部分中,我们将了解哪些组件影响频率响应以及如何影响。 在本文的其余部分中,介绍了一种建立低频和高频响应的方法。 这些结果最终将在结论中综合,以绘制共发射极放大器的全局频率响应。

2、定义

在详细定义频率响应之前,我们需要介绍分贝(dB)的单位以及与之相关的对数刻度。 在研究频率响应时,将功率增益或电压增益转换为 dB 并以对数 (log) 刻度表示频率刻度确实更合适。

如果我们考虑具有功率增益 A P A_P AP 和电压增益 A V A_V AV 的放大器,则功率增益和电压增益(以 dB 为单位)定义为:

在这里插入图片描述

等式1:功率和电压增益(以dB为单位)

虽然线性标度中的增益始终为正 ( A P , A V ≥ 0 ) (A_P,A_V≥0) (AP,AV0),但如果实现放大,则它们以 dB 为单位的等效增益可以为正 ( A P , A V > 1 ) (A_P,A_V>1) (AP,AV>1),如果输入信号衰减,则为负 ( A P , A V < 1 ) (A_P,A_V <1) (AP,AV<1)

通常,研究的不是增益 A V ( d B ) A_V(dB) AV(dB),而是归一化比率 A V / A V , m i d ( d B ) = 20 l o g ( A V / A V , m i d ) A_V/A_{V,mid}(dB)=20log(A_V/A_{V,mid}) AV/AV,mid(dB)=20log(AV/AV,mid)。 其中 A V , m i d A_{V,mid} AV,mid称为中频增益,代表放大器在其频率工作范围内的最大增益,例如音频放大器的20 Hz – 20 kHz。

因此,当 A V = A V , m i d A_V=A_{V,mid} AV=AV,mid时,归一化增益(无所谓 A V A_V AV)为 A V ( d B ) = 0 A_V(dB)=0 AV(dB)=0。 当增益最大时,这会设置 0 dB 参考。 需要注意的是,当功率除以 2 时,我们观察到 A P ( d B ) = 10 log ⁡ ( 0.5 ) = − 3 d B A_P(dB)=10\log(0.5)=-3 dB AP(dB)=10log(0.5)=3dB

功率降至中值 50% 时的频率称为截止频率,记为 f c f_c fc。 每次功率减半时,都会观察到归一化增益减少 3dB。 因此 A P = − 3 d B A_P=-3dB AP=3dB 对应于 A V , m i d / 2 , A P = − 6 d B A_{V,mid}/2,A_P=-6 dB AV,mid/2AP=6dB 对应于 A V , m i d / 4 A_{V,mid}/4 AV,mid/4 等等…

对于相同的频率,电压(或电流)乘以系数 √2=0.7。 将电压信号减半相当于减少 6 dB,并且遵循与功率增益所示相同的模式。

用于表示任何系统的频率响应的最常用工具是波特图。 它由作为对数标度频率函数的归一化增益 A V ( d B ) A_V(dB) AV</

http://www.lryc.cn/news/403398.html

相关文章:

  • Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码,基于GTP高速接口,提供3套工程源码和技术支持
  • NET 语言识别,语音控制操作、语音播报
  • Unity 调试死循环程序
  • 视频监控平台LntonCVS视频融合共享平台智慧安防视频监控汇聚应用方案
  • 【论文阅读笔记】Hierarchical Neural Coding for Controllable CAD Model Generation
  • Unity扩展SVN命令
  • 「实战应用」如何用DHTMLX将上下文菜单集成到JavaScript甘特图中(三)
  • 微服务保护
  • Python语言的优势所在
  • npm install时报错 reason: certificate has expired
  • 价格战再起:OpenAI 发布更便宜、更智能的 GPT-4o Mini 模型|TodayAI
  • 从0开始对时间序列模型ACF和PACF的理解(以股价预测为例子)
  • MybatisPlus(MP)基础知识全解析
  • 前端组件化实践:Vue自定义加载Loading组件的设计与实现
  • LLaMA 背景
  • 硅谷裸机云多IP服务器怎么样?
  • Python+Django+MySQL的新闻发布管理系统【附源码,运行简单】
  • 实战项目:仿muduo库实现并发服务器
  • 提高Java程序效率:ImmutableList、Stream API 和 JSON序列化实战指南
  • [CP_AUTOSAR]_分层软件架构_接口之通信模块交互介绍
  • C语言 ——— 浮点数类型 在 内存中 的 存储模式
  • socket 收发TCP/UDP
  • Nest.js 实战 (三):使用 Swagger 优雅地生成 API 文档
  • spark shell
  • 集群架构-web服务器(接入负载均衡+数据库+会话保持redis)--15454核心配置详解
  • # Redis 入门到精通(七)-- redis 删除策略
  • 10:00面试,10:08就出来了,问的问题有点变态。。。
  • html+canvas 实现签名功能-手机触摸
  • 前端组件化探索与实践:Vue自定义暂无数据组件的开发与应用
  • 《汇编语言 基于x86处理器》- 读书笔记 - Visual Studio 2019 配置 MASM环境