滤波器插入损耗和频率响应_滤波器_中国百科网
滤波器插入损耗和频率响应
    
　　滤波器的频率响应经常是相对于在一个特定参考频率上的衰减而言的，在该参考频率上的实际衰减叫做插入损耗。
　　插入损耗的经典定义是当滤波器接入信号源与负载之间时，负载获得功率的减小量。根据图1，其插入损耗表达式为：
　　式中，PL1，为两个开关都处于位置1时（滤波器被旁路）向负载传输的功率；PL2为开关都处于位置2时向负载传输的功率。式（8．67）也可以用电压比表示：
　　所以可以直接把分贝表接于输出端，利用输出电压来测量插入损耗。
　　当负载与信号源内阻不相等时，难以使用插入损耗的传统定义。实际上，如果信号源与负载之间不使用滤波器，那就可能要通过阻抗变换器连接而不是直接连接。因此，图1的比较测法就不再适用。
　　另一种定义是传输损耗，定义为当理想阻抗匹配器被滤波器代替时，负载获得功率的减小量。若在式（8．68）增加一个修正因数，则图1的测试电路仍可使用。此时表达式为：
　　图1 测试插入损耗的测试电路
　　图2 频率响应的测试电路
　　频率响应或相对衰减可使用图2所示的测试电路进行测量。输入信号源E，的频率被设定于参考频率，任意调整其幅度使输出功率达到0dB的参考值。当输入信号源频率改变时，输出电平的变化就会相对衰减。
　　必须理解EL ／ ES值的变化就是频率响应。比值EL ／Ei是无意义的，因为它反映的是滤波器由电压源激励时的频率响应。当信号源频率变化时，Es必须保持恒定。为了满足传递函数要求，Rs和滤波器的输人阻抗通常会产生分压作用，因此任何试图倮持Ei恒定的措施都将使频率响应的形状产生失真。
　　振荡器Es本身有一定的内阻。尽管如此，通过保持Es的端电压恒定，应该考虑到振荡器Es的内部阻抗，Rs的值与设计的信号源阻抗相当。
　　工业领域经常使用网络分析仪测量频率响应，可以产生各式各样的可存储及可处理的电子形式。　　&&
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滤波器指标是什么？
滤波器性能的技术指标主要有： 　　中心频率f0，即工作频带的中心 　　带宽BW 　　通带衰减，即通带内的最大衰减 　　阻带衰减 　　
对于实际滤波器而言，考虑到实际的组成元件的品质因数的取值是一有限值（因为受限于材料与工艺的水平），所以所有工程上的实用滤波器都是有损滤波器，因此对于这些滤波器还应考虑通带内的最小插入衰减。 　　
现代滤波器设计，多是采用滤波器变换的方法加以实现。主要是通过对低通原型滤波器进行频率变换与阻抗变换，来得到新的目标滤波器。
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设计一个巴特沃斯模拟低通滤波器，要求满足指标：3dB截止频率为1.5kHz，3kHz频率上的衰减不小于40dB。求该巴特
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设计一个巴特沃斯模拟低通滤波器，要求满足指标：3dB截止频率为1.5kHz，3kHz频率上的衰减不小于40dB。求该巴特沃斯模拟低通滤波器的传输函数Ha(s)。
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图形验证：频率滤波器和线路滤波器的功能是什么，分别是什么时候使用的？_百度知道
频率滤波器和线路滤波器的功能是什么，分别是什么时候使用的？
提问者采纳
&nbsp，交流信号的有效值、1K的线路滤波器和500Hz的频率滤波器;&nbsp，使用线路滤波器时，信号先经线路滤波器再到ADC和测频电路，以满足不同场合的测试需求，因此线路滤波器会对测量结果有影响;&&&nbsp://c://c.com/zhidao/pic/item/a8ec8ada8ff92a4ec08fa513dc60d.&nbsp.hiphotos.&nbsp。&nbsp，准确测量信号频率非常重要;&nbsp，对有用信号和噪声，当被测信号高频成分较少而高频干扰严重时;&&nbsp，添加频率滤波器保证频率测量更加稳定，只要高于截止频率都被衰减、10K。&&nbsp，使用滤波器降低干扰;&&nbsp.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="频率滤波器直接作用到频率测量信号;线路滤波器用来直接作用到被测信号;&nbsp，只对测频测量有影响;&&nbsp、谐波;一些复杂或受到干扰的波形可能无法准确测量到频率;&nbsp，使用频率滤波器不会影响被测信号://c，使PA频率读数稳定;&nbsp，从而整个PA测量结果更加稳定;&当只关心某一段较低频率信号时，可以使用线路滤波器将不需要的信号过滤;&nbsp，应当使用频率滤波器;<a href="&nbsp。&nbsp.hiphotos、相位都与频率相关;PA6000系列功率分析仪（ZLG致远电子）具有100K;&&&nbsp&nbsp.jpg" esrc="http。&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=081cbebf08f431adbc874b3d7eec8ada8ff92a4ec08fa513dc60d。&/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=2b88f9c0a544ad342eea8f81e09220cc/a8ec8ada8ff92a4ec08fa513dc60d、功率;&nbsp
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线路滤波器也叫电路滤波器2，等 6，和主动零件，巴特沃斯，高斯，切比雪夫，任何频率滤波器都是由电路设计而成，台湾地区把电路称之为线路。 3，带通，线路滤波器是台湾叫法，滤波器按设计可以分为被动零件，椭圆形，全通等当然还有陷波器 5，逆椭圆形，集总线路（PCB印刷） 4，高通，被动为无原例如电阻，电容等主动为运算放大器，电感，滤波器按类别可以分为，滤波器都是一样的，低通，滤波器按特性有，故而也可以说电路滤波器，当然还有开关电容1
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出门在外也不愁滤波_百度百科
滤波（Wave filtering）是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。滤波分为经典滤波和现代滤波。
滤波是将中特定波段滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的理论与方法。
滤波一词起源于，它是从含有干扰的接收信号中提取的一种技术。“接收信号”相当于被观测的随机过程，“有用信号”相当于被估计的随机过程。例如用飞机，测得的飞机位置的数据中，含有测量误差及其他，如何利用这些数据尽可能准确地估计出飞机在每一时刻的位置、速度、等，并预测飞机未来的位置，就是一个滤波与预测问题。这类问题在电子技术、航天科学、控制工程及其他科学技术部门中都是大量存在的。历史上最早考虑的是，后来R.E.卡尔曼和R.S.布西于20世纪60年代提出了。现对一般的问题的研究相当活跃。
滤波是信号处理中的一个重要概念，滤波分经典滤波和现代滤波两种。
经典滤波的概念，是根据和变换提出的一个工程概念。根据理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。换句话说，就是工程信号是不同频率的正弦
波线性叠加而成的，组成信号的不同频率的正弦波叫做信号的频率成分或叫做成分。
只允许一定频率范围内的信号成分正常通过，而阻止另一部率成分通过的，叫做经典滤波器或。实际上，任何一个都具有自己的频带宽度（对信号最高频率的限制），频率特性反映出了电子系统的这个基本特点。而滤波器，则是根据电路参数对电路频带宽度的影响而设计出来的工程应用电路。
用模拟电子电路对进行滤波，其基本原理就是利用电路的频率
特性实现对信号中频率成分的选择。根据频率滤波时，是把信号看成是由不同频率正弦波叠加而成的模拟信号，通过选择不同的频率成分来实现信号滤波。
1、当允许信号中较高频率的成分通过滤波器时，这种滤波器叫做高通滤波器。
2、当允许信号中较低频率的成分通过滤波器时，这种滤波器叫做低通滤波器。
3、设低频段的截止频率为fp1,高频段的截止频率为fp2:
1)频率在fp1与fp2之间的信号能通过其它频率的信号被衰减的滤波器叫做带通滤波器。
2)反之，频率在fp1到fp2的范围之间的被衰减，之外能通过的滤波器叫做带阻滤波器。
理想滤波器的行为特性通常用幅度-频率特性图描述，也叫做滤波器电
路的幅频特性。
滤波问题及分类
对于滤波器，增益幅度不为零的频率范围叫做通频带，简称通带，
增益幅度为零的频率范围叫做阻带。例如对于LP，从-w1到w1之间，叫做LP的通带，其他频率部分叫做阻带。通带所表示的是能够通过滤波器而不会产生衰减的成分，阻带所表示的是被滤波器衰减掉的信号频率成分。通带内信号所获得的增益，叫做通带增益，阻带中信号所得到的衰减，叫做阻带衰减。在工程实
际中，一般使用dB作为滤波器的幅度增益单位。
按照滤波是在一整段时间上进行或只是在某些采样点上进行，可分为连续时间滤波与离散时间滤波。前者的时间参数集T可取为实半轴【0,∞)或(-∞,∞);后者的T可取为{0,1,2,…}或整数集{…，-2,-1，0,1,2,…}。设X={X,t∈T={Y,t∈T)有穷，即其中X为被估计过程，它不能被直接观测；Y为被观测过程，它包含了X的某些信息。用表示到时刻t为止的观测数据全体，如果能找到中诸元的一个?(),使其达到极小，就称为Xt的最优滤波；如果取极小值的范围限于， 就称为Xt的线性最优滤波。可以证明,最优滤波与最优滤波都以概率1惟一存在。对于前者，悯t就是Xt关于σ()（生成的σ域）的，记作对于后者，若进一步设均值EXt呏EYt呏0,则悯t就是Xt在所张成的上的投影，记作如果 (X,Y)是，则最优滤波与线性最优滤波是一致的。
为了应用和叙述的方便，有时还把上面的定义更细致地加以分类。设τ 为一确
定的或，且考虑被估计过程。按照τ=0、τ&0、τ&0，分别称为最优滤波、(τ步)预测或外推、（τ步）平滑或内插，分别为对应的误差与，而统称这类问题为滤波问题。滤波问题的主要课题是研究对哪些类型的随机过程X和Y,可以并且如何用观测结果的某种解析表示式，或，或等形式,表达出并进而研究它们的种种性质。此外，上面所指的一维随机过程X、Y，都可以推广为多维随机过程。
历史上最先考虑的是宽平稳过程（见）的预测和滤波问题，它的一般模型是Yt=Xt+Nt，其中(X，N)为二维宽平稳过程或序列，其谱已知,其均值为零。设从－∞到时刻t为止的全部Y的值都已被观测到，求X的τ步线
性预测及其。如果限于考虑N=0、τ&0的情形，则变成在无误差观测条件下X本身的预测问题；如果N≠0、τ≤0，则变成从受到噪声N干扰的接收信号Y中提取有用信号X的滤波问题。年，Α。Η.柯尔莫哥洛夫利用的分解（见），给出了线性预测的一般理论与处理办法，随即被推广到连续时间的平稳过程。N.维纳则在1942年对于与过程的谱密度存在且满足某种正则条件的情形
，利用谱分解导出了线性最优预测和滤波的明显表达式，即维纳滤波公式，并在防空火力控制、电子工程等部门获得了应用。上述模型在50年代被推广到仅在有限时间内进行观测的平稳过程以及某
些特殊的非平稳过程，其应用范围也扩充到更多的领域。至今它仍是处理各种动态数据（如、水文、地震勘探等）及预测未来的有力工具之一。
公式是通过平稳过程的谱分解导出的，难以推广到较一般的非平稳过程和多维情形，因而应用范围受到限制。另一方面，在不断增加观测结果时，不易从已算出的滤波值及新的较简单地求出新的滤波值，特别是不能满足在电子计算机上快速处理大量数据的需要。
卡尔曼滤波
由于高速电子计算机的发展以及测定和导航等
技术问题的需要，R.E.卡尔曼与R.S.布西于20世纪60年代初期提出了一类新的滤波的模型与方法，通称为卡尔曼滤波。其基本假设是，被估计过程X为随机噪声影响下的有限阶多维的输出，而被观测的Yt则是Xt的部分分量或其与量测噪声的叠加，这里并不平稳性，但要求不同时刻的噪声值是不相关的。此外，观测只需从某一确定时刻开始，而不必是无穷长的观测区间。更重要的是，适应电子计算机的特点，卡尔曼滤波公式不是将估计值表成观测值的明显的函数形式，而是给出它的一种(即实时算法)。具体地说，对于离散时间滤波，只要适当增大X的维数，就可以将t时刻的滤波值表成为前一时刻的滤波值与本时刻的观测值Yt的某种。对于连续时间滤波,则可以给出与Yt所应满足的线性随机微分方程。在需要不断增加观测结果和输出滤波值的情形，这样的加快了处理数据的速度，而且减少了数据存贮量。卡尔曼还证明,如果所考虑的满足某种“可控性”和“可观测性”（这是现代控制理论中
由卡尔曼提出的两个重要概念），那么最优滤波一定是“渐近稳定”的。大致说来，就是由初始、及其他的不准确性所引起的效应，将随着的延长而逐渐消失或趋于稳定， 不致形成误差的积累。这在实际应用上是很重要的。
也有多种形式的推广，例如放宽对噪声不相关性的限制，用线性系统逼近，以及所谓“自适应滤波”，等等，并获得了日益广泛的应用。
非线性滤波
前已说明，一般的非线性最优滤波可归结为求条件期望的问题。对于有限多个观测值的情形，条件期望原则上可以用来计算。但即使在比较简单的场合，这样得出的结果也是相当繁杂的，无论对实际应用或理论研究都很不方便。与类似，人们也希望能给出非线性滤波的某种或它所满足的随机微分方程。但一般它们并不存在，因此必须对所讨论的过程X与Y加以适当的限制。非线性滤波的研究工作相当活跃，它涉及随机过程论的许多近代成果，如随机过程一般理论、、随机微分方程、等。其中一个十分重要的问题，是研究在什么条件下，存在一个鞅M，使得在任何时刻,M和Y都包含同样的信息；这样的M称为Y的新息过程。对于一类所谓“条件
”，已经给出了非线性最优滤波的可严格实现的递推算式。在实际应用上，对非线性滤波问题往往采用各种线性近似的方法。
本词条内容贡献者为
副理事长兼秘书长
中国通信学会
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工业和信息化部电信研究院互联网中心
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