《网络与滤波器》求取 ⇩

1 网络函数的特性1

1.1　网络的基本特性1

1.1.1　线性与非线性1

目次1

1.1.2　时变与时不变2

1.1.3　有源与无源2

1.2　网络分析与网络综合3

1.2.1　网络函数3

1.2.2　网络分析3

1.2.3　网络综合4

1.3　网络函数标称化5

1.3.1　阻抗归一化5

1.3.3　参量归一化6

1.3.2　频率归一化6

1.3.4　去归一化方法7

1.4　因果规律8

1.4.1　时域描述8

1.4.2　门函数频谱9

1.4.3　指数型响应10

1.5　能量守恒原理11

1.5.1　基尔霍夫电流定律（KCL）11

1.5.2　基尔霍夫电压定律（KVL）11

1.5.3　特勤根定理12

1.5.4　策动点函数12

1.5.6　正实条件证明13

1.5.5　正实函数13

1.6.1　正实条件与胡尔维兹多项式14

1.6　胡尔维兹多项式的应用14

1.6.2　胡尔维兹多项式判别法15

1.6.3　长除判别法16

1.6.4　茹斯（Routh）判别法17

1.7　实部条件的判定18

1.7.1　判定多项式的建立18

1.7.2　多项式P（x）的根18

1.7.3　斯特姆序列19

1.7.4　计算机辅助分析20

习题21

2.1.1　网络函数形式22

2 单口网络22

2.1 电抗策动点函数22

2.1.2　电抗定理23

2.1.3　电抗函数特性23

2.2　福斯特网络24

2.2.1　福斯特Ⅰ型网络24

2.2.2　福斯特Ⅱ型网络25

2.3　极点求取法26

2.3.1　迭代算法的应用27

2.3.2　迭代法的说明27

2.3.3　迭代程序的应用29

2.4.1　郜尔Ⅰ型网络30

2.4　郜尔网络30

2.4.2　郜尔Ⅱ型网络31

2.4.3　福斯特-郜尔综合法32

2.5　阻容网络33

2.5.1　福斯特Ⅰ型网络33

2.5.2　福斯特Ⅱ型网络34

2.5.3　郜尔网络35

2.5.4　组合元件的梯型网络36

2.6　布隆综合法37

2.6.1　基本单元37

2.6.2　电感关系式38

2.6.3　变压器参量38

2.6.4　全网络结构39

习题40

3 逼近理论42

3.1　频率变换42

3.1.1　概述42

3.1.2　低通-高通变换43

3.1.3　低通-带通变换43

3.1.4　低通-带阻变换45

3.2　最平幅滤波器45

3.2.1　MFM条件45

3.2.2　巴特沃斯滤波函数47

3.2.3　滤波器的工作参数48

3.3.1　双曲三角函数50

3.3　切比雪夫滤波器50

3.3.2　切比雪夫多项式51

3.3.3　幅度响应函数52

3.3.4　极点位置54

3.3.5　传递函数55

3.4　线性相移滤波器57

3.4.1　无失真系统57

3.4.2　最平时延（MFD）条件57

3.4.3　汤姆逊滤波器58

3.4.4　贝塞尔多项式59

3.5　最佳滤波器60

3.5.1　基本条件60

3.4.5　时间域逼近60

3.5.2　帕波利斯方法61

3.5.3　付卡达方法62

3.5.4 网络函数62

3.6　椭圆滤波器63

3.6.1　椭圆滤波特性64

3.6.2　偶阶的切比雪夫有理函数64

3.6.3　奇阶的切比雪夫有理函数65

3.6.4　参量的确定66

3.6.5　椭圆滤波网络66

习题69

4.1.1　网络参量的定义70

4.1　双口网络参量70

4 双口网络70

4.1.2　网络参量的求取71

4.1.3　参量间的关系72

4.2　双口网络的传输函数72

4.2.1 电压源驱动的双口网络72

4.2.2 电流源驱动的双口网络73

4.2.3　传输函数特性74

4.2.4　最小相移函数75

4.3　电抗双口网络的可实现性76

4.4　无载双口网络78

4.4.2　由传输阻抗（导纳）求网络参量组79

4.4.1　传输函数特性79

4.4.3 由网络函数ZT实现无载电抗双口网络80

4.4.4　由传输函数Ku（KI）求网络参量组81

4.4.5　由网络函数Ku（s）实现电抗双口网络81

4.5　传输导纳函数的实现82

4.5.1 电压源驱动的单端有载双口网络82

4.5.2　传输函数特性83

4.5.3　网络参量的确定83

4.5.4　达林顿梯型网络实现84

4.6　传输阻抗函数的实现85

4.6.1 电流源驱动的单载双口电抗网络85

4.6.2　电抗双口网络的实现86

4.6.3　有限值传输零点的实现方法87

4.6.4　综合实例89

4.7.1　定阻网络90

4.7　传输电压比函数的实现90

4.7.2　格型网络91

4.7.3　桥T型网络92

4.7.4　倒L型网络93

4.7.5　格型-桥T型变换94

习题95

5 匹配网络97

5.1　影象参数97

5.1.1　影象电阻97

5.1.2　传输常数98

5.2.1　T型网络100

5.2　电阻匹配网络100

5.2.2　∏型网络101

5.2.3　设计程序102

5.2.4　例L网络103

5.3　功率传输函数104

5.3.1　基本定义104

5.3.2　反射系数的意义105

5.3.3　功率函数间的关系106

5.4　阻抗（导纳）参量组107

5.4.1　功率函数描述107

5.4.2　导出Z参量组108

5.4.3　导出Y参量组109

5.4.4　导出р2函数111

5.5.1　电抗网络综合原理112

5.5　双端有载电抗网络的综合112

5.5.2　阻抗参量综合法113

5.5.3　导纳参量综合法114

5.6　散射参量114

5.6.1　双口网络的散射参量115

5.6.2　无损耗条件116

5.6.3　别列维奇公式116

5.6.4　导出S参量117

5.7　宽带匹配网络117

5.7.1　巴特沃斯频率特性118

5.7.3　切比雪夫频率特性119

5.7.2　散射参量的选定119

习题121

6 阻容滤波器122

6.1　二阶滤波器122

6.1.1　滤波器参量122

6.1.2　滤波网络函数123

6.1.3　阻容低通滤波器123

6.1.4　阻容带通滤波器124

6.1.5　阻容带阻滤波器125

6.2　有源器件125

6.2.1　运算放大器125

6.2.2　负阻变换器126

6.2.3　回旋器127

6.3　滤波网络的模拟实现128

6.3.1　阻抗变换法128

6.3.2　Ks阻抗变换器129

6.3.3　滤波器的模拟实现130

6.4　S-K滤波器131

6.4.1　基本电路结构131

6.4.2　低通和高通滤波器的设计132

6.4.3　带通滤波器的设计134

6.5　开尔文滤波器135

6.5.1　高通型陷波器135

6.5.2　低通型陷波器137

6.5.3　灵敏度138

6.6　低灵敏度二次节139

6.6.1　高通型陷波器139

6.6.2　低通型陷波器140

6.6.3　带通滤波器141

6.6.4　灵敏度分析141

6.7　组合运放技术142

6.7.1　概述142

6.7.2　C2OA的结构142

6.7.3　C3OA的应用143

6.8　有源R滤波器144

习题145

7.1　网络函数与状态方程147

7.1.1　状态实现概念147

7 状态实现147

7.1.2　等价的状态实现148

7.1.3　状态的初始值149

7.2　状态实现电路150

7.2.1　加权器150

7.2.2　积分器150

7.2.3　实现的电子电路151

7.2.4　改进的加权器152

7.3　可控型状态实现153

7.3.1　系统可控性的概念153

7.3.3　可控型状态方程的导出154

7.3.2　可控性的条件154

7.3.4　网络状态图155

7.3.5　简化的可控型实现156

7.3.6　可控型的说明157

7.4　可测型状态实现158

7.4.1　系统的可观测性158

7.4.2　可测型状态方程的导出159

7.4.3　网络状态图160

7.4.4　可测型实现的说明161

7.5　正则型状态实现161

7.5.1　正则分解法161

7.5.2　退耦状态方程162

7.5.3　状态变换技术162

7.5.4　正则型-可控型变换165

7.6.1　含单个重极点的网络函数的展开166

7.6　含重极点网络函数的分解166

7.6.2　状态方程与输出方程167

7.6.3　状态流图169

7.6.4　多个重极点函数的分解169

7.7　许瓦兹型状态实现170

7.7.1 电抗梯型网络的状态方程170

7.7.2　状态变换方法171

7.8　最小状态实现174

习题175

8.1　传输函数矩阵176

8.1.1　多口网络的描述176

8 多口网络176

8.1.2　单输入多输出（SIMO）网络177

8.1.3　多输入单输出（MISO）网络178

8.2　多口网络的状态实现180

8.3　LS结构形式181

8.3.1　RC梯形网络的状态方程182

8.3.2　状态反馈与变换183

8.3.3　传输函数矩阵的导出185

8.4　第一类LS结构设计186

8.4.1　容阻梯形网络的描述186

8.4.2　反馈权和结构187

8.4.3　高通网络的实现188

8.4.4　前馈权和结构190

8.4.5　SIMO网络的实现191

8.5　第二类LS结构设计192

8.5.1　阻容梯形网络的描述192

8.5.2　反馈权和结构193

8.5.3　前馈权和结构194

8.5.4　多口网络的实现195

习题197

9 开关电容网络199

9.1　SCN的时域分析199

9.1.1　概述199

9.1.2　时间域分析法200

9.1.3　差分方程及其解201

9.1.4　SCN的差分方程203

9.2　Z域分析基础204

9.2.1　S/H信号204

9.2.2　Z域导纳函数205

9.2.3　S/Z变换206

9.2.4　频响预畸校正208

9.2.5　Z域传输函数210

9.3　积木分析法211

9.3.1　基本积木块211

9.3.2　同步与相序212

9.3.3　交联方式与运算213

9.3.4　串并分析法214

9.3.6　三口积木块215

9.3.5　信号流图法215

9.4　SC双二次节217

9.4.1　电路结构与参量设计217

9.4.2　最小总电容设计218

9.4.3　低灵敏度二次节219

9.4.4　开关数少的二次节221

9.4.5　高Q值二次节222

9.5　高阶滤波器223

9.5.1　二次节组合结构224

9.5.2　一次节组合结构224

9.5.3　多环反馈结构225

9.5.4　跳耦型SC滤波器228

9.5.5　SCF商品器件简介230

9.6　SC振荡器231

9.6.1　同相积分器型电路231

9.6.2　双积分器电路232

9.6.3　桥T选频型电路232

9.6.4　三相振荡器233

9.7　信号处理电路235

9.7.1　模拟乘法器235

9.7.2　沃尔什谱分析电路236

习题237

10 连续时间全集成网络238

10.1　运算跨导放大器（OTA）及其电路238

10.1.1　OTA器件的特性238

10.1.3　OTA放大器239

10.1.2　OTA宏模型239

10.1.4　OTA积分器240

10.2　模拟元件241

10.2.1　一般接地元件241

10.2.2　浮地元件244

10.3　积木分析法245

10.3.1　基本积木块245

10.3.2　低通滤波器分析246

10.3.3　高通滤波器分析247

10.4　FLF结构247

10.4.1　传输函数247

10.4.2　二阶网络分析248

10.4.3　三阶网络分析249

10.5　IFLF结构251

10.5.1 网络结构与传输函数251

10.5.2　三阶网络分析251

10.5.3　零点设置252

10.5.4　电压摆度253

10.6　链式结构254

10.6.1　电路结构254

10.6.2　二阶网络254

10.6.3　三阶网络255

10.6.4　设计实例255

10.7　跳耦结构256

10.8.2　抵消非线性电流成分258

10.8.1　MOSFET电阻258

10.8　MOSFET——C滤波器258

10.8.3　平衡输出的运算放大器259

10.8.4　平衡积分电路260

10.8.5　平衡的集成滤波器260

习题261

11 非线性网络262

11.1　非线性元件262

11.1.1　基本二元元件262

11.1.2　高阶二元元件263

11.1.3　多口元件264

11.1.4　多元元件265

11.2　非线性动态系统266

11.2.1　系统的描述267

11.2.2　动态系统的分解267

11.3　伏特拉级数分析法270

11.3.1　动态系统的核270

11.3.2　伏特拉核的意义271

11.3.3　伏特拉级数的特性271

11.4　多重拉氏变换法274

11.4.1　多元传输函数274

11.4.2　广义的卷积性质275

11.4.3　高阶阻抗与高阶导纳275

11.5　串并联网络277

11.5.1　串联与并联的算法277

11.5.2　高阶阻抗（导纳）函数求逆278

11.5.3　简单串并联网络280

11.6　非线性网络分析281

11.6.1　二阶核系统分析281

11.6.2　自治系统分析282

11.6.3　图解分析法284

11.7　晶体管电路机辅分析286

11.7.1　晶体管模型286

11.7.2　改进的迭代法286

11.7.3　电阻网络分析原理287

11.7.4　晶体管电路直流分析289

习题290

12.1.1　生物神经细胞的特性291

12 神经网络291

12.1　神经网络的模型291

12.1.2　分层感知机模型292

12.1.3　Hopfield模型293

12.1.4　认知器模型294

12.2　神经记忆网络295

12.2.1　数字模型296

12.2.2　网络综合297

12.2.3　应用实例299

12.3　神经型振荡器300

12.3.1　神经元的电行为300

12.3.2　仿生学的设想301

12.3.3　迟滞振荡原理302

12.3.4　振荡条件303

12.3.5　激励-频率特性304

12.3.6　迟滞比较器305

12.3.7　神经型OTA振荡器306

12.4　神经型滤波器307

12.4.1　非线性滤波307

12.4.2　中值滤波原理308

12.4.3　神经型中值滤波器309

12.4.4　连零检出器310

12.5　神经型均衡器311

12.5.1　n维Hopfield网络311

12.5.3　均衡器结构312

12.5.2　信道均衡问题312

12.5.4　神经网络的学习过程313

12.6　神经网络与优化理论315

12.6.1　神经优化模型315

12.6.2　确定性神经优化方法316

12.6.3　随机神经优化方法316

12.7　神经计算机318

12.7.1　神经计算机硬件318

12.7.2　神经计算机软件319

12.7.3　光神经计算机322

习题323

参考文献324