腔体滤波器拟合算法

A. 请教各位大侠关于腔体滤波器设计的问题

1.
腔体滤波器的种类很多，有同轴谐振腔滤波器、带状线滤波器、波导滤波器等；
2.
腔体滤波器很多是客户定制，限定了滤波器的尺寸（长×宽×高）；
3.
首先根据客户指标，利用滤波器综合软件，评估滤波器的级数（即腔体数）、极点数及其位置，排腔等；这就需要折衷考虑损耗余量、抑制余量等；此外还需折衷评估规律容量等用户所提出的一切性能指标，并留出余量；
4.
其次根据客户所提出的尺寸和所需的腔体数，扣除壁厚、盖板厚度及腔体底部厚度，得出最大的单腔尺寸；
5.
标准波导尺寸是各国及国际制定的一种标准，如果可能的话，最好使用最大的波导单腔，Q值较高；但要关注其谐波特性，及要在输入输出口转换成标准波导口（如是同轴接口，可忽略）；
6.
谐振杆和圆盘的尺寸当然可以随便设置，但最好不要这样做；理由如下：a.
单同轴谐振腔的功率和Q值折衷后，同轴腔最佳阻抗为74/sqrt(Er)Ohms，于是谐振杆的直径就基本定了；b.
圆盘的直径大小是通过电容加载量来决定，电容加载越大，圆盘直径越大，离顶端的缝隙越小。C.
兼顾成本和可实现性等。

B. FIR滤波器算法

FIR滤波器（有限长度冲击响应）是全零点型滤波器，其实现形式如下：
y[n] = a0*x[n] + a1*x[n-1] + ... + a10*x[n-10];
这里 x 是输入序列，y 是输出序列。里面的 a0 到 a10 对应你的11个系数。你要求第500个点对应的输出，那么 n 取500，系数应该乘以自输入点起，最近的11个值，即 x[500],x[499],x[498]...而不是500两侧的11个数。
通过 matlab 的 help 你能得到更全面的解释。
希望对你有帮助

C. 高通，低通滤波器的q值公式是什么

滤波器的q值是中心频率除以带宽的商。如果是腔体滤波器，镀银的谐振腔的q值更高。

D. 求腔体滤波器的原理

腔体滤波器就是采用腔体结构
一个腔体能够等效成电感并联电容
这样就形成一个谐振级
达到滤波功能

E. 请问各位大侠做腔体滤波器的步骤一般是怎么

1、依据指标仿真出需要的电路级谐振频率、耦合系数(此步包含是否用交叉耦合)；2、HFSS中仿真出单腔谐振频率、双腔耦合系数、端口有载Q值(与1步骤中的数据对应)；3、结合指标尺寸要求，依据1、2步预先画出CAD图； 步骤：1 基于给定的设计技术指标设定滤波器参数 2 确定谐振腔的基本物理尺寸 3 计算耦合电容值 4 谐振腔长度校正 5 加工和组装

F. 低通滤波器的设计和计算

低通滤波器设计原理是：容许低于截止频率的信号通过， 但高于截止频率的信号不能通过。

低通滤波器概念有许多不同的形式，包括电子线路（如音频设备中使用的hiss 滤波器）、平滑数据的数字算法、音障、图像模糊处理等等，这两个工具都通过剔除短期波动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。它信号处理中的作用等同于其它领域如金融领域中移动平均数所起的作用。

计算：低通滤波器允许从直流到某个截止频率的信号通过。将通用滤波器二阶传递函数的高通和带通系数均设为零，即得到一个二阶低通滤波器传递公式：对于高于f0的频率，信号按该频率平方的速率下降。在频率f0处，阻尼值使输出信号衰减。

假定设计要求一个截止频率为10kHz的四阶贝塞尔(Bessel) 低通滤波器。每部分的转降频率分别为16.13及18.19 kHz，阻尼值分别为1.775及0.821，并且这两个滤波器分区的高通、带通和低通系数分别为0、0与1。

(6)腔体滤波器拟合算法扩展阅读：

低通滤波器应用实例：

1、一个固体屏障就是一个声波的低通滤波器。当另外一个房间中播放音乐时，很容易听到音乐的低音，但是高音部分大部分被过滤掉了。

2、电子低通滤波器用来驱动重低音喇叭（subwoofer）和其它类型的扩音器、并且阻塞它们不能有效传播的高音节拍。

3、无线电发射机使用低通滤波器阻塞可能引起与其它通信发生干扰的谐波发射。

4、DSL分离器使用低通和高通滤波器分离共享使用双绞线的DSL和POTS信号。

5、低通滤波器也在如Roland公司这样的模拟合成器（synthesiser）合成的电子音乐声音处理中发挥着重要的作用。

G. 什么是滤波算法

卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一个最优化自回归数据处理算法（optimal recursive data processing algorithm）。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Kолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。

现设线性时变系统的离散状态防城和观测方程为：

X(k) = F(k,k-1)·X(k-1)+T(k,k-1)·U(k-1)

Y(k) = H(k)·X(k)+N(k)

其中

X(k)和Y(k)分别是k时刻的状态矢量和观测矢量

F(k,k-1)为状态转移矩阵

U(k)为k时刻动态噪声

T(k,k-1)为系统控制矩阵

H(k)为k时刻观测矩阵

N(k)为k时刻观测噪声

则卡尔曼滤波的算法流程为：

预估计X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1)

计算预估计协方差矩阵
C(k)^=F(k,k-1)×C(k)×F(k,k-1)'+T(k,k-1)×Q(k)×T(k,k-1)'
Q(k) = U(k)×U(k)'

计算卡尔曼增益矩阵
K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)
R(k) = N(k)×N(k)'

更新估计
X(k)~=X(k)^+K(k)×[Y(k)-H(k)×X(k)^]

计算更新后估计协防差矩阵
C(k)~ = [I-K(k)×H(k)]×C(k)^×[I-K(k)×H(k)]'+K(k)×R(k)×K(k)'

X(k+1) = X(k)~
C(k+1) = C(k)~

H. 怎样通过滤波器S参数的波形判断其耦合是过大还是过小

如果驻波无法调得更好且同时带宽不够或刚好 则是输入耦合弱了输入耦全强了的话 驻波是可以调下去的 但是可能曲线中极点分布不均匀 或是极点数与腔数不一致（当然腔数太多的滤波器想要把所有极点都调出来是比较难的了 我说的是腔少的情况）

I. 在滤波器设计中，如定K型归一化设计，若不知道特征阻抗，这特征阻抗如何计算

在实际滤波器的设计中与理论差距还是很大的，理论中的特征阻抗的计算都是一些比较规则的模型，比如同轴线，矩形腔等，这些特征阻抗的计算是有特定的公式的，相关的理论书籍上都有详细的计算公式，但是我们实际设计中的腔体的特征阻抗我们是无法理论计算出来的，都是些不规则形状，计算非常麻烦！
一般设计滤波器都是借助仿真软件的，希望对你有所帮组！

J. 求RC有源滤波器设计（100分，满意另加分）

[原文]
滤波器的输入输出之比为增益...其功能是让一定频率范围内的信号通过抑制或急剧衰减比频率范围以外的信号。由对频率范围选择的不同，可分为低通、高通、带通、带阻四种。
一般来说，滤波器的阶数n越高，幅频特性的速率越快，但RC 网络的节数越多，元件参数计算越繁琐，电路调试越困难。虽然如此，因此任何高阶的滤波器可均可以用较低阶的滤波器级联实现。