阻抗匹配的原理与应用

阻抗匹配的原理与应用

,。

程价

万

电子

科学

阻抗匹配的原理与应用陈晓玲刘敏王艳芬盛春玲莱芜钢铁集团自动化部山东莱芜

摘到详细解释阻抗匹配的基本概念和原理〔镇词」抗匹配共扼匹配反射阻关中图分类号文献标识码

,

以及解决阻抗匹配问题方法和步骤万有一节了一

。

文章编号

一

、

扭注,

据此

,

将反射系数的公式重新写为表达式所示形式‘

阻抗匹配是指负载阻抗与激励源内部阻抗互相适配

使激励源得到最大。

,

二

功率翰出的一种工作状态纯电阻电路中,

。

对于不同特性的电路,。

,

匹配条件是不一样的,

劫

二

。二

交迭式‘一

在二

一

当负载电阻等于激励源内阻时,

则愉出功率为最大这种工,

一

一

称

几几

刁艺十

归

一

交选玄。

作状态称为匹配,,

否则称为失配,

当激励源内阻抗和负载阻抗含有电抗成份,

时为使负载得到最大功率负载阻抗与内阻必须满足共扼关系即电阻成份相等电抗成份只数值相等而符号相反二、

从上式我们可以看到负载阻抗与其反射系数间的直接关系但是这个关系式是一个复数所以并不实用要画史密斯圆图的话,。

这种匹配条件称为共扼匹配

。

,

方程还必需重新整

旧筑匹砚的

本理我们用下面的电路来简单介绍阻抗匹配的概念,

理成符合标准几何图形的形式

图

一

倒得,

中为负载电阻,

,

为电源的内阻,。

,

为电压源

。

由于

的存在当很大时电路接近短路状态

电路接近开路状态

而当很小时,

今‘

叮,

为十犷

,

由电路输出功率心,

这个方程是在复平面它以,

上

、

圆的参数方程犷匹咬两络

一

二

为圆二

衫击“窄达,

半径为

卜

。

下面我们举个例子来具。

”甲

。。

刁时分母取得最小值,

此时负载所获取的功率最大所以当负,、,

体说明一下利用史密斯圆图进行阻抗匹配的过程,

载电阻等于电源内阻时负载将获得最大功率亦即这个电路阻抗是匹配的对于非纯电阻电路好凡一,

如左

信号源阻抗必须等于负载的共垅阻抗声凡一

即

图所示,

此时电路两端通‘一呀

图为表达式,

丸的等效图

。

只有满足这个条件的

常是信号源和负载阻抗是

「,

耘

,。。

时候

,

从信号源到负载传输的能量最,

固定的源阻抗为和负载阻抗为,

大

另外,

为有效传翰功率满足这、

如左图所示

我们的目标是在两者之间插

入一个设计好的网络使。

个条件可以避免能量从负载反射到信号源

电路达到合适的阻抗匹配

尤其是在诸如视频传输三、

或。

首先将各阻抗值归一化

如果没有给出特性阻抗选择一个与负载信,,

二,

微波网络的高频应用环境更是如此甩杭匹砚方式,

号源的数值在同一量级的阻抗值,

假设二

为一

于是二二一,

一

巧

二

,

二

,

计算出

卿

阻抗匹配的方法有很多

但是在具体的系统中怎样才能比较合理的应。

后

,

在史密斯圆图上标出这两个点。

,

在这个基础上,

,

我们来分别介绍改变阻

用

,

需要衡量多个方面的因素叩,

大体上我们常用的阻抗匹配方式有两种二。

,

一

抗力和调整传输线两种方法值,

种是透过改变阻抗力

一

,

另一种则是调整传输史密斯圆图是由表示的极坐标。

线很多圆周交织在一起的一个图图正确的使用它。

改变阻抗力把电容或电感与负载串联起来来增加或减少负载的阻抗在图表上的点会沿着代表实数电阻的圆圈走动如果把电容或电感接。

在介绍这两种方法之前我们先介绍一下史密斯圆图,

地

是反射系数伽马

,

以符号

首先图表上的点会以图中心旋转度然后才沿电阻圈走动再沿中心旋转度重复以上方法直至电阻值变成即可直接把阻抗力变为零完,,,。

,

,

可以在不作任何计算的前提下得到一个表面上看非常复,。,

杂的系统的匹配阻抗唯一需要做的就是沿着圆周线读取并跟踪数据斯圆图是通过验证阻抗匹配的负载产生的这里我们不直接考虑阻抗用反射系数,

史密而是在处

成匹配调整传输线。

由负载点至来源点加长传愉线,,

,

在图表上的圆点会沿着图,

中心以逆时针方向走动把阻抗力调整为零目、

直至走到电阻值为的圆圈上。

即可加电容或电感

反射系数可以反映负载的特性如导纳增益

、

、

跨导

,

完成匹配

理即频率的问题时

更加有用一

。

祖枕匹砚的应用范,

。

。阮

二‘

。

十

,一

。

,

蒸耳葬马二三兰鉴力日,,

、

对于一般的高频信号领域的

比如时钟信号,

,

总线信号,

,

甚至高达几百兆相对电阻即阻

信号等。

,

一般器件的收发端的感抗和容抗都比较小

二

抗中的实部可以了

来说可以忽略不记,

这时,

,

阻抗匹配就只需要考虑实数部分就

农盆式录

我们知道反射系数定

义为反射波电压与入射波电压之比其形式如表达式所示负载反射信号的强度取决于信号源阻抗与负载阻抗的失配程度,。。。

在射频领域很多器件如天线功放等其输入辘出阻抗是非实数的非纯电阻并且其虚部容抗或者感抗很大以至于不可忽略这时就要采,,

由于阻抗是复数

反射系数也是复数为了减少未知参数的数量可以固化一个经常出现并且在应用中经常使用的参数这里特性阻抗通常为常数

用共扼匹配的方法五、

。

绪语,

并且是实数

,

是常用的归一化标准值,

,

如

、

。

、

和

。

。

于是

阻抗匹配的方法多种多样

包括

计算机仿真,

、

手工计算

、

还有史密斯下转第

我们可以定义归一化的负载阻抗把负载阻抗表示为表达式所示形式

圆图和旧有经验

,

但是综合比较这些方法

由于计算机仿真这类软件是为不

页

阻抗匹配的原理与应用

信息科学

从

纂鑫

基于

挖掘的空间数据挖掘技术研究李良豪

肖星武汉大学地理信息系统专业湖北

武汉大学软件工程专业

湖北

武汉

武汉

摘知识,

要〕空间数据挖掘技术。

是建立在空间数据库的基础上

,

通过使用各种机器学习技术,

,

从海量空间数据中挖掘出未知的有用的规律和、

从而提供支持决策的依据

在现在己建立的。

空间数据库中

,

大量的可分析。

、

分类的知识

如空间位置分布规律,

空间关联规则

、

形态特征区分规则等都隐藏。

在空间数据中需要被挖掘才能被发现中圈分类号寸

因此

,

空间数据挖掘技术就显得尤为重要数据挖掘知识发现一

因而对于空间数据挖掘技术一

特别是基于

挖掘部分的技术进行研究

【键词」关空间数据挖掘地理信息系统空献振识码

幸章编号

一。

、

知识发理与孩据挖拥技术桩述、

其中最著名的是四、

提出的

决策树算法

。

我们把从庞大的数据库集或者数据库中提炼有用信息的科学成为数据挖掘容

聚类与分类方法,,

它汇集了统计学。

机器学习。

、

数据库

模式识别

、

人工智能等学科的内,

聚类和分类方法按一定的距离或相似性系统将数据分成一系列相互区分的组。

,

是一门新兴的交叉学科

这些学科都致力于数据分析的某个方面

因此

常用的经典聚类方法有肠,

等,,

。

分类和聚类都是。

它们有很多共性

数据挖掘就是建立在它们之上对观测到

的数据集进行分。。

对目标进行空间划分划分的标准是类内差别最小类间差别最大

分类和聚。

析

,

目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方,,

类的区别在于分类事先知道类别数和种类的典型特征五

而聚类则事先不知道。

式来总结数据【不过并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘例如使用数据库管理系统查找个别的记录或通过因特网的搜索引擎查找特定的页面,

探测性的数据分析方法、

李德仁

邸凯昌等提出了探测性的数据分析。

简称以,,

采用动态

则是信息检索,

饰

!

领域的任务,,

。

虽然这些

统计图形和动态链接窗口技术将数据及统计特征显示出来,。

可发现数据中非

任务是重要的。

可能涉及使用复杂的算法和数据结构,

但是它们主要依赖传从而有效地组织和。

统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构

直观的数据特征及异常数据与空间分析相结合构成探测性空间分析 ( exp lora t or y s pa t ia l ana ly s is简称 EsA )和 EsA技术在数据挖掘E o A

检索信息尽管如此二、

数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力技术由来、

中用于选取与问题领域相关的数据子集特征和规律。

,

并可初步发现隐含在数据中的某些

空向吸据挖

空间数据的采集

存储和处理等现代技术设备的迅速发展,

,

使得空间数

(

六 )神经网络方法,

据的复杂性和数据急剧膨胀大的宝藏。

远远超出了人们的破译能力,

。

空间数据库是空

即通过大量神经元构成的网络来实现自适应非线性动态系统、、、

并使其具。

间数据以其相关非空间数据的集合

是经验和教训的积累,,

,

无异于是一个巨

当空间数据库中的数据积累到一定程度的时。

必然会反映出某些一般难以根据常规。

有分布存储联想记忆大规模并行处理自学习自组织自适应等功能;的方法在空间数据挖掘中可用来进行分类和聚类知识以及特征的挖掘、(

、

为人所感兴趣的规律的空间技术方法获得三、,

这些知识型规律隐含在数据深层

七 )决策树方法,

需要利用新的理论技术发现并为人所用【〕

空间据挖妇的技术和发属,

空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域工智能、

其挖掘方法以人。

进而产生规则和:发现规律的方法采用决

策树方法进行空间数据挖掘的基本步骤如下首先训练空间实体集生成测试函数;其次根据不同取值建立决策树的分支利用以树型结构表示分类或决策集合,。

即根据不同的特征

,

专家系统

、

机器学习

、

数据库和统计等成熟技术为基础。

下面介绍

并在每个分支子集中重复建立下层结点和分支进行剪枝处理(

,

形成决策树;然后对决策树。

,

近年来出现的主要空间数据挖掘方法一

把决策树转化为据以对新实体进行分类的规则。

空间分析方法的各种空间分析模型和空间操作对。

,切基于云理论的方法。

利用工,

数据库中的数据进行深加、

云理论是一种分析不确定信息的新理论

,

由云模型

、

不确定性推理和云

从而产生新的信息和知识、

常用的空间分析方法有综合属性数据分析、

变换三部分构成合起来四、,

基于云理论的空间数据挖掘方法把定性分析和定量计算结、

拓扑分析测分析等

缓冲区分析、

、

距离分析

叠置分析、。

、

地形分析

、

趋势面分析,

、

预

处理空间对象中融随机性和模糊性为一体的不确定性属性;可用于

,

可发现目标在空间上的相连

相邻和共生等关联规则

或发现目

空间关联规则的挖掘

空间数据库的不确定性查询等

。

标之间的最短路径二

最优路径等辅助决策知识

结语,

统计分析方法,

空间数据挖掘是 G I科学的一个新兴领域 S

尽管目前只是取得了一定的,

统计分析一直是分析空间数据的常用方法空间特性分析。

着重于空间物体和现象的非。

初步理论研究成果

,

但是仍然有大量的理论与方法需要去深入研究

特别是

统计方法有较强的理论基础,。

,

拥有大量成熟的算法,

统计方

在利用己有的理论知识来开发空间数据挖掘的产品方面需要更多的研究人员投入到其中去:, H e

。

法难以处理字符型数据的领域专家来完成〔三

需要有领域知识和统计知识

一般由具有统计经验

归纳学习方法,

参考文献

归纳学习方法是从大量的经验数据中归纳制取一般的规则和模式

其大

v[1]D a i d Ha n d,

,

部分算法来源于机器学习领域,

,

归纳学习的算法很多,

,

如的,

等的等,

i M

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机械工业出版社 20 0 3、

.、

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,

洪家

荣等的

,

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,

2李〔〕德仁

王树良

李德毅

. . .空间数据挖掘理论与应用科学出版社 2006

(上接第 1页 )

同功能设计的而不只是用于阻抗匹配,

,

所以使用起来比较复杂,

,

设计者必须

熟悉用正确的格式输入众多的数据设计人员还需要具有从大量的输出结果;中找到有用数据的技能手工计算是一种极其繁琐的方法因为需要用到很长的计算公式且处理的数据多为复数;经验并非人人都有所以对一般人,,

来说史密斯圆图还是解决阻抗匹配的最合适的工具:参考文献 . . . . .【于洪珍编通信电子电路教学参考书北京清华大学出版社 2006 1 . . . . . . 20 0〔 (美 ) J卡尔约瑟夫射频电路设计北京科学出版社] 2 7 . . . . .〔黄玉兰梁猛电信传输理论北京北京邮电大学出版社 2 004 J 3,

。

,

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/x09j.html