记住,射频频率上,就没有纯正的......

原创 加油射频工程师 2023-06-09 12:30

为啥在外行的人看来,射频这么玄乎呢?

我想大概是因为,到了射频甚至微波频率后,一切就都变了。

比如电容,你看到的是这样的。

但实际它的内在是这样的。

电感,展现给你的是这样的。

但它实际上是这样的。

电阻也是,外表是这样的。

里子是这样的。

所以,进行射频电路设计之前,我们需要先了解一下,这些常用的集总器件,在射频甚至微波的频率下,到底是个什么表现。

先说说电阻,下图分别是其低频模型和高频模型。

在DC时,电阻是一个不随频率变化的器件,但到高频时,由于寄生参数,比如寄生电感,寄生电容的影响,其阻值会随着频率的变化而发生变化。

比如,下图所示,是厂家标称高频电阻的阻值与频率之间的关系。虽然在其手册上,写的是High Frequency(Up to 40GHz)Resistor, 但从其曲线上看,阻值还是会随着频率发生较大的变化。

标称的高频电阻都不能保证始终如一,就不用说,我们平时使用的普通厚膜电阻了。

再来说说电容,下图分别是电容的低频模型和高频模型。

在低频处,电容的阻抗为1/(jwC),其阻抗随着频率的升高而降低,如下图所示。

但是实际的电容,刚开始其阻抗随频率的升高而降低,当封装的寄生电感与电容本身的发生谐振时,此时电容的电抗达到最低点,然后又开始升高,但是这个时候,电容的感性大于容性,即主要是寄生电感在起作用。这个频率,称为级联谐振频率(SRF,series resonant frequency).

 电容在射频电路中的应用,包括隔直,去耦,还有匹配。

隔直和去耦应用

对于隔直和去耦应用,都希望电容在所工作的频率处于一个非常低的阻抗状态,也就是说,最好工作频率就在SRF频率附近。

有时候对于宽带的RF应用,可能会用多个电容并联,来实现宽频带范围内的低阻抗。但是并联使用时,最好仿真看看,确认一下这些电容之间有没有发生谐振,因为如果发生谐振的话,会显著影响性能。

匹配应用

对于匹配应用,则希望工作频率远低于SRF频率。

前阵子,队友他们想降低成本,问我一个射频通路上的电容能不能换一下。

额,好吧。

即使是同样的容值,同样的封装,不同厂家出来的电容,其寄生参数也不可能一样。

而且,由于电容容差的存在,就算同一厂家同一型号,电容容值也不一定一样。

所以,如果想替换掉现有的电容,性能嘛,肯定是会有变化。

所以想替换也可以,但是你要把所有的指标再重新测试一遍,看看影响大不大。

因此,能不能替换,我也不好说,不怕麻烦的话,就去测一下;要怕有风险的话,那就别换了。

再来看看电感,下图是电感的低频和高频模型。

理想的电感,其电抗为jwL,即会随着频率的升高而升高,但是实际的电感,由于寄生电容的影响,这个寄生电容会与电感谐振,从而在某个频率处产生一个很高的阻抗。如下图所示。

在射频电路中,电感的作用包括:

(1) 隔交,就是阻止射频通路中的射频进入电源。而这时的电感,就希望工作频率位于其谐振频率附近,以获得高的电抗。

(2) 匹配。

参考文献:

【1】 Complete wireless design

【2】射频电路设计--理论与应用


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    Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言,它支持面向对象以及面向过程的程序设计,应用非常广泛。那么Python能做什么?下面来看下Python的主要用途介绍。

    1、Web开发
    Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站,它有庞大的库和模块,如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
    Python还集成了一些框架,比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外,它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发,会非常便捷。例如,您可以在美国服务器上安装Python,并用它来搭建网站。

    2、人工智能和机器学习
    很多AI和ML模型都是用Python搭建的,数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库,比如:
    用于数据处理和分析的Pandas工具集
    用于数学计算的NumPy和SciPy库
    可视化库Seaborn和Matplotlib
    机器学习算法库,如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

    3、游戏开发
    Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏,如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏,它促进了具有各自库的3D游戏的开发,也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

    4、桌面GUI开发
    Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库,但还有其他支持库

    5、Python爬虫
    爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。
    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

    6、Python数据分析
    在使用Python进行数据分析之前,我们需要遵循以下步骤:
    获取数据:数据可以来自各种来源,例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
    清洗数据:清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
    探索性数据分析(EDA):EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
    数据建模:在进行数据建模之前,我们需要进一步清洗数据,并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后,我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
    评估模型:我们需要使用各种指标(例如准确率、召回率等)评估模型的性能。
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