对传递函数的零极点、频率响应、稳定性的理解

news/2024/5/5 13:33:47/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_42702596/article/details/130535537

对传递函数的零极点、频率响应、稳定性的理解

零极点

从传递函数求零极点

令传递函数分子为0求出零点,令分母为0求出零点。

频率响应

单极点系统的频率响应

A v = A v d c ∗ ( 1 / ( 1 + s R C ) ) Av=Av_dc*(1/(1+sRC)) Av=Avdc(1/(1+sRC)),系统的极点是 p = − 1 / R C p=-1/RC p=1/RC。零极点是用于判断系统的稳定性的,传递函数的模值随s(频率)的变化便是频率响应的曲线。

在频率响应的曲线中,当 w = ∣ p ∣ = 1 / R C w=|p|=1/RC w=p=1/RC时,传递函数的模值 ∣ 1 / ( 1 + s R C ) ∣ |1/(1+sRC)| ∣1/(1+sRC)变为 1 / s q r t ( 2 ) 1/sqrt(2) 1/sqrt(2),对应AV(dB)减少3dB时。
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零极点对频率响应曲线的影响

零点和极点对频率响应的影响 - 模拟集成电路之频率响应分析零极点 - 电子发烧友网

  • 当频率远小于某零点/极点的模时,该零点/极点对频率响应的影响可以忽略
  • 当频率接近某极点的模时,该极点的效果渐渐体现。当频率远大于该极点时,该极点使得频率响应的幅度以20dB/dec的速度衰减,而相位相对DC产生-π/2的变化

例如下图为传递函数为 H ( s ) = 1 / ( s + 10 ) H(s)=1/(s+10) H(s)=1/(s+10)的频率响应和相位图:
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  • 共轭极点是一种特殊的极点,它们总是成对出现且共轭极点对的模都相等,因此当频率远大于一对共轭极点的模的时候,该共轭极点对会使频率响应的幅度以40dB/dec的速度衰减,而相位相对DC产生-π的变化。而在频率接近共轭极点对的模的时候,频率响应曲线的变化取决于共轭极点对的位置(详见原文)。

例如下图为传递函数为 H ( s ) = 1000 / ( s 2 − 2 s + 2 ) H(s)=1000/(s^2-2s+2) H(s)=1000/(s22s+2)的频率响应和相位图:
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  • 频率接近某零点的模时,该零点的效果渐渐体现。当频率远大于该零点时,该零点使得频率响应的幅度以20dB/dec的速度增加。而相位相对DC产生π/2(当零点在左半平面)或-π/2(当零点在右半平面)的变化

例如下图为传递函数为 H ( s ) = 1000 ( s − 10 ) H(s)=1000(s-10) H(s)=1000(s10)的频率响应和相位图:

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  • 频率响应的总体幅度/相位取决于所有零点和极点对幅度/相位的贡献。

matlab构造传递函数和绘制波特图

Matlab仿真001-传递函数_传递函数 matlab_k_c_c_的博客-CSDN博客

所用到的matlab函数

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多个角度理解极点与零点,电容充放电的联系

【模拟IC学习】多个角度理解极点与零点,电容充放电的联系

时域上看极点的作用

模拟电路基础之频率响应(一)极点的物理意义

极点时是从一个结点看进去所有电阻和电容的乘积,这里以RC电路为例说明极点的作用,或者说RC对于不同信号频率的作用。

首先需要知道Vout是怎么随着Vin变化的:从电流方向来看,当Vin大于Vout时,电流流向C为充电,Vout会增加,直到Vout=Vin;反之为放电,Vout会减少直到Vout=Vin。这里Vin是主动变化,Vout是被动跟随Vin。而且充放电是需要时间的,这与Fin和C的相对大小有关,Fin越大,C越小充电越快,Vout跟随Vin越好。

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还需要知道相位差和时延的关系:

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  1. 根据波特图,当输入信号Vin的频率为1/2πRC时,Vout的相位会滞后45°,幅值会变为原来的 1 / 2 1/\sqrt2 1/2

理论上时域会相差8/T。在仿真中设置R=1K,C=1p,fin=159Mhz,Tin=6.28ns,amplitude=1,所以输出滞后输入0.785ns,幅值变为0.707,符合波特图:

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从时域上理解为,对C充放电是需要时间的,C越大充放电越慢,当Vin>Vout时,C在充电电流下,Vout逐渐上升,但还没上升到和Vin幅度一样,Vin已经下降到Vin=Vout,导致Vout不能充电到Vin_max就开始放电了,当然放电也需要时间,所以Vout还没放电到Vin_min时就结束放电开始充电了。综上我们看到Vout不仅滞后Vin,并且幅度也小了。

  1. fin<<1/2πRC时,或者说C很小时,或者说是直流输入时,极点的影响就很小:

这是因为C很小,充放电很快,或者说Vin变化很慢,Vout很容易跟随。

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  1. 当但fin>>1/2πRC时,或者说C很大时,极点的影响就很大,但一个极点最多只能产生90°的相移:

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那为什么最大只有90°相移呢?随着fin的增加,或者说C很大,充放电极其慢。可以看下图固定输入频率,不断增加C。随着C增加下Vout=Vin的交点越靠近Vin=0。那最坏的极限情况是,当Vin=0时,Vout才充电到最大随后开始放电,此时Vout的最大值与Vin的最大值时间上相差T/4,对应相移90°。而最坏时Vout的最大接近为0,这就像往海里扔一块石子,对海平面的影响微乎其微。

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零点的直接理解

零点是由于前馈通路造成的。本来通路中有一个极点,会造成相位延迟和增益下降。但是如果在输入与输出之间有一条前馈通路,如下图中的Cz所示,可以让信号不通过极点所在的结点而是通过前馈通路直接到达,那么极点所造成的影响就会被部分抵消极限情况就是信号完全通过通路到达输出,把极点所带来的相位延迟全部抵消。因此可以知道零点最大可以带来90°的相位超前(但是这儿的超前不是说输出超前于输入,只是可以把极点带来的相位延迟进行一定的补偿)。

下图传递函数的极点低于零点,所以极点的效果会先出现——系统会先出现相位延迟。随着频率升高,信号会更多的从Cz通过,补偿极点带来的相位延迟。最终频率足够高时,信号完全从Cz通过,此时电路等效为Cz和C的分压电路,此时极点与零点对相位影响完全抵消

(注意图中P和Z是极点频率,即极点的模值,所以是正值;如果极点频率单位为Hz,还需要除以2π)

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仿真一下这个电路,设置Cz=0.1pF,C=1pF,R=1k,极点频率=156Mhz,零点频率=1560Mhz。
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当Fin=156Mhz时,可以看到主要是极点起作用,延时和幅度衰减和前文分析一致。
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当Fin=1560Mhz,此时相位差回到45°,还是滞后T/4(注意这里Fin变为前面的十倍,周期为1/10),幅值为原来的1/6。
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当Fin=15600Mhz,此时相位差为0,幅值为原来的0.09,是电容分压产生。
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输出节点串联R+C会引入零点

信号传递过程中,一样要给电容充电,所以有相位延迟和幅度降低,因此会产生一个极点。给电容充电过程中电流要流过电阻,因此电阻两端要产生压差,一定程度上增加了输出端口的电压,降低了延迟并且阻碍了幅度降低,因此体现为一个零点
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相位裕度PM

定义为开环增益为0dB时,PM=180°+φ(w),φ(w)是频率为w时的相位角,代表增益0dB时,相位角离-180°的距离。越正越好。
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零极点对稳定性的影响

在普通的电路里,极点都是左半平面的,即通过s参数算出来是负的,因为右半平面的极点在时域会使信号不断发散零点可以在左半平面,也可以在右半平面。算出来是负的就在左平面,算出来是正的就在右平面。

用矢量作图法看极点的影响:当w=0时,即直流增益等于极点到原点的距离a的倒数,随着频率w的增加,距离逐渐增加,增益逐渐减少,当矢量与正半轴的夹角为45°时,即一个极点贡献的相位角是0-45°=-45°,对应相位为-45°,距离的倒数为 a / 2 a/\sqrt2 a/2 ,对应增益减少3dB,都对应前面的分析。零点也可以做类似分析。

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那当有反馈的系统存在右半平面的零点为什么会不稳定?

根据矢量分析法,右半平面的实零点贡献的相位是负的。因为当w=z的虚部时,贡献的相位是π+π=0°,当f增加时,最终贡献的相位是π+π/2,=-pi/2。

本来电路中的常存在的左半面极点就会贡献负的相位角,如果还存在右半面的零点,更容易导致增益为0dB时,相位裕度不满足要求。与此同时,左半平面零点贡献的相位是正的,更有利于相位裕度。

矢量作图法分析系统的幅频、相频曲线

可以通过矢量作图法分析系统的幅频、相频曲线。

首先将传输函数化为零极点的标准形式,在复平面上画下零极点的位置。

频率变化时,也就是扫描虚轴,从负无穷到正无穷。

对于幅频特性曲线,扫描虚轴,求出每个零极点到虚轴上某点的距离的模值,按下面公式相比乘K得到幅频特性曲线;对于相频特性曲线,扫描虚轴,求出每个零极点指向虚轴上某点的矢量与正实轴形成的夹角,将零点的夹角求和减去极点的夹角和注意:对于右零点,或者右极点算相位贡献时,画矢量图,考虑负号的影响,需要加上一个附加相位pi
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当前大型语言模型的火爆程度我们不用再进行赘述了&#xff0c;伴随着百度文心一言打响国内商业大模型第一枪&#xff0c;华为盘古&#xff0c;阿里通义千问&#xff0c;智谱ChatGLM,科大讯飞星火等国内公司纷纷开始布局。 另一方面由于众所周知的政策原因&#xff0c;和如火如荼…

5 分钟教你如何免费用上 GPT-4

今天要分享的就是普通用户&#xff0c;没有 OpenAI 账号&#xff0c;不需要写代码&#xff0c;你依然可以免费体验 GPT-4&#xff0c;当然&#xff0c;会有一些缺点&#xff0c;本篇文章将会手把手教你怎么用上免费版的 GPT-4 以及它的一些限制。 第一步&#xff1a;打开 Stea…

Threejs进阶之十三:CSS3DRenderer与Tween.js实现粒子小球按规律变化

今天我们使用CSS3DRendererTween.js实现Threejs官方示例中的粒子小球按规律变化的效果&#xff0c;先看下最终实现的效果 先来分析下&#xff0c;这个页面的动画效果是由512个小球组合起来的四种不同变化&#xff0c;分别是曲面、立方体、随机和圆球四种变化&#xff1b;下面我…

UDP的报文结构

UDP 报文结构 基本上所有的教科书上都是这样画的图, 但实际上 UDP 报文结构不是这样的, 这样显示应该是容易排版. 正确应该如下图 : 端口号 : 每个端口号在 UDP 报文里占两个字节, 取值范围就是: 0 ~ 65535 源 ip 和源端口描述了数据从哪里来, 目的 ip 和目的端口描述了数据去哪…

文本的清洗和标准化:如何处理混乱的数据?

❤️觉得内容不错的话&#xff0c;欢迎点赞收藏加关注&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;&#xff0c;后续会继续输入更多优质内容❤️ &#x1f449;有问题欢迎大家加关注私戳或者评论&#xff08;包括但不限于NLP算法相关&#xff0c;linux学习相关&#xff0c;读研读博…

操作系统考试复习—第三章 优先级倒置 死锁问题

当前OS广泛采用优先级调度算法和抢占方式&#xff0c;然而在系统中存在着影响进程运行的资源从而可能产生"优先级倒置"现象 具体解释为&#xff1a;在原本的调度算法设计中&#xff0c;高优先级进程可以抢占低优先级的CPU资源&#xff0c;先执行高优先级任务。但是存…

x265码控分析

D和R的关系 高分辨率量化 均匀量化&#xff1a;量化区间 ‘ Δ k y k − y k − 1 ‘ \Delta_ky_k-y_{k-1} ‘Δk​yk​−yk−1​‘&#xff0c;近似为常数&#xff1b;p(x)为信源概率密度函数&#xff0c;且 ‘ Δ k ‘ \Delta_k ‘Δk​‘的大小相对于p(x)的变化率充分小&…