Усилитель - корректор

Для расчета элементов воспользуемся формулами:

; (4.32)

С помощью таблицы получены следующие нормированные значения элементов.

=1,68,=0,842,,=4,99,=4,62,=0,234.

,

; (4.33)

;

;

;

Денормируя полученные значения, определим:

==57 нГн;

==71,5 Ом;

==18 пФ;

=8,3 пФ;

=13 нГн.

В усилительных каскадах расширение полосы пропускания связано с потерей части выходной мощности в резисторах корректирующих цепей (КЦ) либо цепей обратной связи. От выходных каскадов усилителей требуется, как правило, получение максимально возможной выходной мощности в заданной полосе частот. Из теории усилителей известно, что для выполнения указанного требования необходимо реализовать ощущаемое сопротивление нагрузки для внутреннего генератора транзистора равным постоянной величине во всем рабочем диапазоне частот. Этого можно достигнуть, включив выходную емкость транзистора в фильтр нижних частот, используемый в качестве

Підпис: VT1
выходной КЦ. Схема включения выходной КЦ приведена на рисунке 4.5.2.

а) б)

Рисунок 4.5.2

Использование фильтра нижних частот в качестве выходной КЦ при одновременном расчете элементов L1, C1 по методике Фано позволяет обеспечить минимально возможное, соответствующее заданным CВЫХ и fB, значение максимальной величины модуля коэффициента отражения в полосе частот от нуля до fB.

Находим коэффициент по формуле:

; (4.34)

;

Далее находим по таблице 7.1 приведённой в [1] значения , , ,, соответствующие коэффициенту :, , , . Истинные значения элементов рассчитываются по формулам:

Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Дополнительно

Современный прокатный стан
Современный прокатный стан представляет собой технологический комплекс последовательно установленных машин, используемых для получения прокатных изделий заданных размеров с необходимыми качественными показателями. Производительность прокатного стана определяется пропускной способностью отдельных а ...

Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений: применение для извлечение ...

Меню сайта