
【电】 filter network
filter; sieve; strain
wave
【化】 wave
【医】 deflection; flumen; flumina; kymo-; wave
meshwork; network
【计】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【经】 network
滤波网络(Filtering Network)是电子工程与信号处理领域的核心概念,指由滤波器件或算法构成的系统,用于从复杂信号中提取特定频率分量或抑制干扰成分。其英文直译为"Filter Network",在电路设计中常表现为由电感(L)、电容(C)、电阻(R)等元件构成的拓扑结构。
从功能实现角度,滤波网络可分为:
典型应用场景包括:
现代滤波网络设计已融合机器学习算法,如深度神经网络用于自适应滤波参数优化,该技术演进记录于《IEEE信号处理汇刊》2023年特刊。其传递函数通常表示为: $$ H(s) = frac{V{out}(s)}{V{in}(s)} = frac{1}{LCs + RCs + 1} $$ 该公式描述了典型二阶低通滤波网络的频响特性。
滤波网络是一种用于信号处理的关键技术,其核心功能是通过选择性传递或抑制特定频率的信号,从而减少干扰并增强有用信号。以下从定义、分类、原理及应用等方面进行详细说明:
滤波网络指由电子元件(如电阻、电容、电感或集成电路)构成的系统,用于分离或滤除信号中特定频率成分。例如,在通信系统中,它可抑制噪声(如特定波段杂波)并保留有效信号。滤波的本质是通过频率选择特性实现信号优化,常见于无线电技术、传感器数据处理等领域。
根据通频带特性,滤波网络可分为:
经典滤波(模拟电路实现)和现代滤波(数字算法实现)是两种主要实现方式。
电路由电阻(R)和电容(C)串联构成,输入电压通过R和C分压后输出。其网络函数为: $$ K_u(jomega) = frac{1}{1 + jfrac{omega}{omega_0}} $$ 其中截止频率$omega_0 = frac{1}{RC}$,当信号频率$omega > omega_0$时,输出显著衰减,实现低频信号通过。
现代滤波技术(如数字滤波)通过算法实现更复杂的频率选择,适用于实时信号处理和高精度场景。实际设计中需综合考虑通带波纹、阻带衰减等参数以满足需求。
如需进一步了解具体电路设计或数学推导,可参考相关工程手册或信号处理教材。
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