怎样理解阻抗匹配?---非常好(转)

参考文献:http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/4205373

为了帮助大家理解阻抗不匹配时的反射问题,我来举两个例子:假设你在练习拳击——打沙包。如果是一个重量合适的、硬度合适的沙包,你打上去会感觉很舒服。但是,如果哪一天我把沙包做了手脚,例如,里面换成了铁沙,你还是用以前的力打上去,你的手可能就会受不了了——这就是负载过重的情况,会产生很大的反弹力。相反,如果我把里面换成了很轻很轻的东西,你一出拳,则可能会扑空,手也可能会受不了——这就是负载过轻的情况。

时间: 2024-11-09 10:40:48

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阻抗匹配基础

英文名称:impedance matching 基本概念 信号传输过程中负载阻抗和信源内阻抗之间的特定配合关系.一件器材的输出阻抗和所连接的负载阻抗之间所应满足的某种关系,以免接上负载后对器材本身的工作状态产生明显的影响.对电子设备互连来说,比如信号源连放大器,前级连后级,仅仅要后一级的输入阻抗大于前一级的输出阻抗5-10倍以上,就可觉得阻抗匹配良好:对于放大器连接音箱来说,电子管机应选用与其输出端标称阻抗相等或接近的音箱,而晶体管放大器则无此限制,能够接不论什么阻抗的音箱. 匹配条件 ①负载阻

时钟信号线上串一小电阻的作用

摘自一位网友的"http://blog.chinaunix.net/uid-21977330-id-3218353.html" 这个电阻有两个作用,第一是阻抗匹配.因为信号源的阻抗很低,跟信号线之间阻抗不匹配,串上一个电阻后,可改善匹配情况,以减少反射,避免振荡等. 第二是可以减少信号边沿的陡峭程度,从而减少高频噪声以及过冲等.因为串联的电阻,跟信号线的分布电容以及负载的输入电容等形成一个RC电路,这样就会降低信号边沿的陡峭程度.大家知道,如果一个信号的边沿非常陡峭,含有大量的高频成分

[原创]差分放大器阻抗匹配计算+阻抗计算小工具

近段时间在项目中使用全差分放大器,在调试带宽指标的时候用到了几级放大器之间的阻抗匹配,查看芯片手册上的计算真是复杂到不可理解的程度(单端输入差分输出的情况). 经过查资料,发现针对差分阻抗计算的内容,ADI公司官方的应用笔记介绍的比较容易理解.分别是应用笔记-AN1026以及MT-076. 本篇文章,笔者结合ADI应用笔记以及个人理解,说明关于差分放大器使用当中的阻抗匹配问题,并且自行开发了个小软件,帮助设计者计算阻抗网络,提高设计效率. 第一,不需要额外的匹配组件时,差分增益计算需要考虑的问题

阻抗匹配详细讲解(以前的转贴)

阻抗匹配是指信号源或者传输线跟负载之间的一种合适的搭配方式.阻抗匹配分为低频和高频两种情况讨论. 我们先从直流电压源驱动一个负载入手.由于实际的电压源,总是有内阻的,我们可以把一个实际电压源,等效成一个理想的电压源跟一个电阻r串联的模型.假设负载电阻为R,电源电动势为U,内阻为r,那么我们可以计算出流过电阻R的电流为:I=U/(R+r),可以看出,负载电阻R越小,则输出电流越大.负载R上的电压为:Uo=IR=U×[1+(r/R)],可以看出,负载电阻R越大,则输出电压Uo越高.再来计算一下电阻R

关于输入阻抗和输出阻抗的理解

输入阻抗 输入阻抗(input impedance)是指一个电路输入端的等效阻抗.在输入端上加上一个电压源U,测量输入端的电流I,则输入阻抗Rin就是U/I.你可以把输入端想象成一个电阻的两端,这个电阻的阻值,就是输入阻抗. 在同样的输入电压的情况下,如果输入阻抗很低,就需要流过较大电流,这就要考验前级的电流输出能力了;而如果输入阻抗很高,那么只需要很小的电流,这就为前级的电流输出能力减少了很大负担.所以电路设计中尽量提高输入阻抗. 输入阻抗跟一个普通的电抗元件没什么两样,它反映了对电流阻碍作用

硬件设计--特性阻抗匹配详解

参考资料:信号反射与振铃产生 简易阻抗匹配方法 信号完整性分析 戴维南端接匹配简易阻抗匹配方法 一篇关于信号完整性匹配很好的总结(之终端匹配) 信号或广泛电能在传输过程中,为实现信号的无反射传输或最大功率传输,要求电路连接实现阻抗匹配,阻抗匹配关系着系统的整体性能,实现匹配可使系统性能达到最优. 一.基本概念介绍与理解 1.特性阻抗 特性阻抗(又称特征阻抗)并不是实际的电阻,而是属于长线传输中的概念.在射频范围内,信号传输的过程中,信号沿到达的地方,信号线和参考平面(电源或地平面)间由于电场的建

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2.2 logistic回归损失函数(非常重要,深入理解)

上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出 对训练集当中的值进行预测,将他写成y^(I)我们希望他会接近于训练集当中的y^(i)的数值 现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运行情况 可以定义损失函数为y^和y的差,或者他们差的平方的一半,结果表明你可能这样做,但是实际当中