虚短虚断是怎么来的?长篇好文介绍深度负反馈

2024-04-11 22:52

本文主要是介绍虚短虚断是怎么来的?长篇好文介绍深度负反馈,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

原文来自微信公众号:工程师看海,与我联系:chunhou0820

看海原创视频教程:《运放秘籍》

大家好,我是工程师看海。

以前的文章抛出过一个问题:为什么放大电路,放大倍数有限,往往只有十几倍或几十倍,而不能达到几千或者几万倍?

当面试官问你时,你会怎么回答呢?

有很多同学会说,如果设计放大倍数太大,电阻阻值就会跟大,电阻大了以后噪声也会大,因此放大倍数有限。

电阻的噪声参考以前文章:《电阻噪声哪里来》:

https://www.dianyuan.com/eestar/article-4761.html

这个回答不舒服,反问一句,假如电阻噪声都一样,那么就可以把放大倍数设计成成百上千甚至上万吗?

同学低着头:应该不行。

其实很多面试官想要的答案是,基于深度负反馈的设计原则,如果设计的运算放大电路放大倍数太大,放大误差也会增加。

那么我们怎么理解深度负反馈与放大倍数呢?

我们通常说的放大倍数全称是闭环放大倍数,或者叫做负反馈放大电路的放大倍数。

这个放大倍数我们用字母G表示,Xi与Yo是系统的输入和输出,见下图负反馈放大电路的方块图,注意负反馈的‘-’号,千万不要忘记!

图片

图片

A是开环放大倍数,可以达到几十万。

F是反馈系数。

Xi’是输入减反馈的结果,我们把A和F的乘积叫做环路放大倍数,

图片

下面公式(1)公式(2)至关重要!

图片

对于深度负反馈而言,AF特别大,AF >> 1,此时系统的闭环放大倍数G:

图片

G与反馈系数F有关,与A无关,放大电路计算过程,都是基于上面这个原则,比如下图同相放大电路,反馈系数F:

图片

根据公式(2)

图片

与前文《三个经典运放电路》的分析结果一致:

https://www.dianyuan.com/eestar/article-4718.html

图片

有同学看到这里好像醍醐灌顶,好像明白了,又好像没明白,我们重新看下这个方框图,列下如下方程:

图片

整理上面公式得到:

图片

当深度负反馈时,AF >> 1,Xi’接近于无穷小,换句话说,运放同相输入端和反相输入端电压非常接近,近乎相等,这就是黄金法则“虚短”的由来。

同时,运放输入阻抗非常非常大,常常达到几十MΩ甚至上GΩ,基本没有电流流入运放,近乎断路,这就是黄金法则“虚断”由来。

深度负反馈的本质可以理解为,利用负反馈,在AF>>1的条件下,使得净输入量Xi’为0.

图片

误差究竟有多大?

我们继续以同相放大电路为参考,开环增益是100dB,对应开环放大倍数A为100000(20log(100000)=100dB),R1 = 1KΩ,Rf = 999KΩ,根据以前的推导,这个电路的放大倍数G = 1+Rf/R1 = 1000倍。

而如果使用公式(1)来精确计算 G’

图片

如果根据电阻计算:G=1+Rf/R1=1+999000/1000=1000倍

而实际计算G’= 990倍,放大误差为10%,在电阻噪声忽略不计的情况下相差10倍。如果考虑电阻误差、考虑增益带宽积的话,相差的会更多。

图片

仿真验证

我们对下面电路进行仿真,仿真文件获取方法,公众号:工程师看海,后台回复关键字:同相放大电路

根据电阻计算放大倍数G=1000

图片

用万用表测试精度会更高一些,80Hz的输入信号,有效值是0.0707mV,放大后是69.99mV,实际放大倍数是990倍,与计算得到的1000倍相比差了10倍。

图片

如果调整外围电阻继续增加放大倍数,在相同信号频率下,放大误差就会更大,感兴趣的同学可以下载仿真文件自己亲自试试。

感谢点赞、分享、在看,让知识变得更简单

这篇关于虚短虚断是怎么来的?长篇好文介绍深度负反馈的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/895389

相关文章

SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析

《SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析》在现代微服务架构中,动态配置管理是一个关键需求,本文将为大家介绍SpringCloud中相关的注解@Re... 目录引言1. @RefreshScope 的作用与原理1.1 什么是 @RefreshScope1.

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍

《MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍》慢SQL的优化,主要从两个方面考虑,SQL语句本身的优化,以及数据库设计的优化,下面小编就来给大家介绍一下有哪些方式可以优化慢SQL吧... 目录避免不必要的列分页优化索引优化JOIN 的优化排序优化UNION 优化慢 SQL 的优化,主要从两个方面考虑,SQL 语

Redis中高并发读写性能的深度解析与优化

《Redis中高并发读写性能的深度解析与优化》Redis作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等场景,本文将深入探讨Redis的读写并发能力,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录引言一、Redis 并发能力概述1.1 Redis 的读写性能1.2 影响 Redis 并发能力的因素二、

C++中函数模板与类模板的简单使用及区别介绍

《C++中函数模板与类模板的简单使用及区别介绍》这篇文章介绍了C++中的模板机制,包括函数模板和类模板的概念、语法和实际应用,函数模板通过类型参数实现泛型操作,而类模板允许创建可处理多种数据类型的类,... 目录一、函数模板定义语法真实示例二、类模板三、关键区别四、注意事项 ‌在C++中,模板是实现泛型编程

Python实现html转png的完美方案介绍

《Python实现html转png的完美方案介绍》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现html转png功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 1.增强稳定性与错误处理建议使用三层异常捕获结构:try: with sync_playwright(

Java使用多线程处理未知任务数的方案介绍

《Java使用多线程处理未知任务数的方案介绍》这篇文章主要为大家详细介绍了Java如何使用多线程实现处理未知任务数,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 知道任务个数,你可以定义好线程数规则,生成线程数去跑代码说明:1.虚拟线程池:使用 Executors.newVir

最新Spring Security实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)

《最新SpringSecurity实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)》本章节介绍了如何通过SpringSecurity实现从配置自定义登录页面、表单登录处理逻辑的配置,并简单模拟... 目录前言改造准备开始登录页改造自定义用户名密码登陆成功失败跳转问题自定义登出前后端分离适配方案结语前言

电脑开机提示krpt.dll丢失怎么解决? krpt.dll文件缺失的多种解决办法

《电脑开机提示krpt.dll丢失怎么解决?krpt.dll文件缺失的多种解决办法》krpt.dll是Windows操作系统中的一个动态链接库文件,它对于系统的正常运行起着重要的作用,本文将详细介绍... 在使用 Windows 操作系统的过程中,用户有时会遇到各种错误提示,其中“找不到 krpt.dll”

JAVA SE包装类和泛型详细介绍及说明方法

《JAVASE包装类和泛型详细介绍及说明方法》:本文主要介绍JAVASE包装类和泛型的相关资料,包括基本数据类型与包装类的对应关系,以及装箱和拆箱的概念,并重点讲解了自动装箱和自动拆箱的机制,文... 目录1. 包装类1.1 基本数据类型和对应的包装类1.2 装箱和拆箱1.3 自动装箱和自动拆箱2. 泛型2