设计了一种同轴腔体带通滤波器,通过新型交叉耦合结构实现对边带高抑制.运用HFSS和microwave office 软件协同仿真的方法进行了整体仿真和优化,实现了同轴腔体带通滤波器的整个设计.应用的协同仿真方法提高了设计效率,尤其对于复杂滤波器,大大缩短了生产周期,节约了成本.在通信频段范围内,该结构设计尺寸小,频带宽,带外抑制高,带内差损小,这些特性使其在无线通信领域具有重要的发展前景.

基于混合耦合和交叉耦合的70 MHZ〜270 MHZ电动可调LC带通滤波器

基于混合耦合和交叉耦合的70 MHz〜270 MHz电可调LC带通滤波器

本文主要讲述了低通滤波器与带通滤波器原理，并讲解如何从低通到带通滤波器转换。

巴特沃斯带通滤波器的matlab代码EEG-P300Speller_Model-util 该存储库包含3部分。 包括PYTHON代码和MATLAB代码。 第一部分：具有深度学习模型（堆叠的CNN和RNN）-Keras的EEG信号分类 P300_CNN_1_GRU_A.py：一个Python文件，其中是CNN和GRU的组合模型，用于确定EEG信号序列是否包含P300波。 模型1的摘要（堆叠式CNN和RNN）：1，CNN负责空间域特征提取。 如图2所示，GRU负责时域特征提取。 3，引入了Dropout，以防止过度拟合并提高精度。 模型2（堆叠式CNN）的摘要-未包含在存储库中：1，CNN负责空间域特征提取。 如图2所示，CNN负责时域特征提取。 3，引入了Dropout，以防止过度拟合并提高精度。 第二部分：用于EEG信号预处理的工具包。 列表和简要说明：1，EEG_Preprocessor.py：一个python文件，其中包含一系列EEG Signals预处理程序的代码。 包括：load_data，extract_eegdata，extract_feature等。 分类前的操作： 1)

本设计以STM32F4为控制核心，设计了一种基于LED可见光的室内定位系统。该系统由发射端和接收端两部分组成，发射端采用频分复用方法通过3个LED发射不同频率的光信号，接收端对信号进行滤波、选频、放大，再经AD转换后，采用3边定位算法确定接收端所处位置，最终将区域和坐标显示在LCD屏上。

利用仿真软件HFSS设计了一款交叉指型微带带通滤波器，结果良好，欢迎下载参考，并指正。

微波光子学研究内容主要包括光电器件以及微波信号控制处理单元，作为微波信号 控制处理单元的重要组成成员，微波光子滤波器（MPF）结合了微波与光纤通信理论， 利用光学器件和技术支持，实现对微波信号的调制和传输，在微波通信领域起着重要作 用。

二阶巴特沃斯带通滤波器仿真电路图，二阶巴特沃斯带通滤波器仿真电路图

实习要求 通过MATLSB设计确定FIR和IIR滤波器系数； DSP初始化。 A/D采样； FIR和IIR运算，观察滤波器前后的波形变化； 对带有噪声的不同输入信号进行FIR和IIR滤波，观察滤掉后噪声后的波形； 熟练使用CCS 对程序进行调试。