微波滤波器设计的新观点
可重构或可调谐微波滤波器技术
可重构或可调谐微波滤波器技术电子可重构，或者说电调微波滤波器由于其在改善现在及未来微波系统容量中不断提高的重要性而正吸引着人们越来越多的关注来对其进行研究和开发。
例如，崭露头脚的超宽带（UWB）技术要求使用很宽的无线电频谱。
然而，作为资源的频谱是宝贵而有限的，因此，频谱总是被用于多种用途，这意味着当诸如UWB 无线系统这种操作受到关注时，频谱上充满着不期望的信号。
在这种情况下，现存的时时处处都在发生变化的不期望的窄带无线电信号有可能会干扰UWB 系统的波段。
这种问题的解决方案是在UWB 带通滤波器的通带上引入了一个可进行电切换或电调谐的狭窄的抑制带（陷波）。
这种电子可重构滤波器也是宽带雷达或电子军用系统所渴望得到的。
我们可以来未雨绸缪地考虑未来的认知无线电和雷达应用，可以肯定的是，可进行电子重构的微波滤波器将会在无线系统中起到一个更重要的作用。
一般来说，为了开发电子可重构滤波器，有源切换元件或调谐元件，如半导体p-i-n 和变容器二极管，射频（RF）微机电系统（MEMS）或其它基于功能性材料的元件，包括铁电体变容器，需要被集成进入无源滤波器结构中。
由于微带线滤波器[1]能够便于以很小的尺寸来完成这类集成，因此，人们对于在微带线的基础上开发可调谐或可重构滤波器的兴趣日益增加[2]-[36]。
这些滤波器可以分类为可调谐梳状带通滤波器[2]-[9]，射频微机电系统可调谐滤波器[10]-[15]，压电传感器（PET）可调谐滤波器[17]-[19]，可调谐高温超导（HTS）滤波器[21]-[23]，可重构UWB 滤波器[24]-25]，可调谐双频段滤波器[26]，可调谐带阻滤波器[27]-[31]，可重构/可调谐双模滤波器[32]-[36]，以及基于可切换延迟线的可重构带通滤波器。
下面，我们将要介绍若干新近开发出来的典型的电子可重构微带线滤波器。
可调谐梳状滤波器微带线梳状滤波器是开发可调谐或者说可重构带通滤波器颇受欢迎的结构[2]-[9]。
《2024年微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》范文
《微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，微波滤波器作为无线通信系统中的关键元件，其性能的优劣直接影响到整个系统的性能。
因此，微波滤波器的设计技术一直是研究的热点。
传统的微波滤波器设计方法主要依赖于经验设计和手工优化，效率低下且难以满足日益复杂的系统需求。
因此，研究微波滤波器智能优化设计的关键技术具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、微波滤波器的基本原理与结构微波滤波器是一种用于传输和分离信号的电子设备，其主要功能是使有用信号通过并阻止或减小无用信号的传输。
微波滤波器的结构包括多种类型，如波导滤波器、同轴线滤波器、介质滤波器等。
其中，介质滤波器因具有小型化、高性能等优点，被广泛应用于现代无线通信系统中。
三、传统微波滤波器设计方法的局限性传统微波滤波器设计方法主要依赖于设计者的经验和手工优化，存在以下局限性：1. 效率低下：传统设计方法需要大量的人力和时间进行反复调试和优化。
2. 难以满足复杂需求：随着无线通信系统的日益复杂，传统设计方法难以满足系统对滤波器性能的复杂需求。
3. 缺乏灵活性：传统设计方法难以实现快速设计和批量生产。
四、智能优化设计技术在微波滤波器中的应用针对传统设计方法的局限性，智能优化设计技术被广泛应用于微波滤波器的设计中。
智能优化设计技术主要包括遗传算法、神经网络、深度学习等人工智能技术。
这些技术可以自动学习和优化滤波器的设计参数，提高设计效率和性能。
1. 遗传算法在微波滤波器设计中的应用：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，可以自动搜索最优解。
在微波滤波器设计中，遗传算法可以用于优化滤波器的拓扑结构和尺寸参数，提高滤波器的性能。
2. 神经网络在微波滤波器设计中的应用：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和预测能力。
在微波滤波器设计中，神经网络可以用于建立滤波器性能与结构参数之间的非线性映射关系，实现快速设计和优化。
基于神经网络的微波滤波器设计综述
基于神经网络的微波滤波器设计是一种新颖而有趣的研究方向，在微波工程和人工智能领域有着广泛的应用和前景。
下面是对基于神经网络的微波滤波器设计的综述：一、传统微波滤波器设计存在的挑战1. 传统微波滤波器设计需要复杂的电路调试和优化，耗时耗力。
2. 微波滤波器的非线性、耦合等问题难以用传统方法精确建模和设计。
二、基于神经网络的微波滤波器设计优势1. 非线性建模能力：神经网络具有强大的非线性函数逼近能力，能够更准确地描述微波滤波器的非线性行为。
2. 自适应性能：神经网络可以根据输入输出数据进行自适应学习，能够针对不同的设计要求进行调整。
3. 快速优化：基于神经网络的微波滤波器设计可以通过优化神经网络的参数来快速获得设计方案。
三、基于神经网络的微波滤波器设计方法1. 神经网络模型选择：常见的用于微波滤波器设计的神经网络包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
2. 数据集准备：收集包括频率响应、损耗、带宽等微波滤波器参数的数据集。
3. 模型训练：使用数据集对神经网络模型进行训练，并进行参数优化。
4. 模型验证：验证训练好的神经网络模型在未知数据上的表现，评估其设计效果。
四、挑战与展望1. 数据获取：需要大量的微波滤波器设计数据来支撑神经网络的训练，数据获取可能是一个挑战。
2. 工程应用：将基于神经网络的微波滤波器设计方法应用到实际工程中，需要综合考虑实际工艺制造、成本和稳定性等因素。
基于神经网络的微波滤波器设计是一个前沿而富有挑战性的研究方向，它为微波工程领域带来了新的思路和方法，有望在微波器件设计领域发挥重要作用。
随着人工智能技术的不断发展，相信基于神经网络的微波滤波器设计方法将会得到更广泛的应用和深入的研究。
《2024年下一代微波无源滤波器件智能综合技术》范文
《下一代微波无源滤波器件智能综合技术》篇一一、引言微波滤波器件作为通信系统、雷达系统以及射频设备等众多领域的核心部件，对于提升整个系统的性能至关重要。
在快速发展的现代科技背景下，无源滤波器件的技术发展面临新的挑战与机遇。
本文将重点探讨下一代微波无源滤波器件的智能综合技术，分析其技术特点、应用领域及未来发展趋势。
二、微波无源滤波器件概述微波无源滤波器件是一种用于在微波频段内实现信号滤波的装置，其基本原理是利用谐振器对特定频率的信号进行选择性的传输或反射。
传统的微波无源滤波器件主要包括电容、电感、谐振器等元件，其性能受限于体积、重量、损耗等因素。
随着科技的发展，新型材料和工艺的引入，使得微波无源滤波器件的性能得到了极大的提升。
三、下一代微波无源滤波器件的技术特点下一代微波无源滤波器件将采用智能综合技术，其技术特点主要表现在以下几个方面：1. 新型材料的应用：新型材料如高温超导材料、介电材料等的应用，将大大提高滤波器件的频率特性、损耗及温度稳定性。
2. 微型化与集成化：采用先进的微电子制造工艺，使得滤波器件的体积和重量大大减小，实现微型化与集成化，从而降低系统成本。
3. 智能化设计：结合人工智能技术，实现滤波器件的智能化设计，包括自动优化设计、智能诊断与维护等。
4. 高性能：通过优化结构设计、提高材料性能等手段，提高滤波器件的插入损耗、带外抑制等性能指标。
四、智能综合技术的应用智能综合技术在微波无源滤波器件中的应用主要体现在以下几个方面：1. 设计阶段：利用人工智能技术对滤波器件的结构、材料等进行智能优化设计，提高设计效率及性能。
2. 制造阶段：通过智能生产设备，实现滤波器件的自动化生产，提高生产效率及产品质量。
3. 维护与诊断：结合大数据技术，对滤波器件的运行状态进行实时监测与诊断，实现智能维护与故障预警。
五、应用领域及发展前景下一代微波无源滤波器件的智能综合技术将广泛应用于通信系统、雷达系统、射频设备等领域。
《微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》范文
《微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》篇一一、引言微波滤波器作为无线通信系统中的关键元件，其性能的优劣直接影响到整个系统的性能。
随着无线通信技术的快速发展，对微波滤波器的设计要求也越来越高。
传统的微波滤波器设计方法往往依赖于设计师的经验和试错法，这种方法效率低下且难以满足复杂的设计需求。
因此，研究微波滤波器智能优化设计的关键技术，对于提高设计效率、优化滤波器性能具有重要意义。
二、微波滤波器的基本原理与现状微波滤波器是一种用于信号选择的装置，其主要功能是允许某些频率的信号通过，同时阻止或减小其他频率信号的通过。
传统的微波滤波器设计主要依靠人工进行参数优化和仿真验证，这种方法存在周期长、效率低、成本高等问题。
目前，随着计算机技术和人工智能的快速发展，智能优化设计方法在微波滤波器设计中的应用越来越广泛。
这些方法包括基于遗传算法、神经网络、深度学习等人工智能技术的优化算法。
这些算法能够自动寻找最优解，大大提高了设计效率和优化效果。
三、智能优化设计关键技术研究1. 优化算法研究针对微波滤波器设计中的复杂性和多目标性，需要研究高效的优化算法。
目前，基于遗传算法、神经网络、深度学习等人工智能技术的优化算法在微波滤波器设计中得到了广泛应用。
这些算法能够自动寻找最优解，避免了传统设计方法中的试错过程，提高了设计效率。
2. 参数化建模技术研究参数化建模技术是微波滤波器智能优化设计的基础。
通过建立滤波器的参数化模型，可以将设计问题转化为参数优化问题。
这就需要研究如何准确地建立滤波器的参数化模型，以及如何将复杂的物理问题转化为数学问题。
3. 仿真验证与实验研究智能优化设计的最终目的是为了提高微波滤波器的性能。
因此，需要对优化后的设计进行仿真验证和实验研究。
这需要研究如何将仿真结果与实际实验结果相结合，以验证优化设计的有效性。
四、应用实例与分析以某款微波滤波器为例，采用智能优化设计方法进行设计。
首先，建立该滤波器的参数化模型，然后采用优化算法进行参数优化。
写一篇用ads进行微波射频滤波器设计与仿真的实验心得100字
写一篇用ads进行微波射频滤波器设计与仿真的实验心得ADS在微波射频滤波器设计与仿真中的应用心得进入实验室，我首次接触到了使用ADS（Advanced Design System）进行微波射频滤波器的设计与仿真。
微波射频技术是电子通信领域的核心技术之一，而滤波器则是其中的关键部件，用于筛选和过滤特定频率的信号。
为了更深入地理解这一技术，并探索滤波器的设计奥妙，我参与了这次富有挑战性的实验。
实验过程中，我首先学习了ADS软件的基本操作和设计原理。
通过模拟不同的滤波器结构，如带通、带阻等，我逐渐感受到了滤波器设计的复杂性和精确性。
在仿真环节，我不断调整滤波器的参数，如中心频率、带宽等，以观察其对信号频谱的影响。
随着数据的不断变化，我意识到设计的每一步都需谨慎思考和精确计算。
当然，实验过程并非一帆风顺。
在初次设计时，我曾因为参数设置不当导致仿真结果偏离预期。
正是这些小挫折，使我更加深刻地认识到了理论学习和实际操作之间的紧密联系。
每当遇到问题时，我都会回顾相关理论知识，或向导师和同伴请教，从而找到解决问题的方法。
这次实验让我体会到了科研工作的严谨性和探索性。
通过ADS进行微波射频滤波器设计与仿真，我不仅学会了如何使用专业软件进行科研工作，更加深入地理解了滤波器的工作原理和设计方法。
同时，我也明白了理论知识和实践操作相辅相成
的重要性。
展望未来，我希望能够进一步深入研究微波射频技术，探索更多的滤波器设计方法，并应用到实际工程中。
我相信，随着技术的不断进步和自身的不懈努力，我将能够在这一领域取得更加卓越的成果。
《2024年微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》范文
《微波滤波器智能优化设计的关键技术研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，微波滤波器作为无线通信系统中的关键部件，其性能的优劣直接影响到整个系统的性能。
因此，微波滤波器的设计技术成为了研究的热点。
传统的微波滤波器设计方法主要依赖于设计师的经验和专业知识，设计过程繁琐且效率低下。
近年来，随着人工智能技术的发展，智能优化设计方法在微波滤波器设计中的应用逐渐成为研究的新趋势。
本文将重点研究微波滤波器智能优化设计的关键技术，为微波滤波器的设计提供新的思路和方法。
二、微波滤波器的基本原理与现有设计方法微波滤波器是一种用于信号滤波的器件，其主要作用是允许特定频率的信号通过，同时抑制其他频率的信号。
现有的微波滤波器设计方法主要包括传统的模拟电路设计方法和基于软件仿真的方法。
传统的模拟电路设计方法主要依赖于设计师的经验和专业知识，设计过程繁琐且难以实现自动化。
基于软件仿真的方法虽然可以提高设计效率，但往往需要大量的计算资源和时间。
三、微波滤波器智能优化设计的关键技术针对传统微波滤波器设计方法的不足，智能优化设计方法成为了研究的新方向。
智能优化设计方法利用人工智能技术，如深度学习、遗传算法、神经网络等，对微波滤波器的设计进行自动化和智能化。
其关键技术包括以下几个方面：1. 模型构建与训练智能优化设计的首要任务是构建一个准确的模型来描述微波滤波器的性能与结构之间的关系。
这需要利用深度学习等技术，通过大量的数据训练模型，使其能够准确地预测微波滤波器的性能。
此外，还需要对模型进行优化，以提高其预测精度和泛化能力。
2. 优化算法的选择与改进在智能优化设计中，优化算法的选择与改进是关键。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、神经网络等。
针对微波滤波器的设计特点，需要选择合适的优化算法，并对其进行改进，以提高优化效率和精度。
3. 设计空间的探索与评估智能优化设计需要探索不同的设计空间，以寻找最优的微波滤波器设计方案。
滤波微波器件的研究与设计
滤波微波器件的研究与设计滤波微波器件的研究与设计随着通信技术的飞速发展，微波器件在无线通信系统中扮演着越来越重要的角色。
而滤波微波器件作为微波系统中最基本的组成部分之一，对于信号的处理和传输质量具有关键影响。
本文将探讨滤波微波器件的研究与设计，讨论其原理、分类、应用以及未来的发展趋势。
首先，我们来了解一下滤波微波器件的原理。
滤波器是一种能够选择性地通过或者抑制特定频率范围内信号的电路。
在微波频率下，滤波器主要基于电感、电容、电阻和传输线等元件构成。
通过合适的电路设计和参数选择，可以实现对不同频率信号的处理，实现滤波效果。
基于滤波器的功能和特性，可以对滤波微波器件进行分类。
常见的微波滤波器可以分为低通、高通、带通和带阻四种类型。
低通滤波器将低于截止频率的频率通过，而高通滤波器则是将高于截止频率的频率通过。
带通滤波器则能够选择性地通过某个频率范围内的信号，而带阻滤波器则是将特定频率范围内的信号进行抑制。
不同类型的滤波器根据所需的滤波效果来实现信号处理。
滤波微波器件在各个方面的应用广泛。
以通信系统为例，滤波器能够帮助实现频率复用和信号分离，保证通信质量。
在雷达系统中，滤波器能够对回波信号进行处理，提取目标的特征信息。
此外，滤波器还应用于天线系统、无线电频率调谐器等。
在滤波微波器件的设计上，电路参数的选择和优化是至关重要的。
首先，需要确定所需的滤波器类型和频率特性，包括中心频率、带宽、插入损耗、抑制频段等。
然后，根据这些要求选择合适的电感、电容和电阻等元件以及它们的参数。
最后，通过电路仿真和优化，得到满足设计要求的滤波器电路。
未来，滤波微波器件的发展趋势将朝着多功能、低损耗和小型化发展。
随着通信系统对频谱资源的不断需求，滤波器需要具备更好的频率选择性和抑制性能。
同时，对于滤波器的尺寸和重量也提出了更高的要求，以适应无线设备的小型化趋势。
此外，滤波器也需要能够在更广泛的频段范围内工作，以满足多种应用需求。
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传统的微波滤波器设计方法从滤波器特性曲线入手，通过网络综合得到集总参数元件的组成模型，进而再用分布参数元件逼近集总参数元件，从而将电路结构由集总参数变为分布参数[1-2]。
对于初次接触滤波器设计的人员来说，这种方法具有直观易懂的优点，但是其缺点在于由集总参数模型向分布参数模型转变的过程中，因为分布参数元件频率特性复杂，建模难度较大。
现有的文献中只有少数几种分布参数的电路形式有完整的建模分析过程，对于不同的情况下的工程设计有一定的缺憾。
近年来复合左右手传输线等新型结构因其能大幅缩短电路尺寸，而在微波电路中展现了良好的应用前景，将复合传输线应用到微波滤波器设计中，成了滤波器设计的一个发展的新趋势[3-4]。
随着计算机性能的提高和电路设计软件功能的完善[5-6]，本文提出了一种滤波器设计的新观点。
从滤波器的频率特性曲线出发，尝试直接进行分步参数滤波器的设计，去掉了集总参数模型的建模环节，改用软件分析代替。
理想的滤波器频率特性曲线，可用一个门函数表示。
对其做傅里叶级数展开，可将原函数用在区间内的无穷多项三角函数进行逼近。
在实际应用中，取该级数的前若干项，逼近后的新函数和原函数相比，通带不再是理想的平坦特性，通带和阻带之间也有一定的过渡带，过渡带的长度由所取的项数决定；另一个不同之处是新函数比原函数多了寄生通带，原因在于选用的逼近函数是周期性的，三角函数的周期性和微带线的周期性十分相近，因此可以考虑利用不同微带线的组合来逼近滤波器频率特性曲线。
1微带线单元模型的频率特性分析一个微波滤波器可以看作是如下单元的某种组合。
1）单段微带线，如图1所示。
阻抗匹配的微带线在很宽的频段内近似为一条直线，随着频率增加，损耗略有增大。
这是由于微带线本身是有耗的，波数中的阻抗系数随频率增加而增大。
非阻抗匹配的微带线为近似正弦曲线，且微带线特性阻抗偏离匹配阻抗值越大时，正弦曲线的幅值越大。
将若干段微带线直接级联，可以组成近似的滤波器特性曲线，这种方式需要多节微带线，电路尺寸较大。
2）窄边耦合的微带线，如图2所示。
图2窄边耦合的微带线Fig.2Narrow -coupled microstrip line微波滤波器设计的新观点白志强，丁君，郭陈江（西北工业大学电子信息学院，陕西西安710129）摘要：根据三角级数展开理论，将理想滤波器特性曲线做级数展开，然后用单节微带线逼近展开式中的一项或多项，级联后逼近理想的滤波器特性曲线。
该方法避免了传统滤波器设计方法中的微带线建模分析的困难，在设计出的电路形式中，各单元的作用更易理解，给滤波器的调节也带来了方便。
最后给出了该方法的设计实例，具有较好的频率特性曲线。
关键词：级数展开；微带线；单元分解；波形叠加中图分类号：O453文献标识码：A文章编号：1674－6236（2012）21-0153-03A new viewpoint on microwave filter designBAI Zhi -qiang ，DING Jun ，GUO Chen -jiang（Electronic and Information School ，Northwestern Polytechnical University ，Xi ’an 710129，China ）Abstract:According to the theory of expansion of series ，decompose microwave filter frequency response in series ，use single microstrip line to approximate the items and combine them ，consequently get the approximate ideal frequency response.This method avoid the difficulties of microstip line modeling ，and get a easy approach to the benefits of filter elements ，which makes the adjustment work easier.In the end ，produce an example which shows good frequency response.Key words:expansion of series ；microstrip line ；cell decomposition ；fusion of waves收稿日期：2012-06-07稿件编号：201206045作者简介：白志强（1988—），男，湖北黄石人，硕士研究生。
研究方向：微波电路设计。
电子设计工程Electronic Design Engineering第20卷Vol.20第21期No.212012年11月Nov.2012图1单段微带线Fig.1Single microstrip line－153－《电子设计工程》2012年第21期单节窄边耦合的微带线和单段微带线相比，在某些通带上宽度已有所展宽，但是总体上看仍为近似正弦曲线，要逼近理想的滤波器频率特性仍需要若干节窄边耦合微带线级联。
3）T 型微带短截线，如图3所示。
T 型微带短截线为明显的带阻特性，阻带尖锐且通带较宽。
若用T 型微带线级联逼近滤波器特性曲线，需要多节。
当T 型微带短截线间距较近时，相邻线之间会出现耦合，此时模型3就变成了模型6（见下文），特性曲线也会有所改变。
4）十字形微带短截线，如图4所示。
根据T型微带短截线的分析结果，可以猜测十字形微带短截线的特性曲线应与其相同，但是相同尺寸下通带和阻带的衰减应当会更大一些。
十字形微带短截线的特性曲线与猜测中的结果相符。
在现有的各种滤波器设计图形中，T 型和十字形短截线一般用于设计带阻或宽带带通滤波器，或者与其它形式组合组成带通滤波器。
5）宽边耦合的微带线，如图5所示。
单节宽边耦合微带线的频率特性与理想滤波器特性曲线相符较好。
这种单元也是滤波器设计中常用的一种单元。
6）宽边耦合线的另一种连接形式，如图6所示。
这种形式也具有带阻特性，但它的两根短截线同时具有耦合，可以看作是两段相距很近的T 型微带短截线的等效模型。
同样的，两段相距很近的十字形微带短截线也可以用这种模型等效。
2单元模型的组合及调节优化根据所需滤波器的频率特性，利用上述的常用单元进行组合，可以设计出不同形式的滤波器结构。
模型5和模型6通常作为滤波器设计中的主要单元，调节其尺寸使其频率特性与设计目标的频率特性基本相符，然后添加模型1、模型2、模型3和模型4中的一种或若干种，在边缘频带或寄生频带上压低频率响应，或使阻带更陡。
单元模型的选取没有唯一性。
利用上述单元模型，可以组成如下的滤波器结构，如图7所示。
该结构利用到上述单元中模型的（1）（3）（5），且呈中心对称形式。
根据上面的单元分析，可推测该滤波器结构应具有带通特性。
优化后的参数为：11=2.37749mm ，12=2.47673mm ，w1=1.57125mm ，w2=2.02233mm ，w3=1.26636mm ，w4=4.88915mm频率特性如图8所示。
图8优化后的频率特性Fig.8Optimized frequency response图3T 型微带短截线Fig.3T -type microstrip stub图7利用单元组合而成的一种滤波器结构Fig.7A filter type made of elements图6宽边耦合线的另一种连接形式Fig.6Another type of wide -coupled microstrip line图5宽边耦合的微带线Fig.5Wide -coupled microstrip line图4十字形微带短截线Fig.4Cross -type microstrip stub－154－Radar ，2004，26（4）:47-50.[4]Petrovic M M ，Dimitrijevic D D ，Kostic A T.Sampling rate influence on detection performance of CFAR algorithms implemented in radar extractor[C].TELSIKS 2001:57-60.[5]罗勇江，刘书明，肖科.VisualDSP++集成开发环境实用指南[M].北京:电子工业出版社，2008.[6]刘书明，罗勇江.ADSP TS20XS 系列DSP 原理与应用设计[M].北京:电子工业出版社，2007.从图中可以看出，滤波器带内具有良好的频率特性，但过渡带过宽，这是一个明显的缺点。
为了让过渡带更陡峭，根据第二部分的单元分析的结果，在原图左右两侧的各加上一段短截线，如图9所示。
仿真优化结果如图10所示。
由图中可以看出，左右两侧的两段短截线明显的改善了过渡带的频率性能，而其原理正是依据上文所指出波形叠加思想。
3结论将理想滤波器特性曲线做级数展开，然后用单节微带线逼近展开式中的一项或多项，级联后逼近理想的滤波器特性曲线。
该方法避免了传统滤波器设计方法中的微带线建模分析的困难，在设计出的电路形式中，各单元的作用更易理解，给滤波器的调节也带来了方便。
参考文献：[1]Matthaei G L ，Young L ，Jones E M T.Microwave Filters ，Impedance -Matching Networks ，and Coupling Structures[M].Artech House ，1980.[2]L Besser ，Gilmore R.Practical RF circuit design for modernwireless systems[M].Volume I ，Passive Circuits and Systems ，Artech House ，2003.[3]Pozar D M.Microwave Engineering[M].Third Edition ，北京：电子工业出版社，2006.[4]Weber R J.Introduction to microwave circuits radio frequency and design applications[M].北京：电子工业出版社，2006.[5]徐兴福.ADS2008射频电路设计与仿真实例[M].北京：电子工业出版社，2009.[6]黄玉兰.ADS 射频电路设计基础与典型应用[M].北京：人民邮电出版社，2010.图10优化后的频率特性Fig.10Optimized frequency response图9添加了两段短截线后的新结构Fig.9New structure with additional two stubs（上接第152页）!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!欢迎投稿！欢迎订阅！欢迎刊登广告！"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""#"""""""""""#"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""#"""""""""""#国内刊号：CN61-1477/TN国际刊号：ISSN 1674-6236在线投稿系统：http ：// dzsjgc@ （广告）地址：西安市劳动南路210号5-1-3信箱邮政编码：710082白志强，等微波滤波器设计的新观点－155－。