Bauelemente und
Bauelemente und Baugruppen Einfache digitale Filter für nicht ganz so einfache HF-Designs Dieser Artikel zeigt eine schnelle und einfache Methode zur Implementierung einfacher, aber leistungsstarker digitaler Filter für HF-Systeme. Bild 1: ADI‘s AD9082 MxFE Digitale Filter bieten eine sinnvolle Möglichkeit zur Kontrolle der Eingangsspektren von Kommunikationssystemen in einem breiten Anwendungsbereich. Sie können Oberschwingungen filtern oder Frequenzbänder isolieren, um Intersymbol-Interferenzen zu verhindern, und ersparen Ihnen dabei die Mühe der Bauteilbeschaffung, des PCB-Layouts und der Variationen, die mit ihrem analogen Gegenstück verbunden sind. Natürlich sind auch digitale Filter nicht ohne Makel, aber ihre Eleganz und einfache Anwendung in immer häufigeren Mixed-Signal-Umgebungen machen sie zu einer guten Wahl Autor: Mitch Sternberg System Applications Engineer Analog Devices www.analog.com Bild 2: Blockdiagramm eines Testaufbaus 38 hf-praxis 8/2024
Bauelemente und Baugruppen Bild 3: Ein ADC-Ausgang, 200 MHz bis 5 dBm RF IN Bild 4: Ein DAC-Ausgang, 200 MHz bis 5 dBm RF IN Bild 5: Ein 5G-Testvektorvergleich zwischen dem SMW200A-Ausgang und dem MxFE-DAC-Ausgang für die Filteranforderungen Ihrer Systeme. Grundlagen digitaler Filter Sowohl digitale als auch analoge Filter dienen demselben Zweck – bestimmte Frequenzkomponenten unverzerrt durchzulassen und gleichzeitig alle anderen Frequenzen vollständig abzuschwächen. Digitale Filter erreichen dies, indem sie diskrete Signalabtastwerte summieren und gewichten und diesen Vorgang über die Länge des Eingangsarrays durchführen. Die diskrete Implementierung ist in obiger Gleichung dargestellt und wird als FIR-Filter (finite impulse response) bezeichnet. Mehr Anzapfungen, N, in einem FIR-Filter bedeuten schärfere Antworten, flachere Durchlassbänder und steilere Übergangsbänder. Der größte Nachteil einer erhöhten Anzahl von Anzapfungen sind die Ressourcen. Jede Anzapfung stellt eine Zeitverzögerung und Rechenressourcen dar, so dass mit einer größeren Anzahl N auch die Zeitverzögerung und der Stromverbrauch steigen. FIR-Filter sind von Natur aus stabil, da keine Rück- Bild 6: Ein von MATLAB generierter Tiefpass, verglichen mit der implementierten Filterantwort in einem MxFE PFILT-Modell hf-praxis 8/2024 39
