1 网络函数的特性 1
1.1 网络的基本特性 1
1.1.1 线性与非线性 1
目次 1
1.1.2 时变与时不变 2
1.1.3 有源与无源 2
1.2 网络分析与网络综合 3
1.2.1 网络函数 3
1.2.2 网络分析 3
1.2.3 网络综合 4
1.3 网络函数标称化 5
1.3.1 阻抗归一化 5
1.3.3 参量归一化 6
1.3.2 频率归一化 6
1.3.4 去归一化方法 7
1.4 因果规律 8
1.4.1 时域描述 8
1.4.2 门函数频谱 9
1.4.3 指数型响应 10
1.5 能量守恒原理 11
1.5.1 基尔霍夫电流定律（KCL） 11
1.5.2 基尔霍夫电压定律（KVL） 11
1.5.3 特勤根定理 12
1.5.4 策动点函数 12
1.5.6 正实条件证明 13
1.5.5 正实函数 13
1.6.1 正实条件与胡尔维兹多项式 14
1.6 胡尔维兹多项式的应用 14
1.6.2 胡尔维兹多项式判别法 15
1.6.3 长除判别法 16
1.6.4 茹斯（Routh）判别法 17
1.7 实部条件的判定 18
1.7.1 判定多项式的建立 18
1.7.2 多项式P（x）的根 18
1.7.3 斯特姆序列 19
1.7.4 计算机辅助分析 20
习题 21
2.1.1 网络函数形式 22
2 单口网络 22
2.1 电抗策动点函数 22
2.1.2 电抗定理 23
2.1.3 电抗函数特性 23
2.2 福斯特网络 24
2.2.1 福斯特Ⅰ型网络 24
2.2.2 福斯特Ⅱ型网络 25
2.3 极点求取法 26
2.3.1 迭代算法的应用 27
2.3.2 迭代法的说明 27
2.3.3 迭代程序的应用 29
2.4.1 郜尔Ⅰ型网络 30
2.4 郜尔网络 30
2.4.2 郜尔Ⅱ型网络 31
2.4.3 福斯特-郜尔综合法 32
2.5 阻容网络 33
2.5.1 福斯特Ⅰ型网络 33
2.5.2 福斯特Ⅱ型网络 34
2.5.3 郜尔网络 35
2.5.4 组合元件的梯型网络 36
2.6 布隆综合法 37
2.6.1 基本单元 37
2.6.2 电感关系式 38
2.6.3 变压器参量 38
2.6.4 全网络结构 39
习题 40
3 逼近理论 42
3.1 频率变换 42
3.1.1 概述 42
3.1.2 低通-高通变换 43
3.1.3 低通-带通变换 43
3.1.4 低通-带阻变换 45
3.2 最平幅滤波器 45
3.2.1 MFM条件 45
3.2.2 巴特沃斯滤波函数 47
3.2.3 滤波器的工作参数 48
3.3.1 双曲三角函数 50
3.3 切比雪夫滤波器 50
3.3.2 切比雪夫多项式 51
3.3.3 幅度响应函数 52
3.3.4 极点位置 54
3.3.5 传递函数 55
3.4 线性相移滤波器 57
3.4.1 无失真系统 57
3.4.2 最平时延（MFD）条件 57
3.4.3 汤姆逊滤波器 58
3.4.4 贝塞尔多项式 59
3.5 最佳滤波器 60
3.5.1 基本条件 60
3.4.5 时间域逼近 60
3.5.2 帕波利斯方法 61
3.5.3 付卡达方法 62
3.5.4 网络函数 62
3.6 椭圆滤波器 63
3.6.1 椭圆滤波特性 64
3.6.2 偶阶的切比雪夫有理函数 64
3.6.3 奇阶的切比雪夫有理函数 65
3.6.4 参量的确定 66
3.6.5 椭圆滤波网络 66
习题 69
4.1.1 网络参量的定义 70
4.1 双口网络参量 70
4 双口网络 70
4.1.2 网络参量的求取 71
4.1.3 参量间的关系 72
4.2 双口网络的传输函数 72
4.2.1 电压源驱动的双口网络 72
4.2.2 电流源驱动的双口网络 73
4.2.3 传输函数特性 74
4.2.4 最小相移函数 75
4.3 电抗双口网络的可实现性 76
4.4 无载双口网络 78
4.4.2 由传输阻抗（导纳）求网络参量组 79
4.4.1 传输函数特性 79
4.4.3 由网络函数ZT实现无载电抗双口网络 80
4.4.4 由传输函数Ku（KI）求网络参量组 81
4.4.5 由网络函数Ku（s）实现电抗双口网络 81
4.5 传输导纳函数的实现 82
4.5.1 电压源驱动的单端有载双口网络 82
4.5.2 传输函数特性 83
4.5.3 网络参量的确定 83
4.5.4 达林顿梯型网络实现 84
4.6 传输阻抗函数的实现 85
4.6.1 电流源驱动的单载双口电抗网络 85
4.6.2 电抗双口网络的实现 86
4.6.3 有限值传输零点的实现方法 87
4.6.4 综合实例 89
4.7.1 定阻网络 90
4.7 传输电压比函数的实现 90
4.7.2 格型网络 91
4.7.3 桥T型网络 92
4.7.4 倒L型网络 93
4.7.5 格型-桥T型变换 94
习题 95
5 匹配网络 97
5.1 影象参数 97
5.1.1 影象电阻 97
5.1.2 传输常数 98
5.2.1 T型网络 100
5.2 电阻匹配网络 100
5.2.2 ∏型网络 101
5.2.3 设计程序 102
5.2.4 例L网络 103
5.3 功率传输函数 104
5.3.1 基本定义 104
5.3.2 反射系数的意义 105
5.3.3 功率函数间的关系 106
5.4 阻抗（导纳）参量组 107
5.4.1 功率函数描述 107
5.4.2 导出Z参量组 108
5.4.3 导出Y参量组 109
5.4.4 导出р2函数 111
5.5.1 电抗网络综合原理 112
5.5 双端有载电抗网络的综合 112
5.5.2 阻抗参量综合法 113
5.5.3 导纳参量综合法 114
5.6 散射参量 114
5.6.1 双口网络的散射参量 115
5.6.2 无损耗条件 116
5.6.3 别列维奇公式 116
5.6.4 导出S参量 117
5.7 宽带匹配网络 117
5.7.1 巴特沃斯频率特性 118
5.7.3 切比雪夫频率特性 119
5.7.2 散射参量的选定 119
习题 121
6 阻容滤波器 122
6.1 二阶滤波器 122
6.1.1 滤波器参量 122
6.1.2 滤波网络函数 123
6.1.3 阻容低通滤波器 123
6.1.4 阻容带通滤波器 124
6.1.5 阻容带阻滤波器 125
6.2 有源器件 125
6.2.1 运算放大器 125
6.2.2 负阻变换器 126
6.2.3 回旋器 127
6.3 滤波网络的模拟实现 128
6.3.1 阻抗变换法 128
6.3.2 Ks阻抗变换器 129
6.3.3 滤波器的模拟实现 130
6.4 S-K滤波器 131
6.4.1 基本电路结构 131
6.4.2 低通和高通滤波器的设计 132
6.4.3 带通滤波器的设计 134
6.5 开尔文滤波器 135
6.5.1 高通型陷波器 135
6.5.2 低通型陷波器 137
6.5.3 灵敏度 138
6.6 低灵敏度二次节 139
6.6.1 高通型陷波器 139
6.6.2 低通型陷波器 140
6.6.3 带通滤波器 141
6.6.4 灵敏度分析 141
6.7 组合运放技术 142
6.7.1 概述 142
6.7.2 C2OA的结构 142
6.7.3 C3OA的应用 143
6.8 有源R滤波器 144
习题 145
7.1 网络函数与状态方程 147
7.1.1 状态实现概念 147
7 状态实现 147
7.1.2 等价的状态实现 148
7.1.3 状态的初始值 149
7.2 状态实现电路 150
7.2.1 加权器 150
7.2.2 积分器 150
7.2.3 实现的电子电路 151
7.2.4 改进的加权器 152
7.3 可控型状态实现 153
7.3.1 系统可控性的概念 153
7.3.3 可控型状态方程的导出 154
7.3.2 可控性的条件 154
7.3.4 网络状态图 155
7.3.5 简化的可控型实现 156
7.3.6 可控型的说明 157
7.4 可测型状态实现 158
7.4.1 系统的可观测性 158
7.4.2 可测型状态方程的导出 159
7.4.3 网络状态图 160
7.4.4 可测型实现的说明 161
7.5 正则型状态实现 161
7.5.1 正则分解法 161
7.5.2 退耦状态方程 162
7.5.3 状态变换技术 162
7.5.4 正则型-可控型变换 165
7.6.1 含单个重极点的网络函数的展开 166
7.6 含重极点网络函数的分解 166
7.6.2 状态方程与输出方程 167
7.6.3 状态流图 169
7.6.4 多个重极点函数的分解 169
7.7 许瓦兹型状态实现 170
7.7.1 电抗梯型网络的状态方程 170
7.7.2 状态变换方法 171
7.8 最小状态实现 174
习题 175
8.1 传输函数矩阵 176
8.1.1 多口网络的描述 176
8 多口网络 176
8.1.2 单输入多输出（SIMO）网络 177
8.1.3 多输入单输出（MISO）网络 178
8.2 多口网络的状态实现 180
8.3 LS结构形式 181
8.3.1 RC梯形网络的状态方程 182
8.3.2 状态反馈与变换 183
8.3.3 传输函数矩阵的导出 185
8.4 第一类LS结构设计 186
8.4.1 容阻梯形网络的描述 186
8.4.2 反馈权和结构 187
8.4.3 高通网络的实现 188
8.4.4 前馈权和结构 190
8.4.5 SIMO网络的实现 191
8.5 第二类LS结构设计 192
8.5.1 阻容梯形网络的描述 192
8.5.2 反馈权和结构 193
8.5.3 前馈权和结构 194
8.5.4 多口网络的实现 195
习题 197
9 开关电容网络 199
9.1 SCN的时域分析 199
9.1.1 概述 199
9.1.2 时间域分析法 200
9.1.3 差分方程及其解 201
9.1.4 SCN的差分方程 203
9.2 Z域分析基础 204
9.2.1 S/H信号 204
9.2.2 Z域导纳函数 205
9.2.3 S/Z变换 206
9.2.4 频响预畸校正 208
9.2.5 Z域传输函数 210
9.3 积木分析法 211
9.3.1 基本积木块 211
9.3.2 同步与相序 212
9.3.3 交联方式与运算 213
9.3.4 串并分析法 214
9.3.6 三口积木块 215
9.3.5 信号流图法 215
9.4 SC双二次节 217
9.4.1 电路结构与参量设计 217
9.4.2 最小总电容设计 218
9.4.3 低灵敏度二次节 219
9.4.4 开关数少的二次节 221
9.4.5 高Q值二次节 222
9.5 高阶滤波器 223
9.5.1 二次节组合结构 224
9.5.2 一次节组合结构 224
9.5.3 多环反馈结构 225
9.5.4 跳耦型SC滤波器 228
9.5.5 SCF商品器件简介 230
9.6 SC振荡器 231
9.6.1 同相积分器型电路 231
9.6.2 双积分器电路 232
9.6.3 桥T选频型电路 232
9.6.4 三相振荡器 233
9.7 信号处理电路 235
9.7.1 模拟乘法器 235
9.7.2 沃尔什谱分析电路 236
习题 237
10 连续时间全集成网络 238
10.1 运算跨导放大器（OTA）及其电路 238
10.1.1 OTA器件的特性 238
10.1.3 OTA放大器 239
10.1.2 OTA宏模型 239
10.1.4 OTA积分器 240
10.2 模拟元件 241
10.2.1 一般接地元件 241
10.2.2 浮地元件 244
10.3 积木分析法 245
10.3.1 基本积木块 245
10.3.2 低通滤波器分析 246
10.3.3 高通滤波器分析 247
10.4 FLF结构 247
10.4.1 传输函数 247
10.4.2 二阶网络分析 248
10.4.3 三阶网络分析 249
10.5 IFLF结构 251
10.5.1 网络结构与传输函数 251
10.5.2 三阶网络分析 251
10.5.3 零点设置 252
10.5.4 电压摆度 253
10.6 链式结构 254
10.6.1 电路结构 254
10.6.2 二阶网络 254
10.6.3 三阶网络 255
10.6.4 设计实例 255
10.7 跳耦结构 256
10.8.2 抵消非线性电流成分 258
10.8.1 MOSFET电阻 258
10.8 MOSFET——C滤波器 258
10.8.3 平衡输出的运算放大器 259
10.8.4 平衡积分电路 260
10.8.5 平衡的集成滤波器 260
习题 261
11 非线性网络 262
11.1 非线性元件 262
11.1.1 基本二元元件 262
11.1.2 高阶二元元件 263
11.1.3 多口元件 264
11.1.4 多元元件 265
11.2 非线性动态系统 266
11.2.1 系统的描述 267
11.2.2 动态系统的分解 267
11.3 伏特拉级数分析法 270
11.3.1 动态系统的核 270
11.3.2 伏特拉核的意义 271
11.3.3 伏特拉级数的特性 271
11.4 多重拉氏变换法 274
11.4.1 多元传输函数 274
11.4.2 广义的卷积性质 275
11.4.3 高阶阻抗与高阶导纳 275
11.5 串并联网络 277
11.5.1 串联与并联的算法 277
11.5.2 高阶阻抗（导纳）函数求逆 278
11.5.3 简单串并联网络 280
11.6 非线性网络分析 281
11.6.1 二阶核系统分析 281
11.6.2 自治系统分析 282
11.6.3 图解分析法 284
11.7 晶体管电路机辅分析 286
11.7.1 晶体管模型 286
11.7.2 改进的迭代法 286
11.7.3 电阻网络分析原理 287
11.7.4 晶体管电路直流分析 289
习题 290
12.1.1 生物神经细胞的特性 291
12 神经网络 291
12.1 神经网络的模型 291
12.1.2 分层感知机模型 292
12.1.3 Hopfield模型 293
12.1.4 认知器模型 294
12.2 神经记忆网络 295
12.2.1 数字模型 296
12.2.2 网络综合 297
12.2.3 应用实例 299
12.3 神经型振荡器 300
12.3.1 神经元的电行为 300
12.3.2 仿生学的设想 301
12.3.3 迟滞振荡原理 302
12.3.4 振荡条件 303
12.3.5 激励-频率特性 304
12.3.6 迟滞比较器 305
12.3.7 神经型OTA振荡器 306
12.4 神经型滤波器 307
12.4.1 非线性滤波 307
12.4.2 中值滤波原理 308
12.4.3 神经型中值滤波器 309
12.4.4 连零检出器 310
12.5 神经型均衡器 311
12.5.1 n维Hopfield网络 311
12.5.3 均衡器结构 312
12.5.2 信道均衡问题 312
12.5.4 神经网络的学习过程 313
12.6 神经网络与优化理论 315
12.6.1 神经优化模型 315
12.6.2 确定性神经优化方法 316
12.6.3 随机神经优化方法 316
12.7 神经计算机 318
12.7.1 神经计算机硬件 318
12.7.2 神经计算机软件 319
12.7.3 光神经计算机 322
习题 323
参考文献 324