Pythonの高周波ライブラリscikit-rfを使ってマイクロ波LCフィルタ合成ライブラリ filtersynthを作った。任意の次数のバタワースとチェビシェフタイプのLPF, BPF, HPFを合成して回路定数のリストやSパラメータにして出力できる。
さてこれまで3回でフィルタ合成用の関数を作ってきた。
Pythonの高周波ライブラリscikit-rfを使ってマイクロ波LCフィルタ合成をする(3) プロトタイプLPFから BPF（バンドパスフィルタ）を設計・合成してチェビシェフとバタワースを比べる。
ここにHPFも加えてモジュール化しよう。
このリンクからダウンロードできる。
使い方はこのファイルを同じディレクトリ、あるいはパスが通っているところに置いて、
import filtersynthとする。
全コードは長いので関数の説明のみ書くと
def prototype_LPF(n, type = "Chebyshev", ripple = 0.1):
"""
信号源、負荷のインピーダンス1、カットオフ周波数1のプロトタイプLPFの素子の値をndarrayで返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
"""
def LC_LPF(n, fc, z0 = 50.0, first_element = "series", type = "Chebyshev", ripple = 0.1):
"""
信号源、負荷の特性インピーダンスZo、カットオフ周波数fcのLPFのL,C素子の値をndarrayで返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
fc : カットオフ周波数[GHz]
z0 : 信号源の特性インピーダンス
first_element : 最初にシリーズのLが来る場合"series", 最初にシャントのCが来る場合"shunt"
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
"""
def LC_BPF(n, f0, df, z0 = 50.0, first_element = "series", type = "Chebyshev", ripple = 0.1):
"""
信号源、負荷の特性インピーダンスZo、中心周波数f0, 帯域幅dfのBPFのL,C素子の値をndarrayで返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
f0 : 中心周波数[GHz]
df : 帯域幅[GHz]
z0 : 信号源の特性インピーダンス
first_element : 最初にシリーズのLCが来る場合"series", 最初にシャントのLCが来る場合"shunt"
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
"""
def LC_HPF(n, fc, z0 = 50.0, first_element = "series", type = "Chebyshev", ripple = 0.1):
"""
信号源、負荷の特性インピーダンスZo、カットオフ周波数fcのHPFのL,C素子の値をndarrayで返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
fc : カットオフ周波数[GHz]
z0 : 信号源の特性インピーダンス
first_element : 最初にシリーズのLが来る場合"series", 最初にシャントのCが来る場合"shunt"
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
"""
def LPF_synthesis(n, fc, fstart, fstop, points,
z0=50.0, first_element="series", type = "Chebyshev", ripple = 0.1, name="LPF"):
"""
LPFを合成し、scikit-rfのCircuitとNetworkとして返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
fc : カットオフ周波数[GHz]
fstart : 開始周波数[GHz]
fstop : 終了周波数[GHz]
points : 周波数点数
z0 : 信号源の特性インピーダンス
first_element : 最初にシリーズのLが来る場合"series", 最初にシャントのCが来る場合"shunt"
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
name : networkの名前
"""
def BPF_synthesis(n, f0, df, fstart, fstop, points, z0=50.0,
first_element="series", type = "Chebyshev", ripple = 0.1, name = "BPF"):
"""
BPFを合成し、scikit-rfのCircuitとNetworkとして返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
f0 : 中心周波数[GHz]
df : 帯域幅[GHz]
fstart : 開始周波数[GHz]
fstop : 終了周波数[GHz]
points : 周波数点数
z0 : 信号源の特性インピーダンス
first_element : 最初にシリーズのLが来る場合"series", 最初にシャントのCが来る場合"shunt"
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
name : networkの名前
"""
def HPF_synthesis(n, fc, fstart, fstop, points, z0=50.0,
first_element="series", type = "Chebyshev", ripple = 0.1, name = "HPF"):
"""
HPFを合成し、scikit-rfのCircuitとNetworkして返す関数
n : フィルタの次数(チェビシェフの場合、偶数だと負荷のインピーダンスが50Ωになりません)
fc : カットオフ周波数[GHz]
fstart : 開始周波数[GHz]
fstop : 終了周波数[GHz]
points : 周波数点数
z0 : 信号源の特性インピーダンス
first_element : 最初にシリーズのLが来る場合"series", 最初にシャントのCが来る場合"shunt"
type : チェビシェフの場合"Chebyshev", バタワースの場合 "Butterworth"
ripple : チェビシェフの場合のリップルの大きさをdBで表したもの
name : networkの名前
"""
という7つの関数が使える。
使い方は、例えばLPF、BPF、HPFを合成してグラフにするには
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import skrf as rf
import filtersynth as fs
bpf_cir, bpf_network = fs.BPF_synthesis(3, 5, 0.2*10, 0.1, 20, 200)
lpf_cir, lpf_network = fs.LPF_synthesis(3, 5, 0.1, 20, 200)
hpf_cir, hpf_network = fs.HPF_synthesis(3, 5, 0.1, 20, 200)
bpf_network.plot_s_db(m=1, n=0, logx=True)
lpf_network.plot_s_db(m=1, n=0, logx=True)
hpf_network.plot_s_db(m=1, n=0, logx=True)
plt.ylabel("S21[dB]")
plt.ylim(-50 ,5)
とすると、このようなグラフが得られる。
素子のつながりを見るには以下のようにする。
bpf_cir.plot_graph(network_labels=True, edge_labels=True, port_labels=True)
さて、なぜこのようなライブラリを作ったかというと、AI・機械学習のための前段階だったのだ。
そのシリーズは来週あたりから（続く）
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